Tem uma coisa que eu não pensei ao pesquisar sobre $OPG .
Operadores de nó.

Não é um problema técnico, é um problema econômico.

Rodar um nó de inferência precisa de GPU. A GPU tem custos de energia, depreciação e manutenção. Esses são gastos fixos, acontecendo todo dia.

A receita do nó é variável — depende de quantos pedidos de inferência estão na rede, de quantas tarefas seu nó é alocado, e do preço de $OPG .

No início da mainnet, quando a demanda por inferência ainda não tinha decolado, essa equação estava desequilibrada.
Custos fixos estavam lá, enquanto a receita variável era incerta.

Nesse momento, quem estava disposto a rodar um nó tinha duas possibilidades: uma é realmente acreditar que a rede vai crescer e se posicionar antes; a outra é apostar que a valorização do $OPG vai cobrir os custos de operação.
O comportamento dessas duas pessoas é diferente para a rede.

A primeira pessoa vai cuidar bem da qualidade do nó, porque eles querem que a rede realmente funcione bem. A segunda pessoa vai sair quando o preço cair, porque a aposta desapareceu.

O mecanismo de incentivo do nó @OpenGradient , se não conseguir diferenciar essas duas pessoas, a qualidade dos nós de inferência no início da mainnet será uma variável real.

Não sei se o design dos incentivos deles considerou isso.
Isso não é minha razão para ficar bearish em relação ao OPG. É um ponto de dado que eu vou acompanhar de perto após o lançamento da mainnet: a taxa de perda de nós, especialmente durante períodos de volatilidade de preços.

@OpenGradient
#opg
Vamos votar, eu quero saber o que vocês acham da viabilidade econômica dos nós no início.
Você já calculou o custo real de rodar um nó de inferência?