En estos dos años en el mundo cripto he visto no menos de cien proyectos de IA, pero realmente vale la pena detenerse a explorar a fondo los que son genuinos, @OpenGradient es uno de ellos. No es otra moneda más con el concepto de IA, es la Layer 1 de IA que ha estado ausente en el criptoespacio por mucho tiempo. $BEAT
Hace un tiempo hice una práctica y seleccioné unos veinte proyectos que se autodenominan AI+Web3, revisé los commits en GitHub, la estructura de nodos, hasta que me dolieron los dedos; más de la mitad no podía sacar siquiera un nodo capaz de correr inferencias, y los que quedaban solo conectaban un API de modelo en un contrato. En el círculo se ha hablado de infraestructura de IA durante tres años, pero la mayoría se ha quedado en el diseño de tokens, y casi nadie se ha lanzado a la capa que realmente ejecuta modelos y emite pruebas.
Para ponerlo en perspectiva, esto es igual que los primeros años del auto conducción, un montón de empresas hablaban de conducción inteligente, pero pocas se atrevieron a implementar chasis controlados por líneas y correr datos en vehículos reales. Fue hasta que Tesla se comió el hueso duro que la industria se vio forzada a reestructurarse. Ahora, el mundo cripto está atrapado en la fase de PPT, esperando a alguien que quiera ser el chasis controlado por líneas.
Antes pensaba que esta infraestructura también era solo contar historias, pero después de revisar OpenGradient, mi percepción cambió. Directamente han creado una Layer 1 compatible con EVM, posicionándose como una Red para la Inteligencia Abierta, con el alojamiento de modelos, inferencias y validaciones completamente en un ciclo cerrado en la cadena. La integración con zkML y TEE, con más de 4500 modelos ya colgados en la red, ha corrido más de 2 millones de inferencias verificables, además de haber entrado en NVIDIA Inception. La compatibilidad con EVM significa que las dApps y Agentes existentes no necesitan reescribir toda su pila para usar IA. Esto es infraestructura, no un concepto.
No estoy respaldándolo. El mayor costo de una Layer 1 es que la construcción de efectos de red es lenta; todavía está en la red de prueba, la calidad de los modelos es variable y el ecosistema es delgado. Los desarrolladores tempranos tendrán que asumir el trabajo sucio de una cadena de herramientas poco madura; el costo de cómputo de zkML y la superficie de ataque de TEE no han desaparecido, solo se han trasladado a una nueva cadena para ser soportados de nuevo. $BTW
Las líneas de observación que he dejado son bastante sencillas. Quiero ver cómo es el día que OpenGradient lance su mainnet, quiero ver si puede estabilizar el volumen de llamadas a inferencias reales en un solo día, y también quiero ver cuándo tres aplicaciones AI emblemáticas de equipos que no son de ellos estén dispuestas a arriesgar su futuro en esta plataforma. Hasta que no sucedan estas tres cosas, no me apresuraré a abrir posiciones, primero quiero ver si puede hacer el mining de manera efectiva.
#opg $OPG