Einblicke von fairytrail(@Square-Creator-c503a16fc2449)

Die meisten Leute denken immer noch, dass das Rennen um KI d

fairytrail · 2026-05-28T15:28:49.000Z

Die meisten Leute denken immer noch, dass das Rennen um KI darum geht, wer das intelligenteste Modell baut. Nachdem ich OpenLedger näher verfolgt habe, beginne ich zu glauben, dass das größere Problem die GPU-Zuteilung ist. Ein Trader, mit dem ich kürzlich gesprochen habe, hat versucht, ein kleines KI-Fine-Tuning-Experiment durchzuführen, nachdem er während einer volatilen Altcoin-Rotation anständige Gewinne gemacht hat. Er nahm an, dass das Training des Modells der schwierige Teil wäre. Das war es nicht. Das eigentliche Hindernis war, stabilen GPU-Zugang zu bekommen, ohne dass die Kosten mitten im Test explodieren. Jede Verzögerung fühlte sich an, als würde man in einen Markt mit geringer Liquidität während der Spitzenvolatilität eintreten, wo die Ausführung das eigentliche Problem wird, nicht die Strategie. Deshalb sticht mir OpenLedgers OpenLoRA-Ansatz ins Auge. Anstatt dass jedes leichte Modell isolierte Rechenressourcen verbraucht, können mehrere LoRA-Modelle über die gemeinsame GPU-Infrastruktur betrieben werden. Die Idee erinnert mich daran, wie die Kapitaleffizienz DeFi verändert hat, als Protokolle aufhörten, Liquidität in separaten Pools fragmentiert zu lassen. Der interessante Teil ist, dass fast niemand die GPU-Nutzung als langfristige KI-Metrik diskutiert. Alle konzentrieren sich auf größere Modelle, während die Effizienz der Infrastruktur leise bestimmt, wer tatsächlich teilnehmen kann. Niedrigere Bereitstellungskosten, schnellere Inferenz und gemeinsame Rechenebenen könnten über den nächsten Zyklus wichtiger sein als die reine Modellgröße. Zentralisierte KI-Labore dominieren immer noch, weil sie das Rechnen kontrollieren, ähnlich wie große Börsen den Liquiditätsfluss kontrollieren. OpenLedger scheint zu testen, ob dezentrale Koordination diese Macht effizienter verteilen kann. Wenn dieses Modell funktioniert, könnte die nächste KI-Expansion nicht denjenigen gehören, der das größte Modell besitzt, sondern demjenigen, der die GPU-Zuteilung am besten löst. Denkst du, dass dezentrale KI-Infrastruktur tatsächlich die zentrale GPU-Kontrolle herausfordern kann, oder zieht das Kapital das Rechnen immer wieder in ein paar dominante Hände zurück? $OPEN @OpenLedger #OpenLedger $ESPORTS $XLM

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