我在AI領域看到的一個假設是模型就是產品。
新模型的發佈頭條不斷。
基準測試吸引了關注。
性能圖表驅動估值。
整個行業似乎圍繞着衡量智能而組織。
但單靠智能並不能創造身份。
身份來自於連續性。
人際關係之所以有價值，不是因爲對方每個月變得更聰明。
而是因爲共享的背景隨着時間的推移而積累。
記憶積累。
偏好積累。
信任積累。
AI可能正朝着類似的現實發展。
未來，用戶可能會在一生中與數十種不同的模型互動。
有些在推理上更優秀。
有些在編碼上更好。
有些在創造力上更強。
模型會變化。
用戶卻不會。
這就是爲什麼我越來越對可移植智能的概念感興趣。
如果最有價值的AI資產不是模型本身，而是伴隨用戶跨模型的背景呢？
如果身份變得比智能更重要呢？
這就是@OpenGradient 對我來說突出的一點。
這個項目不僅在探索AI交互，還在探索持久記憶、隱私和用戶擁有的智能等概念，這可能使背景始終與用戶保持聯繫，而不是與底層模型。
這改變了我對AI基礎設施的看法。
模型正在迅速改進，並變得越來越可替代。
用戶背景變得越來越有價值，也越來越難以複製。
市場花了很多時間爲智能定價。
我不確定它是否已經完全爲數字身份定價。
如果AI成爲人類決策的長期層，那麼身份可能最終證明比任何單一模型更耐用。
#opg $OPG
新模型的發佈頭條不斷。
基準測試吸引了關注。
性能圖表驅動估值。
整個行業似乎圍繞着衡量智能而組織。
但單靠智能並不能創造身份。
身份來自於連續性。
人際關係之所以有價值，不是因爲對方每個月變得更聰明。
而是因爲共享的背景隨着時間的推移而積累。
記憶積累。
偏好積累。
信任積累。
AI可能正朝着類似的現實發展。
未來，用戶可能會在一生中與數十種不同的模型互動。
有些在推理上更優秀。
有些在編碼上更好。
有些在創造力上更強。
模型會變化。
用戶卻不會。
這就是爲什麼我越來越對可移植智能的概念感興趣。
如果最有價值的AI資產不是模型本身，而是伴隨用戶跨模型的背景呢？
如果身份變得比智能更重要呢？
這就是@OpenGradient 對我來說突出的一點。
這個項目不僅在探索AI交互，還在探索持久記憶、隱私和用戶擁有的智能等概念，這可能使背景始終與用戶保持聯繫，而不是與底層模型。
這改變了我對AI基礎設施的看法。
模型正在迅速改進，並變得越來越可替代。
用戶背景變得越來越有價值，也越來越難以複製。
市場花了很多時間爲智能定價。
我不確定它是否已經完全爲數字身份定價。
如果AI成爲人類決策的長期層，那麼身份可能最終證明比任何單一模型更耐用。
#opg $OPG