❣️
Publicación
Sarah corner
·
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Empecé a leer sobre OpenGradient por la narrativa de IA.
Unas horas después, estaba leyendo sobre HACA en su lugar.
No era donde esperaba terminar.
La mayoría de las discusiones sobre IA se sienten bastante similares hoy en día. Nuevo modelo. Mejor modelo. Modelo más rápido.
HACA se sintió diferente porque está tratando de resolver un problema del que no se habla mucho.
La IA necesita una gran cantidad de cómputo. Las blockchains son buenas para la verificación. Juntar esas dos cosas no es tan simple como la gente hace que suene.
Correr todo directamente en la cadena suena bien hasta que piensas en el costo y el rendimiento de eso.
Por lo que entiendo, el enfoque de OpenGradient es dejar que las GPUs manejen el cómputo pesado mientras que la verificación se maneja por separado. Idea simple, pero evita forzar a la IA y a la blockchain a hacer trabajos para los que no fueron diseñados.
Revisé algunos de los números del ecosistema y eran más fuertes de lo que esperaba.
Más de 2 millones de inferencias de IA ya han sido procesadas. Se han generado más de 500,000 pruebas criptográficas. La red soporta miles de modelos de IA y ha alcanzado más de 2 millones de usuarios.
Esa no es la clase de actividad que esperaba de un proyecto que aún se siente relativamente bajo el radar.
El proyecto también ha recaudado alrededor de $9.5 millones con respaldos conectados a a16z crypto, Coinbase Ventures, NEAR, SV Angel y otros.
Quizás nada de esto termine importando.
Pero cuando miro a OpenGradient, lo que se queda conmigo no es la discusión sobre el modelo de IA.
Es la infraestructura debajo de todo eso.
#opg @OpenGradient $OPG
Unas horas después, estaba leyendo sobre HACA en su lugar.
No era donde esperaba terminar.
La mayoría de las discusiones sobre IA se sienten bastante similares hoy en día. Nuevo modelo. Mejor modelo. Modelo más rápido.
HACA se sintió diferente porque está tratando de resolver un problema del que no se habla mucho.
La IA necesita una gran cantidad de cómputo. Las blockchains son buenas para la verificación. Juntar esas dos cosas no es tan simple como la gente hace que suene.
Correr todo directamente en la cadena suena bien hasta que piensas en el costo y el rendimiento de eso.
Por lo que entiendo, el enfoque de OpenGradient es dejar que las GPUs manejen el cómputo pesado mientras que la verificación se maneja por separado. Idea simple, pero evita forzar a la IA y a la blockchain a hacer trabajos para los que no fueron diseñados.
Revisé algunos de los números del ecosistema y eran más fuertes de lo que esperaba.
Más de 2 millones de inferencias de IA ya han sido procesadas. Se han generado más de 500,000 pruebas criptográficas. La red soporta miles de modelos de IA y ha alcanzado más de 2 millones de usuarios.
Esa no es la clase de actividad que esperaba de un proyecto que aún se siente relativamente bajo el radar.
El proyecto también ha recaudado alrededor de $9.5 millones con respaldos conectados a a16z crypto, Coinbase Ventures, NEAR, SV Angel y otros.
Quizás nada de esto termine importando.
Pero cuando miro a OpenGradient, lo que se queda conmigo no es la discusión sobre el modelo de IA.
Es la infraestructura debajo de todo eso.
#opg @OpenGradient $OPG
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