Hier soir, je fouillais dans les charts à la recherche d'une entrée propre sur $XPL et $BNB . D'une manière ou d'une autre, j'ai fini par lire sur @OpenGradient à la place.
Ce qui a attiré mon attention, ce n'était pas le récit sur l'IA dont tout le monde parle. C'était une question beaucoup plus simple :
D'où vient réellement la valeur dans l'IA ?
Les marchés ont tendance à poursuivre des actifs. D'abord, c'était l'espace de bloc. Ensuite, la liquidité. Puis, les données. Aujourd'hui, ce sont les modèles d'IA. Le modèle lui-même est devenu ce que les gens veulent posséder.
Mais je ne suis pas convaincu que l'histoire s'arrête là.
Un modèle inactif ne crée pas de valeur par lui-même. La valeur est créée lorsque de l'intelligence est produite—quand un agent fait une demande, que les fournisseurs de calcul la traitent, que le réseau vérifie le résultat, et que des résultats utiles sont livrés.
C'est la partie autour de laquelle OpenGradient essaie de construire.
Plus je creusais, plus je commençais à penser que l'inférence pourrait devenir plus importante que le modèle lui-même. Pas parce que les modèles n'importent pas, mais parce que l'inférence est là où la demande se manifeste. C'est là où l'utilisation devient mesurable. C'est là où l'activité économique se produit.
Bien sûr, l'idée semble géniale sur le papier. Chaque réseau peut raconter une histoire convaincante. La question plus difficile est de savoir si une réelle demande existe sous la narration.
Les développeurs l'utilisent-ils vraiment ?
Les demandes d'inférence augmentent-elles parce que les gens en ont besoin, ou parce que des incitations poussent temporairement l'activité ?
C'est ce que je surveille.
Pas le battage. Pas les gros titres. Pas l'action des prix à court terme.
Juste un signal simple :
Les demandes continuent-elles d'arriver quand personne ne paie les utilisateurs pour rester ?
Parce que c'est généralement là que les narrations se terminent—et où les actifs réels commencent.
@OpenGradient #OPG $OPG
Ce qui a attiré mon attention, ce n'était pas le récit sur l'IA dont tout le monde parle. C'était une question beaucoup plus simple :
D'où vient réellement la valeur dans l'IA ?
Les marchés ont tendance à poursuivre des actifs. D'abord, c'était l'espace de bloc. Ensuite, la liquidité. Puis, les données. Aujourd'hui, ce sont les modèles d'IA. Le modèle lui-même est devenu ce que les gens veulent posséder.
Mais je ne suis pas convaincu que l'histoire s'arrête là.
Un modèle inactif ne crée pas de valeur par lui-même. La valeur est créée lorsque de l'intelligence est produite—quand un agent fait une demande, que les fournisseurs de calcul la traitent, que le réseau vérifie le résultat, et que des résultats utiles sont livrés.
C'est la partie autour de laquelle OpenGradient essaie de construire.
Plus je creusais, plus je commençais à penser que l'inférence pourrait devenir plus importante que le modèle lui-même. Pas parce que les modèles n'importent pas, mais parce que l'inférence est là où la demande se manifeste. C'est là où l'utilisation devient mesurable. C'est là où l'activité économique se produit.
Bien sûr, l'idée semble géniale sur le papier. Chaque réseau peut raconter une histoire convaincante. La question plus difficile est de savoir si une réelle demande existe sous la narration.
Les développeurs l'utilisent-ils vraiment ?
Les demandes d'inférence augmentent-elles parce que les gens en ont besoin, ou parce que des incitations poussent temporairement l'activité ?
C'est ce que je surveille.
Pas le battage. Pas les gros titres. Pas l'action des prix à court terme.
Juste un signal simple :
Les demandes continuent-elles d'arriver quand personne ne paie les utilisateurs pour rester ?
Parce que c'est généralement là que les narrations se terminent—et où les actifs réels commencent.
@OpenGradient #OPG $OPG
