最近我花了比預期更多的時間閱讀DePIN項目。並不是因爲這個類別感覺新鮮，而是因爲我不斷注意到它們的展示方式。幾乎每個項目都把自己定位爲現有事物的更便宜或更分散的版本。存儲成本低於集中式提供商。帶寬來源於未充分利用的硬件。其實這些項目的推銷基本上都是同樣的資源，以不同的方式訪問。

當我看到用智能作爲資源的嘗試時，這幅圖景開始讓我覺得不完整。

@OpenGradient 特別引起了我的注意。並不是因爲它能很好的融入DePIN的比較，而是因爲它不斷提出一個我在任何地方都沒有看到清晰回答的問題。
• 智能實際上是否與帶寬或計算是同一種資源？
• 還是驗證AI輸出的風險與驗證文件傳輸的風險不同？
我不確定一個所需的基礎設施是否能直接轉化爲另一個。

我記得大多數在這個領域構建的人曾把AI視爲現有加密基礎設施之上的一層。是一種特性，而不是基礎。最近我在想，這種看法可能是反過來的。也許智能的基礎設施需要從一開始就圍繞不同的假設設計，而不是從爲存儲或移動數據而構建的架構中繼承。🤔

我覺得有趣的是，OpenGradient似乎是一個更廣泛的問題的一部分，而這個行業尚未完全解決。去中心化的AI基礎設施是一個新類別，還是隻是舊類別的重新包裝？我並不完全確定，我認爲從目前的情況來看，答案並不明顯。

也許我對這種區分看得太重了。公用事業在一天結束時仍然是基礎設施。

但我一直在想，我們對這裏構建的東西的分類方式是否最終會比大多數人目前所預期的更重要。
#OPG $OPG