Algo a lo que vuelvo una y otra vez mientras avanzo por la documentación de @OpenGradient : el proyecto se presenta como infraestructura para la economía de la IA, con $OPG posicionada como una capa de liquidación para una inferencia verificable y #OPG apareciendo en conversaciones de Web3 IA como si la capa de ejecución fuera independiente del modelo. Lo que la documentación dice más bajo es la restricción de formato: los modelos se ejecutan en la red como archivos ONNX. ONNX es una elección sólida para el ML clásico, para arquitecturas neuronales compactas y para canalizaciones de inferencia reproducibles, pero no es como funcionan la mayoría de despliegues de modelos grandes de lenguaje o modelos fundacionales hoy en día. Los grandes transformadores no se trasladan de forma limpia a ONNX a escala sin concesiones en precisión o trabajos de adaptación arquitectónica. Así que el “AI” en la infraestructura de IA está más cerca de la ejecución ONNX verificable que de la capa de inferencia que normalmente se quiere decir cuando se dice IA ahora mismo. Esto no es una limitación fatal: la inferencia ML verificable en cadena es una capacidad técnica específica y real, pero implica que el proyecto está construyendo infraestructura de confianza para una categoría más estrecha de modelos de la que el planteamiento sugiere. Aún no está decidido si la capa de ejecución se ampliará para abarcar los modelos que realmente impulsan la demanda actual, o si la restricción de ONNX define silenciosamente para qué está la red.