#opg $OPG @OpenGradient
Tard dans la nuit, quand le bruit du marché s'estompe, je reviens toujours à la même question : quelle partie de l'IA appartient vraiment à la blockchain ?
J'ai vu beaucoup de projets au fil des ans promettre une IA décentralisée. La plupart ont fini par ressembler à la même histoire avec un branding différent, louer un peu de puissance de calcul, ajouter un token, et espérer que la narration porte le reste.
Ce qui rend OpenGradient intéressant pour moi, ce n'est pas l'hébergement de modèles. C'est l'idée qu'au fur et à mesure que les agents IA commencent à gérer de l'argent, à prendre des décisions et à interagir avec des systèmes réels, la confiance devient plus difficile à feindre. Pas la confiance dans l'intelligence du modèle, mais la confiance dans ce qui s'est réellement passé derrière la sortie.
L'accent récent sur des choses comme l'exécution vérifiée, les TEE, et l'infrastructure liée aux paiements semble moins excitant que des démos flashy, mais peut-être que c'est justement le but. L'infrastructure qui compte a rarement l'air impressionnante au début.
Je reste encore sceptique. Les développeurs choisissent généralement ce qui est le plus rapide, le moins cher et le plus facile. Mais si l'IA a finalement besoin de responsabilité autant que d'intelligence, les projets qui construisent des preuves au lieu de promesses pourraient finir par être ceux dont on se souviendra.
Tard dans la nuit, quand le bruit du marché s'estompe, je reviens toujours à la même question : quelle partie de l'IA appartient vraiment à la blockchain ?
J'ai vu beaucoup de projets au fil des ans promettre une IA décentralisée. La plupart ont fini par ressembler à la même histoire avec un branding différent, louer un peu de puissance de calcul, ajouter un token, et espérer que la narration porte le reste.
Ce qui rend OpenGradient intéressant pour moi, ce n'est pas l'hébergement de modèles. C'est l'idée qu'au fur et à mesure que les agents IA commencent à gérer de l'argent, à prendre des décisions et à interagir avec des systèmes réels, la confiance devient plus difficile à feindre. Pas la confiance dans l'intelligence du modèle, mais la confiance dans ce qui s'est réellement passé derrière la sortie.
L'accent récent sur des choses comme l'exécution vérifiée, les TEE, et l'infrastructure liée aux paiements semble moins excitant que des démos flashy, mais peut-être que c'est justement le but. L'infrastructure qui compte a rarement l'air impressionnante au début.
Je reste encore sceptique. Les développeurs choisissent généralement ce qui est le plus rapide, le moins cher et le plus facile. Mais si l'IA a finalement besoin de responsabilité autant que d'intelligence, les projets qui construisent des preuves au lieu de promesses pourraient finir par être ceux dont on se souviendra.