超人不会飞2020

Las estrellas nunca se apagan, son como las velas en la oscuridad.

Esta mañana hice algo bastante tonto, discutí con ChatGPT sobre algunos altcoins que he estado mirando últimamente, incluso compartí mis posiciones y precios de venta. En el momento en que lo envié, me arrepentí: ¿acaso esta cosa está guardando mi ID en segundo plano? Cada vez que pienso que mis prompts sensibles podrían estar siendo vinculados a mi identidad y almacenados en alguna base de datos, me siento incómodo.

Así que, siguiendo este punto delicado, encontré el @OpenGradient y su $OPG . Esto es completamente diferente a esos AI superficiales, ya que integra la protección de la privacidad, la invocación de modelos y el cálculo verificable en una sola capa subyacente. Localmente, puedes cifrar la entrada, la identidad se dispersa a través de un enrutador de privacidad, y la inferencia se ejecuta en un entorno de confianza TEE, nadie puede espiar. En pocas palabras, el problema que resuelve no es si se puede usar AI, sino si se puede usar AI de manera segura.

Lo que más me entusiasma es el Model Hub. Más de 4500 modelos con pago por uso, sin necesidad de una suscripción obligatoria. El año pasado gasté más de 520 dólares en Midjourney, Runway, Ideogram, que en realidad usé intensivamente solo durante dos o tres meses, y el resto del dinero se quedó en el aire. Pero en OpenGradient, pago por el $OPG según el tiempo real de GPU, solo se deduce cuando genero la imagen; una imagen de 1024 cuesta aproximadamente entre 0.3 y 0.5 OPG, que equivale a uno o dos centavos. Si hubiera puesto ese dinero aquí el año pasado, hubiera podido generar 20,000 imágenes. No hay suscripciones que descuenten, ni costos por inactividad, solo pagas por la producción real, lo que hace que esta cuenta sea mucho más rentable.

El $OPG es la sangre de toda la red: el pago por inferencia, el staking de nodos y la gobernanza dependen de él. Con un suministro total de 100 millones, con una circulación inicial baja, se apoya en el consumo por invocaciones para equilibrar la liberación, formando un equilibrio dinámico. Si el consumo puede mantenerse al ritmo de la liberación, la escasez será respaldada por escenarios reales.

Claro, también hay que estar atentos a los riesgos: derechos de autor de modelos, la volatilidad de tokens y su impacto en los usuarios a largo plazo, gestión de logs de enrutadores de modelos externos… todo dependerá de cómo se implemente el proyecto. Pero cuanto más entiende AI sobre nosotros, más valiosa se vuelve la capacidad de controlar nuestros datos y procesos de inferencia. #OPG

¿Qué piensan ustedes?

El mes pasado, mi amiga Sherry utilizó una IA centralizada para revisar la configuración de su wallet fría y me preguntó si debería retirar su ETH que tiene en staking en AAVE. Al día siguiente, su correo estaba lleno de phishing, hasta sabía la cantidad que tenía en staking. ¿No es una locura? En los términos de privacidad de esa plataforma de IA, dice que los datos pueden ser usados para optimizar modelos, en otras palabras, utilizan los datos de los usuarios como fertilizante.

Pero siendo sinceros, $OPG realmente me sorprendió. Antes, al usar esas IAs centralizadas, tú ingresabas tus mensajes privados y el saldo de tu wallet, básicamente te quedabas desnudo frente a ellos, todo depende de la ética de la plataforma. Diciendo algo que no suena bien, si quieren ver tus datos, lo harán y tú no puedes hacer nada. Pero @OpenGradient esta vez fue duro; dejó claro: no confíes en nosotros, confía en las pruebas. Crearon un entorno de ejecución confiable (TEE) que mete todo lo tuyo en una caja negra de hardware, ni los servidores pueden ver tus datos en claro; al finalizar, te regresan la información encriptada y además te lanzan una prueba en la cadena. Esa sensación es como pasar de confiar en que el 'hermano mayor' no te va a hacer nada, a tener un contrato en la mano, se siente mucho más seguro.

Aún más inteligente, metieron incluso los nodos que alimentan los datos dentro del TEE. ¿Qué es lo que más temíamos antes? Preguntar por el precio actual de Bitcoin y que la fuente de datos estuviera contaminada, dándote un precio falso, y tú perdiendo hasta los calzoncillos, pensando que el modelo estaba mal. Ahora utilizan un canal encriptado para obtener datos, generando pruebas de origen; al revisar en la cadena, queda claro si el problema es de la fuente de datos o si el modelo falló, todo es evidente. He escuchado que la mainnet ha realizado más de 2 millones de inferencias, realmente están haciendo su trabajo.

Claro, no se emocionen. Por más impresionante que sea el TEE, en esencia, solo transfiere la confianza en OpenGradient a Intel y AWS. Esa cosa de SGX ha sido atacada por canales laterales en el pasado, y no puedes auditar el Nitro porque es cerrado; la frontera de confianza sigue allí, solo que ha cambiado de lugar. ¿Y para la gente común que quiere hacer minería en casa para ganar un poco de dinero para la electricidad? Despierten, después de descontar la depreciación y el costo de la electricidad, esas ganancias no alcanzan ni para un paquete de cigarrillos, al final, la influencia sigue siendo un juego de capital.

En resumen, OpenGradient no ha estado hablando de esa charla de cero confianza, simplemente ha dejado claro dónde está la frontera de confianza; el hardware, los datos y la inferencia son verificables, lo cual en el ámbito de AI+Web3 es un verdadero avance. El enredo de la centralización de fuentes de datos sigue sin solución, pero al menos ahora, si algo sale mal, sabemos a quién señalar. #OPG

¿Qué piensan todos?

Hacer trading spot es lo más frustrante, ¡la espera es interminable! ⌛️ Espero que a finales de este mes podamos ver que baje a 60 mil; en teoría debería llegar a 50 mil, pero no sé si habrá una última caída. Si baja de 60 mil otra vez, podré observar para hacer DCA y promediar mis compras. La última vez que cayó por debajo de 30 mil, perdí la paciencia y empecé a comprar en 28 mil y 26 mil; cuando llegó a 18 mil, ya solo me quedaban pocas balas. Así que en esta ronda trataré de esperar hasta 50 mil.

㊗️¡Hola a todos, que tengan un buen Duanwu! Mañana no habrá transmisión.

Hablando del proyecto $OPG , mi primera reacción fue sobre cómo la semana pasada utilicé IA para escribir el informe semanal. La empresa recientemente implementó un asistente de IA para ayudar a organizar las actas de las reuniones, al principio era muy útil, básicamente copiaba y pegaba y listo. Pero el miércoles pasado, de repente falló y tradujo un crecimiento del 12% en los ingresos del Q2 como una caída del 12% en los ingresos del Q2; si no hubiera echado un vistazo, casi le da un infarto al jefe. Le pregunté al chico de IT qué pasó y se encogió de hombros, dijo que el modelo es una caja negra, nadie puede aclarar. En ese momento, solo tuve un sentimiento: por muy impresionante que sea la IA, si no puedes verificar lo que te da, ¿en qué se diferencia de conducir con los ojos cerrados?

El proyecto @OpenGradient está diseñado para resolver este problema. Separaron completamente la ejecución y la verificación, los nodos de inferencia se enfocan en correr el modelo, generando resultados en milisegundos; los nodos completos solo verifican pruebas criptográficas, sin necesidad de cálculos repetidos. Te ofrecen tres opciones de verificación: TEE con respaldo de hardware SGX de Intel, suficiente para el uso diario; ZKML con pruebas matemáticas, lo más seguro pero con alta latencia; y Vanilla que cubre escenarios de bajo riesgo. En resumen, te dan un 'menú de confianza', elige entre velocidad o seguridad, tú decides.

El 21 de abril se lanzó la mainnet Base, ahora gestionan más de 4400 modelos, procesando más de 2 millones de inferencias. a16z lideró una inversión de 9.5 millones, Coinbase Ventures también invirtió, Binance lanzará en el mercado spot el 22 de mayo, y Upbit también está por llegar. El suministro total es de 1 mil millones, con 190 millones en circulación, y el 21 de junio se desbloquearán 9.13 millones de acciones de la fundación, alrededor de 1.62 millones de dólares, lo que genera un poco de presión a corto plazo en la oferta.

Técnicamente, reconozco que la IA verificable es una buena dirección, pero debo ser honesto: TEE depende del hardware de Intel, y SGX ha sido atacado por canales laterales antes; ZKML es seguro pero costoso. La verdadera prueba no es si la tecnología puede funcionar, sino si el mercado está dispuesto a pagar más por la 'verificabilidad'. Solo cuando se implemente en escenarios altamente regulados como finanzas y salud, se podrá ver el verdadero impacto.

Lo que más me impresionó es el diseño de privacidad, la entrada del usuario se cifra localmente, se elimina la etiqueta de identidad antes de entrar al modelo, por lo que ni el proyecto ni los operadores de nodos pueden ver el prompt original. Esto no es un parche posterior, es que desde el inicio se trazan claramente los límites. En esta ola de Web3 + IA, 'deja tu identidad para ti mismo y entrega la inteligencia a la red', podría ser la forma en que la IA de alta calidad debería evolucionar en el futuro. Amigos interesados, revisen la documentación, prueben su Chat y sientan esa confianza verificable. #OPG

¿Cuál es el punto que más te impactó de $OPG ?

Anoche, mientras estaba ajustando el marco narrativo de un proyecto, me quedé atascado en la tercera versión. En un arrebato, pegué toda la dirección de mi wallet, la lógica de posiciones y hasta el plan de construcción en un cuadro de diálogo de IA que uso frecuentemente. En el instante en que presioné enviar, me cayó un sudor frío por la espalda. ¿Qué estaba haciendo? Esas eran mis estrategias no publicadas. Si esos datos son usados para alimentar un modelo, o si alguien en el backend puede verlos, ¿no sería como mostrar todas mis cartas?

Después de eso, empecé a pensar si existía una herramienta de IA que me permitiera lanzar mis verdaderas ideas sin tener que autocensurarme primero. Hasta que recientemente, al desmenuzar el camino de datos @OpenGradient , mi mente realmente explotó.

Lograron encontrar un equilibrio muy cómodo entre privacidad y funcionalidad. La entrada del usuario se cifra localmente, la información de identidad se elimina directamente, y lo que el modelo recibe es solo el contenido semántico, sin relación con tu etiqueta personal. Este enfoque de aislar los datos antes de que lleguen al modelo es como un salvavidas para mí.

Cada día usamos IA para desmenuzar proyectos, cambiar títulos y organizar temas, y lo que más tememos es lanzar juicios reales o la localización de cuentas sin cuidado. Las herramientas comunes siempre te llevan a eliminar detalles de manera subconsciente, y al final lo que la IA proporciona queda en la superficie. Con OpenGradient Chat es diferente, te anima a ingresar el contexto real, con mensajes cifrados localmente, separando la identidad del contenido. Usarlo es como tener un asistente creativo que realmente puede guardar secretos. La entrada está en chat.opengradient.ai, yo ya lo he utilizado para descomponer proyectos y optimizar expresiones, y además se puede conectar directamente a Image Studio para generar imágenes. El flujo de trabajo es increíblemente fluido.

Lo más impresionante es que este proyecto lleva el cálculo de IA directamente a la cadena. Los desarrolladores alojan un modelo de código abierto y despliegan proxies, cada inferencia puede ser verificada y auditada, con TEE y zkML en acción, los datos están físicamente asegurados. La red de pruebas es compatible con EVM, lo que significa cero barreras para los desarrolladores de Web3, ya ha soportado más de un millón de inferencias, productos como digital twins y BitQuant están funcionando. Detrás de esto, a16z crypto y Coinverse Ventures están apoyando, lo que demuestra que la lógica comercial realmente funciona.

$OPG es el núcleo del ecosistema, el pago de tarifas de inferencia, staking y gobernanza dependen de él. El proyecto fomenta el uso real, no solo interacciones superficiales, y eso lo aprecio mucho. #OPG

Hablando de esto, votemos todos juntos:

Lista de aumentos vacíos～

¡Guau! 🥳 ¿Qué es este regalo? 🎁

Al principio noté @OpenGradient , pura y simplemente porque estaba cansado de esa sensación de caja negra que trae ChatGPT al enviar un prompt y recibir un resultado.

Pero lo que realmente me hizo reflexionar sobre ello fue la vez que ajusté los gráficos hace un par de días en la madrugada.

Estaba frente a la computadora, cambiando el prompt una y otra vez, sin que la expresión o la atmósfera fueran correctas; pasé por siete u ocho versiones y todas fueron un desastre. Me estaba volviendo loco, pensando en que mejor lo dejaba. Al regresar a la primera versión del borrador, de repente me di cuenta de que esa rudeza tenía más sabor que las versiones siguientes.

En ese instante comprendí que, si pudiera conservar todos los estados intermedios y retroceder en cualquier momento, no tendría que empezar de cero cada vez y luchar.

Eso es precisamente lo que hace el estudio de imágenes OpenGradient Chat. Toma el mismo prompt y lo corre en múltiples modelos en paralelo, no solo eligiendo la mejor imagen, sino exponiendo todo el camino de exploración. Además, todos los resultados están en el mismo contexto de chat, con comparaciones y modificaciones cruzadas, lo que lo hace muy práctico. La creación pasó de ser un golpe de suerte a un proceso rastreable.

Esos borradores que tiré en la madrugada como si fueran desechos, ahora los veo como fragmentos de inspiración. El borrador está protegido por defecto, así que no hay preocupaciones de filtraciones, y el costo de prueba y error se ha reducido drásticamente.

Después, al investigar más a fondo $OPG , creo que es un jugador realmente subestimado en el mundo de AI+Web3. La encriptación de hardware TEE lleva el razonamiento de AI a la cadena, los resultados son verificables, y resuelve la ansiedad de caja negra que todos sentimos al usar ChatGPT. Detrás de esto están a16z Crypto y Coinbase Ventures, con un suministro total de 1,000 millones, utilizando el protocolo x402 para pagos en la cadena Base, donde OPG actúa como Gas.

La demanda de razonamiento AI está en aumento, lo que significa que el token tiene un escenario práctico. El precio ha retrocedido desde su punto más alto, lo que en realidad abre una ventana para observar los fundamentos.

Hablando de esto, también me gustaría escuchar las opiniones de todos. ¿Qué creen que hace que #OPG sea atractivo?

Ayer, mi amiga Sherry me llamó para desahogarse y me contó que le preguntó a un asistente de IA sobre planificación fiscal personal, y al día siguiente su teléfono comenzó a bombardearla con anuncios de finanzas. Dijo que se sintió como si la estuvieran desnudando, y que nunca más se atrevería a decir la verdad en la IA.

Después de escucharla, la entendí completamente. Así que últimamente he estado buscando soluciones que realmente protejan la privacidad. Justo ahora, la narrativa de IA descentralizada ha vuelto a estar de moda, y en el grupo hay discusiones diarias sobre qué modelo es el mejor y qué potencia de cálculo es más barata. Yo he estado operando en @OpenGradient durante unos días, y la verdad, este proyecto tiene algo.

Primero, lo más directo: OpenGradient Chat se siente igual que ChatGPT o Claude, pero la lógica subyacente es diferente. Cada mensaje que envías se cifra localmente, luego se elimina la información de identidad antes de ser subido. No depende de promesas de la plataforma, sino que se basa en la criptografía para garantizar la privacidad. Esto me gusta, porque puedo hablar de temas sensibles y ejecutar mis estrategias de trading sin preocuparme de ser vigilado o de que mis datos se filtren. Se conecta a Claude, Gemini, xAI, y también a modelos sin censura como Nous Hermes; incluso puedo usar Image Studio para ajustar varios modelos, y la protección de la privacidad está activada por defecto.

Hablando técnicamente, la baja latencia de nivel Web2 y el coprocesador de IA no son solo marketing. No necesitas usar oráculos ni esperar confirmaciones de bloques; simplemente ajustas los nodos y obtienes resultados, la velocidad es realmente rápida. La liquidación asíncrona es muy amigable para los agentes de IA de alta frecuencia y desarrolladores.

Pero también tengo que ser honesto. Ahora, muchas personas están ingresando palabras clave sin sentido solo para aumentar la actividad, lo cual es innecesario. $OPG es esencialmente un sistema operativo de base para quienes necesitan potencia de cálculo de IA verificable, y su principal ventaja es la verificación ZKML y el hardware TEE. Sacar unos cientos de dólares para cubrir costos de Gas y API probablemente solo esté creando presión en la red, y la relación riesgo-recompensa no es favorable.

Mi estrategia: usarlo como infraestructura. Usar IA verificable para ejecutar estrategias cuantitativas complejas, y considerar los puntos ecológicos como una lotería adicional. Esperar a que termine el lavado de tokens y ver si se quedan los geeks o los jugadores de tráfico.

Actualmente, $OPG tiene un suministro total de mil millones, con 190 millones en circulación, y está disponible en Binance tanto en spot como en contratos. Gastar puntos en OpenGradient Chat también te permite participar en airdrops de S2; el uso y la tenencia están vinculados. Si buscas un asistente de IA descentralizado que sea fácil de usar y seguro, vale la pena intentarlo.

No todos los proyectos de IA pueden manejar bien la privacidad y la eficiencia al mismo tiempo, OpenGradient es uno que estoy dispuesto a seguir de cerca. #OPG

Por último, hagamos una votación:

$ETH La caída de esta mañana no fue un evento negro inesperado, sino un retroceso normal después de un rebote + una reacción selectiva del mercado cripto ante las buenas noticias macro. En general, ETH sigue en una tendencia al alza (recuperándose desde el mínimo del día anterior), solo que después de alcanzar un pico se produjo una toma de ganancias.
ETH se mantuvo por encima de $1,600 y está rebotando, actualmente consolidándose por encima de la línea de tendencia en $1,665. Con las noticias favorables, el corto plazo se ve más fuerte; si rompe la resistencia de $1,850–$1,880, podríamos ver una prueba en $2,000. La relación ETH/BTC también muestra un soporte sólido, lo que sugiere una posible fortaleza relativa.

La semana pasada, mi amiga Sherry quería usar la IA de una gran empresa para analizar sus datos de salud, y al subirlos, le apareció una larga lista de términos de usuario. No se atrevió a aceptar. Esto me hizo pensar que algo no estaba bien, ¿por qué la plataforma se beneficia con los datos que yo aporto?

Recientemente, mientras navegaba en Twitter, vi que el @OpenGradient estaba generando cada vez más ruido. Este proyecto combina IA y blockchain, y parece que está en el camino correcto.

En pocas palabras, lo que hace es llevar el cálculo y los modelos de IA a la cadena, haciendo todo verificable y auditable. A diferencia de las grandes empresas tradicionales que mantienen sus modelos bajo llave, OpenGradient es una red abierta donde los desarrolladores pueden alojar modelos de código abierto, ejecutar tareas de inferencia y desplegar agentes de IA, cada paso está en la cadena. Utiliza tecnología TEE y zkML para asegurar la autenticidad, y los usuarios comunes no tienen que preocuparse de que sus datos sean robados en secreto.

Yo misma probé OpenGradient Chat, que acaba de salir, y la protección de privacidad es realmente buena. También hay productos útiles como el gemelo digital y BitQuant. Hasta ahora se han realizado más de un millón de inferencias, la red de pruebas ya está activa y es compatible con EVM, lo que es amigable para los desarrolladores de Web3. Detrás están apoyando instituciones como a16z crypto y Coinbase Ventures, lo que les da bastante respaldo.

El $OPG es el token central del ecosistema, se usa para pagar tarifas de inferencia, hacer staking y gobernanza. La idea central me impacta: la IA no debería ser siempre una caja negra de las grandes empresas, sino una infraestructura pública que los usuarios puedan poseer y de la que puedan obtener beneficios.

Dicho esto, también me gustaría escuchar sus opiniones sobre el camino hacia una IA descentralizada. ¿Qué piensan? #OPG

Dejen sus opciones en los comentarios, o si quieren, pueden visitar la página oficial y decidir más tarde. Esta ola apenas comienza, vale la pena seguirla de cerca.