Hoy vi un mensaje: desde junio, grandes empresas de IA como OpenAI y Anthropic han comenzado a bajar colectivamente los precios de sus tokens, y toda la industria está en una ola de reducción de precios de inferencia. Según 36kr, varias grandes compañías han sido acusadas de reducir sus costos de inferencia, en respuesta a la insatisfacción de los usuarios empresariales por el aumento desmesurado de los costos de IA. Esta ola de rebajas no es una promoción, es una carrera por la supervivencia: las grandes empresas que buscan salir a bolsa (IPO) necesitan atraer más usuarios a un costo menor.
El principal atractivo de @OpenGradient se resume en cuatro palabras: inferencia verificable. Cuando llamas a un modelo de IA, te proporciona una prueba encriptada (certificación TEE o prueba zkML), que demuestra que esta inferencia realmente se ejecutó y no fue alterada. Suena genial, pero la pregunta es: ¿cuánto vale realmente esa prueba?
La red OpenGradient actualmente tiene más de 4500 modelos, más de 2 millones de inferencias verificadas, más de 500,000 pruebas zkML y certificaciones TEE. Los datos son reales, pero no te han dicho un dato clave: ¿cuántos usuarios de pago hay realmente para estas inferencias, cuál es el precio por cliente y cuánto más caro es en comparación con llamar directamente a la API de OpenAI?
He probado el SDK, por defecto usa la inferencia TEE y la liquidación se hace con OPG. Tomando el ejemplo de Gemini 2.5 Flash, OpenGradient usando TEE también tiene que sumar las tarifas de gas de la liquidación en la cadena, lo que resulta en un costo total que probablemente sea mayor que simplemente utilizar la API de Google. En el contexto de la guerra de precios de inferencia, la lógica de elección de los desarrolladores es bastante simple: si una inferencia se puede resolver por 0.01 dólares, ¿por qué gastar 0.05 dólares por una prueba?
A menos que tu escenario realmente necesite verificabilidad. ¿Qué escenarios necesitan eso? Liquidación en DeFi, arbitraje en cadena, auditorías de cumplimiento, trazabilidad de decisiones de agentes de IA: estos escenarios definitivamente no pueden aceptar "inferencias de caja negra". Pero, ¿cuán grande es actualmente este mercado? Para ser sincero, es muy pequeño.
$OPG ahora está a 0.16 dólares, con una capitalización de mercado de 30.5 millones y un FDV de 160 millones. Upbit bajó de 0.34 a 0.16 en dos días, y ahora se ha estabilizado en un rango lateral. Pero un rango lateral no significa que haya tocado fondo: el 21 de junio desbloquearán 9.13 millones de OPG (aproximadamente 1.46 millones de dólares), aunque no es mucho, la presión de venta psicológica del desbloqueo no se puede ignorar en un mercado con un volumen diario de 45.7 millones.
Regresando a la pregunta central: ¿es la guerra de precios de inferencia una mala o buena noticia para OpenGradient? A corto plazo, es negativa, ya que reduce el espacio de prima de "caro pero confiable". Pero si los costos de inferencia tienden a cero, la proporción del costo de verificación aumentará, y en ese momento, "verificación" podría valer más que la "inferencia" en sí. Es como si el ancho de banda de Internet se volviera cada vez más barato, pero los negocios de CDN y certificados de seguridad se expandieran aún más.
#opg $OPG
El principal atractivo de @OpenGradient se resume en cuatro palabras: inferencia verificable. Cuando llamas a un modelo de IA, te proporciona una prueba encriptada (certificación TEE o prueba zkML), que demuestra que esta inferencia realmente se ejecutó y no fue alterada. Suena genial, pero la pregunta es: ¿cuánto vale realmente esa prueba?
La red OpenGradient actualmente tiene más de 4500 modelos, más de 2 millones de inferencias verificadas, más de 500,000 pruebas zkML y certificaciones TEE. Los datos son reales, pero no te han dicho un dato clave: ¿cuántos usuarios de pago hay realmente para estas inferencias, cuál es el precio por cliente y cuánto más caro es en comparación con llamar directamente a la API de OpenAI?
He probado el SDK, por defecto usa la inferencia TEE y la liquidación se hace con OPG. Tomando el ejemplo de Gemini 2.5 Flash, OpenGradient usando TEE también tiene que sumar las tarifas de gas de la liquidación en la cadena, lo que resulta en un costo total que probablemente sea mayor que simplemente utilizar la API de Google. En el contexto de la guerra de precios de inferencia, la lógica de elección de los desarrolladores es bastante simple: si una inferencia se puede resolver por 0.01 dólares, ¿por qué gastar 0.05 dólares por una prueba?
A menos que tu escenario realmente necesite verificabilidad. ¿Qué escenarios necesitan eso? Liquidación en DeFi, arbitraje en cadena, auditorías de cumplimiento, trazabilidad de decisiones de agentes de IA: estos escenarios definitivamente no pueden aceptar "inferencias de caja negra". Pero, ¿cuán grande es actualmente este mercado? Para ser sincero, es muy pequeño.
$OPG ahora está a 0.16 dólares, con una capitalización de mercado de 30.5 millones y un FDV de 160 millones. Upbit bajó de 0.34 a 0.16 en dos días, y ahora se ha estabilizado en un rango lateral. Pero un rango lateral no significa que haya tocado fondo: el 21 de junio desbloquearán 9.13 millones de OPG (aproximadamente 1.46 millones de dólares), aunque no es mucho, la presión de venta psicológica del desbloqueo no se puede ignorar en un mercado con un volumen diario de 45.7 millones.
Regresando a la pregunta central: ¿es la guerra de precios de inferencia una mala o buena noticia para OpenGradient? A corto plazo, es negativa, ya que reduce el espacio de prima de "caro pero confiable". Pero si los costos de inferencia tienden a cero, la proporción del costo de verificación aumentará, y en ese momento, "verificación" podría valer más que la "inferencia" en sí. Es como si el ancho de banda de Internet se volviera cada vez más barato, pero los negocios de CDN y certificados de seguridad se expandieran aún más.
#opg $OPG