在区块链与人工智能的交叉领域，ORA正开辟着新的技术疆界。这个获得Compound、以太坊基金会等顶级机构支持的协议，近期完成了2000万美元融资，其核心使命是突破智能合约的数据孤岛困境。通过整合零知识机器学习（zkML）、Optimistic机器学习（opML）等创新技术，ORA为开发者提供了前所未有的链上计算能力与数据资源。其技术架构不仅支持Grok等千亿参数大模型上链，更通过独创的Keras2Circom框架实现了生产级zkML验证。这些突破正在重塑我们对去中心化AI的想象边界，为开源模型代币化（IMO）等新型经济模式奠定基础。
从预言机到AI引擎：ORA如何重构区块链信任机制？
ORA是以太坊生态中的去信任人工智能解决方案，致力于在区块链上实现人工智能和任意规模的计算能力。它通过提供AI服务、丰富的数据源和强大的计算资源，突破了传统智能合约的局限性，为开发者创造了更自由的创新空间。
这一项目获得了Compound、以太坊基金会、Uniswap和Optimism等知名机构的信任与支持。ORA的核心价值在于将人工智能与区块链技术深度融合，通过去中心化的方式为开发者提供可靠的计算能力和数据服务。
zkML革命：零知识证明如何赋能链上机器学习？
ORA正在将链上人工智能变为现实，其核心贡献包括zkML、opML和opp/ai三大技术方向。其中，zkML（零知识机器学习）作为链上机器学习的加密解决方案，展现了突破性的进展。
ORA在该领域处于领先地位，开发了全球首个zkML开源库Keras2Circom。以太坊基金会支持的研究基准显示，Keras2Circom的性能优于其他同类zkML框架。这个库不仅具备生产级成熟度，还经过了实际生态系统的充分验证。
zkML能够为机器学习计算生成加密证明，这些证明足够简洁，可以在区块链上进行验证。然而当前的技术瓶颈在于，对于大型AI模型而言，证明生成过程仍然面临效率和经济性方面的挑战。这为后续opML技术的出现提供了必要性。
opML解密：如何让千亿参数模型上链成为可能？
opML是一种经济高效的机器学习框架，为链上机器学习提供了可行方案。作为opML技术的发明者和实践者，ORA从学术研究到开源实现都处于领先地位。
与需要生成加密证明的zkML不同，opML采用了一种更经济的验证方式。当前zkML技术在验证大型AI模型时面临效率瓶颈，生成证明的计算成本过高。
而opML巧妙地绕过了这一限制，使得像Grok这样拥有3140亿参数的巨型模型也能在链上运行，同时将管理成本降低了超过100万倍。
这种突破性的技术平衡了计算效率与验证成本之间的矛盾，为区块链与人工智能的深度融合开辟了新路径。通过opML，开发者现在可以在链上部署传统方式难以承载的大型AI模型，这在过去被认为是不可实现的技术挑战。
opp/ai融合之道：隐私与效率的双重革命
opp/ai（乐观隐私保护人工智能）是ORA提出的创新性混合架构，巧妙结合了zkML的隐私保护特性与opML的高效计算优势。这一技术方案专为链上AI场景设计，在保持零知识证明同等隐私强度的同时，显著提升了系统整体性能表现。
作为该技术的首创者，ORA通过arXiv论文（编号2402.15006）验证了opp/ai的可行性。相比纯zkML方案，这种混合架构在运算效率方面展现出明显优势，同时确保敏感数据在链上处理过程中始终处于加密状态。
这种平衡隐私保护与计算效率的技术路径，为大规模AI模型上链提供了更具实用性的解决方案。
OAO架构解析：去中心化AI预言机的破局之战
ORA的链上人工智能预言机（OAO）是一个基于opML技术的可验证、去中心化AI预言机系统。它允许开发者在任何区块链上调用链上AI推理服务，通过opML生成可验证的机器学习证明，这些证明能够在区块链上被高效验证，从而为智能合约引入全新的AI能力。
OAO目前已在以太坊主网和Optimism网络上完成部署。这种双链架构设计既继承了以太坊的安全性，又通过Optimism的Layer2解决方案显著降低了gas成本。
上个月，OAO正式登陆以太坊主网，随后通过与Optimism的合作完成了在Optimism主网的集成。
对于开发者而言，ORA提供了一套完整的生态工具矩阵来降低接入门槛。开发者可以通过OAO代码仓库获取核心组件，查阅详细的API文档，观看分步骤的视频教程，还能参考丰富的应用案例库获取灵感。这些资源共同构成了一个支持快速开发的工具生态，使开发者能够轻松构建由AI驱动的去中心化应用。
IMO机制解密：AI模型代币化如何重塑开源生态？
在人工智能领域，ORA创新性地提出了初始模型发行（IMO）机制，为开源AI模型提供了可持续的资金解决方案。IMO的核心在于将AI模型代币化，通过区块链技术实现模型价值的公平分配。
IMO机制包含两个关键组件：可验证的链上AI模型和链上收益共享机制。通过ORA的链上AI预言机（OAO），任何AI模型都可以在区块链上实现可验证的推理过程。同时，ORA开发的ERC-7641代币标准确保了模型使用收益能够公平分配给代币持有者。
这一机制有效解决了开源AI模型长期面临的资金困境。传统开源模型往往难以获得持续的资金支持，导致贡献者积极性不足。IMO通过代币化模型所有权，使贡献者能够从模型使用中获取收益，从而激励更多人参与开源生态建设。OpenLM项目的首次IMO在5分钟内就完成了50万美元的募资，充分验证了这一模式的市场需求。
IMO不仅为开源AI提供了新的融资渠道，更重要的是建立了一个良性循环的生态系统。模型贡献者获得合理回报，代币持有者分享使用收益，而整个社区则能持续获得高质量的AI模型资源。这种去中心化的模式正在改变由大型科技公司主导的AI行业格局。
OpenLM首秀：全球首个AI模型代币化的实战检验
OpenLM是一个基于MIT开源协议的去中心化语言模型项目，致力于推动中型语言模型的研究。与大型科技公司主导的封闭式AI不同，OpenLM采用完全开放的开发模式，其贡献者将通过代币化获得相应激励。
4月10日，ORA完成了全球首个初始模型发行（IMO）——OpenLM IMO。这次发行将OpenLM的开源模型成功代币化，5亿枚$OLM代币在短短5分钟内以150ETH（约50万美元）的价格售罄，显示出市场对AI模型代币化的强烈需求。值得注意的是，$OLM并非ORA的项目代币，而是代表OpenLM模型所有权的社区代币。
在激励机制设计上，10%的$OLM代币将分配给现有和未来的OpenLM贡献者，确保开发者获得持续动力。同时，$OLM采用了创新的收益共享与销毁机制：部分收益将定期分配给代币持有者，另一部分则用于代币销毁，这种双轮驱动模式既保证了持有者利益，又为代币价值提供了支撑。
目前，ORA正在将OpenLM模型集成到其链上AI预言机（OAO）系统中。完成后，每次模型使用产生的收益都能被准确追踪并分配给$OLM持有者，实现开源AI模型的可持续资金循环。
从实验到生态：ORA如何铺设去中心化AI的未来之路
IMO的目标是培育开源社区并壮大生态系统。OpenLM IMO为OpenLM开源社区提供了更多资源，这是IMO技术的旗舰演示，标志着迈向更可持续、更具竞争力的开源AI未来的第一步。
实现OpenLM IMO成功的路线图包含四个关键环节。首先是将OpenLM AI模型集成到链上AI预言机(OAO)中，这样每次用户与OpenLM模型交互时都能产生可追踪的链上收入。其次是扩展OpenLM生态系统，通过IMO机制为各种使用OpenLM的项目提供可持续资金支持，共同为$OLM收入池做贡献。
在社区激励方面，10%的$OLM IMO代币将分配给现有和未来的OpenLM贡献者，目前正在完善对开放和去中心化AI社区的具体支持方案。最后是收益分享机制的设计，$OLM代币具有双重特性：一方面通过OAO等渠道产生的部分收益将进入共享池，代币持有者可每90天领取一次；另一方面部分收入会进入销毁池，支持代币回购机制，为OpenLM代币提供价格支撑。
