#opg $OPG @OpenGradient Jujur, awalnya saya tidak menganggap OpenGradient dengan serius. Itu terlihat seperti campuran AI + crypto lainnya dan saya sudah melihat terlalu banyak dari itu.
Tapi kemudian saya secara acak kembali dan memeriksanya lagi, terutama karena hal HACA ini yang terus dibicarakan orang. Dan ya… itu sebenarnya masuk akal.
Cara mereka melakukannya agak berbeda. Mereka tidak memaksa AI untuk berjalan di on-chain, yang merupakan tempat kebanyakan proyek mulai bermasalah. Sebaliknya, model sebenarnya berjalan di off-chain di node GPU, jadi cepat… seperti aplikasi normal. Anda mendapatkan hasilnya secara instan. Kemudian, hasil itu diverifikasi di on-chain dengan bukti. Jadi ini bukan seperti “percaya output secara buta”, lebih seperti “gunakan sekarang, verifikasi nanti”. Terasa lebih praktis daripada mencoba membuat semuanya terjadi di dalam chain.
Juga, bagian jaringan adalah sesuatu yang tidak saya harapkan bisa se-struktur ini. Ini bukan hanya node acak yang melakukan pekerjaan yang sama. Beberapa menangani komputasi, beberapa menangani verifikasi, beberapa membawa data masuk. Lebih sedikit duplikasi, lebih banyak spesialisasi. Itu sendiri mungkin mengurangi banyak beban yang tidak perlu.
Dan ya, secara teknis jika seseorang memiliki GPU, mereka bisa terhubung ke ini dan menghasilkan. Tidak yakin seberapa baik itu bisa diskalakan, tapi jika bisa, ini bisa berubah menjadi lapisan komputasi AI terdesentralisasi yang sebenarnya, bukan hanya sebuah konsep yang dibicarakan orang.
Masih awal sih. Ide-nya solid… eksekusi yang akan menentukan segalanya.
Tapi kemudian saya secara acak kembali dan memeriksanya lagi, terutama karena hal HACA ini yang terus dibicarakan orang. Dan ya… itu sebenarnya masuk akal.
Cara mereka melakukannya agak berbeda. Mereka tidak memaksa AI untuk berjalan di on-chain, yang merupakan tempat kebanyakan proyek mulai bermasalah. Sebaliknya, model sebenarnya berjalan di off-chain di node GPU, jadi cepat… seperti aplikasi normal. Anda mendapatkan hasilnya secara instan. Kemudian, hasil itu diverifikasi di on-chain dengan bukti. Jadi ini bukan seperti “percaya output secara buta”, lebih seperti “gunakan sekarang, verifikasi nanti”. Terasa lebih praktis daripada mencoba membuat semuanya terjadi di dalam chain.
Juga, bagian jaringan adalah sesuatu yang tidak saya harapkan bisa se-struktur ini. Ini bukan hanya node acak yang melakukan pekerjaan yang sama. Beberapa menangani komputasi, beberapa menangani verifikasi, beberapa membawa data masuk. Lebih sedikit duplikasi, lebih banyak spesialisasi. Itu sendiri mungkin mengurangi banyak beban yang tidak perlu.
Dan ya, secara teknis jika seseorang memiliki GPU, mereka bisa terhubung ke ini dan menghasilkan. Tidak yakin seberapa baik itu bisa diskalakan, tapi jika bisa, ini bisa berubah menjadi lapisan komputasi AI terdesentralisasi yang sebenarnya, bukan hanya sebuah konsep yang dibicarakan orang.
Masih awal sih. Ide-nya solid… eksekusi yang akan menentukan segalanya.