Cuando los pagos en línea se volvieron comunes por primera vez, la mayoría de las conversaciones se centraban en la velocidad. Las transacciones más rápidas significaban una mejor experiencia de usuario, así que la velocidad se convirtió en la métrica obvia por la que todo el mundo se preocupaba.
Pero con el tiempo, la infraestructura de confianza se volvió silenciosamente igual de importante. La detección de fraude, los registros de transacciones y los sistemas de verificación terminaron cargando una cantidad sorprendente del valor.
Me encontré pensando en eso mientras leía sobre @OpenGradient
Al principio asumí que las redes de IA descentralizadas competirían principalmente en potencia de cómputo y velocidad de inferencia. Eso parecía lógico. Respuestas más rápidas suelen ganar.
Pero cuanto más leía, más empecé a preguntarme si la velocidad realmente es la métrica más importante a largo plazo.
OpenGradient pone un énfasis significativo en demostrar que un modelo en particular generó una salida en particular. Quizá sea solo un requisito técnico para los sistemas descentralizados.
Aun así, sigo volviendo a los incentivos que esto crea.
Imagina un futuro en el que la IA esté involucrada en decisiones financieras, flujos de trabajo empresariales o negociaciones automatizadas. En esas situaciones, poder verificar una salida podría importar más que obtenerla unos pocos cientos de milisegundos antes.
No estoy seguro de que los usuarios se preocupen por eso hoy.
Pero la confianza a menudo solo se vuelve valiosa después de que ocurren fallos.
Quizá me estoy enfocando en lo incorrecto. Sin embargo, la pregunta que sigue rondándome es si las redes de IA descentralizadas terminarán compitiendo en eficiencia de cómputo, o en qué tan barato y fiable pueden hacer que la confianza sea verificable.
@OpenGradient #OPG $OPG
$NES
$SYN
Pero con el tiempo, la infraestructura de confianza se volvió silenciosamente igual de importante. La detección de fraude, los registros de transacciones y los sistemas de verificación terminaron cargando una cantidad sorprendente del valor.
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Al principio asumí que las redes de IA descentralizadas competirían principalmente en potencia de cómputo y velocidad de inferencia. Eso parecía lógico. Respuestas más rápidas suelen ganar.
Pero cuanto más leía, más empecé a preguntarme si la velocidad realmente es la métrica más importante a largo plazo.
OpenGradient pone un énfasis significativo en demostrar que un modelo en particular generó una salida en particular. Quizá sea solo un requisito técnico para los sistemas descentralizados.
Aun así, sigo volviendo a los incentivos que esto crea.
Imagina un futuro en el que la IA esté involucrada en decisiones financieras, flujos de trabajo empresariales o negociaciones automatizadas. En esas situaciones, poder verificar una salida podría importar más que obtenerla unos pocos cientos de milisegundos antes.
No estoy seguro de que los usuarios se preocupen por eso hoy.
Pero la confianza a menudo solo se vuelve valiosa después de que ocurren fallos.
Quizá me estoy enfocando en lo incorrecto. Sin embargo, la pregunta que sigue rondándome es si las redes de IA descentralizadas terminarán compitiendo en eficiencia de cómputo, o en qué tan barato y fiable pueden hacer que la confianza sea verificable.
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