Originalmente abrí OpenGradient por la narrativa de la IA.
Un par de horas después, estaba leyendo sobre HACA en su lugar.
No era donde esperaba terminar.
La mayoría de las conversaciones sobre IA se sienten idénticas hoy en día. Modelos más rápidos. Modelos más inteligentes. Nuevos estándares.
HACA llamó mi atención porque no se trataba realmente de nada de eso.
Una cosa me seguía molestando mientras leía. La IA necesita una cantidad ridícula de poder de cómputo. Al mismo tiempo, la gente del crypto quiere que todo sea transparente y verificable.
Poner ambos en el mismo sistema suena más difícil de lo que la gente hace parecer.
Por lo que entiendo, OpenGradient maneja el trabajo pesado de la IA con infraestructura de GPU mientras que la verificación ocurre por separado. El objetivo no es forzar cada computación en una blockchain.
Honestamente, esa parte tiene sentido.
Revisé algunas estadísticas del ecosistema y eran más grandes 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 más de 2,000 modelos de IA y ha alcanzado más de 2 millones de usuarios.
Para un proyecto que aún no se discute tanto como algunos tokens de IA, no está mal.
También hay aproximadamente $9.5 millones en financiamiento detrás del proyecto con respaldo de a16z crypto, Coinbase Ventures, NEAR, SV Angel y otros.
Quizás HACA nunca se convierta en la narrativa principal.
Aún así, cada vez que leo sobre OpenGradient, termino pasando más tiempo mirando la infraestructura que los modelos de IA en sí mismos.
#opg @OpenGradient $OPG
Un par de horas después, estaba leyendo sobre HACA en su lugar.
No era donde esperaba terminar.
La mayoría de las conversaciones sobre IA se sienten idénticas hoy en día. Modelos más rápidos. Modelos más inteligentes. Nuevos estándares.
HACA llamó mi atención porque no se trataba realmente de nada de eso.
Una cosa me seguía molestando mientras leía. La IA necesita una cantidad ridícula de poder de cómputo. Al mismo tiempo, la gente del crypto quiere que todo sea transparente y verificable.
Poner ambos en el mismo sistema suena más difícil de lo que la gente hace parecer.
Por lo que entiendo, OpenGradient maneja el trabajo pesado de la IA con infraestructura de GPU mientras que la verificación ocurre por separado. El objetivo no es forzar cada computación en una blockchain.
Honestamente, esa parte tiene sentido.
Revisé algunas estadísticas del ecosistema y eran más grandes 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 más de 2,000 modelos de IA y ha alcanzado más de 2 millones de usuarios.
Para un proyecto que aún no se discute tanto como algunos tokens de IA, no está mal.
También hay aproximadamente $9.5 millones en financiamiento detrás del proyecto con respaldo de a16z crypto, Coinbase Ventures, NEAR, SV Angel y otros.
Quizás HACA nunca se convierta en la narrativa principal.
Aún así, cada vez que leo sobre OpenGradient, termino pasando más tiempo mirando la infraestructura que los modelos de IA en sí mismos.
#opg @OpenGradient $OPG