El problema más difícil para la IA descentralizada tal vez no sea la inferencia.
Puede ser la verificación.
Una red sin permisos siempre puede atraer más computación. La parte difícil es demostrar que la salida producida por nodos distribuidos es realmente correcta sin recrear la estructura de costos de la IA centralizada.
Aquí es donde @OpenGradient afronta su desafío económico más importante.
Cada capa adicional de verificación mejora la confianza, pero la confianza no es gratis. Verificar las salidas de los modelos en una red descentralizada consume computación, ancho de banda y recursos de coordinación. Si los costos de verificación se acercan a los costos de la inferencia, la red corre el riesgo de reconstruir las mismas ventajas de eficiencia que ya poseen los proveedores centralizados.
Esto crea una tensión a nivel de sistema:
La inteligencia abierta requiere una verificación sólida porque los participantes no se confían entre sí de manera inherente.
Pero una verificación más fuerte incrementa los costos operativos, lo que podría hacer que la inteligencia abierta resulte económicamente poco atractiva.
Por lo tanto, el ganador a largo plazo en la IA descentralizada quizá no sea la red con más modelos o con más computación. Puede ser la red que minimiza el costo mismo de generar confianza.
La implicación es clara: si @OpenGradient no puede hacer que la verificación sea escalable económicamente, descentralizar solo la inferencia de la IA no será suficiente.
$OPG #OPG
Puede ser la verificación.
Una red sin permisos siempre puede atraer más computación. La parte difícil es demostrar que la salida producida por nodos distribuidos es realmente correcta sin recrear la estructura de costos de la IA centralizada.
Aquí es donde @OpenGradient afronta su desafío económico más importante.
Cada capa adicional de verificación mejora la confianza, pero la confianza no es gratis. Verificar las salidas de los modelos en una red descentralizada consume computación, ancho de banda y recursos de coordinación. Si los costos de verificación se acercan a los costos de la inferencia, la red corre el riesgo de reconstruir las mismas ventajas de eficiencia que ya poseen los proveedores centralizados.
Esto crea una tensión a nivel de sistema:
La inteligencia abierta requiere una verificación sólida porque los participantes no se confían entre sí de manera inherente.
Pero una verificación más fuerte incrementa los costos operativos, lo que podría hacer que la inteligencia abierta resulte económicamente poco atractiva.
Por lo tanto, el ganador a largo plazo en la IA descentralizada quizá no sea la red con más modelos o con más computación. Puede ser la red que minimiza el costo mismo de generar confianza.
La implicación es clara: si @OpenGradient no puede hacer que la verificación sea escalable económicamente, descentralizar solo la inferencia de la IA no será suficiente.
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