ما هو التدرج المفتوح؟

OpenGradient عبارة عن شبكة بنية تحتية لامركزية تم تصميمها لاستضافة استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي وتنفيذه والتحقق منه على نطاق واسع، حيث تنتج كل عملية حسابية دليلًا تشفيريًا يمكن التحقق منه على السلسلة دون الثقة في أي مشغل واحد.

يصف المشروع نفسه بأنه شبكة الذكاء المفتوح، وقد أطلق مؤخرًا $OPG كرمز أصلي لتشغيل عمليات الشبكة. في جوهره، يعمل OpenGradient كمعالج مساعد للذكاء الاصطناعي، وهو طبقة مخصصة يمكن للوكلاء الآخرين وسلاسل الكتل والتطبيقات توجيه أعباء عمل الذكاء الاصطناعي إليها بدلاً من الاعتماد على موفري واجهة برمجة التطبيقات المركزية.

اليوم، تم إطلاق $OPG باعتباره الرمز المميز الأصلي الذي يعمل على تشغيل شبكة الذكاء الاصطناعي التي يمكن التحقق منها في OpenGradient. وهذا يمثل تشغيل الشبكة بالكامل، مما يوفر بنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير المصرح بها مع تنفيذ آمن يمكن التحقق منه على السلسلة للعالم. 🧵👇🏻 pic.twitter.com/suQGK0L6F1

– OpenGradient (∇, ∇) (@OpenGradient) 21 أبريل 2026

ما هي المشكلة التي يحلها OpenGradient؟

يعتمد كل تطبيق للذكاء الاصطناعي اليوم على نقطة ثقة واحدة. عندما يدير وكيل الذكاء الاصطناعي محفظة، أو يوافق على قرض، أو يشرف على المحتوى، فلا توجد حاليًا طريقة للتحقق بشكل مستقل من النموذج الذي تم تشغيله، أو ما هو الموجه الذي تم استخدامه، أو ما إذا كان قد تم تعديل الإخراج قبل وصوله إلى المستخدم النهائي.

وفقًا لوثائق OpenGradient، يتم دمج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عدد قليل من مقدمي الخدمة، مما يخلق ثلاث مشكلات محددة.

العتامة: عندما يتخذ نموذج لغوي كبير قرارًا يؤثر على المال أو الصحة أو الحكم، لا توجد طريقة لإثبات ما حدث داخل النظام. يمكن أن تتغير إصدارات النماذج بصمت، ويمكن إدخال مطالبات النظام، ويمكن تصفية الاستجابات دون علم المستخدم على الإطلاق.

نقاط الفشل الفردية: في حالة تعطل الموفر، أو تقييد الوصول إلى المعدل، أو تغيير سلوك النموذج، تنقطع التطبيقات التابعة دون أي تراجع أو رجوع.

الثقة دون التحقق: يمكن للمشغلين تبديل النماذج أو إدخال المحتوى أو تسجيل المطالبات دون الكشف عنها. بالنسبة للوكلاء الماليين، أو أدوات التفكير الطبي، أو مسارات التدقيق، فإن قبول ذلك على أساس الإيمان ليس نهجًا قابلاً للتطبيق.

يعالج OpenGradient كل هذه العناصر الثلاثة عن طريق جعل التحقق هو الإعداد الافتراضي، وليس وظيفة إضافية اختيارية.

كيف يعمل OpenGradient؟

تم بناء OpenGradient على بنية حوسبة الذكاء الاصطناعي الهجينة، والمختصرة بـ HACA، والتي تفصل بين تنفيذ استدلال الذكاء الاصطناعي والتحقق منه. هذا الفصل هو القرار المعماري الرئيسي الذي يجعل النظام عمليًا.

عندما يأتي طلب، فإنه ينتقل مباشرة إلى عقدة استدلال متخصصة ويعود بزمن انتقال على مستوى web2. يتم بعد ذلك تقديم دليل التشفير والتحقق من صحته بشكل غير متزامن بواسطة العقد الكاملة، قبل أن يتم تسجيله بشكل دائم على سلسلة الشبكة المتوافقة مع EVM. لا ينتظر المستخدم تأكيد الحظر ليتلقى ردًا، ولكن كل استجابة تتم تسويتها وقابليتها للتدقيق في النهاية.

ما هي أنواع العقد المختلفة؟

بدلاً من استخدام مجموعة مدقق واحدة حيث تؤدي كل عقدة كل مهمة، يستخدم OpenGradient أنواع العقد المتخصصة.

تعمل العقد الكاملة على تشغيل الإجماع وإدارة دفتر الأستاذ والتحقق من الأدلة والتعامل مع تسوية الدفع. إنهم لا يقومون بتشغيل النماذج أو استخدام وحدات معالجة الرسومات.

عقد الاستدلال هي عمال GPU عديمي الحالة يقومون بتنفيذ النماذج. تأتي هذه في شكلين: عقد وكيل LLM التي توجه الطلبات إلى مقدمي الخدمات مثل OpenAI وAnthropic من خلال جيوب بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، وعقد الاستدلال المحلي التي تقوم بتشغيل نماذج مفتوحة المصدر مباشرة على الأجهزة.

تعمل عقد البيانات داخل جيوب آمنة لتوفير وصول موثوق به إلى البيانات الخارجية مثل خلاصات الأسعار وواجهات برمجة التطبيقات، مع شهادات تؤكد عدم التلاعب بالبيانات.

يحتفظ التخزين اللامركزي على نظام يسمى Walrus بملفات النماذج والإثباتات الكبيرة خارج السلسلة، والتي يتم الرجوع إليها بواسطة المعرفات المسجلة في دفتر الأستاذ.

ويعني تقسيم العمل هذا أنه يمكن توسيع نطاق كل نوع عقدة وتأمينه بشكل مستقل ليناسب عبء العمل المحدد له.

ما الذي يمكن للمطورين البناء عليه في OpenGradient؟

تدعم الشبكة مجموعة من حالات الاستخدام عبر تطبيقات المؤسسات والتطبيقات المالية والمستهلكين. العديد منها متاح الآن، والبعض الآخر قيد التطوير على شبكة اختبار ألفا.

المتاحة حاليا:

وكلاء الذكاء الاصطناعي حيث يتم توقيع كل مكالمة LLM بشكل مشفر مع المطالبة الدقيقة المستخدمة، مما يجعل سلسلة الاستدلال قابلة للتحقق منها على السلسلة

إمكانية الوصول إلى النماذج بما في ذلك GPT-4 وClaude وGrok وGemini من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة مع التحقق من TEE

تطبيقات الحفاظ على الخصوصية حيث تطالب عقد TEE بمعالجة داخل جيوب الأجهزة، مما يمنع مشغل العقدة من رؤية الطلبات أو تسجيلها

ذاكرة ثابتة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال MemSync، والتي تتعامل مع استخراج الذاكرة وتصنيفها وإنشاء ملف تعريف المستخدم على البنية التحتية التي تم التحقق منها

قيد التطوير على Alpha testnet:

تكامل العقد الذكي الذي يسمح باستدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي أصلاً من Solidity عبر عمليات الترجمة المسبقة

معاملات الذكاء الاصطناعي الذري حيث يتم تنفيذ الاستدلال النموذجي كجزء من انتقال الحالة وليس كمكالمة أوراكل خارجية

مسارات عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتركيب والتي تربط نماذج متعددة مع طرق التحقق المختلطة في معاملة واحدة

وا