#opg $OPG
Was ich mir immer wieder denke, ist, wie oft Krypto die Anwendungen belohnt, die die Leute sehen können, während die Infrastruktur darunter ignoriert wird, bis es unmöglich wird, ohne sie zu leben.
Das ist ein Grund, warum OpenGradient meine Aufmerksamkeit behalten hat.
Das Gespräch über KI dreht sich normalerweise darum, dass Modelle smarter werden, aber ich denke, die interessantere Frage ist, was passiert, nachdem das Modell gebaut ist. Wer betreibt es? Wer überprüft die Ausgaben? Und wie viel Vertrauen setzen die Nutzer in eine Infrastruktur, die sie niemals sehen?
Aus einer fundamentalen Perspektive versucht OpenGradient, eine Schicht anzusprechen, die zunehmend wichtig werden könnte, wenn die Nutzung von KI weiter zunimmt. Entwickler benötigen zuverlässige Umgebungen, um Modelle bereitzustellen. Compute-Anbieter brauchen Anreize. Nutzer und Organisationen möchten möglicherweise schließlich verifiable Inferenz, anstatt blind einer einzigen Plattform zu vertrauen.
Es erinnert mich an Straßen. Die Leute reden über die Autos, aber ohne zuverlässige Straßen wird der Transport selbst ineffizient.
Natürlich sind gute Ideen allein nie genug. Netzwerkeffekte zu schaffen ist schwierig und Entwickler sowie echte Nachfrage anzuziehen ist viel schwerer, als einen Token zu launchen. Die Krypto-Geschichte ist voll von Projekten mit starken Erzählungen, aber schwacher Akzeptanz.
Deshalb interessiere ich mich weniger für kurzfristige Aufregung und mehr dafür, ob der Nutzen über die Zeit hinweg anwachsen kann.
Glaubst du, dass verifiable und dezentrale KI-Infrastruktur eine Notwendigkeit werden wird oder wird die Bequemlichkeit zentralisierte Lösungen im Vorteil halten?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
Was ich mir immer wieder denke, ist, wie oft Krypto die Anwendungen belohnt, die die Leute sehen können, während die Infrastruktur darunter ignoriert wird, bis es unmöglich wird, ohne sie zu leben.
Das ist ein Grund, warum OpenGradient meine Aufmerksamkeit behalten hat.
Das Gespräch über KI dreht sich normalerweise darum, dass Modelle smarter werden, aber ich denke, die interessantere Frage ist, was passiert, nachdem das Modell gebaut ist. Wer betreibt es? Wer überprüft die Ausgaben? Und wie viel Vertrauen setzen die Nutzer in eine Infrastruktur, die sie niemals sehen?
Aus einer fundamentalen Perspektive versucht OpenGradient, eine Schicht anzusprechen, die zunehmend wichtig werden könnte, wenn die Nutzung von KI weiter zunimmt. Entwickler benötigen zuverlässige Umgebungen, um Modelle bereitzustellen. Compute-Anbieter brauchen Anreize. Nutzer und Organisationen möchten möglicherweise schließlich verifiable Inferenz, anstatt blind einer einzigen Plattform zu vertrauen.
Es erinnert mich an Straßen. Die Leute reden über die Autos, aber ohne zuverlässige Straßen wird der Transport selbst ineffizient.
Natürlich sind gute Ideen allein nie genug. Netzwerkeffekte zu schaffen ist schwierig und Entwickler sowie echte Nachfrage anzuziehen ist viel schwerer, als einen Token zu launchen. Die Krypto-Geschichte ist voll von Projekten mit starken Erzählungen, aber schwacher Akzeptanz.
Deshalb interessiere ich mich weniger für kurzfristige Aufregung und mehr dafür, ob der Nutzen über die Zeit hinweg anwachsen kann.
Glaubst du, dass verifiable und dezentrale KI-Infrastruktur eine Notwendigkeit werden wird oder wird die Bequemlichkeit zentralisierte Lösungen im Vorteil halten?
@OpenGradient $OPG #opengradiant