$OPG 當大多數人想到人工智能時，他們認爲最大的成本是模型本身。實際上，背後的計算能力，特別是GPU，使得人工智能在大規模應用時變得昂貴。

這就是@OpenGradient 試圖改變遊戲規則的地方。

OpenGradient不依賴於少數收取高額費用的集中雲服務提供商，而是將人工智能計算分散到一個貢獻者的分佈式網絡中。簡單來說，許多獨立的機器協同工作來處理人工智能任務。$ALLO

這種方法有可能降低成本，因爲：

它避免了昂貴的集中雲定價

它利用全球未使用或閒置的計算能力

它在節點之間創造了競爭，這有助於降低價格 $EDEN

因此，與其爲某個“全能”人工智能訪問支付單一公司的費用，不如將計算轉變爲一個共享市場。

在我看來，這是加密貨幣領域中人工智能基礎設施最實用的方向之一。如果它真的能夠擴展，它可能會使人工智能的訪問不再依賴於大公司的預算，而更容易被小型開發者和零售用戶所接受。但真正的考驗將是網絡在保持低成本的同時，能否在現實需求中保持可靠和快速，而不僅僅是在理論上。#OPG