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Crypto 月
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Creo que la mayoría de la gente está enfocada en la cosa equivocada al mirar @OpenGradient .
Durante años, las redes de infraestructura han competido para atraer más hardware, más validadores y más liquidez. Pero la IA introduce un cuello de botella diferente: la demanda de inferencia útil.
Después de profundizar en OpenGradient, lo que me llamó la atención no fue la narrativa de la IA en sí. Fue la cuestión de la asignación de capital detrás de ella.
Noté que muchos proyectos de IA descentralizada asumen que el crecimiento de la oferta crea automáticamente valor. En realidad, el cómputo inactivo es tan ineficiente como la liquidez inactiva en DeFi.
OpenGradient parece interesante porque lleva la conversación hacia la verificación y la utilización en lugar de simplemente expandir la capacidad de la red.
La fortaleza es obvia: si la demanda de IA sigue creciendo, las redes que pueden probar las salidas de los modelos pueden captar más actividad que las redes que solo se enfocan en alojar.
La limitación es igualmente clara. La demanda es mucho más difícil de iniciar que la infraestructura.
He estado pensando si el próximo ganador en IA descentralizada será la red con más cómputo o la que mantenga el cómputo productivo.
Mi conclusión: la utilización puede importar más que la escala.
Una red de IA descentralizada con un 50% menos de cómputo pero 3× más demanda superará a una red con cómputo ilimitado y uso débil.
#OPG @OpenGradient $OPG
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¿Estás de acuerdo?
Durante años, las redes de infraestructura han competido para atraer más hardware, más validadores y más liquidez. Pero la IA introduce un cuello de botella diferente: la demanda de inferencia útil.
Después de profundizar en OpenGradient, lo que me llamó la atención no fue la narrativa de la IA en sí. Fue la cuestión de la asignación de capital detrás de ella.
Noté que muchos proyectos de IA descentralizada asumen que el crecimiento de la oferta crea automáticamente valor. En realidad, el cómputo inactivo es tan ineficiente como la liquidez inactiva en DeFi.
OpenGradient parece interesante porque lleva la conversación hacia la verificación y la utilización en lugar de simplemente expandir la capacidad de la red.
La fortaleza es obvia: si la demanda de IA sigue creciendo, las redes que pueden probar las salidas de los modelos pueden captar más actividad que las redes que solo se enfocan en alojar.
La limitación es igualmente clara. La demanda es mucho más difícil de iniciar que la infraestructura.
He estado pensando si el próximo ganador en IA descentralizada será la red con más cómputo o la que mantenga el cómputo productivo.
Mi conclusión: la utilización puede importar más que la escala.
Una red de IA descentralizada con un 50% menos de cómputo pero 3× más demanda superará a una red con cómputo ilimitado y uso débil.
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