@OpenGradient #opg $OPG
В последнее время я размышлял о том, как рынки чаще всего оценивают владение активом раньше, чем его полезность.
Каждый цикл, похоже, имеет своего любимца. В какой-то момент это было блок-пространство. Затем одержимость пришла с ликвидностью. За ней последовали данные. Теперь модели ИИ находятся в центре обсуждения, как будто владение самой моделью и есть источник всей ценности.
Я не уверен, что это вся история.
Что привлекло мое внимание при исследовании OpenGradient, так это не просто угловой аспект ИИ. Это был другой вопрос: что произойдет, если реальная экономическая ценность исходит от вывода, а не от модели?
Потому что модель, сидящая на сервере, сама по себе ничего не делает.
Момент создания ценности наступает, когда кто-то действительно запрашивает информацию. Агенту нужен ответ. Поставщики вычислений его генерируют. Сеть подтверждает работу. Платятся комиссии. Затем процесс повторяется снова и снова.
С этой точки зрения ИИ начинает выглядеть не как программное обеспечение, а скорее как уровень полезности, который поддерживает активность в сети.
Вот где мне становится интересно.
Конечно, не каждая сеть с впечатляющими цифрами создает реальный спрос. Стимулы могут раздувать активность, и искусственное использование ничего нового в крипте не представляет. Мы все видели проекты, где метрики выглядели сильными, пока награды не исчезли.
Так что, когда я наблюдаю за OpenGradient, я сосредоточен на одном простом сигнале:
Когда стимулы исчезают, остается ли использование?
Потому что устойчивый спрос обычно и отделяет захватывающую историю от долговечного актива.
$SYN
$SIREN
В последнее время я размышлял о том, как рынки чаще всего оценивают владение активом раньше, чем его полезность.
Каждый цикл, похоже, имеет своего любимца. В какой-то момент это было блок-пространство. Затем одержимость пришла с ликвидностью. За ней последовали данные. Теперь модели ИИ находятся в центре обсуждения, как будто владение самой моделью и есть источник всей ценности.
Я не уверен, что это вся история.
Что привлекло мое внимание при исследовании OpenGradient, так это не просто угловой аспект ИИ. Это был другой вопрос: что произойдет, если реальная экономическая ценность исходит от вывода, а не от модели?
Потому что модель, сидящая на сервере, сама по себе ничего не делает.
Момент создания ценности наступает, когда кто-то действительно запрашивает информацию. Агенту нужен ответ. Поставщики вычислений его генерируют. Сеть подтверждает работу. Платятся комиссии. Затем процесс повторяется снова и снова.
С этой точки зрения ИИ начинает выглядеть не как программное обеспечение, а скорее как уровень полезности, который поддерживает активность в сети.
Вот где мне становится интересно.
Конечно, не каждая сеть с впечатляющими цифрами создает реальный спрос. Стимулы могут раздувать активность, и искусственное использование ничего нового в крипте не представляет. Мы все видели проекты, где метрики выглядели сильными, пока награды не исчезли.
Так что, когда я наблюдаю за OpenGradient, я сосредоточен на одном простом сигнале:
Когда стимулы исчезают, остается ли использование?
Потому что устойчивый спрос обычно и отделяет захватывающую историю от долговечного актива.
$SYN
$SIREN