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ア16zアクセラレーターから出てきたOpenGradientは、一体どこが優れているのでしょうか？

この記事を読むのに必要な時間は 14 分

a16z アクセレータープロジェクト、a16z と Coinbase からの投資を受けた、Binance ウォレットが TGE イベントに参加したばかり、OpenGradient とは一体何ですか？

原文のタイトル：「a16z アクセラレーター出身の OpenGradient とは何か？」
原著者：KarenZ、Foresight News

ますます多くの意思決定がモデルに委ねられるようになるにつれて、私たちはより基本的な課題に直面しています：この結果はどのようにして導かれたのか？検証可能なのか？計算プロセスは改ざんされていないか？データプライバシーは侵害されていないか？

回答が否定的である場合、どんな強力なモデルであっても、「ブラックボックス信仰」に過ぎません。OpenGradient が解決しようとしているのは、まさにそのことです。

この a16z Crypto スタートアップアクセラレーター出身で、a16z から資金提供を受けたプロジェクトは、新しい AI 製品ではなく、AI 計算を検証可能で監査可能で決済可能にする基盤レイヤーを提供しようとしています。

背景は？

OpenGradient は、a16z Crypto 2024 年秋のスタートアップアクセラレーター（CSX）出身です。このラベル自体が問題をよく表しています — CSX は「基礎ネットワーク」になり得るプロジェクトを好みます。

すぐに、1 ヵ月後に約 850 万ドルのシリーズ A ラウンドを完了し、投資家には a16z crypto、Coinbase Ventures、Foresight Ventures、SV Angel、Coinbase Ventures、SALT Fund、Symbolic Capital、および天使投資家の Balaji Srinivasan（Coinbase の前最高技術責任者）、NEAR の創設者 Illia Polosukhin、Polygon の創設者 Sandeep Nailwal などが含まれました。

2026 年 4 月、OpenGradient は総額 950 万ドルの資金調達を発表しました。

チームの構成を見ると、これはやや「エンジニアリング志向」のチームです。LinkedIn のプロフィールによると、OpenGradient の本社はニューヨークにあり、2024 年に設立され、チーム規模は 11-50 人です。OpenGradient の公式ウェブサイトには、11 人の主要チームメンバーがリストされています。

· CEO および共同創業者の Matthew Wang：Two Sigma の研究エンジニアを務め、NASA、Meta、Google でインターンシップを経験しています。

· CTO および共同創設者 Adam Balogh：以前はビッグデータ分析とAIソフトウェア企業Palantir AIプラットフォーム（AIP）のテクニカルリーダーを務め、Google、Amazonのバックグラウンドも持っています。

· ブロックチェーンエンジニア Khalifa Toumi：DeFiインフラストラクチャプラットフォームZenrock（旧Qredo）のブロックチェーンエンジニアおよびチームリーダーを務め、TendermintコンセンサスアルゴリズムとCosmos SDKを使用してQredoプロトコルを設計および実装しました。

OpenGradient とは？「検証可能なAIネットワーク」

OpenGradientは、「The Network for Open Intelligence」（オープンインテリジェンスネットワーク）を自称しています。このシステムの中核となるのは、HACA（Hybrid AI Compute Architecture、ハイブリッドAI計算アーキテクチャ）です。

このソリューションは、AI推論をオフチェーンで実行し、専用の推論ノードによってモデル計算が実行され、検証可能な証明（例：TEEまたはゼロ知識証明）が生成されます。一方、オンチェーンノードは証明の検証のみを担当し、モデルの再実行は行わず、その結果、コストが大幅に削減されます。

この方法の利点は非常に直接的であり、パフォーマンスを維持しつつ、「信頼」をオンチェーンに戻すことができます。

ネットワーク全体は役割によって実行されます：

· フルノードは合意と検証を担当します；

· 推論ノードはモデルの実行に計算リソースを提供します（ローカルで実行または外部モデルを呼び出します）；

· データノードは信頼できる外部データを取得します；

· ストレージ層（Walrus）はモデル、入出力、および証明データをホストし、オンチェーンの参照を介してデータの可用性と整合性を保証します。

さらに、HACAには非同期検証という重要な設計があります：ユーザーはまず推論結果を取得し、検証と決済は後で行われます。

では、オンチェーンは具体的に何を行うのでしょうか？AI推論およびアプリケーションの検証および決済層として、OpenGradientのブロックチェーン層は、CometBFTコンセンサスを採用し、Cosmos SDKおよびEVMと互換性があり、ノードの登録、証明の検証、支払い処理（x402 LLM推論シナリオの支払いはBaseで完了）、および台帳管理を担当します。

検証証明に関して、「AI が詐欺でないことを証明する」とはどういう意味ですか？OpenGradient は「信頼度メニュー」を提供しています：

· TEE：セキュアハードウェア内で実行され、コードと環境が改ざんされていないことを証明します。

· ZKML：ゼロ知識証明モデルが正しく実行され、高リスク、高影響のシーンに適しています；

· Vanilla：署名のみの検証であり、低リスクのシーンに適しています。

異なるシーンでは、異なるコストとセキュリティレベルのオプションを選択できます。どのような検証方法を選択しても、最終的にはネットワークのコンセンサスによる承認が必要です。すべての検証者の2/3以上が合意に達した場合、証明は正式にチェーンに書き込まれます。

OpenGradient はまた、この中核的能力を基に、開発者やユーザー向けの製品やサービスを展開し、完全なオンチェーンAIエコシステムを構築することを目指しています。

· Model Hub（モデルハブ）：分散型のモデルストレージ庫であり、開発者はさまざまなオープンソースモデルをここで公開、発見、使用することができます。Model Hub はまた、Walrus 分散型ストレージネットワークを活用し、モデルデータの永続的な利用可能性と検閲への抵抗力を確保しています。

· x402 ゲートウェイ：AI の有料呼び出しをサポートします。

· MemSync（AI 長期メモリ）：AI エージェントの核となるMemSyncは、持続的なAIメモリレイヤーを提供し、会話、ドキュメント、Webサイト、Twitterプロファイルなどから意味のある記憶を自動的に抽出し、適切に整理し、意味検索を介して検索できるようにします。

· Twin.fun（デジタルツインマーケット）：AI Clone Marketplace で、トランザクション、ツールのロック解除などのユーティリティを持ちます。

トークンエコノミクスはどうですか？

ネットワークアーキテクチャが「技術的にどのように成り立つか」に答えるのであれば、OPG トークンは「経済的にどのように機能するか」に答えます。

OpenGradient は、4月23日にVirtualsでTGEを実施し、Coinbaseでも取引可能となります。さらに、Binanceウォレットは第46回独占的なTGEプロジェクトOpenGradient（OPG）をリリースします。

OPG のデザインは単なるインセンティブではなく、推論支払い、モデルの実現、ステーキング、アプリケーションアクセスなどのネットワーク行動にバインドされています。

OPG の総供給量は 10 億枚で、その内訳は次のとおりです：

・エコシステム（40%）。

・財団（15%）：TGE 時に 33.33% がロック解除され、残りのリリースは 48 か月後です。

・主要貢献者（15%）：チームシェアで、厳格な 12 か月のロック期間と 3 年のリニア解除が設定されています。

・投資家およびアドバイザー（10%）：チームと同じロック解除条件。

・ステーキング報酬（10%）：ネットワークのコンセンサスセキュリティをサポートします。

・リキッドティおよびエアドロップ（10%）：4% のエアドロップシェアを含みます。

要約

OpenGradient のコアロジックは実際には複雑ではありません：AI が取引、意思決定、資金移動に参加し始める場合、「信頼」は証明される必要があります。

もちろん、現実の問題もあります：ほとんどのシナリオが本当に「AI の検証」を必要とするのでしょうか？ユーザーは「検証可能性」のためにより高いコストを支払うことを望むでしょうか？これらの問題には標準的な答えはありません。OpenGradient は AI を最適化するのではなく、「AI が信頼される方法」を再定義しています。