Pavadījis pusgadu OpenLedger vidū, atskatoties uz ķēdes ierakstiem, no pirmā reizes, kad izmantoju ETH, lai pārvērstu OPEN, līdz datu vākšanas, verifikācijas un peļņas reinvestēšanas pilnai ciklam, esmu iekritis daudz vairāk bedrēs nekā ejot pa ceļu. Bet tieši šie traucējumi ļāvuši man pakāpeniski saprast šo decentralizēto AI sistēmu pamatloģiku: tā nekad nav bijusi ātras naudas kanāls spekulantiem, bet gan ceļš, kas jāsakārto lēnām un jāturpina optimizēt, kā ilga sacīkste.
Runājot par to, tu varbūt neticēsi, bet mana sākotnējā motivācija iekļūt tirgū bija diezgan vienkārša – man šķita, ka ķēdes dati un to tiesību nodibināšana izklausās ticami. Tavi datu ieguldījumi tiek ierakstīti ķēdē, ir neatkarīgs tirdzniecības hash, un aktīvu piederība stingri saistīta ar maku adresi. Pat ja kādu dienu platformas priekšējais gals tiek pārveidots vai projekta komanda pazūd, teorētiski tava vēsturiskā ieguldījuma un mezglu tiesību zudums nav iespējams. Vēlāk es speciāli pārbaudīju savus iesniegumus ķēdē, un patiešām katra darījuma ieraksts bija skaidrs. Šī „paša teikšana” sajūta Web2 AI platformā ir pilnīgi neizjusta. Bet, tāpat kā viss, cena ir tas, no kā neviens nevar izvairīties. Pirms galvenās tīkla palaišanas es iegādājos OPEN augstajās cenās, un vidējā cena bija par gandrīz 30% dārgāka nekā vēlākā korekcijas posmā. Kad vēlējos izkāpt no tirgus, sapratu, ka DEX slīdēšana un tirgus dziļums nav pietiekami, un steidzoties izņemt naudu, es faktiski nevarēju pārdot savus pasūtījumus. Šī pieredze man iemācīja vienu lietu: OpenLedger, mēģinot nopelnīt ar žetonu svārstībām, ir daudz grūtāk, nekā tu domā.
Runājot par monētu cenām, apskatīsim datu tīkla izvēles nianses. OpenLedger darbojas ar vairākām Datanetēm, katras tīkla ienākumu koeficienti ir ļoti atšķirīgi. Es sākumā pilnīgi nejauši izvēlējos, kurā tīklā ir daudz uzdevumu, tajā es iegāju, rezultātā vairāku mēnešu garumā ienākumi bija zemi. Pēc tam, kad nomierinājos un salīdzināju katru tīklu, atklāju, ka viena maza Web3 Alpha tīkls, lai gan uzdevumu baseins nav liels, viena derīgā datu svars ir ievērojami augstāks nekā vidēja lieluma IP tīklā. Bet vidēja lieluma tīklam ir savas priekšrocības, uzdevumu baseins ir pietiekami dziļš, var veikt lielas apjoma validācijas, piemērots apjoma spēlētājiem. Abas puses ir pilnīgi atšķirīgas, bet jaunie dalībnieki bieži vien skatās tikai uz uzdevumu skaitu, kas ir visuzskatāmākais rādītājs, pilnīgi neapzinoties šādu slēpto ienākumu atšķirību esamību. Manas pirmajās mēnešu stundas un elektrības izmaksas būtībā bija mācību maksa šim apzināšanās aklumam.
Es arī esmu saskāries ar mezglu arhitektūras problēmām. Sākumā es pilnīgi paļāvos uz sajūtu, veidojot mašīnas, datu vākšanas roboti bija iemesti mājas klēpjdatorā, validācijas mezgli bija pievienoti vislētākajam ārvalstu VPS, bet priekšapstrāde tika nodota citai vecai mašīnai. Katru reizi, kad pabeidzu datu vākšanu, gaidīju validācijas atbildi, tad sinhronizēju stāvokli ķēdē, man bija jāpārvietojas starp trim ierīcēm, un dienā pavadīju lielāko daļu enerģijas, lai pārbaudītu tīkla kavējumus un skriptu kļūdas. Pēc tam es pakāpeniski izstrādāju principu: arhitektūrai jāseko ienākumu plūsmas virzienam. Es tieši apvienoju datu vākšanu, vietējo tīrīšanu un ķēdes iesniegšanu vienā stabilā serverī, validācijas mezgls bija blakus likmju makam un uzraudzības panelim, ienākumu noregulējumi un automātiskā reinvestēšana tika rakstīti kā laika skripti, visa ķēde tika ievērojami saspiesta, ikdienas operatīvā efektivitāte palielinājās divreiz. Bet, kad standarta process nostabilizējās, parādījās jauni izaicinājumi: visa arhitektūra izskatījās ļoti stingri, bez tehnoloģiskās individualitātes, kas raksturīga manuāli izvietotām shēmām. Lai sasniegtu efektivitāti, ir jāupurē arhitektūras unikālums, lai ieviestu dažādas jaunas pieejas, atkal jāpacieš zema efektivitāte manuāli uzturot, es esmu atgriezies un atpakaļ vairākas reizes, nekad neesmu atradis ideālu risinājumu.
Stratēģiju līmenī esmu izmēģinājis visus iespējamos ceļus. Tīra datu ieguldīšana prasa vismazāko slieksni, vienkārši augšupielādējot tekstus, tagus un šos pamata datu kopumus, nav jāuztraucas par mezglu izslēgšanos, ienākumi ir stabils, bet griesti ir stingri ierobežoti, ilgstoši strādājot, tas kļūst līdzīgs ražošanas līnijai. Tīra mezglu validācija tiešām sniedz ievērojamus ienākumus, atlīdzības plus gas sadale, grāmatu skaitļi izskatās daudz labāk, bet likmes slieksnis ir šausmīgi augsts, un jāuzrauga tiešsaistes līmenis un atbildes laiks visu diennakti, nedaudz neuzmanības gadījumā var tikt slashed un zaudēt ienākumus, kļūdām ir ļoti maz vietas. Pēc tam es sāku darboties paralēli divos ceļos, pats vācu datus, lai iegūtu pamata punktus, un pēc tam izmantoju savus mezglus, lai veiktu apstiprinājuma validāciju, validācijas ienākumi tiek izmantoti, lai papildinātu likmes, visa ķēde ir pašpietiekama, nav jāpērk papildu jauda, pretestība pret svārstībām ir ievērojami uzlabojusies. Bet šai pieejai ir paslēpts izmaksu faktors: laiks. Datu vākšana, validācijas pārbaude, atlīdzību noregulēšanas cikliem jābūt stingri sinhronizētiem, man katru dienu ir jāvelta laiks, lai izveidotu plūsmu grafikus. Vēl vairāk satrauc, ka vienas un tās pašas datu partijas pārbaudes efektivitātes laiks dažādās Datanetēs var atšķirties par gandrīz desmit minūtēm, šādas granulācijas mehānisma uzstādīšana oficiālajā dokumentācijā nav pieminēta, viss tika pārbaudīts. Ja neievērosi un neizdomāsi, tev nāksies vienkārši skatīties, kā citiem ienākumi ir augstāki nekā tev.
Runājot par uzdevumiem un infrastruktūras ieguldījumiem, tas nav tā, ka jo augstāks līmenis, jo labāk. Es sākumā pieļāvu pārsteidzīgu kļūdu, akli pieteicos augsto līmeņu modeļa inferenču tiesībām, rezultātā atklāju, ka mani datu krājumi un jaudas konfigurācija vispār neatbalsta izsaukuma biežumu, augstā līmeņa inferenču kvotas ilgu laiku gulēja makā, nevajadzīgi aizņemot mezglu joslu, un vēl nācās ieguldīt daudz OPEN kā gas. Pēc tam es kļuvu vērīgāks, uzdevumu izvēlei jāatbilst manai reālajai ritmikai. Ja vienkārši vēlies piedalīties ikdienā, pamata datu marķēšana un zema līmeņa validācija ir pilnīgi pietiekamas, nav nepieciešams uzstāt uz augstāku modeļu pielāgošanu. Ja tiešām vēlies dziļāk iedziļināties, pakāpeniski jāpāriet uz specializētajiem treniņu uzdevumiem un aģentu izvietošanu. Bet ir viena lieta, kas jāizskaidro, augstā līmeņa tiesību atbloķēšana un nepārtraukta darbība ne tikai patērē milzīgu pamata gas, bet dažos posmos jāpapildina arī OPEN likmes, parastais dalībnieks, krājot nedaudz žetonu, protams, var pacelties, bet periods būs īpaši ilgs. Ja turpmāk oficiālās iestādes neizmaina jaudas sadales mehānismu, vieglāko dalībnieku un smagāko spēlētāju ienākumu atšķirība tikai palielināsies, tas ir aktuālākais šķērslis šī brīža tīkla dizainā.$OPEN
Pavadījis tik ilgu laiku #OpenLedger , esmu izbaudījis gan apmierinājumu no īpašu datu validācijas procesu izveides, gan arī tiku mocīts ar dažādām slēptām noteikumu un izmaksu sliekšņu grūtībām. Objektīvi sakot, tas sasaista ķēdes datu apstiprināšanu ar reālu AI ekonomiku, ļaujot katram bitam patiesi piederēt dalībniekiem, šis punkts ir grūti sastopams visā Web3 jomā. Bet ienākumu formula nav pietiekami caurspīdīga, dalības sliekšņi ir acīmredzami, augstās izmaksas ir pārmērīgas, šīs problēmas patiešām pastāv, un tās nevar vienkārši izdzēst ar frāzi “decentralizācijas ideāls”. Es vienmēr uzskatu, ka šī sistēma ir radīta, lai dotu dalībniekiem sajūtu par “pašu kontroles” spēku, nevis lai to izmantotu kā spekulatīvu peļņas rīku. Tā atlīdzina tos, kas ir gatavi ieguldīt laiku pētniecībā un pakāpeniski veidot sistēmu, cerot uz ātru ienākšanu un iziešanu, visticamāk, būs vīlušies. Šī lēnīgā, praktiskā decentralizētā AI dalības pieeja varbūt ir tieši tas, kas to atšķir no citiem projektiem tirgū.@OpenLedger
