كنت أعتقد أن بنية الذكاء الاصطناعي التحتية ستفوز ببناء أكبر شبكة.
لكنني أعتقد الآن أن أكبر شبكة لا تعني شيئًا إذا لم تكن القيمة قادرة على المرور عبرها.
حدث هذا التحول بعد أن قضيت بعض الوقت في النظر إلى @OpenGradient . من السهل الإشارة إلى إشارات مشجعة: الحوسبة اللامركزية التي تدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، والمطورون الذين يقومون بنشر النماذج، والتطبيقات التي تطلب الاستدلال، والتحقق الذي يخلق الثقة، وآليات الدفع التي تربط المشاركين عبر الشبكة. هذه كلها علامات على تشكّل نظام بيئي.
لكنها مجرد علامات.
لقد أظهرتنا التجربة أن البنية التحتية يمكن أن تنمو بسرعة أكبر بكثير من الطلب الفعلي. المزيد من النماذج لا يضمن المزيد من المستخدمين. المزيد من طلبات الاستدلال لا يعني بالضرورة المزيد من القيمة الاقتصادية. وحتى التحقق لا يكون مفيدًا إلا عندما يعتمد الناس على المخرجات الموثوقة لاتخاذ قرارات حقيقية.
ما لفت انتباهي هو سلسلة الاعتماد الكامنة وراء الشبكة.
الحوسبة تمكّن النماذج. النماذج تدعم التطبيقات. التطبيقات تحل المشكلات. المستخدمون يُنشئون المعاملات. المعاملات تُكافئ المشاركين. المكافآت تجذب المزيد من الحوسبة.
لا تتقوّى المنظومة بأقواها. بل تُقيَّد الأضعف.
بالنسبة لي، أصعب سؤال ليس ما إذا كان @OpenGradient قادرًا على توسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بل ما إذا أصبحت التطبيقات كافية لتصبح لا غنى عنها للحفاظ على تشغيل هذه الحلقة بأكملها.
لذلك لم أعد أقيّم @OpenGradient كمشروع بنية تحتية. بل أقيّمه كنظام اقتصادي يجب أن ينجح فيه الطلب في المرور عبر كل طبقة قبل أن تصبح الشبكة ذات قيمة حقيقية.
أي طبقة برأيك هي الأكثر احتمالًا لتحدّ هذا “الدوّامة” على المدى الطويل؟
#opg $OPG @OpenGradient
لكنني أعتقد الآن أن أكبر شبكة لا تعني شيئًا إذا لم تكن القيمة قادرة على المرور عبرها.
حدث هذا التحول بعد أن قضيت بعض الوقت في النظر إلى @OpenGradient . من السهل الإشارة إلى إشارات مشجعة: الحوسبة اللامركزية التي تدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، والمطورون الذين يقومون بنشر النماذج، والتطبيقات التي تطلب الاستدلال، والتحقق الذي يخلق الثقة، وآليات الدفع التي تربط المشاركين عبر الشبكة. هذه كلها علامات على تشكّل نظام بيئي.
لكنها مجرد علامات.
لقد أظهرتنا التجربة أن البنية التحتية يمكن أن تنمو بسرعة أكبر بكثير من الطلب الفعلي. المزيد من النماذج لا يضمن المزيد من المستخدمين. المزيد من طلبات الاستدلال لا يعني بالضرورة المزيد من القيمة الاقتصادية. وحتى التحقق لا يكون مفيدًا إلا عندما يعتمد الناس على المخرجات الموثوقة لاتخاذ قرارات حقيقية.
ما لفت انتباهي هو سلسلة الاعتماد الكامنة وراء الشبكة.
الحوسبة تمكّن النماذج. النماذج تدعم التطبيقات. التطبيقات تحل المشكلات. المستخدمون يُنشئون المعاملات. المعاملات تُكافئ المشاركين. المكافآت تجذب المزيد من الحوسبة.
لا تتقوّى المنظومة بأقواها. بل تُقيَّد الأضعف.
بالنسبة لي، أصعب سؤال ليس ما إذا كان @OpenGradient قادرًا على توسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بل ما إذا أصبحت التطبيقات كافية لتصبح لا غنى عنها للحفاظ على تشغيل هذه الحلقة بأكملها.
لذلك لم أعد أقيّم @OpenGradient كمشروع بنية تحتية. بل أقيّمه كنظام اقتصادي يجب أن ينجح فيه الطلب في المرور عبر كل طبقة قبل أن تصبح الشبكة ذات قيمة حقيقية.
أي طبقة برأيك هي الأكثر احتمالًا لتحدّ هذا “الدوّامة” على المدى الطويل؟
#opg $OPG @OpenGradient