@OpenGradient
我在研究 OpenGradient 的過程中，改變我關注重點的一件事是：我在意的指標。
一開始，我以為網路上的 AI 模型數量才是重點。資料庫越大，生態系就越強……或至少我當時是這麼以為的。
但我越深入了解，就越明白：已儲存的模型和可使用的模型，是完全不同的兩回事。
一個模型可能存在於 OpenGradient 上，但仍然很難被使用。也許文件不完整。也許格式不相容。也許根本沒有節點在託管，或是沒有人驗證它在真實的推論請求中確實能運作。
在這種情況下，它技術上算是網路的一部分，但對建置者其實沒有什麼幫助。
這也是為什麼我開始用更不同的角度來看待 OPG Token。我不認為它的價值只跟支付推論費用有關。更有意思的是，它是否能鼓勵推論發生之前的工作——例如測試模型、驗證 manifest、可靠託管，以及確保開發者在使用模型時不必懷疑它到底能不能真正跑起來。
我越想越覺得，正是這些不起眼、瑣碎但關鍵的任務，才會把一堆上傳資料，真正轉化成一個生態系。
當然，不是每個模型都值得同等程度的關注。有些可能已經過時，或是資源消耗太高，不值得繼續在線上保留。所以目標也許並不是要啟用所有東西。
也許是要確保那些真正重要的模型，在有人需要時永遠都能用。
如果 OpenGradient 找到了這個平衡，我想人們或許終究會停止追問：網路儲存了多少模型，並改問一個更好的問題：
今天，開發者實際上能用上多少這些模型？@OpenGradient #opg $OPG
我在研究 OpenGradient 的過程中，改變我關注重點的一件事是：我在意的指標。
一開始，我以為網路上的 AI 模型數量才是重點。資料庫越大，生態系就越強……或至少我當時是這麼以為的。
但我越深入了解，就越明白：已儲存的模型和可使用的模型，是完全不同的兩回事。
一個模型可能存在於 OpenGradient 上，但仍然很難被使用。也許文件不完整。也許格式不相容。也許根本沒有節點在託管，或是沒有人驗證它在真實的推論請求中確實能運作。
在這種情況下，它技術上算是網路的一部分，但對建置者其實沒有什麼幫助。
這也是為什麼我開始用更不同的角度來看待 OPG Token。我不認為它的價值只跟支付推論費用有關。更有意思的是，它是否能鼓勵推論發生之前的工作——例如測試模型、驗證 manifest、可靠託管，以及確保開發者在使用模型時不必懷疑它到底能不能真正跑起來。
我越想越覺得，正是這些不起眼、瑣碎但關鍵的任務，才會把一堆上傳資料，真正轉化成一個生態系。
當然，不是每個模型都值得同等程度的關注。有些可能已經過時，或是資源消耗太高，不值得繼續在線上保留。所以目標也許並不是要啟用所有東西。
也許是要確保那些真正重要的模型，在有人需要時永遠都能用。
如果 OpenGradient 找到了這個平衡，我想人們或許終究會停止追問：網路儲存了多少模型，並改問一個更好的問題：
今天，開發者實際上能用上多少這些模型？@OpenGradient #opg $OPG