#opg $OPG
Hablemos de OpenGradient: primero, no te vayas por las ramas con narrativas extravagantes; vamos a fijarnos en su arquitectura HACA.
¿Cuál es el problema de las blockchains tradicionales? Que cada nodo tiene que volver a ejecutar las transacciones. Tú transfieres y todo bien, pero ¿y si le pides a 100 nodos que ejecuten un modelo grande de 70B una y otra vez? Los costos se multiplican por 100, el tiempo no alcanza y, además, el resultado puede no ser el esperado. La propuesta de OpenGradient consiste en separar la ejecución de la verificación: los nodos de inferencia trabajan con GPU; al final, entregan una certificación TEE o una prueba ZKML. El resto de nodos solo valida la prueba, sin necesidad de volver a ejecutar el modelo a lo tonto.
La verdad, esta idea no tiene fallos en términos técnicos. El sistema se divide en cuatro tipos de nodos: los nodos de inferencia ejecutan el modelo; los nodos completos registran y verifican las pruebas; los nodos de datos alimentan información externa; y el almacenamiento lo manejan en Walrus. Pero ¿dónde está el problema? Para los nodos TEE, el registro requiere una certificación de hardware sólida. Esto no lo puede ejecutar cualquier computadora doméstica. ¿Quién paga por comprar un H100? ¿Quién paga la electricidad del centro de datos?
Revisé con cuidado el modelo económico del whitepaper. El suministro total es de 1.000 millones de tokens; las recompensas por staking solo representan una décima parte, y la liberación es lineal en 96 meses. ¿Qué significa 96 meses? Ocho años. Según la valoración actual de OPG ($OPG ), la cantidad promedio liberada cada mes, ¿alcanza para pagar el aire acondicionado de unas cuantas máquinas? La operación de nodos no es caridad: cuando se acaben los subsidios, el cómputo seguirá siendo más rápido que el de cualquiera, pero los costos recaén en ellos.
El equipo del proyecto dice que en la mainnet ya se ejecutaron 2 millones de inferencias. Pero cuántos nodos de inferencia hay y con qué configuración, hasta ahora no se ha publicado. ¿La narrativa técnica es atractiva? Sí. Pero si las cuentas económicas realmente cuadran, la verdad yo de momento lo único que hice fue guardar el listado de nodos en favoritos; dentro de tres meses vuelvo a comprobar el balance. ¿Entrar ahora? Lo pienso: vuelvo a mirar @OpenGradient
Hablemos de OpenGradient: primero, no te vayas por las ramas con narrativas extravagantes; vamos a fijarnos en su arquitectura HACA.
¿Cuál es el problema de las blockchains tradicionales? Que cada nodo tiene que volver a ejecutar las transacciones. Tú transfieres y todo bien, pero ¿y si le pides a 100 nodos que ejecuten un modelo grande de 70B una y otra vez? Los costos se multiplican por 100, el tiempo no alcanza y, además, el resultado puede no ser el esperado. La propuesta de OpenGradient consiste en separar la ejecución de la verificación: los nodos de inferencia trabajan con GPU; al final, entregan una certificación TEE o una prueba ZKML. El resto de nodos solo valida la prueba, sin necesidad de volver a ejecutar el modelo a lo tonto.
La verdad, esta idea no tiene fallos en términos técnicos. El sistema se divide en cuatro tipos de nodos: los nodos de inferencia ejecutan el modelo; los nodos completos registran y verifican las pruebas; los nodos de datos alimentan información externa; y el almacenamiento lo manejan en Walrus. Pero ¿dónde está el problema? Para los nodos TEE, el registro requiere una certificación de hardware sólida. Esto no lo puede ejecutar cualquier computadora doméstica. ¿Quién paga por comprar un H100? ¿Quién paga la electricidad del centro de datos?
Revisé con cuidado el modelo económico del whitepaper. El suministro total es de 1.000 millones de tokens; las recompensas por staking solo representan una décima parte, y la liberación es lineal en 96 meses. ¿Qué significa 96 meses? Ocho años. Según la valoración actual de OPG ($OPG ), la cantidad promedio liberada cada mes, ¿alcanza para pagar el aire acondicionado de unas cuantas máquinas? La operación de nodos no es caridad: cuando se acaben los subsidios, el cómputo seguirá siendo más rápido que el de cualquiera, pero los costos recaén en ellos.
El equipo del proyecto dice que en la mainnet ya se ejecutaron 2 millones de inferencias. Pero cuántos nodos de inferencia hay y con qué configuración, hasta ahora no se ha publicado. ¿La narrativa técnica es atractiva? Sí. Pero si las cuentas económicas realmente cuadran, la verdad yo de momento lo único que hice fue guardar el listado de nodos en favoritos; dentro de tres meses vuelvo a comprobar el balance. ¿Entrar ahora? Lo pienso: vuelvo a mirar @OpenGradient