OpenGradient는 인공 지능을 위한 분산형 인프라 개발에 주력하는 기술 회사로, 블록체인 기술과 AI를 융합하는 것을 목표로 합니다. ^[15]. 이 프로젝트의 명시된 목표는 AI 모델 및 애플리케이션의 허가 없는 생성, 배포 및 배포를 지원하는 개방적이고 검증 가능하며 사용자 소유의 AI 생태계를 만드는 것입니다. 이는 중앙 집중식 AI 플랫폼의 "블랙 박스" 특성에 대응하고 모델 소유권을 민주화하기 위한 것입니다. ^{[1] [4]}. 회사의 공개적인 역사는 분산형 AI 모델 허브에 초점을 맞춘 초기 개념과 검증 가능한 AI 컴퓨팅 및 영구 메모리를 위해 설계된 독점적인 레이어 1 블록체인을 중심으로 한 후속 개발을 통해 여러 번의 반복을 보여줍니다. ^{[2] [7]}.

개요

OpenGradient는 중앙 집중식 AI 시스템의 한계를 해결하고자 하며, 이러한 시스템은 종종 투명성이 부족하고 사용자 데이터를 통제하며 불투명한 서비스로 운영됩니다. 이 프로젝트의 목표는 사용자 데이터와 모델이 사용자 소유로 유지되도록 하여 대규모 기술 기업에서 흔히 발생하는 "데이터 프래킹"을 방지하는 것입니다. ^[4]. AI 모델 호스팅, 보안 실행 및 애플리케이션 배포를 위해 설계된 엔드 투 엔드 분산 인프라 네트워크입니다. 블록체인 기술을 통합함으로써 AI 연산 및 데이터 관리에 대한 개방형 표준을 확립하고 스마트 계약에서 직접 AI 추론 및 데이터 처리에 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. ^{[7] [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 여러 단계를 거쳐 진화했습니다. 2024년 초 보고서에서는 OpenGradient를 컴퓨팅을 위한 Bittensor 및 스토리지를 위한 Arweave와 같은 네트워크를 기반으로 구축된 분산형 AI 모델 허브로 설명하며, Hugging Face와 같은 플랫폼의 직접적인 경쟁자로 자리매김했습니다. ^[2]. 2025년 후반 발표에서는 '개방형 지능을 위한 L1 네트워크'라는 기본 레이어 1 블록체인 개발에 초점을 맞췄습니다. 이 반복에서는 지속적인 메모리, 검증 가능한 연산 및 사용자 소유 데이터를 위한 독점 기술을 통해 '기억하는 AI'를 구축하는 것을 강조하여 AI 시스템이 사용자 자율성을 보존하면서 학습하고 진화할 수 있도록 합니다. ^{[1] [3]}.

명시된 목표는 기업의 이익보다는 인간의 주체성을 제공하는 안전하고 투명한 AI 시스템을 위한 기본 레이어를 구축하는 것입니다. 이 플랫폼과 도구는 개발자가 '주권 에이전트'를 구축하고 배포할 수 있도록 설계되었으며, 여기서 사용자는 자신의 데이터와 모델에 대한 소유권을 유지하고 모든 계산 프로세스는 온체인에서 검증 가능합니다. ^[4].

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역사 및 자금 조달

2025년 8월 19일, OpenGradient는 분산형 AI 인프라 개발을 위해 850만 달러를 모금했다고 공개적으로 발표했으며, 이 프로젝트를 레이어 1 블록체인으로 구성했습니다. 벤처 캐피털 투자자로는 a16z crypto, Coinbase Ventures, SV Angel, Foresight Ventures가 있습니다. 전략적 투자자로는 Celestia와 NEAR가 있으며, 주목할 만한 엔젤 투자자로는 Balaji Srinivasan, Illia Polosukhin (NEAR 공동 창립자), Sandeep Nailwal (Polygon 공동 창립자)이 있습니다. ^[1].

2025년 9월 23일 MemSync 제품 출시 발표에서 회사는 총 950만 달러를 모금했다고 밝혔습니다. 이 발표에서는 새로운 리더십으로 Matthew Wang (CEO)과 Adam Balogh (CTO)가 Google, Meta, Palantir 출신 베테랑으로 소개되었습니다. 이 릴리스에서 언급된 투자자는 a16z crypto, SVA (Struck Ventures), SALT였습니다. ^[8].

기술

OpenGradient의 기술은 초기 분산형 모델 허브 개념에서 AI를 위한 포괄적인 레이어 1 블록체인 생태계로 발전했습니다.

OpenGradient 네트워크 아키텍처

현재 OpenGradient는 AI를 위해 특별히 구축된 기본 레이어 1 블록체인입니다. 이는 독점적인 하이브리드 AI 컴퓨팅 아키텍처(HACA)를 활용하는 EVM 호환 네트워크입니다. HACA는 노드 전문화를 사용하여 온체인 AI 워크플로우를 확장하고 보호하도록 설계되었으며, 분산 GPU 및 특수 가속기를 통합하면서 효율성과 확장성을 달성하기 위해 추론, 에이전트 추론, 통계 분석과 같은 특정 작업에 다양한 유형의 노드를 할당합니다. ^{[4] [15]}. 이 네트워크는 온체인 AI 활동을 위한 고성능, 안전하고 기밀성이 유지되는 인프라를 제공하도록 설계되었습니다. 이 네트워크는 풀 노드(판사), 추론 노드(스프린터), 스토리지 노드(사서), 데이터 노드(스카우트)와 같은 여러 노드 유형으로 구성된 특수 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이 구조는 데이터 액세스 및 전처리부터 추론 계산에 이르기까지 전체 AI 워크플로우를 안전하게 온체인에서 실행하도록 설계되었으며, 블록체인은 모든 추론을 정산하고 속성을 부여하는 데 사용됩니다. ^{[7] [9] [12]}. 이 네트워크는 모든 AI 에이전트 도구 호출, 모델 추론 및 API 요청을 암호화 증명을 사용하여 온체인에서 검증할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. ^{[6] [4]}.

Nova Testnet

OpenGradient Nova 테스트넷은 2025년 10월 1일에 출시되었으며, 프로젝트에서 "블록 공간의 세 번째 시대"라고 부르는 시대를 시작했습니다. 이 시대에는 지능이 원장(ledger)의 고유하고 검증 가능한 구성 요소가 됩니다. 테스트넷은 AI 연산과 그 증명을 합의 메커니즘에 직접 포함시켜 블록체인 애플리케이션에서 오프체인 AI를 사용할 때 발생하는 지연 시간, 불투명성 및 비용 문제를 해결합니다. ^[12].

핵심은 AI 추론을 블록 생성 프로세스에 직접 통합하는 분산형 AI 실행 레이어입니다. 주요 구성 요소로는 느린 AI 모델로 인해 블록 생성이 지연되는 것을 방지하는 병렬화된 추론 사전 실행 엔진(PIPE)과 독립적인 검증을 위해 연산의 암호화 증명이 블록 데이터에 포함되는 추론 데이터 가용성(DA) 레이어가 있습니다. Neuro Stack은 개발 팀이 OpenGradient의 AI 연산 레이어를 공유 서비스로 사용하면서 사용자 정의 토큰으로 자체 레이어 2 롤업을 구축할 수 있도록 하는 프레임워크로, 모듈형 블록체인 생태계에 'AI-as-a-service'를 효과적으로 제공합니다. ^[12].

검증 가능한 온체인 AI

네트워크의 핵심 기능은 AI 계산을 온체인에서 실행하고 암호화 방식으로 검증할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 검증 가능한 추론 SDK와 보안 하드웨어 엔클레이브 네트워크를 통해 특정 모델이 특정 입력으로 실행되었음을 증명하여 기밀 데이터를 공개하지 않고도 출력의 무결성을 보장합니다. 이 플랫폼은 또한 추론 프로세스에 사용된 데이터의 출처와 계통을 추적하여 투명성을 보장하는 데이터 출처에 중점을 둡니다. ^{[1] [9]}. 이 플랫폼은 개발자에게 수학적 보장을 위한 영지식(ZK) 증명과 하드웨어 기반 보안을 위한 TEE(Trusted Execution Environment) 증명 중에서 선택할 수 있는 옵션을 제공합니다. ^[12].

이 플랫폼은 또한 EZKL 및 Lagrange Labs와 같은 프로젝트와 협력하여 영지식 머신 러닝(ZKML)을 통합합니다. 이를 통해 SNARK(Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge)를 사용하여 AI 모델 계산을 검증하여 최소한의 신뢰로 추론할 수 있습니다. ^[6].

핵심 제품 및 기능

MemSync

2025년 9월 23일에 출시된 MemSync는 ChatGPT, Claude, Perplexity와 같은 AI 어시스턴트를 위한 범용 메모리 레이어입니다. 플랫폼, 애플리케이션 및 장치 전반에서 사용자 컨텍스트를 유지하는 지속적이고 안전하며 통합된 메모리 시스템을 만들어 '컨텍스트 손실' 문제를 해결하도록 설계되었습니다. ^[8]. 사용자는 암호화된 온디바이스 '메모리 볼트'에 보관되는 데이터에 대한 세분화된 제어 권한을 갖습니다. ^{[6] [1]}.

보도 자료에 따르면 OpenGradient의 내부 벤치마크에서 MemSync는 OpenAI의 '업계 표준' 솔루션보다 메모리 검색 및 응답 품질이 243% 향상되었습니다. ^[8]. Locomo 테스트를 복제한 별도의 벤치마크에서 MemSync는 경쟁사보다 최소 18.9% 더 나은 성능을 보였으며 특히 여러 대화에서 세부 정보를 유지하는 데 강점을 보였습니다. ^[11]. 이 기술의 장기적인 비전에는 Naval Ravikant 및 Sydney Sweeney와 같은 공인의 트윈을 포함한 초기 데모와 함께 공개 및 승인된 개인 데이터에서 구축된 개인의 AI 표현인 '디지털 트윈' 생성이 포함됩니다. MemSync는 무료 티어, Chrome 확장 프로그램 및 개발자 API로 출시되었습니다. ^[8].

아키텍처

2025년 9월 15일, OpenGradient는 인간 심리학에서 영감을 받은 세 가지 핵심 요소로 구축된 MemSync 아키텍처를 상세히 설명했습니다. ^[11].

• 기억 수집: 이 요소는 이중 기억 시스템을 사용합니다. 의미 기억은 사용자(예: 정체성, 핵심 관심사)에 대한 안정적인 장기적 사실인 반면, 에피소드 기억은 현재 이벤트 또는 프로젝트에 대한 임시적인 시간 특정 세부 정보입니다. "스마트 통합" 프로세스는 생성, 업데이트, 강화(중요도 점수 기반) 및 삭제의 네 가지 작업을 통해 이 정보를 관리합니다.
• 기억 형성: 시스템은 기억을 범주화하고(예: 정체성, 경력, 건강) "프로필"이라고 하는 진화하는 고급 요약으로 종합합니다. 이러한 프로필은 사용자 개요를 제공하여 장기적인 맥락을 유지합니다.
• 기억 검색: 3단계 프로세스를 통해 관련 정보가 표시됩니다. 의미상 관련된 기억에 대한 광범위한 벡터 검색으로 시작합니다. 그런 다음 문맥 정밀도 순위 모델은 현재 대화와의 직접적인 관련성을 위해 결과를 다시 순위를 매깁니다. 마지막으로 최적화 계층은 최상위 순위의 의미 및 에피소드 기억을 혼합하여 AI 모델에 풍부하고 계층화된 맥락을 제공합니다.

BitQuant

BitQuant는 OpenGradient에서 개발한 오픈 소스, 암호화폐 기반 AI 트레이딩 에이전트이며, 'not-a-dev' 툴링을 사용합니다. 5만 명 이상의 사용자가 참여한 비공개 베타 단계를 거쳐 2025년 10월 29일에 MIT 라이선스로 공개되었습니다. 이 에이전트는 자연어 명령을 해석하여 검증 가능한 온체인 트랜잭션으로 변환하는 AI 기반의 양적 프레임워크로 설계되었습니다. ^{[13] [14]}.

BitQuant의 모듈식 아키텍처는 오라클, 브레인, 트레이더의 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. ^[13].

• 오라클: 솔라나 RPC, Orca, Solend와 같은 DeFi 프로토콜, CoinGecko, DeFiLlama와 같은 데이터 애그리게이터의 온체인 소스에서 정보를 집계하는 데이터 및 실행 레이어입니다.
• 브레인: 사용자 프롬프트를 해석하고 분석 또는 투자 실행을 위해 전문 에이전트로 전달하는 Router Large Language Model (LLM)을 사용하는 의사 결정 엔진입니다.
• 트레이더: 자연어를 통해 "SOL 노출을 헤지"와 같은 작업을 수행할 수 있도록 하는 실행 구성 요소입니다. 에이전트는 트랜잭션 프로세스를 통해 사용자를 안내합니다.

이 프레임워크는 확장 가능하도록 구축되어 개발자가 사용자 정의 에이전트를 구축할 수 있습니다. 또한 분산형 AI 계산을 가능하게 하기 위해 Bittensor 훅을 통합합니다. 주요 기능으로는 DeFi 분석, 포트폴리오 관리, 복잡한 온체인 데이터와 상호 작용하기 위한 자연어 인터페이스가 있습니다. ^{[13] [14]}.

OpenGradient 모델 허브

OpenGradient 모델 허브는 AI 모델을 위한 분산형 레지스트리 역할을 하는 중앙 제품입니다. Hugging Face와 같은 중앙 집중식 플랫폼에 대한 검열 저항적이고 커뮤니티 소유의 대안으로 자리매김하고 있습니다. ^{[5] [2]}. 현재 모델 허브는 분산형 스토리지 파트너인 Walrus를 기반으로 구축된 웹 애플리케이션 프론트엔드(hub.opengradient.ai)입니다. 사용자는 OpenGradient 네트워크에서 사용하기 위해 다양한 아키텍처(예: 신경망, LLM)의 모델을 허가 없이 업로드, 관리 및 버전 관리할 수 있습니다. 액세스는 웹 UI와 고급 관리를 위한 Python SDK를 통해 제공됩니다. 2025년 12월 19일, 팀은 모델 허브가 테스트넷에서 호스팅되는 1,000개 이상의 라이브 검증 가능한 모델을 넘어섰다고 발표했습니다. ^{[7] [6] [19]}.

Twins (twin.fun)

Twins는 OpenGradient의 인프라를 기반으로 구축된 플랫폼으로, AI "트윈"을 생성하고 상호 작용하는 개념을 중심으로 설계되었습니다. 이 플랫폼은 자체 스마트 계약, 데이터 액세스 도구 및 로드맵을 가지고 있으며, "크리에이터"와 "트레이더"에 대한 역할이 정의되어 있습니다. OpenGradient 생태계 내에서 고유한 애플리케이션 레이어로 작동합니다. ^{[9] [7]}. 이 개념은 MemSync 아키텍처를 통해 개인의 공개 및 승인된 개인 데이터로부터 AI 표현을 생성하는 방식으로 구동됩니다. 사용 사례에는 전문가 및 역사적 인물의 디지털 버전과 상호 작용하거나 작업을 자동화하는 개인 AI 비서를 만드는 것이 포함됩니다. ^{[8] [12]}.

이벤트

Model-thon (2025년 1월-2월)

2025년 1월과 2월에 OpenGradient는 Allora와 공동으로 첫 Model-thon을 개최했습니다. 이 이벤트는 개발자들이 OpenGradient 플랫폼에서 고성능 머신러닝 모델을 만들고 배포하도록 장려하기 위해 기획되었으며, Web3 애플리케이션에 중점을 두었습니다. 참가자들은 ONNX 형식으로 모델을 OpenGradient Model Hub에 제출하여 여러 트랙에서 경쟁했습니다. ^[16].

이 이벤트는 BTC 현물 예측 트랙, ETH 현물 예측 트랙, 자유형 트랙의 세 가지 주요 트랙으로 구성되었습니다. 두 개의 현물 예측 트랙에서는 참가자들이 BTC/USDT 및 ETH/USDT의 시간별 가격 수익률을 예측할 수 있는 모델을 구축해야 했습니다. 자유형 트랙에서는 Web3 생태계에 대한 독창성과 유용성을 기준으로 심사되는 보다 창의적인 제출이 허용되었습니다. 예측 트랙의 성능은 극단적인 가격 변동의 정확한 예측에 더 나은 보상을 제공하도록 설계된 MZTAE(Mean Z-tanh Absolute Error)라는 사용자 정의 메트릭을 사용하여 측정되었습니다. 경쟁 기간 후 각 트랙의 우승자에게는 상금이 수여되었습니다. ^[16].

개발자 도구

OpenGradient는 AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 도구 모음을 제공합니다. ^[10].

• OpenGradient SDK: 온체인 및 오프체인 애플리케이션 모두가 네트워크의 인프라를 활용하여 모델 관리 및 분산형 검증된 AI 추론을 수행할 수 있도록 하는 Python SDK입니다. ^{[10] [9]}.
• SolidML: EVM 호환 스마트 계약 내에서 직접 머신 러닝 모델 실행을 가능하게 하는 Solidity 프레임워크입니다. 모델 추론, 데이터 전처리, 가격 피드와의 상호 작용을 포함하여 복잡한 로직을 온체인에서 처리할 수 있습니다. ^{[10] [4]}.
• 에이전트 스택: 온체인에서 실행되는 분산형 검증 가능한 AI 에이전트를 생성하기 위한 기술 스택입니다. ^[10].
• Neuro 스택: "Neuro-Chains"라고 하는 AI 네이티브 레이어 2 블록체인을 구축하기 위한 오픈 소스 개발 스택입니다. 이 프레임워크를 통해 개발자는 기본 OpenGradient 네트워크에서 추론 트랜잭션을 정산하는 완전 온체인에서 실행되는 독립적이고 검증 가능한 AI 애플리케이션 또는 에이전트를 만들 수 있습니다. HACA 인프라를 기반으로 구축된 Neuro 스택은 복잡한 설정 없이도 ZKML 및 TEE와 같은 안전한 추론 방법에 대한 사용자 정의 가능한 블록 공간과 원활한 액세스를 제공합니다. 이는 무허가 구성 가능성을 통해 모듈식이고 확장 가능한 생태계를 조성하도록 설계되었습니다. 스택을 사용하여 구축된 첫 번째 프로젝트는 Peri Labs와 협력하여 개발된 DePIN을 위한 AI 네이티브 블록체인입니다. ^[17].
• AlphaSense: AI 에이전트에 신뢰할 수 있고 강력한 데이터 신호를 제공하는 "검증 가능한 AI 워크플로"를 생성하도록 설계된 도구입니다. ^[9].
• LangChain 통합: 이 플랫폼은 Langchain-Opengradient 패키지를 통해 LangChain 프레임워크와 통합됩니다. 이를 통해 개발자는 OpenGradient 네트워크의 특수하고 검증 가능한 머신 러닝 모델을 활용하는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 주요 구성 요소인 OpenGradientToolkit을 통해 에이전트는 복잡한 ML 모델을 도구로 사용할 수 있습니다. 이 통합은 모델이 OpenGradient 네트워크에서 데이터를 처리하고 최종 결과만 에이전트에 반환하도록 하여 컨텍스트 창 오염을 방지하도록 설계되었습니다. 주요 기능은 검증 가능한 출력을 생성하는 기능입니다. 추론은 ZKML 또는 TEE로 보호되고 트랜잭션 실행 추적은 신뢰할 수 없는 계산을 위해 OpenGradient 블록체인에 기록되고 검증됩니다. ^[18].