Die meisten Investoren betrachten KI-Ausgaben als das Produkt. Ich denke zunehmend, dass der Markt hier in die falsche Richtung schaut.
Mit dem Wachstum der KI-Nutzung wird die Anzahl der modellgenerierten Antworten schnell zunehmen. Aber mehr Ausgaben schaffen nicht automatisch mehr Sicherheit. Tatsächlich schaffen sie das gegenteilige Problem: Uneinigkeit. Verschiedene Modelle können dasselbe Prompt analysieren und zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen, insbesondere in Bereichen, in denen Genauigkeit wichtig ist.
Deshalb glaube ich, dass der haltbarere Markt möglicherweise nicht in der Produktion von Intelligenz, sondern in der Verifizierung von Intelligenz liegt.
Der systemische Grund ist einfach. Jedes Mal, wenn zwei glaubwürdige Modelle uneinig sind, entsteht eine neue Nachfrage: Jemand muss bestimmen, welche Antwort zuverlässiger ist. Diese Nachfrage ist wiederkehrend, unabhängig davon, welches Modell gerade beliebt ist, und wächst mit der Nutzung von KI selbst. Verifizierung wird eine knappe wirtschaftliche Ressource, da Richtigkeit nicht angenommen werden kann, wenn konkurrierende Ausgaben existieren.
Durch diese Linse betrachtet, ist @OpenGradient interessant, nicht weil es an der KI-Inferenz teilnimmt, sondern weil es näher an dem Teil des Stapels sitzt, wo wirtschaftlicher Wert akkumuliert werden kann, wenn Uneinigkeit normal wird. OpenGradient Chat hebt diese Dynamik weiter hervor, indem es Modell-Ausgaben direkt vor die Nutzer platziert, wo Verifizierung und Vertrauen zunehmend wichtig werden.
Wenn KI in eine Welt konkurrierender Antworten skaliert, anstatt in eine Welt perfekter Antworten, dann könnte die langfristige Gelegenheit weniger denjenigen gehören, die Intelligenz generieren, sondern mehr denjenigen, die sie beweisen.
$OPG #OPG
Mit dem Wachstum der KI-Nutzung wird die Anzahl der modellgenerierten Antworten schnell zunehmen. Aber mehr Ausgaben schaffen nicht automatisch mehr Sicherheit. Tatsächlich schaffen sie das gegenteilige Problem: Uneinigkeit. Verschiedene Modelle können dasselbe Prompt analysieren und zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen, insbesondere in Bereichen, in denen Genauigkeit wichtig ist.
Deshalb glaube ich, dass der haltbarere Markt möglicherweise nicht in der Produktion von Intelligenz, sondern in der Verifizierung von Intelligenz liegt.
Der systemische Grund ist einfach. Jedes Mal, wenn zwei glaubwürdige Modelle uneinig sind, entsteht eine neue Nachfrage: Jemand muss bestimmen, welche Antwort zuverlässiger ist. Diese Nachfrage ist wiederkehrend, unabhängig davon, welches Modell gerade beliebt ist, und wächst mit der Nutzung von KI selbst. Verifizierung wird eine knappe wirtschaftliche Ressource, da Richtigkeit nicht angenommen werden kann, wenn konkurrierende Ausgaben existieren.
Durch diese Linse betrachtet, ist @OpenGradient interessant, nicht weil es an der KI-Inferenz teilnimmt, sondern weil es näher an dem Teil des Stapels sitzt, wo wirtschaftlicher Wert akkumuliert werden kann, wenn Uneinigkeit normal wird. OpenGradient Chat hebt diese Dynamik weiter hervor, indem es Modell-Ausgaben direkt vor die Nutzer platziert, wo Verifizierung und Vertrauen zunehmend wichtig werden.
Wenn KI in eine Welt konkurrierender Antworten skaliert, anstatt in eine Welt perfekter Antworten, dann könnte die langfristige Gelegenheit weniger denjenigen gehören, die Intelligenz generieren, sondern mehr denjenigen, die sie beweisen.
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