Abrí la computadora y, como de costumbre, revisé el flujo de capital en DeFiLlama para el sector de IA, y descubrí que el TVL de $OPG ha subido en secreto un 37% en las últimas dos semanas.
Este dato me dejó atónito por unos segundos. En este ciclo de mercado, hay muy pocos proyectos de IA que logren aumentar el TVL sin hacer ruido; la mayoría, una vez que lanzan sus tokens, simplemente se relajan. Con la esperanza de darle otra oportunidad, volví a abrir la red de pruebas de @OpenGradient .
La verdad es que tengo PTSD con las palabras 'IA en cadena', ya que he sido cortado por varios proyectos que solo son envoltorios, y ahora, cuando veo a alguien publicando un modelo para crear narrativas, ni siquiera me molesto en abrir el whitepaper. Pero esta vez, después de probar la interfaz de Chat de OPG, mi actitud se volvió más compleja; realmente expone el doloroso problema de la caja negra en IA. Al separar la inferencia de GPU de alta velocidad y la verificación criptográfica en cadena, los resultados de cálculo son verificables, además de que la información del usuario se desvincula localmente. Esto me impactó, ya que suelo usar IA para organizar ideas y muchas veces tengo que descartar conceptos a medio terminar, temiendo la filtración de datos personales. Este diseño toca una necesidad real.
Lo más valioso es que el tráfico no se genera mediante airdrops forzados. Los más de un millón de usuarios de BitQuant y la actividad diaria de MemSync ya estaban en el ecosistema, ahora simplemente han conectado el agua y la electricidad. Este enfoque de establecer servicios públicos en una comunidad ya habitada implica un alto costo de migración; después de un corte, los usuarios no se irán de golpe. La red ya estaba operando antes de emitir tokens, lo cual es mucho más tangible que un montón de proyectos puramente narrativos.
Pero cuanto más miro, más me pregunto: ¿la descentralización es realmente una ventaja competitiva o un amplificador de costos ocultos?
Dos millones de inferencias suena impresionante, pero si la mayor parte son pruebas de volumen, en esencia, es solo contabilidad en cadena costosa. Cada inicialización adicional de TEE o prueba de zkML añade más gastos de Gas que en la nube centralizada. Cuando la demanda es alta, se llama prima de fe, pero si la demanda disminuye, se convierte en un punto de hemorragia para la red.
Además, TEE actualmente depende en gran medida de AWS para su alojamiento; aunque parece que la criptografía proporciona respaldo, en realidad, parte de la confianza se le entrega a gigantes centralizados. Sumado a la gran liberación de tokens el 21 de junio, la liquidez a corto plazo ciertamente tendrá fluctuaciones.
En general, mi actitud hacia OPG es de no exagerar ni criticar. En el ámbito de la IA en cadena, hay pocos proyectos que realmente se implementen, que toquen puntos sensibles y que también tengan fallos graves. No seguiré la moda; solo observaré el crecimiento real de la inferencia pagada y la capacidad de absorción después de la liberación. Veré cómo se desarrolla, los datos hablarán por sí mismos. #OPG
Este dato me dejó atónito por unos segundos. En este ciclo de mercado, hay muy pocos proyectos de IA que logren aumentar el TVL sin hacer ruido; la mayoría, una vez que lanzan sus tokens, simplemente se relajan. Con la esperanza de darle otra oportunidad, volví a abrir la red de pruebas de @OpenGradient .
La verdad es que tengo PTSD con las palabras 'IA en cadena', ya que he sido cortado por varios proyectos que solo son envoltorios, y ahora, cuando veo a alguien publicando un modelo para crear narrativas, ni siquiera me molesto en abrir el whitepaper. Pero esta vez, después de probar la interfaz de Chat de OPG, mi actitud se volvió más compleja; realmente expone el doloroso problema de la caja negra en IA. Al separar la inferencia de GPU de alta velocidad y la verificación criptográfica en cadena, los resultados de cálculo son verificables, además de que la información del usuario se desvincula localmente. Esto me impactó, ya que suelo usar IA para organizar ideas y muchas veces tengo que descartar conceptos a medio terminar, temiendo la filtración de datos personales. Este diseño toca una necesidad real.
Lo más valioso es que el tráfico no se genera mediante airdrops forzados. Los más de un millón de usuarios de BitQuant y la actividad diaria de MemSync ya estaban en el ecosistema, ahora simplemente han conectado el agua y la electricidad. Este enfoque de establecer servicios públicos en una comunidad ya habitada implica un alto costo de migración; después de un corte, los usuarios no se irán de golpe. La red ya estaba operando antes de emitir tokens, lo cual es mucho más tangible que un montón de proyectos puramente narrativos.
Pero cuanto más miro, más me pregunto: ¿la descentralización es realmente una ventaja competitiva o un amplificador de costos ocultos?
Dos millones de inferencias suena impresionante, pero si la mayor parte son pruebas de volumen, en esencia, es solo contabilidad en cadena costosa. Cada inicialización adicional de TEE o prueba de zkML añade más gastos de Gas que en la nube centralizada. Cuando la demanda es alta, se llama prima de fe, pero si la demanda disminuye, se convierte en un punto de hemorragia para la red.
Además, TEE actualmente depende en gran medida de AWS para su alojamiento; aunque parece que la criptografía proporciona respaldo, en realidad, parte de la confianza se le entrega a gigantes centralizados. Sumado a la gran liberación de tokens el 21 de junio, la liquidez a corto plazo ciertamente tendrá fluctuaciones.
En general, mi actitud hacia OPG es de no exagerar ni criticar. En el ámbito de la IA en cadena, hay pocos proyectos que realmente se implementen, que toquen puntos sensibles y que también tengan fallos graves. No seguiré la moda; solo observaré el crecimiento real de la inferencia pagada y la capacidad de absorción después de la liberación. Veré cómo se desarrolla, los datos hablarán por sí mismos. #OPG