我在@OpenGradient $OPG 上完成了CreatorPad任務，反覆思考一件事：目前實際爲推理付費的用戶和需求故事所指向的用戶之間的差距。#OPG 在Upbit上列出了6月15日的BTC和USDT交易對，僅限於Base網絡，開放時限單僅爲2小時，這個細節告訴我的信息比白皮書多。
但讓我真正記住的是：OpenGradient上的每個經過驗證的AI調用都是用OPG支付的，結算髮生在Base網絡上。沒問題。但是，該網絡已經處理了超過200萬次可驗證的推理，支持超過500,000個zkML證明。這些是真實的數據……除了幾乎沒有這些交易量來自dApp用戶。大部分是開發者測試的基礎設施級流量、節點操作員驗證、內部工作流程。代幣的需求故事假設開發者構建→用戶來到→推理費用流入。但這個序列目前仍主要停留在第一步。
我通過Python SDK進行了一個基本的推理調用。它成功了。順暢，老實說。但是爲這個調用支付OPG感覺幾乎是附帶的，摩擦存在於驗證層，而不是支付步驟。這就是設計安靜雄心勃勃的地方，也是它可能悄然停滯的地方。
所以我一直在思考的問題是：推理需求何時不再是開發測試，而是真正能夠持續推動費用交易量的東西……
但讓我真正記住的是：OpenGradient上的每個經過驗證的AI調用都是用OPG支付的，結算髮生在Base網絡上。沒問題。但是，該網絡已經處理了超過200萬次可驗證的推理，支持超過500,000個zkML證明。這些是真實的數據……除了幾乎沒有這些交易量來自dApp用戶。大部分是開發者測試的基礎設施級流量、節點操作員驗證、內部工作流程。代幣的需求故事假設開發者構建→用戶來到→推理費用流入。但這個序列目前仍主要停留在第一步。
我通過Python SDK進行了一個基本的推理調用。它成功了。順暢，老實說。但是爲這個調用支付OPG感覺幾乎是附帶的，摩擦存在於驗證層，而不是支付步驟。這就是設計安靜雄心勃勃的地方，也是它可能悄然停滯的地方。
所以我一直在思考的問題是：推理需求何時不再是開發測試，而是真正能夠持續推動費用交易量的東西……