Heute schaue ich mir die Marktdaten der Modellbörse von OpenGradient an, und eine Zahl hat mich zum Stoppen gebracht: Mehr als 1800 Entwicklermodelle, aber innerhalb von 90 Tagen haben weniger als 200 überhaupt kostenpflichtige Aufrufe – die Verweildauer/Leerstandsquote im Long-Tail liegt bei fast 90 %.
Das wird als Beleg für „ökologische Blüte“ dargestellt. Aber das eigentliche Problem wird nicht diskutiert: Warum verdienen 90 % der Creator nach dem Hochladen keinen einzigen Cent?
Weil 90 % der Inferenzkosten in die zentralen Basismodelle fließen, wählen die Aufrufer nur die stabilsten Standardantworten und brauchen keine Vielfalt. Wie beim Wohnungsbesichtigen, wenn der Verkäufer sagt „alle Arten von Grundrissen sind vorhanden“, aber die, die sich gut verkaufen, sind immer nur die paar gängigen Standard-3-Zimmer-Wohnungen. Aufgaben, die von den großen Kopfmodellen problemlos „geschluckt“ werden können, brauchen überhaupt keine dezentralisierte Modellbörse.
Was Long-Tail-Creator wirklich schützt, sind nicht Subventionen, sondern die Heterogenität der Aufgaben. Es braucht spezialisierte Modelle mit domänenspezifischem Fine-Tuning und Einspeisung privater Daten – allgemeine Basismodelle können sie nicht ersetzen. Aber wenn eine Plattform erlaubt, dass „das stärkste Basismodell 90 % der Aufgaben erledigt“, wird der Aufrufer die Long-Tail-Listen ohnehin nicht durchstöbern.
Zum Glück geht OpenGradient in die richtige Richtung. Modelle können an exklusive Datensätze gebunden, kundenspezifisch bepreist und über kontextbezogene Zugriffssteuerung freigeschaltet werden – damit auch Nicht-Top-Modelle echte kostenpflichtige Nutzungsszenarien haben. Wenn man kontinuierlich daran arbeitet, „spezifische Anforderungen passenden spezifischen Modellen zuzuordnen“, wird die Leerstandsquote von einem Subventionsproblem zu einem gar nicht existierenden Problem.
Wenn ich mir künftig DeAI-Projekte anschaue, achte ich neben der Anzahl der Modelle vor allem auf den „Anteil der Long-Tail-Modell-Einnahmen“. Wenn der Anteil extrem niedrig ist, ist es nur ein On-Chain-Abbild der Web2-API; wenn der Anteil hoch ist, zeigt das, dass die Nachfrage selbst zwingend durch vielfältige Modelle erfüllt werden muss.$OPG @OpenGradient #OPG $BTC
Das wird als Beleg für „ökologische Blüte“ dargestellt. Aber das eigentliche Problem wird nicht diskutiert: Warum verdienen 90 % der Creator nach dem Hochladen keinen einzigen Cent?
Weil 90 % der Inferenzkosten in die zentralen Basismodelle fließen, wählen die Aufrufer nur die stabilsten Standardantworten und brauchen keine Vielfalt. Wie beim Wohnungsbesichtigen, wenn der Verkäufer sagt „alle Arten von Grundrissen sind vorhanden“, aber die, die sich gut verkaufen, sind immer nur die paar gängigen Standard-3-Zimmer-Wohnungen. Aufgaben, die von den großen Kopfmodellen problemlos „geschluckt“ werden können, brauchen überhaupt keine dezentralisierte Modellbörse.
Was Long-Tail-Creator wirklich schützt, sind nicht Subventionen, sondern die Heterogenität der Aufgaben. Es braucht spezialisierte Modelle mit domänenspezifischem Fine-Tuning und Einspeisung privater Daten – allgemeine Basismodelle können sie nicht ersetzen. Aber wenn eine Plattform erlaubt, dass „das stärkste Basismodell 90 % der Aufgaben erledigt“, wird der Aufrufer die Long-Tail-Listen ohnehin nicht durchstöbern.
Zum Glück geht OpenGradient in die richtige Richtung. Modelle können an exklusive Datensätze gebunden, kundenspezifisch bepreist und über kontextbezogene Zugriffssteuerung freigeschaltet werden – damit auch Nicht-Top-Modelle echte kostenpflichtige Nutzungsszenarien haben. Wenn man kontinuierlich daran arbeitet, „spezifische Anforderungen passenden spezifischen Modellen zuzuordnen“, wird die Leerstandsquote von einem Subventionsproblem zu einem gar nicht existierenden Problem.
Wenn ich mir künftig DeAI-Projekte anschaue, achte ich neben der Anzahl der Modelle vor allem auf den „Anteil der Long-Tail-Modell-Einnahmen“. Wenn der Anteil extrem niedrig ist, ist es nur ein On-Chain-Abbild der Web2-API; wenn der Anteil hoch ist, zeigt das, dass die Nachfrage selbst zwingend durch vielfältige Modelle erfüllt werden muss.$OPG @OpenGradient #OPG $BTC