我經歷了足夠多的加密週期，現在能夠識別出失望之前的那種感覺。
當我看到新的基礎設施敘事時，我不再容易興奮。
大多數都是相同想法的變種，只是重新排列了一下。
DeFi、NFT、人工智能、真實世界資產——每一波感覺都不同，直到你看得夠多。
最近我遇到了一個叫做OpenGradient的東西。
它試圖去中心化人工智能的推理和驗證。
從紙面上看，這聽起來很有意義。
但在實踐中，我已經學會對那些聽起來有意義的東西保持謹慎。
這個想法很簡單：在一個網絡中分配人工智能工作負載，而不是集中服務器。
但是在描述上簡單並不意味着執行上簡單。
協調、信任、延遲和硬件限制使得這個系統設計起來很困難。
我很好奇，但並不信服。
大多數加密想法失敗並不是因爲它們是錯誤的，而是因爲現實的重量超過了理論。
我仍然在觀察這個想法最終會到哪裏。
有時候我在想，整個領域是否只是以不同的外衣學習同樣的教訓。
每個週期帶來新的術語、新的資金和新的承諾，但根本的限制往往沒有像敘事所暗示的那樣改變。
也許值得關注的部分不是故事本身，而是那些在其下方不斷抵抗的東西。
對我來說，OpenGradient就處於這個地方，介於一個有用的實驗和另一個等待現實的想法之間。
我還不太確定。
@OpenGradient
#opg $OPG
當我看到新的基礎設施敘事時，我不再容易興奮。
大多數都是相同想法的變種，只是重新排列了一下。
DeFi、NFT、人工智能、真實世界資產——每一波感覺都不同，直到你看得夠多。
最近我遇到了一個叫做OpenGradient的東西。
它試圖去中心化人工智能的推理和驗證。
從紙面上看，這聽起來很有意義。
但在實踐中，我已經學會對那些聽起來有意義的東西保持謹慎。
這個想法很簡單：在一個網絡中分配人工智能工作負載，而不是集中服務器。
但是在描述上簡單並不意味着執行上簡單。
協調、信任、延遲和硬件限制使得這個系統設計起來很困難。
我很好奇，但並不信服。
大多數加密想法失敗並不是因爲它們是錯誤的，而是因爲現實的重量超過了理論。
我仍然在觀察這個想法最終會到哪裏。
有時候我在想，整個領域是否只是以不同的外衣學習同樣的教訓。
每個週期帶來新的術語、新的資金和新的承諾，但根本的限制往往沒有像敘事所暗示的那樣改變。
也許值得關注的部分不是故事本身，而是那些在其下方不斷抵抗的東西。
對我來說，OpenGradient就處於這個地方，介於一個有用的實驗和另一個等待現實的想法之間。
我還不太確定。
@OpenGradient
#opg $OPG