這幾天翻了不少AI項目，越看越覺得，真正值得花時間研究的反而不是那些熱度最高的。
很多項目的宣傳都差不多，融資、合作、路線圖一個比一個亮眼，但真正讓我願意繼續跟蹤的，還是要看有沒有自己的邏輯。
#OPG 就是這樣一個項目。
它沒有一直強調模型有多強，而是在思考另一個問題：未來AI越來越普及以後，整個生態應該怎麼運轉？
以前AI更像一種工具，用戶負責提問，平臺負責回答。
但隨着AI開始參與寫代碼、分析數據、執行任務，它已經不僅僅是一個聊天工具，而是在逐漸變成新的生產力。
如果真走到那一步，算力從哪裏來？開發者爲什麼要參與？用戶創造的價值又該如何分配？
這些問題，比單純討論模型參數更值得關注。
我查了一些資料，也體驗了@OpenGradient Chat，目前產品已經可以使用，測試網和開發者生態也在持續推進。至少說明團隊是在做事，而不是停留在概念階段。
當然，現在就說它一定能跑出來並不現實。AI基礎設施賽道競爭不會小，最終還是要看生態能不能持續吸引開發者和真實用戶。
不過站在現在這個時間點，我更願意關注那些試圖解決底層問題的項目，而不是隻追熱點。
畢竟很多時候，真正決定行業高度的，不是跑得最快的應用，而是承載這些應用的基礎設施。
所以，$OPG 我會繼續保持關注，也想看看它接下來能不能把這套邏輯真正跑通。