OpenGradient란 무엇인가요?

OpenGradient 는 대규모 AI 모델 추론을 호스팅, 실행 및 검증하기 위해 구축된 분산형 인프라 네트워크입니다. 모든 연산은 암호학적 증명 생성하며, 이 증명은 단일 운영자를 신뢰하지 않고도 온체인에서 확인할 수 있습니다.

이 프로젝트는 스스로를 개방형 지능 네트워크(Network for Open Intelligence)라고 설명하며, 최근 네트워크 운영을 지원하기 위한 네이티브 토큰인 $OPG를 출시했습니다. OpenGradient는 핵심적으로 AI 코프로세서, 즉 다른 에이전트, 블록체인 및 애플리케이션이 중앙 집중식 API 제공업체에 의존하는 대신 AI 워크로드를 라우팅할 수 있는 전용 계층 역할을 합니다.

OpenGradient는 어떤 문제를 해결하나요?

오늘날 모든 AI 애플리케이션은 단일 신뢰 지점에 의존합니다. AI 에이전트가 포트폴리오를 관리하거나, 대출을 승인하거나, 콘텐츠를 검토할 때, 현재로서는 어떤 모델이 실행되었는지, 어떤 프롬프트가 사용되었는지, 또는 최종 사용자에게 도달하기 전에 출력이 수정되었는지 여부를 독립적으로 확인할 방법이 없습니다.

OpenGradient의 문서 에 따르면 AI 인프라가 소수의 공급업체로 통합되고 있으며, 이로 인해 세 가지 특정 문제가 발생합니다.

• 불투명성: 대규모 언어 모델이 돈, 건강 또는 통치에 영향을 미치는 결정을 내릴 때 시스템 내부에서 무슨 일이 일어났는지 증명할 방법이 없습니다. 모델 버전이 사용자 모르게 변경될 수 있고, 시스템 메시지가 삽입될 수 있으며, 응답이 필터링될 수 있습니다.
• 단일 장애점: 공급자가 다운되거나, 접근 속도가 제한되거나, 모델 동작이 변경되면 종속 애플리케이션이 작동을 멈추고 대체 수단이나 복구 방법이 없습니다.
• 검증 없는 신뢰: 운영자는 공개 없이 모델을 교체하거나, 콘텐츠를 삽입하거나, 프롬프트를 기록할 수 있습니다. 금융 에이전트, 의료 추론 도구 또는 감사 추적의 경우, 이를 맹목적으로 신뢰하는 것은 실행 가능한 접근 방식이 아닙니다.

OpenGradient는 검증을 선택적 추가 기능이 아닌 기본값으로 설정함으로써 이 세 가지 문제를 모두 해결합니다.

OpenGradient는 어떻게 작동하나요?

OpenGradient는 HACA(Hybrid AI Compute Architecture)라는 하이브리드 AI 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 이는 AI 추론 실행과 검증을 분리합니다. 이러한 분리는 시스템을 실용화하는 핵심적인 아키텍처적 결정입니다.

요청이 들어오면 특수 추론 노드로 바로 전송되어 웹2.0 수준의 지연 시간으로 응답이 돌아옵니다. 암호학적 증명 은 전체 노드에 의해 비동기적으로 제출 및 검증된 후 네트워크의 EVM 호환 체인에 영구적으로 기록됩니다. 사용자는 응답을 받기 위해 블록 확인을 기다릴 필요가 없으며, 모든 응답은 최종적으로 확정되고 감사가 가능합니다.

노드 유형에는 어떤 것들이 있나요?

OpenGradient는 모든 노드가 모든 작업을 수행하는 단일 검증자 세트를 사용하는 대신, 특화된 노드 유형을 사용합니다.

• 풀 노드는 합의 실행하고, 원장을 관리하고, 증명을 검증하고, 결제 정산을 처리합니다. 풀 노드는 모델을 실행하거나 GPU를 사용하지 않습니다.
• 추론 노드는 모델을 실행하는 상태 비저장 GPU 워커입니다. 추론 노드는 두 가지 형태로 제공됩니다. 하나는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 영역을 통해 OpenAI 및 Anthropic과 같은 제공업체로 요청을 전달하는 LLM 프록시 노드이고, 다른 하나는 오픈 소스 모델을 하드웨어에서 직접 실행하는 로컬 추론 노드입니다.
• 데이터 노드는 보안 영역 내에서 작동하여 가격 정보 및 API와 같은 외부 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 액세스를 제공하며, 데이터가 변조되지 않았음을 확인하는 인증서를 제공합니다.
• Walrus라는 시스템의 분산 스토리지 에는 모델 파일과 대규모 증명 데이터가 오프체인에 저장되며, 원장에 기록된 식별자를 통해 참조됩니다.

이러한 업무 분담 덕분에 각 노드 유형은 특정 작업 부하에 맞춰 독립적으로 확장 및 보안을 강화할 수 있습니다.

개발자는 OpenGradient를 기반으로 무엇을 만들 수 있을까요?

이 네트워크는 기업, 금융 및 소비자 애플리케이션 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례를 지원합니다 . 현재 여러 기능을 사용할 수 있으며, 다른 기능들은 알파 테스트넷에서 개발 중입니다.

현재 이용 가능:

• 모든 LLM 호출이 사용된 정확한 프롬프트와 함께 암호화 방식으로 서명되는 AI 에이전트는 추론 체인을 온체인에서 검증할 수 있도록 합니다.
• TEE 검증을 포함한 통합 API를 통해 GPT-4, Claude, Grok, 제미니(Gemini) 등의 모델에 대한 검증 가능한 접근 권한을 제공합니다.
• TEE 노드가 하드웨어 인클레이브 내부에서 프롬프트를 처리하여 노드 운영자가 요청을 보거나 기록할 수 없도록 하는 개인정보 보호 애플리케이션
• MemSync를 통해 AI 애플리케이션을 위한 영구 메모리를 제공합니다. MemSync는 검증된 인프라에서 메모리 추출, 분류 및 사용자 프로필 생성을 처리합니다.

알파 테스트넷에서 개발 중입니다.

• 스마트 계약 통합을 통해 프리컴파일을 통해 솔리디티 에서 AI 모델을 네이티브로 호출할 수 있습니다.
• 모델 추론이 외부 오라클 호출이 아닌 상태 전환의 일부로 실행되는 원자적 AI 트랜잭션
• 여러 모델을 혼합 검증 방법을 사용하여 단일 트랜잭션 내에서 연결하는 구성 가능한 AI 워크플로우

TEE 검증이란 무엇인가요?

TEE는 Trusted Execution Environment의 약자입니다. 프로세서 내부에 있는 보안 영역으로, 코드와 데이터가 시스템의 나머지 부분과 격리됩니다. OpenGradient에서 TEE 검증이란 추론 노드가 하드웨어 내부에서 프롬프트를 처리하는 것을 의미하며, 이 과정에서 노드 운영자조차도 해당 상호 작용에 접근하거나, 로그를 기록하거나, 수정할 수 없습니다. 결과적으로 하드웨어 인증이 생성되어 계산이 올바르게 실행되었음을 증명합니다.

$OPG는 어떻게 관련되어 있을까요?

$OPG 는 OpenGradient 네트워크의 네이티브 토큰입니다. 이 토큰은 x402라는 시스템을 통해 추론 비용을 지불하는 데 사용되며, x402는 결제 인증을 통해 접근이 제한되는 표준 HTTP 기반 호출을 지원합니다. 결제는 Base에서 처리되고, 실행 및 검증은 OpenGradient 네트워크 자체에서 이루어집니다.

결론

OpenGradient는 검증 가능한 AI 추론을 위해 특별히 설계된 네트워크로, 특수 노드 유형, TEE 하드웨어 인증, 영지식 머신러닝 증명 및 EVM 호환 정산 레이어(Settlement Layer) 결합합니다.

현재 이 네트워크는 주요 LLM(Learning Leadership Model)에 대한 검증된 접근, 개인정보 보호 추론, MemSync를 통한 영구 메모리, Walrus를 통한 분산형 모델 호스팅을 지원합니다. 온체인 ML 실행, 원자적 AI 트랜잭션, 구성 가능한 모델 워크플로는 알파 테스트넷에서 개발 중입니다. $OPG 토큰은 Base의 x402 프로토콜을 통해 네트워크 전반의 추론 비용 결제에 사용됩니다.

1. X의 OpenGradient : 게시물 (2026년 4월)

2. OpenGradient 웹사이트 : 일반 정보

3. OpenGradient 문서 : OpenGradient 소개