OpenGradient는 인공 지능을 위한 분산형 인프라 개발에 주력하는 기술 회사입니다. 이 프로젝트의 명시된 목표는 중앙 집중식 AI 플랫폼의 "블랙 박스" 특성에 대응하기 위해 개방적이고 검증 가능하며 사용자 소유의 AI 생태계를 만드는 것입니다. ^[1]. 이 회사의 대외적인 역사는 여러 번의 반복을 보여주는데, 초기 개념은 분산형 AI 모델 허브에 초점을 맞추고 이후 개발은 검증 가능한 AI 계산 및 영구 메모리를 위해 설계된 독점적인 레이어 1 블록체인을 중심으로 이루어졌습니다. ^{[2] [1]}.

개요

OpenGradient는 종종 투명성이 부족하고 사용자 데이터를 제어하며 불투명한 서비스로 운영되는 중앙 집중식 AI 시스템의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 블록체인 기술을 통합함으로써 이 프로젝트는 AI 계산 및 데이터 관리를 위한 개방형 표준을 확립하고자 합니다. ^[1]. 이 회사의 철학은 오픈 소스 원칙, 분산화 및 사용자 권한 부여에 뿌리를 두고 있으며 보안, 개인 정보 보호 및 사용자 데이터 소유권을 우선시하는 연구 우선 접근 방식을 취합니다. ^[1].

이 프로젝트는 다양한 단계를 거쳐 진화했으며 보고된 구조도 다양합니다. 2024년 초의 보고서에서는 OpenGradient를 컴퓨팅을 위한 Bittensor 및 스토리지를 위한 Arweave와 같은 기존 분산형 네트워크를 기반으로 구축된 분산형 AI 모델 허브로 설명하여 Hugging Face와 같은 플랫폼의 직접적인 경쟁자로 자리매김했습니다. ^[2]. 2025년 후반 발표에서는 "개방형 지능을 위한 L1 네트워크"라고 불리는 기본 레이어 1 블록체인 개발로 초점을 옮겼습니다. 이 반복에서는 영구 메모리, 검증 가능한 계산 및 사용자 소유 데이터를 위한 독점 기술을 통해 "기억하는 AI"를 구축하여 AI 시스템이 사용자 자율성을 유지하면서 학습하고 진화할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. ^{[1] [3]}.

이 프로젝트에서 명시한 궁극적인 목표는 기업의 이익보다는 인간의 주체성을 제공하는 안전하고 투명한 AI 시스템을 위한 기본 레이어를 구축하는 것입니다. ^[1]. 이 플랫폼과 도구는 개발자가 "주권 에이전트"를 구축하고 배포할 수 있도록 설계되었으며, 사용자는 자신의 데이터와 모델에 대한 소유권을 유지하고 모든 계산 프로세스는 온체인에서 검증할 수 있습니다. ^[4].

역사 및 자금 조달

OpenGradient의 역사는 창립 팀, 자금 조달 날짜 및 특정 투자자에 대한 상충되는 보고서로 특징지어지며, 이는 중요한 전환 또는 이름을 사용하는 여러 엔터티의 존재를 시사합니다. 이 프로젝트의 대외 활동은 공식 X(이전의 Twitter) 계정이 생성된 2023년 7월경에 시작되었습니다. ^[3].

상충되는 창립 및 자금 조달 보고서 (2024)

여러 소식통에서 2024년 말 OpenGradient에 대한 850만 달러의 시드 자금 조달 라운드를 보고했지만 세부 사항은 달랐습니다.

2024년 10월의 한 보고서에 따르면 이 회사는 Coinbase의 전 수석 제품 관리자인 Nakul Gupta와 AI/ML 연구원인 Jayesh Bapu Ahire가 공동 설립했습니다. 이 발표는 OpenGradient 모델 허브 출시와 동시에 이루어졌습니다. 이 라운드의 투자자는 a16z CSX(Andreessen Horowitz의 암호화폐 스타트업 스쿨), Coinbase Ventures, SV Angel, Foresight Ventures, Symbolic Capital 및 Balaji Srinivasan 및 Sandeep Nailwal을 포함한 엔젤 투자자로 나열되었습니다. ^[5].

같은 기간의 별도 보고서에서는 공동 창립자를 Ashwin Kumar(CEO), Eric Hunscher 및 Ryan Lee로 식별했으며 모두 Google 및 암호화폐 프로젝트에서 경력을 쌓았습니다. 또한 2024년 10월 28일에 발표된 850만 달러의 시드 라운드를 보고했지만 Felicis와 Quiet Capital을 공동 리드 투자자로 지정하고 Archetype, Collab+Currency 등의 참여를 받았습니다. Balaji Srinivasan과 Illia Polosukhin도 이 버전에서 엔젤 투자자로 나열되었습니다. ^[2].

또 다른 소식통은 2024년 10월 9일에 발표된 850만 달러의 시드 라운드를 리드 투자자인 a16z Crypto Startup Accelerator(CSX)와 2025년 1분기에 계획된 테스트넷 릴리스와 연결했습니다. ^[4]. 2024년 11월 9일 날짜와 관련된 LinkedIn의 자금 조달 데이터는 850만 달러의 시드 투자를 "Vanna Labs"라는 조직과 연결하지만 Vanna Labs와 OpenGradient 간의 관계는 명시되지 않았습니다. ^[6].

L1 네트워크 발표 (2025)

2025년 8월 19일, OpenGradient는 분산형 AI 인프라를 개발하기 위해 850만 달러를 모금했다고 공개적으로 발표하고 이 프로젝트를 레이어 1 블록체인으로 구성했습니다. 이 발표에는 2024년 보고서와 약간의 중복이 있지만 다른 투자자 세트가 포함되었습니다. 벤처 캐피털 투자자에는 a16z crypto, Coinbase Ventures, SV Angel 및 Foresight Ventures가 포함되었습니다. 전략적 투자자에는 Celestia 및 NEAR가 포함되었으며 주목할 만한 엔젤 투자자로는 Balaji Srinivasan, Illia Polosukhin(NEAR 공동 창립자) 및 Sandeep Nailwal(Polygon 공동 창립자)이 있습니다. ^[1]. 2024년에 설립되어 뉴욕시에 본사를 둔 것으로 등재된 이 회사는 또한 2025년 8월경에 Web3 네이티브 모델 허브를 출시했습니다. ^{[6] [1]}.

기술 및 제품

OpenGradient의 기술은 분산형 모델 허브의 초기 개념과 보다 포괄적인 레이어 1 블록체인 생태계의 두 가지 주요 아키텍처를 통해 설명되었습니다.

개방형 지능을 위한 레이어 1 네트워크

OpenGradient의 현재 반복은 AI를 위해 특별히 구축된 기본 레이어 1 블록체인을 중심으로 합니다. 온체인 AI 활동을 위한 고성능, 안전 및 기밀 인프라를 제공하는 EVM 호환 네트워크로 설계되었습니다. ^{[3] [4]}. 이 네트워크는 모든 AI 에이전트 도구 호출, 모델 추론 및 API 요청을 온체인에서 검증할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. ^[6].

MemSync 및 보안 컨텍스트 프로토콜

L1 네트워크의 핵심 기술은 AI 모델을 위한 영구적인 장기 메모리를 생성하도록 설계된 MemSync입니다. 채팅 기록, 기본 설정, 소셜 그래프와 같은 사용자의 디지털 발자국을 휴대 가능한 AI 친화적인 메모리 데이터베이스로 변환합니다. 이를 통해 AI는 과거 상호 작용에서 컨텍스트를 유지하여 시간이 지남에 따라 동작을 학습하고 개인화할 수 있습니다. MemSync는 "의미 기억"(핵심 ID)과 "에피소드 기억"(경험)을 결합하여 보다 컨텍스트를 인식하는 AI 지원을 제공합니다. ^[6].

MemSync는 사용자가 개인 데이터에 대한 소유권과 제어권을 유지할 수 있도록 하는 보안 컨텍스트 프로토콜의 핵심 부분입니다. 엔드 투 엔드 암호화 및 하드웨어 엔클레이브를 사용하여 사용자가 데이터 소유권을 포기하지 않고도 ChatGPT 또는 Claude와 같은 다양한 AI 플랫폼에서 개인 컨텍스트를 안전하게 적용할 수 있습니다. 데이터는 암호화된 온디바이스 "메모리 볼트"에 보관되며 사용자의 조건에 따라 공유됩니다. ^[1].

검증 가능한 추론 및 ZKML

OpenGradient는 검증 가능한 추론 SDK를 제공하고 암호화 방식으로 안전하고 증명 가능한 방식으로 AI 계산을 수행하기 위해 보안 하드웨어 엔클레이브 네트워크를 사용합니다. 이 기능은 특정 모델이 특정 입력으로 실행되었음을 증명하여 기밀 데이터를 네트워크에 공개하지 않고도 AI 출력의 무결성을 보장합니다. 이 프로세스는 AI 아키텍처를 "감사 가능한 인프라"로 전환합니다. ^{[1] [7]}.

이 플랫폼은 또한 EZKL 및 Lagrange Labs와 같은 프로젝트와 협력하여 영지식 머신 러닝(ZKML)을 통합합니다. 이를 통해 AI 모델 계산을 SNARK(지식에 대한 간결한 비대화형 인수)를 사용하여 검증하여 민감한 사용자 또는 모델 데이터를 노출하지 않고도 신뢰 최소화된 추론을 제공할 수 있습니다. ^[6].

OpenGradient 모델 허브

OpenGradient 모델 허브는 프로젝트의 두 반복 모두에서 핵심 제품이었습니다. AI 모델을 위한 분산형 레지스트리 및 리포지토리 역할을 하며 Hugging Face와 같은 중앙 집중식 플랫폼에 대한 검열 저항적이고 커뮤니티 소유의 대안으로 자리매김했습니다. ^[5].

초기 개념에서 허브는 모델 가중치를 저장하기 위해 Arweave 및 IPFS와 같은 분산형 스토리지 네트워크와 분산형 컴퓨팅 및 추론을 위해 Bittensor 네트워크를 사용하는 것으로 설명되었습니다. 이 아키텍처는 플랫폼을 "멈출 수 없게" 만들도록 설계되었습니다. ^[2].

현재 형태에서 모델 허브는 레이어 1 네트워크에 대한 사용자 대면 포털입니다. 사용자가 커뮤니티에서 만든 AI 모델을 검색, 공유 및 배포할 수 있습니다. 각 모델의 버전 기록 및 메타데이터는 온체인에 기록되어 해당 출처에 대한 변경 불가능하고 투명한 기록을 만듭니다. 모델은 분산형 파일 저장소에 저장되고 추론은 네트워크의 보안 하드웨어 엔클레이브를 통해 처리됩니다. 이 허브는 DeFi, 위험 관리 및 언어 처리를 포함한 다양한 작업에 대한 독점 모델, Llama 3와 같은 오픈 소스 모델 및 커뮤니티에서 업로드한 모델을 호스팅합니다. ^{[8] [7]}.

기타 개발자 도구

• EVM용 SolidML: OpenGradient에서 개발한 라이브러리로, EVM 호환 스마트 계약 내에서 직접 머신 러닝 모델을 실행할 수 있도록 하여 온체인에서 복잡한 AI 기반 로직을 사용할 수 있습니다. ^[4].
• BitQuant: OpenGradient에서 개발한 AI 에이전트로, 양자화와 같은 모델 최적화 기술과 관련이 있을 수 있습니다. ^[1].
• LangChain 통합: 이 플랫폼은 LangChain 프레임워크와 통합되어 AI 에이전트가 "컨텍스트 창 오염"을 일으키지 않고 OpenGradient 허브의 특수 모델을 도구로 안전하게 사용할 수 있습니다. ^[6].