Anoche, después de salir a correr, me detuve un momento para echar un vistazo a si el $BTC podía mantener su posición en este soporte clave. Resulta que mi viejo amigo me lanzó un whitepaper del @OpenGradient . La verdad, ahora las cadenas públicas están tirando hacia el "AI descentralizado" a cada rato, lo que es un verdadero dolor de cabeza. Pero cuando logré seguir leyendo y vi que separaron "ejecutar modelos" y "hacer verificaciones" en una arquitectura de doble vía, me desperté de inmediato: estos tipos parecen haber encontrado la clave para implementar AI en la cadena.
Antes, la lógica de AI en la cadena era bastante burda, como si tuviéramos a cien chefs en la cocina cocinando el mismo plato y probando el sabor entre ellos. Esto no solo era lento, sino que la "sazón" que generaba el AI siempre tenía un toque de aleatoriedad, así que no había forma de cuadrar cuentas. La arquitectura HACA de OpenGradient es mucho más inteligente: el chef se encarga de darle con todo al fuego y sacar los platos rápido; los inspectores ni siquiera repiten la receta, solo consultan la monitorización de fondo para verificar que los ingredientes se están usando según la receta. La salida de platos y la inspección no se interfieren, la eficiencia se dispara. En el futuro, cuando dejemos que los agentes de la cadena se encarguen de gestionar el $ETH de alta calidad, podrás exigirles que emitan un "certificado de atribución" que confirme que el modelo detrás es realmente de primera categoría, sin riesgo de que cambien nada en el camino.
Pero nuestro radar de gestión de riesgos siempre debe estar encendido. Primero, esta mecánica depende en gran medida del TEE (Entorno de Ejecución Confiable), lo que significa que estamos poniendo nuestra vida y dinero en la reputación del hardware de los mejores chips; si se descubre una puerta trasera, puede colapsar todo. Aunque el equipo afirma que tienen ZKML (aprendizaje automático de cero conocimiento) como respaldo, con la velocidad de generación que tiene actualmente ZKML, si hay un problema, es probable que no puedan reaccionar a tiempo. En segundo lugar, todavía no he visto una economía de tokens detallada; sin un tipo de subsidio agresivo como "minado inicial", confiar solo en la emoción no va a sostener a esos grandes peces de la computación. Una vez que los incentivos de los nodos se rompan, los GPU se desconectan en un abrir y cerrar de ojos.
Mirando el gráfico, la red de prueba de OPG ya ha hecho más de un millón de verificaciones, no es una narrativa vacía que solo se queda en PPT. Mi estrategia es ponerlo en mi lista de seguimiento y, cuando la red principal esté en marcha, fijarme bien en el rendimiento real de la red de los nodos y en la cantidad de fondos reales que se están acumulando en la cadena antes de tomar una decisión. En este círculo, nunca faltan las narrativas tecnológicas que pueden volar alto, lo que falta es la certeza de que podemos asegurar ganancias de manera segura.
#opg $OPG
Antes, la lógica de AI en la cadena era bastante burda, como si tuviéramos a cien chefs en la cocina cocinando el mismo plato y probando el sabor entre ellos. Esto no solo era lento, sino que la "sazón" que generaba el AI siempre tenía un toque de aleatoriedad, así que no había forma de cuadrar cuentas. La arquitectura HACA de OpenGradient es mucho más inteligente: el chef se encarga de darle con todo al fuego y sacar los platos rápido; los inspectores ni siquiera repiten la receta, solo consultan la monitorización de fondo para verificar que los ingredientes se están usando según la receta. La salida de platos y la inspección no se interfieren, la eficiencia se dispara. En el futuro, cuando dejemos que los agentes de la cadena se encarguen de gestionar el $ETH de alta calidad, podrás exigirles que emitan un "certificado de atribución" que confirme que el modelo detrás es realmente de primera categoría, sin riesgo de que cambien nada en el camino.
Pero nuestro radar de gestión de riesgos siempre debe estar encendido. Primero, esta mecánica depende en gran medida del TEE (Entorno de Ejecución Confiable), lo que significa que estamos poniendo nuestra vida y dinero en la reputación del hardware de los mejores chips; si se descubre una puerta trasera, puede colapsar todo. Aunque el equipo afirma que tienen ZKML (aprendizaje automático de cero conocimiento) como respaldo, con la velocidad de generación que tiene actualmente ZKML, si hay un problema, es probable que no puedan reaccionar a tiempo. En segundo lugar, todavía no he visto una economía de tokens detallada; sin un tipo de subsidio agresivo como "minado inicial", confiar solo en la emoción no va a sostener a esos grandes peces de la computación. Una vez que los incentivos de los nodos se rompan, los GPU se desconectan en un abrir y cerrar de ojos.
Mirando el gráfico, la red de prueba de OPG ya ha hecho más de un millón de verificaciones, no es una narrativa vacía que solo se queda en PPT. Mi estrategia es ponerlo en mi lista de seguimiento y, cuando la red principal esté en marcha, fijarme bien en el rendimiento real de la red de los nodos y en la cantidad de fondos reales que se están acumulando en la cadena antes de tomar una decisión. En este círculo, nunca faltan las narrativas tecnológicas que pueden volar alto, lo que falta es la certeza de que podemos asegurar ganancias de manera segura.
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