شيء واحد أتابعه مع OpenGradient هو ليس عدد المهام الذكية التي يمكن التحقق منها، ولكن كيف يغير التحقق تخصيص رأس المال داخل الشبكة.

عندما يكون الرهان مرتبطًا بالتحقق من الإثبات، يُطلب من رأس المال فعليًا أن يضمن موثوقية تنفيذ الذكاء الاصطناعي. هذا يخلق ديناميكية مختلفة عن العديد من شبكات الرموز حيث يوجد الرهان بشكل أساسي من أجل الانبعاثات.

بالنسبة للمستخدمين، تصبح الإشارة أقوى. نتيجة موثوقة مدعومة من قبل مُحققين معرضين اقتصاديًا تحمل مستوى مختلف من المصداقية مقارنةً بنتيجة مؤمنة فقط من خلال السمعة.

"المخاطر تصبح أكثر مصداقية عندما يُدفع لشخص ما لتحملها."

من منظور المستثمر، قد تكون المقياس المثيرة للاهتمام هي في النهاية مقدار الرهان الذي يؤمن كل وحدة من نشاط الذكاء الاصطناعي الذي تم التحقق منه. تلك النسبة تقول شيئًا عن مدى ارتفاع تكلفة الثقة مقارنةً بالاستخدام الفعلي.

التحدي هو أن هذه العلاقة يمكن أن تتشوه في البداية. يمكن أن ينمو رأس المال المراهن بشكل أسرع من الطلب على الاستدلال الموثق، مما يخلق مظهرًا من الأمان القوي قبل أن تثبت الشبكة أهميتها الاقتصادية.

أشتبه أن السوق يقضي الكثير من الوقت في قياس مشاركة الرهان وليس بما يكفي من الوقت في قياس ما إذا كان ذلك الرهان يدعم الطلب الحقيقي على التحقق. بالنسبة لـ OpenGradient، قد تكون العلاقة بين هذين المتغيرين أكثر أهمية من أي منهما بشكل مستقل.
#OpenGradient #OPG
@OpenGradient $HEI
$BEAT

$OPG