Visi vienmēr runā par AI infrastruktūru, it kā visa iespēja vēl joprojām būtu skaitļošanā.
GPU klasteri. Inference tirgi. Decentralizēti apstrādes tīkli. Ātrākas maršrutēšanas slāņi.
Tur ir lielākā uzmanība, jo šie stāsti ir viegli saprotami. Lielāka aparatūra, lielāka caurlaidspēja, lielākas novērtējumi.
Bet jo vairāk es skatos, kur noteikti fondi iegulda kapitālu, jo vairāk šķiet, ka tirgus var nenovērtēt citu slāni pavisam.
Atribūcija.
Tas ir tas OpenLedger elements, kas man izceļas.
Lielākā daļa AI sistēmu šodien darbojas ar bojātu ekonomisko struktūru ap datiem. Cilvēki sniedz informāciju, sarunas, datu kopas, marķēšanas darbus, jomas ekspertīzi un uzvedības signālus, taču, kad modelis absorbē šo informāciju, devēji faktiski pazūd no vērtību ķēdes.
Modelis kļūst vērtīgs.
Platforma kļūst vērtīga.
Skaitļošanas nodrošinātāji kļūst vērtīgi.
Bet pamatā esošie devēji reti piedalās augšupējo atlīdzību saņemšanā pēc apmācības beigām.
OpenLedger mēģina pārveidot šo attiecību.
Nevis apstrādājot datus kā izlietotu degvielu, sistēma mēģina izsekot, kuri ievades elementi ietekmēja modeļa izejas un novirzīt atlīdzības atpakaļ pie devējiem, izmantojot atribūcijas mehānismus, kas tieši saistīti ar secinājumu darbībām.
Tas izklausās tehniski uz virsmas, bet ekonomiski tas maina kaut ko svarīgu.
Jo brīdī, kad dati kļūst izsekojami un pierādāmi saistīti ar atkārtotu izmantošanu, tie sāk uzvesties citādi kā aktīvu klase.
Nevis statiski.
Nevis vienreizēji.
Nevis patērēti un aizmirsti.
Kompoundings.
Un es domāju, ka tas ir īstais infrastruktūras teze šeit.
Cilvēki bieži pieņem, ka infrastruktūras investīcijas ir par to, lai piederētu lielākajai vai ātrākajai sistēmai. Bet vēsturiski spēcīgākās infrastruktūras pozīcijas parasti tiek veidotas ap plūsmu kontroli.
Kas kontrolē piekļuvi.
Kas kontrolē koordināciju.
Kas kontrolē ekonomisko maršrutēšanas slāni.
AI jomā lielākā daļa cilvēku pašlaik koncentrējas uz skaitļošanas trūkumu, jo tas ir redzamais pudeles kakls.
Bet, ja atribūcija kļūst uzticama mērogā, tad augstas kvalitātes īpašie dati var galu galā kļūt par grūtāku aizsardzību pret konkurenci.
Tas pilnībā maina stratēģisko ainavu.
Iedomājieties pārbaudītu medicīnisku datanetu, kas gadiem ilgi ir uzkrājis specializētus diagnostikas datus. Vai juridiska domāšanas datanets, kas nepārtraukti tiek pilnveidots ar ekspertu līmeņa ieguldījumiem un reālas pasaules izmantošanu.
Kāds, kurš vēlāk iekļausies šajā ekosistēmā, vairs nekonkurēs uz vienlīdzīga pamata.
Priekšrocība laika gaitā uzkrājas, jo sistēma nepārtraukti pastiprina sevi:
Vairāk izmantošanas rada labākas izejas.
Labākas izejas piesaista vairāk pieprasījuma.
Vairāk pieprasījuma palielina devēju atlīdzības.
Augstākas atlīdzības piesaista stiprākus devējus.
Spēcīgāki devēji vēl vairāk uzlabo datu slāni.
Šis atsauksmju cikls ir grūti pārtraukt, kad tīkla efekti ir nobrieduši.
Un parasti tieši tur nopietns kapitāls agrīni pozicionējas.
Nevis kur uzmanība jau ir.
Kur aizsardzība var parādīties vēlāk.
Kad tādas firmas kā Polychain Capital un Borderless Capital atbalsta projektus, piemēram, OpenLedger, es nedomāju, ka viņi vienkārši veic īstermiņa AI stāsta tirdzniecību.
Viņi visticamāk izvērtē, vai atribūcijas infrastruktūra varētu kļūt par pamata koordinācijas slāni decentralizētām AI ekonomikām nākamajā ciklā.
Jo, ja īpašums AI iekšienē galu galā pārvietojas uz pārbaudītu izcelsmi un devēju izsekošanu, tad ekonomiskā gravitācijas centrs var pārvietoties prom no tīras skaitļošanas dominances.
Šī iespēja joprojām ir spekulatīva.
Izpildes risks joprojām ir milzīgs.
Lielākā daļa projektu šajā nozarē neizdosies izaugsmes ziņā.
Bet infrastruktūras likmes reti ir par noteiktību sākumā.
Tie ir par sistēmu identificēšanu, kas varētu kļūt strukturāli svarīgas pirms tirgus pilnībā saprot, kāpēc.
Tieši tas padara OpenLedger interesantu novērošanai.
Nevis tāpēc, ka tā sola vēl vienu AI token stāstu.
Bet tāpēc, ka tā mēģina atbildēt uz dziļāku jautājumu, ko lielākā daļa nozares vēl nav atrisinājusi:
Kas patiesībā būtu jāizsūc vērtību AI laikmetā?
