#opg $OPG
Algo en lo que sigo cayendo es en cuán a menudo las recompensas de cripto se centran en las aplicaciones visibles mientras que la infraestructura subyacente se ignora hasta que se vuelve imposible vivir sin ella.
Esa es una razón por la que OpenGradient ha mantenido mi atención.
La conversación sobre IA suele girar en torno a modelos que se vuelven más inteligentes, pero creo que la pregunta más interesante es qué sucede después de que se construye el modelo. ¿Quién lo ejecuta? ¿Quién verifica los resultados? ¿Y cuánto confianza están depositando los usuarios en una infraestructura que nunca ven?
Desde una perspectiva fundamental, OpenGradient está tratando de abordar una capa que podría volverse cada vez más importante si el uso de IA sigue expandiéndose. Los desarrolladores necesitan entornos confiables para desplegar modelos. Los proveedores de computación necesitan incentivos. Los usuarios y organizaciones eventualmente querrán inferencias verificables en lugar de confiar ciegamente en una sola plataforma.
Me recuerda a las carreteras. La gente habla de los coches, pero sin carreteras confiables, el transporte en sí se vuelve ineficiente.
Por supuesto, las buenas ideas por sí solas nunca son suficientes. Construir efectos de red es difícil y atraer a desarrolladores y demanda real es mucho más complicado que lanzar un token. La historia de cripto está llena de proyectos con narrativas fuertes pero con adopción débil.
Por eso estoy menos interesado en la emoción a corto plazo y más en si la utilidad puede acumularse con el tiempo.
¿Crees que la infraestructura de IA verificable y descentralizada se volverá una necesidad o la conveniencia mantendrá a las soluciones centralizadas en la delantera?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
Algo en lo que sigo cayendo es en cuán a menudo las recompensas de cripto se centran en las aplicaciones visibles mientras que la infraestructura subyacente se ignora hasta que se vuelve imposible vivir sin ella.
Esa es una razón por la que OpenGradient ha mantenido mi atención.
La conversación sobre IA suele girar en torno a modelos que se vuelven más inteligentes, pero creo que la pregunta más interesante es qué sucede después de que se construye el modelo. ¿Quién lo ejecuta? ¿Quién verifica los resultados? ¿Y cuánto confianza están depositando los usuarios en una infraestructura que nunca ven?
Desde una perspectiva fundamental, OpenGradient está tratando de abordar una capa que podría volverse cada vez más importante si el uso de IA sigue expandiéndose. Los desarrolladores necesitan entornos confiables para desplegar modelos. Los proveedores de computación necesitan incentivos. Los usuarios y organizaciones eventualmente querrán inferencias verificables en lugar de confiar ciegamente en una sola plataforma.
Me recuerda a las carreteras. La gente habla de los coches, pero sin carreteras confiables, el transporte en sí se vuelve ineficiente.
Por supuesto, las buenas ideas por sí solas nunca son suficientes. Construir efectos de red es difícil y atraer a desarrolladores y demanda real es mucho más complicado que lanzar un token. La historia de cripto está llena de proyectos con narrativas fuertes pero con adopción débil.
Por eso estoy menos interesado en la emoción a corto plazo y más en si la utilidad puede acumularse con el tiempo.
¿Crees que la infraestructura de IA verificable y descentralizada se volverá una necesidad o la conveniencia mantendrá a las soluciones centralizadas en la delantera?
@OpenGradient $OPG #opengradiant