Antes pensaba que la inferencia era la parte costosa de la IA.
Ahora creo que lo es la incertidumbre.
El modelo puede generar una respuesta en segundos.
Pero si paso los próximos diez minutos comprobando de dónde salió, qué versión la produjo, si puedo reproducirla o si debería confiar en ella...
Entonces el coste real no era el cómputo.
Era la incertidumbre.
Eso cambió la forma en que veo OpenGradient.
Quizá la infraestructura de IA no debería medirse solo por la velocidad de inferencia.
Quizá también debería medirse por la reducción de la incertidumbre.
Cada prueba, cada registro de ejecución, cada resultado reproducible elimina un poco más de duda del sistema.
Con el tiempo, eso podría volverse más valioso que hacer que los modelos sean ligeramente más rápidos.
No creo que la economía futura de la IA recompense a quien calcule lo más barato.
Creo que recompensará a quien deje la menor cantidad de incertidumbre detrás de cada cómputo.
Quizá me estoy complicando demasiado...
Pero la incertidumbre se siente como la tasa oculta de transacción de la IA.
#OPG @OpenGradient $OPG