Validação de dados em computação AI descentralizada: três abordagens para verificar a integridade em ambientes distribuídos @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient A computação AI descentralizada, onde vários participantes compartilham dados e operações, levanta a questão de como garantir a confiança, tornando-se um problema mais importante do que os métodos tradicionais que dependem de servidores centrais. Nesse contexto, OpenLedger, Gensyn e OpenGradient são apresentados como projetos que assumem a validação em diferentes etapas: dados, aprendizado e inferência. Gensyn visa criar uma rede de aprendizado distribuído que reúne recursos computacionais ociosos espalhados pelo mundo para treinar modelos de AI. Para permitir o aprendizado em ambientes com comunicação lenta e desempenho de dispositivos variados, apresenta métodos de aprendizado de baixa comunicação, como NoLoCo, e técnicas de recuperação de falhas, como CheckFree. Ao mesmo tempo, valida se os cálculos de aprendizado foram realizados corretamente através do protocolo Verde, utilizando uma estrutura que reexecuta apenas etapas específicas de operação quando os resultados diferem, sem precisar reiniciar todo o aprendizado. Para isso, utiliza a biblioteca RepOps para garantir que resultados de cálculos sejam consistentes em diferentes hardwares. No entanto, essa validação verifica apenas a precisão dos cálculos para uma entrada dada e não determina automaticamente se os dados usados para o aprendizado estavam contaminados previamente. OpenLedger foca em rastrear a origem e o histórico de alterações dos dados utilizados no aprendizado. Os contribuidores de dados submetem arquivos em um formato definido ao Datanet, e essa contribuição é registrada na blockchain, permitindo verificar quando e quais dados foram usados em qual versão. O sistema é projetado para impor limites ao tamanho dos arquivos e à frequência de upload, passando por processos de aprovação e gerenciamento de versões, a fim de reduzir a entrada indiscriminada de dados. Estruturas são descritas para conter contribuições maliciosas ou duplicadas através de avaliações de qualidade e penalidades baseadas em staking, deixando claro o objetivo de garantir a responsabilidade e a rastreabilidade das contribuições de dados. OpenGradient é responsável por validar se o modelo treinado executa corretamente a inferência. Ele registra provas criptográficas ou provas baseadas em hardware junto com os resultados da inferência no Gradient Ledger, permitindo auditoria posterior dos resultados. Para reduzir a carga de desempenho, cálculos pesados são processados off-chain em paralelo, enquanto a blockchain valida apenas os resultados e as provas. Os métodos de validação são explicados, diferenciando entre ZKML, que oferece alta garantia mas com custos computacionais elevados, TEE, que tem quase nenhuma carga de desempenho mas pressupõe confiança em hardware, e o método Vanilla, que omite a validação. Ao considerar esses três projetos, fica claro que OpenLedger registra quais dados foram recebidos, Gensyn verifica se o aprendizado foi realizado corretamente em nível de cálculo com esses dados, e OpenGradient valida se o modelo treinado executou a inferência corretamente. No entanto, até janeiro de 2026, essas etapas não estão conectadas como um único pipeline técnico oficial, e nenhum padrão foi apresentado para unir a prova de origem dos dados, a validação do aprendizado e a validação da inferência em uma única cadeia de prova contínua. Em última análise, a validação de dados AI descentralizada atual pode ser entendida como um estado em que dispositivos em diferentes níveis, com papéis e limites claros, estão se desenvolvendo paralelamente, em vez de um sistema que "garante tudo perfeitamente de uma vez".