#opg $OPG
Gestern, als ich kurze Videos gescrollt habe, habe ich ein Phänomen entdeckt. Früher haben alle nach Filmen gesucht: App öffnen, direkt suchen. Heute machen viele Plattformen daraus eine „riesige Content-Datenbank“. Filme sind zehnmal mehr. Aber ich brauche am Ende sogar mehr Zeit. Denn das eigentliche Problem ist nie, dass es zu wenig Content gibt. Sondern dass die Auswahl zu groß ist.
Der Markt schaut darauf, wie viele Modelle @OpenGradient gehostet hat. Aber ich glaube, da könnte man sich vertun. Viele meinen: Je mehr Modelle, desto wertvoller ist das Ökosystem. Ich bin da nicht sicher. Die Anzahl der Modelle könnte sich geradezu als die größte Herausforderung der Zukunft herausstellen.
Warum so? Die Logik von OpenGradient ist derzeit recht simpel: Entwickler laden Modelle hoch. Nutzer rufen die Modelle auf. Durch die Aufrufe entsteht Einnahmen. Das wirkt wie ein dezentralisierter App-Store für KI. Doch das Problem ist: Wenn es immer mehr Modelle gibt—werden Nutzer dann wirklich leichter das finden, was sie suchen?
Eher nicht. In der Geschichte des Internets gab es ähnliche Fälle. Bei Videoplattformen wurde der Content immer mehr. Am Ende war nicht der Content selbst am wertvollsten, sondern das Empfehlungssystem. Im E-Commerce wurde das Angebot an Produkten immer größer. Am Ende war nicht das Produkt selbst am wertvollsten, sondern die Suche und die Sortierung. Der Modellmarkt funktioniert ähnlich: Bei 100 Modellen ist die Auswahl ein Vorteil. Bei 10.000 Modellen kann die Auswahl zur Belastung werden.
Damit entsteht ein Widerspruch: OpenGradient möchte mehr Entwickler dazu bringen, Modelle hochzuladen. Aber je reichhaltiger das Angebot ist, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelnes Modell überhaupt Sichtbarkeit und Aufrufe bekommt. Die Einnahmen der Entwickler werden immer weiter verwässert, während die Entscheidungskosten für Nutzer weiter steigen. Wenn sich in Zukunft 90 % der Aufrufzahlen am Ende auf wenige Top-Modelle konzentrieren, dann—welche Bedeutung haben die vielen übrigen Modelle? Noch wichtiger: Wenn der eigentliche Wert nicht durch das Modell selbst geschaffen wird, sondern durch die Mechanik, wie Modelle entdeckt werden, dann könnte die entscheidende Burgmauer der Zukunft gar nicht die Anzahl der Modelle sein. Sondern: wer die Rechte zur Verteilung des Datenverkehrs (Traffic) kontrolliert.
Wenn ich mir das anschaue, wirkt es für mich so: Der größte Wettbewerber von Model Hub ist vielleicht nicht ein anderes KI-Netzwerk, sondern ein Empfehlungssystem. Denn ob Entwickler Einnahmen erzielen, hängt nicht unbedingt von der Modellleistung ab, sondern davon, ob sie überhaupt gesehen werden.
Also stellt sich die Frage: In einem zukünftigen KI-Ökosystem—was ist letztlich das wertvollste Asset: das Modell selbst oder der Traffic-Einstiegspunkt, der über das Schicksal der Modelle entscheidet?
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Gestern, als ich kurze Videos gescrollt habe, habe ich ein Phänomen entdeckt. Früher haben alle nach Filmen gesucht: App öffnen, direkt suchen. Heute machen viele Plattformen daraus eine „riesige Content-Datenbank“. Filme sind zehnmal mehr. Aber ich brauche am Ende sogar mehr Zeit. Denn das eigentliche Problem ist nie, dass es zu wenig Content gibt. Sondern dass die Auswahl zu groß ist.
Der Markt schaut darauf, wie viele Modelle @OpenGradient gehostet hat. Aber ich glaube, da könnte man sich vertun. Viele meinen: Je mehr Modelle, desto wertvoller ist das Ökosystem. Ich bin da nicht sicher. Die Anzahl der Modelle könnte sich geradezu als die größte Herausforderung der Zukunft herausstellen.
Warum so? Die Logik von OpenGradient ist derzeit recht simpel: Entwickler laden Modelle hoch. Nutzer rufen die Modelle auf. Durch die Aufrufe entsteht Einnahmen. Das wirkt wie ein dezentralisierter App-Store für KI. Doch das Problem ist: Wenn es immer mehr Modelle gibt—werden Nutzer dann wirklich leichter das finden, was sie suchen?
Eher nicht. In der Geschichte des Internets gab es ähnliche Fälle. Bei Videoplattformen wurde der Content immer mehr. Am Ende war nicht der Content selbst am wertvollsten, sondern das Empfehlungssystem. Im E-Commerce wurde das Angebot an Produkten immer größer. Am Ende war nicht das Produkt selbst am wertvollsten, sondern die Suche und die Sortierung. Der Modellmarkt funktioniert ähnlich: Bei 100 Modellen ist die Auswahl ein Vorteil. Bei 10.000 Modellen kann die Auswahl zur Belastung werden.
Damit entsteht ein Widerspruch: OpenGradient möchte mehr Entwickler dazu bringen, Modelle hochzuladen. Aber je reichhaltiger das Angebot ist, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelnes Modell überhaupt Sichtbarkeit und Aufrufe bekommt. Die Einnahmen der Entwickler werden immer weiter verwässert, während die Entscheidungskosten für Nutzer weiter steigen. Wenn sich in Zukunft 90 % der Aufrufzahlen am Ende auf wenige Top-Modelle konzentrieren, dann—welche Bedeutung haben die vielen übrigen Modelle? Noch wichtiger: Wenn der eigentliche Wert nicht durch das Modell selbst geschaffen wird, sondern durch die Mechanik, wie Modelle entdeckt werden, dann könnte die entscheidende Burgmauer der Zukunft gar nicht die Anzahl der Modelle sein. Sondern: wer die Rechte zur Verteilung des Datenverkehrs (Traffic) kontrolliert.
Wenn ich mir das anschaue, wirkt es für mich so: Der größte Wettbewerber von Model Hub ist vielleicht nicht ein anderes KI-Netzwerk, sondern ein Empfehlungssystem. Denn ob Entwickler Einnahmen erzielen, hängt nicht unbedingt von der Modellleistung ab, sondern davon, ob sie überhaupt gesehen werden.
Also stellt sich die Frage: In einem zukünftigen KI-Ökosystem—was ist letztlich das wertvollste Asset: das Modell selbst oder der Traffic-Einstiegspunkt, der über das Schicksal der Modelle entscheidet?
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