我最近在研究OpenGradient的測試網數據，感覺有些不對勁。他們自豪地宣稱擁有200萬用戶和200萬次推斷，聽起來很厲害——但當你意識到僅僅創建一個錢包就能增加他們的“用戶”數量時，就會明白這並不是採納；這只是大規模的空投農業。我不是說數據是假的，但它確實存在誤導性。計算那些為了未來代幣空投而進行一次交易的sybil錢包，並不能算是產品市場契合的信號。這只是在尋求免費的錢。
讓我最困惑的是，這個項目談到企業應用場景——去中心化的AI推斷用於商業、安全的模型托管等等——卻無法列出一個付費客戶。沒有標誌，沒有案例研究，沒有收入。當你深入挖掘模型庫時，大多數是重新包裝的開源模型，你自己也能啟動。開源本身沒有問題，但將其打扮成專有基礎設施的同時又追逐空投指標，感覺空洞無物。
然後就有一個黑洞，原本應該有免費轉付費的轉換數據。那200萬個錢包中，有多少實際上在快照後使用過產品超過一次？流失率是多少？沉默。這才是真正的故事。測試網的炒作和追逐空投的指標就像是虛榮的展覽。當激勵消失，某個地方有人願意掏出信用卡時，現實世界的價值才會顯現。直到我看到一個明確的、具名的企業客戶為這項服務付費，我就會把那數百萬的“用戶”視為它們所是的：一場精心策劃的行銷幻影。@OpenGradient #OPG $OPG
$BICO
$ALICE
讓我最困惑的是，這個項目談到企業應用場景——去中心化的AI推斷用於商業、安全的模型托管等等——卻無法列出一個付費客戶。沒有標誌，沒有案例研究，沒有收入。當你深入挖掘模型庫時，大多數是重新包裝的開源模型，你自己也能啟動。開源本身沒有問題，但將其打扮成專有基礎設施的同時又追逐空投指標，感覺空洞無物。
然後就有一個黑洞，原本應該有免費轉付費的轉換數據。那200萬個錢包中，有多少實際上在快照後使用過產品超過一次？流失率是多少？沉默。這才是真正的故事。測試網的炒作和追逐空投的指標就像是虛榮的展覽。當激勵消失，某個地方有人願意掏出信用卡時，現實世界的價值才會顯現。直到我看到一個明確的、具名的企業客戶為這項服務付費，我就會把那數百萬的“用戶”視為它們所是的：一場精心策劃的行銷幻影。@OpenGradient #OPG $OPG
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