LES GARS, je regardais hier mon IA récursive
#AGENT et j’ai remarqué une minuscule pause agaçante juste avant qu’elle ne génère chaque réponse.
Au début, je pensais que le modèle lui-même était simplement lent.
Mais lorsque mon agent a commencé à exécuter des workflows complexes en plusieurs étapes, ces quelques millisecondes ont commencé à s’accumuler.
J’ai réalisé que le vrai goulot d’étranglement des performances n’est pas le GPU .....
la vitesse de calcul du modèle d’IA....
C’est la validation constante des signatures cryptographiques nécessaires pour approuver et payer chaque étape de raisonnement......
Pour moi, cela crée ce que j’appelle un « Sign-to-Think Ratio ».
Si une IA passe plus de temps à signer des transactions pour prouver qu’elle peut fonctionner que le temps qu’elle passe réellement à réfléchir, le système sature....
C’est pourquoi l’intégration
@OpenGradient de Permit2 sur Base est une révolution.
En groupant les approbations de tokens, elle empêche le spam de transactions de vider le budget de vérification de l’agent.
J’ai testé moi-même cette configuration à faible latence sur chat.opengradient.ai....
et ça donne une expérience aussi fluide qu’une appli
#centralized , mais avec une confidentialité totale garantie en interne.....
Personnellement, j’achète des crédits pour exécuter mes workflows de développement....
Je pense qu’on se focalise bien trop sur l’achat de puces plus rapides alors qu’on devrait optimiser les calculs qui les valident.
Selon vous, la congestion des signatures est le principal blocage pour l’IA on-chain ?
#OPG $OPG #DeAI $TAC $GWEI