He estado observando OpenLedger durante un tiempo, y la razón por la que sigo volviendo no es el precio del token. En realidad, es el problema que están tratando de resolver.
La mayoría de los proyectos de IA que he revisado recientemente están compitiendo hacia la capacidad. Mejores modelos, salidas más rápidas, más parámetros. Pero casi ninguno de ellos está formulando la pregunta que creo que los reguladores eventualmente van a forzar: ¿dónde aprendió realmente este modelo lo que sabe?
No tomé en serio el ángulo de atribución al principio. Sonaba como un juego de cumplimiento disfrazado en lenguaje blockchain. Pero cuanto más observaba cómo reaccionan las empresas y los gobiernos a las salidas de IA, especialmente aquellas que son incorrectas, sesgadas o legalmente cuestionables, más empecé a pensar que esta infraestructura podría importar más de lo que parece.
Lo que encontré interesante fue el comportamiento del mercado durante su período de lanzamiento de mainnet. El volumen no era del tipo que grita atención viral. Era más como una posición silenciosa. Personas que entendían lo que tenían en lugar de personas persiguiendo un pico narrativo.
Esa distinción es importante para mí.
La verdadera pregunta con la que sigo reflexionando es si la demanda de IA rastreable ya se está formando a nivel empresarial, o si aún es una tesis que necesita dos o tres momentos regulatorios más para hacerse obvia. El tiempo en cripto es brutal, y estar en lo correcto demasiado pronto a menudo se siente idéntico a estar equivocado.
Aún así, la idea de que la IA necesita una capa de liquidación transparente no va a desaparecer. Si acaso, la presión solo está aumentando.
No estoy etiquetando esto como la próxima gran cosa. Pero definitivamente no estoy mirando hacia otro lado tampoco.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
$BEAT $TAG
La mayoría de los proyectos de IA que he revisado recientemente están compitiendo hacia la capacidad. Mejores modelos, salidas más rápidas, más parámetros. Pero casi ninguno de ellos está formulando la pregunta que creo que los reguladores eventualmente van a forzar: ¿dónde aprendió realmente este modelo lo que sabe?
No tomé en serio el ángulo de atribución al principio. Sonaba como un juego de cumplimiento disfrazado en lenguaje blockchain. Pero cuanto más observaba cómo reaccionan las empresas y los gobiernos a las salidas de IA, especialmente aquellas que son incorrectas, sesgadas o legalmente cuestionables, más empecé a pensar que esta infraestructura podría importar más de lo que parece.
Lo que encontré interesante fue el comportamiento del mercado durante su período de lanzamiento de mainnet. El volumen no era del tipo que grita atención viral. Era más como una posición silenciosa. Personas que entendían lo que tenían en lugar de personas persiguiendo un pico narrativo.
Esa distinción es importante para mí.
La verdadera pregunta con la que sigo reflexionando es si la demanda de IA rastreable ya se está formando a nivel empresarial, o si aún es una tesis que necesita dos o tres momentos regulatorios más para hacerse obvia. El tiempo en cripto es brutal, y estar en lo correcto demasiado pronto a menudo se siente idéntico a estar equivocado.
Aún así, la idea de que la IA necesita una capa de liquidación transparente no va a desaparecer. Si acaso, la presión solo está aumentando.
No estoy etiquetando esto como la próxima gran cosa. Pero definitivamente no estoy mirando hacia otro lado tampoco.
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