Semakin saya pikirkan tentang infrastruktur AI, semakin saya menyadari bahwa kebanyakan orang melihat bagian yang salah dari tumpukan.
Semua orang bersemangat tentang rilis model.
Standar acuan.
Demo.
Momen "lihat apa yang bisa dilakukan AI".
Tapi kepercayaan nyata dalam produk AI tidak terjadi di sana.
Itu terjadi kemudian, ketika sistem sudah live dan menangani pengguna nyata sepanjang hari.
Itu adalah titik di mana segalanya tiba-tiba menjadi kurang tentang kecerdasan dan lebih tentang akuntabilitas.
Siapa sebenarnya yang memproses permintaan itu?
Dari mana komputasi itu berasal?
Berapa biaya inferensi?
Bagaimana tugas tersebut diarahkan?
Bisakah semua itu diverifikasi setelahnya?
Saat ini, sebagian besar sistem AI masih menjawab pertanyaan tersebut dengan infrastruktur pribadi dan log internal yang tidak pernah dilihat pengguna.
Dan jujur, itulah bagian yang paling saya percayai.
Karena begitu AI menjadi bagian dari produk, bisnis, agen, atau sistem keuangan, lapisan inferensi itu sendiri menjadi aktivitas ekonomi yang berulang.
Bukan pengumuman peluncuran.
Bukan proses pelatihan.
Eksekusi langsung yang sebenarnya.
Itulah sebabnya OpenLedger mulai membuat lebih banyak sense bagi saya setelah saya berhenti melihatnya sebagai 'rantai AI lainnya.'
Bagian menariknya adalah usaha untuk membuat eksekusi AI dapat diperiksa saat sedang berlangsung, bukan hanya setelah faktanya.
Terutama dengan arah DGrid.
Komputasi terdistribusi sendiri tidak menyelesaikan masalah kepercayaan.
Dan sekadar menempatkan AI 'onchain' juga tidak menyelesaikannya.
Tapi jika pengalihan inferensi, eksekusi, atribusi, dan penyelesaian semuanya menjadi bagian dari aliran transparan yang sama, maka infrastruktur AI mulai berperilaku kurang seperti kotak hitam dan lebih seperti sistem yang dapat dibangun orang.
Saya juga berpikir orang meremehkan betapa pentingnya akses data menjadi dari sini.
Pengembang tidak benar-benar kekurangan data internet generik lagi.
Apa yang mereka kurang adalah data terbatas berkualitas tinggi yang ahli atau institusi bersedia berkontribusi dengan aman.
Dan sebagian besar pemilik data serius tidak akan pernah berpartisipasi jika monetisasi berarti menyerahkan aset secara permanen.
Itu alasan lain mengapa saya terus mengawasi pendekatan ModelFactory OpenLedger.
Bagian yang berharga bukanlah 'lebih banyak model AI.'
Ini adalah ide bahwa dataset berizin dapat berkontribusi pada pelatihan tanpa kehilangan kendali atas aset itu sendiri.
Itu mengubah insentif.
Karena hambatan dalam AI mungkin tidak akan selamanya menjadi penciptaan model.
Yang akan menjadi akses terpercaya ke data khusus dan eksekusi yang dapat dipercaya begitu aplikasi meningkat.
Tentu saja, semua ini tidak berarti kecuali itu berfungsi di bawah penggunaan nyata.
Jejak inferensi perlu tetap praktis dalam skala.
Penyelesaian perlu tetap efisien.
Pengembang masih membutuhkan biaya dan latensi yang dapat diterima.
Dan data berizin hanya penting jika lapisan penyebaran benar-benar menghormati batasan tersebut.
Tapi setidaknya @OpenLedger tampaknya fokus pada realitas operasional AI daripada hanya lapisan naratif di sekitarnya. Itulah bagian yang saya anggap layak diperhatikan.