Hoy estuve revisando los datos del mercado de modelos de OpenGradient, y un número me detuvo: más de 1800 modelos de desarrolladores, y en 90 días, menos de 200 tuvieron llamadas pagadas—una tasa de vacantes de cola larga de casi 90%.
Esto se considera como evidencia de "prosperidad ecológica". Pero nadie discute el problema fundamental: ¿por qué el 90% de los creadores no ganan ni un centavo después de subir sus modelos?
Porque el 90% de las tarifas de inferencia fluye hacia las principales bases, los que llaman solo eligen las respuestas estándar más estables, no necesitan diversidad. Es como cuando un vendedor de propiedades dice "tenemos todo tipo de diseños", pero los que realmente se mueven son siempre esos pocos modelos estándar de tres habitaciones. Las tareas que pueden ser absorbidas por modelos líderes, en realidad no necesitan un mercado de modelos descentralizado.
Lo que realmente puede proteger a los creadores de cola larga no son los subsidios, sino la heterogeneidad de tareas. Se necesitan modelos especializados que requieran ajustes en el campo y la inyección de datos privados, que los modelos grandes y generales no pueden reemplazar. Pero en una plataforma que permite "la base más fuerte complete el 90% de las tareas", los que llaman no van a explorar la lista de cola larga.
Afortunadamente, OpenGradient está avanzando en la dirección correcta. Los modelos pueden vincularse a conjuntos de datos exclusivos, precios personalizados y control de acceso contextual—permitiendo que los modelos no líderes también tengan escenarios de pago. Si continúan hacia la "coincidencia de necesidades específicas con modelos específicos", la tasa de vacantes pasará de ser un problema de subsidios a no ser un problema en absoluto.
De ahora en adelante, al evaluar proyectos de DeAI, además de la cantidad de modelos, miraré más la "proporción de ingresos de modelos de cola larga". Si la proporción es extremadamente baja, es solo una versión en cadena de la API de Web2; si la proporción es alta, significa que la demanda en sí debe ser satisfecha por modelos diversificados. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC
Esto se considera como evidencia de "prosperidad ecológica". Pero nadie discute el problema fundamental: ¿por qué el 90% de los creadores no ganan ni un centavo después de subir sus modelos?
Porque el 90% de las tarifas de inferencia fluye hacia las principales bases, los que llaman solo eligen las respuestas estándar más estables, no necesitan diversidad. Es como cuando un vendedor de propiedades dice "tenemos todo tipo de diseños", pero los que realmente se mueven son siempre esos pocos modelos estándar de tres habitaciones. Las tareas que pueden ser absorbidas por modelos líderes, en realidad no necesitan un mercado de modelos descentralizado.
Lo que realmente puede proteger a los creadores de cola larga no son los subsidios, sino la heterogeneidad de tareas. Se necesitan modelos especializados que requieran ajustes en el campo y la inyección de datos privados, que los modelos grandes y generales no pueden reemplazar. Pero en una plataforma que permite "la base más fuerte complete el 90% de las tareas", los que llaman no van a explorar la lista de cola larga.
Afortunadamente, OpenGradient está avanzando en la dirección correcta. Los modelos pueden vincularse a conjuntos de datos exclusivos, precios personalizados y control de acceso contextual—permitiendo que los modelos no líderes también tengan escenarios de pago. Si continúan hacia la "coincidencia de necesidades específicas con modelos específicos", la tasa de vacantes pasará de ser un problema de subsidios a no ser un problema en absoluto.
De ahora en adelante, al evaluar proyectos de DeAI, además de la cantidad de modelos, miraré más la "proporción de ingresos de modelos de cola larga". Si la proporción es extremadamente baja, es solo una versión en cadena de la API de Web2; si la proporción es alta, significa que la demanda en sí debe ser satisfecha por modelos diversificados. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC