Kal estaba pensando, ¿cuál es la parte más difícil de escalar la IA?

¿El modelo?

¿La inferencia?

¿O algo más?

Luego, mientras leía la documentación de @OpenGradient , me di cuenta de algo interesante.

¿Es difícil la inferencia de IA o su pago?

Cuanto más veía la arquitectura, más me daba cuenta de que a menudo nos enfocamos en la respuesta de IA, pero ignoramos la capa de pago que lleva a esa respuesta.

Aquí, los Facilitadores captaron mi atención.

Los Facilitadores son servicios opcionales que manejan la verificación de pagos, gestión de liquidaciones, generación de recibos, limitación de tasas y la complejidad de los métodos de pago.

En palabras simples:

La IA hace su trabajo.

Los pagos hacen el suyo.

Y la verificación hace la suya.

Lo que más me interesó fue que la liquidación y verificación de pruebas ocurre en la OpenGradient Network, mientras que la complejidad relacionada con los pagos se puede manejar en Base.

Al principio, solo parecía una elección arquitectónica.

Luego entendí que esto es un intento de dividir la confianza y la usabilidad en capas distintas.

No es necesario que cada sistema haga todo.

Cada capa debe hacer lo que mejor se le da.

Creo que el futuro de la infraestructura de IA también se dirige en esta dirección.

Sistemas más especializados en lugar de monolíticos.

Sistemas donde la computación, los pagos y la verificación trabajen con responsabilidades separadas.

Mientras investigaba, lo que más me sorprendió fue:
Quizás la respuesta a la escalabilidad no es "todo en un solo lugar"...

Sino "cada cosa en su lugar".

¿Qué piensas?

¿Las redes de IA del futuro serán más potentes o más especializadas?

#opg $OPG