最近我在一些與人工智能相關的名字上看到同樣的模式反覆出現：先是注意力急劇上升、流動性偏薄，隨後在第一波交易者被填單之後很快就迅速消退。這通常會讓我提出一個不同的問題：市場是在給“故事”定價，還是在試圖找出真正的活躍度所在？
這也是我覺得 OpenGradient 有意思的原因。圍繞開放智能（Open Intelligence）構建的網絡這一想法，聽起來不像純粹的敘事型交易，更像是試圖站在需求之下：推理、驗證和使用本身，可能纔是人們真正願意爲之付費的東西。換句話說，它不只是關於模型被談論，而是關於當模型被使用時，究竟是誰在捕獲這股流量。
這裏的矛盾很明顯：稀缺性 vs 可及性，以及實用性 vs 投機性。如果網絡獲得了真實的使用，那是一條路徑；如果它只是吸引了關注，那麼圖表大概率會先講述那種故事。
我仍然認爲，風險面比大多數人承認的更重要。市場適應得很快。競爭始終存在。操縱可能會扭曲早期信號。代幣經濟學即使在紙面上看起來優雅，也仍可能在實踐中失敗。可持續性始終是更難通過的考驗。OPG
所以我還在盯着基礎指標：用戶是否在回訪、需求是否真的在增長，以及行爲是否在以一種能夠持續的方式發生變化。就目前而言，我感興趣，但並不確信。接下來的幾步會說明很多。
#OPG @OpenGradient $OPG
這也是我覺得 OpenGradient 有意思的原因。圍繞開放智能（Open Intelligence）構建的網絡這一想法，聽起來不像純粹的敘事型交易，更像是試圖站在需求之下：推理、驗證和使用本身，可能纔是人們真正願意爲之付費的東西。換句話說，它不只是關於模型被談論，而是關於當模型被使用時，究竟是誰在捕獲這股流量。
這裏的矛盾很明顯：稀缺性 vs 可及性，以及實用性 vs 投機性。如果網絡獲得了真實的使用，那是一條路徑；如果它只是吸引了關注，那麼圖表大概率會先講述那種故事。
我仍然認爲，風險面比大多數人承認的更重要。市場適應得很快。競爭始終存在。操縱可能會扭曲早期信號。代幣經濟學即使在紙面上看起來優雅，也仍可能在實踐中失敗。可持續性始終是更難通過的考驗。OPG
所以我還在盯着基礎指標：用戶是否在回訪、需求是否真的在增長，以及行爲是否在以一種能夠持續的方式發生變化。就目前而言，我感興趣，但並不確信。接下來的幾步會說明很多。
#OPG @OpenGradient $OPG