Ayer, mientras me comía un bao y navegaba en Twitter, me topé por casualidad con dos wallets de ballenas en la cadena que, sin hacer ruido, estaban metiendo liquidez a lo loco en un contrato de la cadena Ronin. Investigando un poco, me di cuenta de que todo el mundo estaba hablando del gran movimiento que OpenGradient está preparando para integrarse con la migración a Ethereum L2.
Para comprobar si OpenGradient realmente vale la pena, me quedé desvelado hasta las 2 de la mañana revisando el SDK de Python, el Model Hub y el OpenGradient Chat. En el proceso, me quedé un poco aturdido y al configurar los parámetros, me equivoqué al no ver un cero y casi pego la clave privada en un grupo público, me entró un sudor frío. #ETH
Al ponerlo a prueba, me di cuenta de que la arquitectura de cálculo híbrido que promueve @OpenGradient es bastante interesante; OpenGradient divide la red en nodos de inferencia y nodos completos. Usando el paquete de herramientas LangChain de OpenGradient para correr inferencias, todo el procesamiento de datos se gestiona en la definición, a diferencia de las blockchains tradicionales que meten todos los parámetros basura en la capa de consenso. Este diseño de enrutamiento directo que no depende en gran medida del consenso en cadena permite que OpenGradient tenga una velocidad prácticamente igual a la de la IA centralizada tradicional.
#OPG
Pero, ¡ay!, también hay aspectos negativos. Fui a probar el OpenGradient Chat, y su enfoque en la privacidad encriptada sin cuentas es definitivamente un punto de venta, ya que permite probar varios modelos de forma anónima. Pero en cuanto quise hacer algo más complejo, como correr modelos de estrategias cuantitativas personalizadas usando los temas de discusión recomendados por OpenGradient, la respuesta de los nodos se volvió extremadamente errática. En resumen, OpenGradient actualmente se asemeja más a un proyecto integrado que ha sido forzado a ensamblarse con varias herramientas de código abierto maduras, y la verdadera redundancia y estabilidad de la potencia de cálculo descentralizada aún está lejos de ser comercial. #BTC
La cotización del token de este proyecto, $OPG , es, para ser honesto, un ejemplo típico de alto concepto y fuerte respaldo. Con grandes nombres del sector respaldándolo y el halo de Binance, el premium narrativo de OpenGradient se ha disparado, y a corto plazo es definitivamente el dulce que el dinero caliente del mercado está persiguiendo. Pero en términos de desarrollo, si OpenGradient se convierte solo en una herramienta para que los especuladores acumulen puntos y busquen airdrops, sin poder realmente resolver la pérdida de potencia de cálculo en la colaboración masiva de GPUs, cuando estalle esta burbuja de IA, lo que quedará de OpenGradient podría ser solo un desastre total.
Para comprobar si OpenGradient realmente vale la pena, me quedé desvelado hasta las 2 de la mañana revisando el SDK de Python, el Model Hub y el OpenGradient Chat. En el proceso, me quedé un poco aturdido y al configurar los parámetros, me equivoqué al no ver un cero y casi pego la clave privada en un grupo público, me entró un sudor frío. #ETH
Al ponerlo a prueba, me di cuenta de que la arquitectura de cálculo híbrido que promueve @OpenGradient es bastante interesante; OpenGradient divide la red en nodos de inferencia y nodos completos. Usando el paquete de herramientas LangChain de OpenGradient para correr inferencias, todo el procesamiento de datos se gestiona en la definición, a diferencia de las blockchains tradicionales que meten todos los parámetros basura en la capa de consenso. Este diseño de enrutamiento directo que no depende en gran medida del consenso en cadena permite que OpenGradient tenga una velocidad prácticamente igual a la de la IA centralizada tradicional.
#OPG
Pero, ¡ay!, también hay aspectos negativos. Fui a probar el OpenGradient Chat, y su enfoque en la privacidad encriptada sin cuentas es definitivamente un punto de venta, ya que permite probar varios modelos de forma anónima. Pero en cuanto quise hacer algo más complejo, como correr modelos de estrategias cuantitativas personalizadas usando los temas de discusión recomendados por OpenGradient, la respuesta de los nodos se volvió extremadamente errática. En resumen, OpenGradient actualmente se asemeja más a un proyecto integrado que ha sido forzado a ensamblarse con varias herramientas de código abierto maduras, y la verdadera redundancia y estabilidad de la potencia de cálculo descentralizada aún está lejos de ser comercial. #BTC
La cotización del token de este proyecto, $OPG , es, para ser honesto, un ejemplo típico de alto concepto y fuerte respaldo. Con grandes nombres del sector respaldándolo y el halo de Binance, el premium narrativo de OpenGradient se ha disparado, y a corto plazo es definitivamente el dulce que el dinero caliente del mercado está persiguiendo. Pero en términos de desarrollo, si OpenGradient se convierte solo en una herramienta para que los especuladores acumulen puntos y busquen airdrops, sin poder realmente resolver la pérdida de potencia de cálculo en la colaboración masiva de GPUs, cuando estalle esta burbuja de IA, lo que quedará de OpenGradient podría ser solo un desastre total.