Hay algo que siempre he querido aclarar. He investigado OpenLedger durante tantos días y he hablado mucho sobre lo que hace bien, pero si no menciono los riesgos, siento que no es un juicio completo.
Así que hoy quiero ser honesto y decir que hay tres cosas que realmente me preocupan sobre mantener $OPEN .
⚠️ Riesgo 1: Problemas de credibilidad con los datos técnicos centrales
En estos días he visto a alguien cuestionar las afirmaciones de la tecnología OpenLoRA de @OpenLedger . El proyecto dice que una sola GPU puede correr simultáneamente miles de modelos ajustados.
Pero fui a investigar la situación en la industria. El equipo de Stanford hizo LoRAX, con una A100 al máximo, y en un entorno comercial, puede correr de manera estable hasta 25 modelos. Otra solución, S-LoRA, al intentar meter más plugins, su velocidad de procesamiento cayó en picada y la latencia es inaceptable. Este es el límite reconocido en la industria, 20 a 30 es el verdadero máximo.
De 25 a más de mil, se multiplicó directamente por cuarenta. Esta diferencia es un poco demasiado grande.
Lo que más me preocupa es que el código fuente de OpenLoRA aún no se ha abierto, no hay informes de auditoría de terceros, ni hay un demo que se pueda probar realmente. Los números que menciona el proyecto son solo lo que ellos dicen.
Creo que la dirección es correcta, la idea de cargar dinámicamente el módulo de ajuste tiene un significado práctico en la ingeniería. Pero si los datos técnicos están exagerados, cuando los clientes empresariales realmente implementen, se darán cuenta de que no coincide con las expectativas, el daño al ecosistema será mayor que los problemas técnicos en sí.
Mi forma de enfrentar esto es: enumerar la situación de implementación de OpenLoRA como un indicador de observación continua, y no tratarlo como una ventaja competitiva para fijar precios hasta que los datos técnicos obtengan validación de terceros.
📊 Riesgo dos: incertidumbre en la tasa de uso real después de la reducción de subsidios
Los contribuyentes de Datanet de OpenLedger actualmente reciben recompensas de OPEN, ¿cuánto proviene de ingresos reales por inferencia de modelos y cuánto de subsidios del tesoro? Este número actualmente es opaco.
Esto no es un asunto menor. Si la gran mayoría de las recompensas provienen de subsidios en lugar de llamadas reales a modelos, la prosperidad que vemos en el ecosistema podría ser una burbuja sostenida por subsidios. Una vez que los subsidios se reduzcan, la tasa de retención y la actividad podrían caer rápidamente.
Los casos históricos nos dicen que casi cada ecosistema basado en incentivos enfrenta pérdida de usuarios después de la reducción de subsidios. En Web3 es más grave, porque muchas personas inicialmente participan solo para ganar dinero, no porque realmente necesiten la plataforma.
Mi forma de enfrentar esto es: el indicador que realmente debemos observar es el porcentaje de llamadas pagadas de los clientes empresariales externos. Si Netmarble o Astro AI comienzan a tener registros de llamadas reales verificables, eso será una señal para aumentar mi posición.
«El anuncio es el punto de partida, la recompra es el objetivo final.»
⚡ Riesgo tres: presión de suministro provocada por el desbloqueo de tokens
Lo más directo en la distribución de tokens es que los inversores representan el 18.29%, y el equipo el 15%. Aunque este porcentaje es relativamente amigable en el ámbito de la IA, el cronograma de desbloqueo sigue siendo algo a monitorear cada vez.
Cada vez que un gran volumen de tokens entra en circulación, puede generar presión de venta. Si el momento del desbloqueo se superpone con un mal sentimiento del mercado, la caída a corto plazo podría ser bastante evidente.
Mi forma de enfrentar esto es: incluir el cronograma de desbloqueo en el calendario, no aumentar la posición ciegamente antes o después del desbloqueo, y evaluar después de que se haya digerido la presión de venta.
Después de hablar de estos tres riesgos, sigo manteniendo mi posición. Porque el problema que resuelve es real, la dirección es correcta, y el grado de integridad del ecosistema es mejor que la mayoría de los competidores. Pero la posición que mantengo es la cantidad que estoy dispuesto a esperar a largo plazo, no apuesto a una narrativa a corto plazo.
¿Cuál de estos tres riesgos te preocupa más?
A credibilidad de datos técnicos / B reducción de subsidios / C presión de suministro al desbloquear
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Mañana hablaré sobre el protocolo x402 y la arquitectura de IA de nueve capas de OpenLedger, que es la perspectiva que creo que menos personas han investigado a fondo.