Alpha 日报：nuevo token ARX se puede reclamar el airdrop a las 18:00, no sé si será igual que RE y O, que son grandes oportunidades, especulo que el umbral está en 236 puntos, ni alto ni bajo. Solo puedo decir que hay que estar atentos.
Hablando de airdrops, aprovecho para comentar sobre la situación actual de la Web3 AI. Muchos en el sector sienten lo mismo, estas herramientas se ven muy sofisticadas, pero al usarlas surgen un montón de problemas, se congestionan y las tarifas son altísimas, la experiencia general es muy mala.
Recientemente, una amiga intentó usar una AI en cadena para planificar una estrategia de inversión programada, solo configuró parámetros simples para la compra de ETH, y esperó tres minutos para recibir respuesta, el costo de Gas por operación se disparó a 50U. Ella quedó alucinada, esa eficiencia no se compara con hacer los cálculos manualmente. Siempre me he preguntado, ¿por qué la AI en cadena suele ser tan lenta y costosa? Después de investigar a fondo la lógica subyacente de $OPG , finalmente entendí el problema.
Nunca he sido muy optimista sobre proyectos que intentan forzar la implementación de grandes modelos de AI en cadena, aunque la narrativa suene grandiosa, en realidad hay muchos inconvenientes. Solo fomentará la competencia por poder de cálculo, y los usuarios comunes no podrán participar, así que las ventajas de la descentralización se perderían.
El diseño de @OpenGradient es muy inteligente, evitando los tropiezos comunes de la industria. No obliga a la cadena pública a soportar cálculos pesados de AI, sino que ha creado una clara división de trabajo: las tareas complejas de inferencia se delegan a nodos de inferencia dedicados, mientras que todos los nodos de la red solo verifican resultados criptográficos, evitando cálculos repetidos y reduciendo drásticamente el desperdicio de poder de cómputo.
Con la arquitectura por capas HACA dedicada y hardware TEE, todo el proceso de inferencia se puede completar en milisegundos, solo se necesita generar una prueba criptográfica para archivarla en la cadena, asegurando velocidad, costo y seguridad. Muchos solo han jugado con su función de chat, pero no saben que este diseño de capas subyacente es la verdadera ventaja competitiva del proyecto.
El escenario de aplicación de $OPG también es muy tangible: pago por inferencia, reparto de ingresos para creadores, staking de nodos, gobernanza comunitaria; todos los aspectos centrales del ecosistema dependen del token para funcionar. Antes, casi vendo tras el TGE, pero después de la corrección, me atreví aún más a mantenerlo. Los datos de inferencia en cadena están aumentando de manera constante, y el funcionamiento de los nodos es estable; los datos reales del ecosistema no pueden engañarnos.
El equipo del proyecto se concentra en perfeccionar la tecnología subyacente, no en generar narrativas vacías, optimizando gradualmente la experiencia del producto. Curioso, ¿ustedes creen que esta arquitectura por capas de OPG podrá resolver los problemas de alto costo y baja eficiencia de la AI en cadena?
#OPG
Hablando de airdrops, aprovecho para comentar sobre la situación actual de la Web3 AI. Muchos en el sector sienten lo mismo, estas herramientas se ven muy sofisticadas, pero al usarlas surgen un montón de problemas, se congestionan y las tarifas son altísimas, la experiencia general es muy mala.
Recientemente, una amiga intentó usar una AI en cadena para planificar una estrategia de inversión programada, solo configuró parámetros simples para la compra de ETH, y esperó tres minutos para recibir respuesta, el costo de Gas por operación se disparó a 50U. Ella quedó alucinada, esa eficiencia no se compara con hacer los cálculos manualmente. Siempre me he preguntado, ¿por qué la AI en cadena suele ser tan lenta y costosa? Después de investigar a fondo la lógica subyacente de $OPG , finalmente entendí el problema.
Nunca he sido muy optimista sobre proyectos que intentan forzar la implementación de grandes modelos de AI en cadena, aunque la narrativa suene grandiosa, en realidad hay muchos inconvenientes. Solo fomentará la competencia por poder de cálculo, y los usuarios comunes no podrán participar, así que las ventajas de la descentralización se perderían.
El diseño de @OpenGradient es muy inteligente, evitando los tropiezos comunes de la industria. No obliga a la cadena pública a soportar cálculos pesados de AI, sino que ha creado una clara división de trabajo: las tareas complejas de inferencia se delegan a nodos de inferencia dedicados, mientras que todos los nodos de la red solo verifican resultados criptográficos, evitando cálculos repetidos y reduciendo drásticamente el desperdicio de poder de cómputo.
Con la arquitectura por capas HACA dedicada y hardware TEE, todo el proceso de inferencia se puede completar en milisegundos, solo se necesita generar una prueba criptográfica para archivarla en la cadena, asegurando velocidad, costo y seguridad. Muchos solo han jugado con su función de chat, pero no saben que este diseño de capas subyacente es la verdadera ventaja competitiva del proyecto.
El escenario de aplicación de $OPG también es muy tangible: pago por inferencia, reparto de ingresos para creadores, staking de nodos, gobernanza comunitaria; todos los aspectos centrales del ecosistema dependen del token para funcionar. Antes, casi vendo tras el TGE, pero después de la corrección, me atreví aún más a mantenerlo. Los datos de inferencia en cadena están aumentando de manera constante, y el funcionamiento de los nodos es estable; los datos reales del ecosistema no pueden engañarnos.
El equipo del proyecto se concentra en perfeccionar la tecnología subyacente, no en generar narrativas vacías, optimizando gradualmente la experiencia del producto. Curioso, ¿ustedes creen que esta arquitectura por capas de OPG podrá resolver los problemas de alto costo y baja eficiencia de la AI en cadena?
#OPG