我過去一直以爲：每當某個 AI 基礎設施代幣在發佈了更大模型之後出現“泵量”，就意味着這個項目真的向前邁出了一大步。看着這個領域一段時間之後，我開始不太確定了。更大的模型確實能吸引注意力，但它們並不會自動讓網絡變得更有價值。
我開始更關注一些表面上沒那麼令人興奮的東西：協作與協調。獨立的運營方真的能可靠地協同工作嗎？網絡能否驗證正在完成的工作？在最初的熱度散去之後，人們還會繼續使用它嗎？
這也是爲什麼 OpenGradient 引起了我的注意。我瞭解得越多，就越覺得真正的價值不只是“更好的 AI”。更重要的是：讓不同參與者更容易在不增加阻力的情況下協作。如果開發者能依賴可預測的執行，運營方能夠通過質押資本（bonded capital）承擔風險，而用戶則可以驗證結果而不只是盲目信任某個提供方，那麼這個網絡就會因一些能跨越新聞週期的理由而變得真正有用。
我仍然會在被故事帶着跑之前先看代幣經濟學（tokenomics）。如果一個項目的 FDV 很高、未來解鎖額度很多，我想弄清楚需求到底來自哪裏。如果沒有真實費用、沒有持續使用，新的供給最終可能會壓過最初的興奮。即使有指標，也可能具有誤導性——要麼是活動被人爲擡高，要麼是運營方的質量根本不夠。
如今我更關心的是諸如“質押參與度（bonded participation）”、經過驗證的工作負載（verified workloads），以及用戶是否會持續迴流。如果這些數據不斷變好，對我而言比另一個關於更大模型的頭條更有意義。我學到的是：通常講出更好故事的不是敘事本身，而是網絡的實際行爲。
@OpenGradient #OPG #opg $OPG
我開始更關注一些表面上沒那麼令人興奮的東西：協作與協調。獨立的運營方真的能可靠地協同工作嗎？網絡能否驗證正在完成的工作？在最初的熱度散去之後，人們還會繼續使用它嗎？
這也是爲什麼 OpenGradient 引起了我的注意。我瞭解得越多，就越覺得真正的價值不只是“更好的 AI”。更重要的是：讓不同參與者更容易在不增加阻力的情況下協作。如果開發者能依賴可預測的執行，運營方能夠通過質押資本（bonded capital）承擔風險，而用戶則可以驗證結果而不只是盲目信任某個提供方，那麼這個網絡就會因一些能跨越新聞週期的理由而變得真正有用。
我仍然會在被故事帶着跑之前先看代幣經濟學（tokenomics）。如果一個項目的 FDV 很高、未來解鎖額度很多，我想弄清楚需求到底來自哪裏。如果沒有真實費用、沒有持續使用，新的供給最終可能會壓過最初的興奮。即使有指標，也可能具有誤導性——要麼是活動被人爲擡高，要麼是運營方的質量根本不夠。
如今我更關心的是諸如“質押參與度（bonded participation）”、經過驗證的工作負載（verified workloads），以及用戶是否會持續迴流。如果這些數據不斷變好，對我而言比另一個關於更大模型的頭條更有意義。我學到的是：通常講出更好故事的不是敘事本身，而是網絡的實際行爲。
@OpenGradient #OPG #opg $OPG