$OPG

我曾經以為 AI 擴展主要是關於更好的模型和更快的計算，但現在我覺得更安靜的問題是結算。就是，工作完成後會發生什麼？誰負責在鏈上寫那個證明，這對系統施加了多大的壓力？

在這裡，SETTLE_INDIVIDUAL 與 SETTLE_BATCH 的區別比最初看起來的更嚴重。

SETTLE_INDIVIDUAL 給每一個動作都提供了自己的乾淨記錄。這感覺更安全，更直接，更負責任。但說實話，這種純潔性可能很快就會變得昂貴。如果每一個小的推斷或代理行動都需要自己的結算，那麼燃氣費用會開始從內部吞噬整個設計。

SETTLE_BATCH 感覺更實際。不是更弱，只是更現實。許多行動可以被分組、壓縮，並一起結算。對於 OpenGradient 來說，這意味著網絡可以承載更多的活動，而不需要每一個小事件都像重大交易一樣運作。

這也是 OPG 代幣對我來說變得有趣的地方。如果 OPG 代幣與結算和網絡使用相關，那麼效率就變得非常重要。問題不僅是消耗了多少 OPG 代幣，而是每單位成本能支持多少有用的 AI 活動。

我不認為其中一種模式能完全勝出。有些行動因為風險高而應該個別結算。其他行動則應該進行批量處理，因為讓每件事情都變得昂貴不是去中心化，而只是好設計的華麗包裝。

@OpenGradient 需要這兩種模式像過濾器一樣運作。重要的行動獲得精確性。常規行動獲得規模。

或許這才是真正的要點。好的基礎設施不是喧鬧的。它靜靜地決定什麼必須被記錄，什麼可以被分組，以及當活動增長時 OPG 代幣經濟如何保持可用。

#OPG

哪種 OpenGradient 結算模式對於擴展 AI 活動同時控制 OPG 燃氣成本來說更實際?