Was mich an OpenGradient $OPG angesprochen hat, war nicht das plakative Versprechen von trustless AI — es war die stille, in den technischen Unterlagen versteckte Erkenntnis, dass Verifizierbarkeit ihren Preis hat: ZKML-„Beweise“ laufen 1.000 bis 10.000 Mal langsamer als Standard-Inferenz. #OPG @OpenGradient positioniert sich zwar als Lösung des „Black-Box“-Problems von KI für alle, doch in der Praxis ist diese Lösung anfangs vor allem für eine engere Gruppe von Anwendungen am nutzbarsten — etwa hochriskante Finanzentscheidungen, On-Chain-Agents und DeFi-Risikomodelle — bei denen der Latenz-Tradeoff vertretbar ist und die Audit-Anforderung nicht verhandelbar. Reine Inferenz, der Modus mit nahezu keinem Verifizierungs-Overhead, liegt am anderen Ende des Spektrums und ist funktional praktisch nicht von dem zu unterscheiden, was jeder zentrale Anbieter bereits heute liefert. Was das Projekt zumindest aktuell tatsächlich baut, ist eine Vertrauensebene für genau die Randfälle, die für anspruchsvolle Akteure am wichtigsten sind — nicht ein allgemeintauglicher Ersatz für Cloud-KI. Das größere Versprechen — dass verifizierbare KI zur Standardanforderung über alle Anwendungen hinweg wird — hängt davon ab, ob die Beweiserstellung mit der Zeit günstiger und schneller wird, was im Kern ein Kompressionsproblem ist, keine Feature für den Launch-Tag. Wie lange dauert es, bis die Standard-Optionen und die erweiterten Modi sich nicht mehr wie unterschiedliche Produkte anfühlen?