#opg $OPG
Un truc auquel je pense souvent, c'est à quel point la crypto récompense les applications visibles pendant que l'infrastructure en dessous est ignorée jusqu'à ce qu'elle devienne impossible à ignorer.
C'est une des raisons pour lesquelles OpenGradient attire mon attention.
La conversation sur l'IA tourne généralement autour des modèles devenant plus intelligents, mais je pense que la question la plus intéressante est de savoir ce qui se passe après la construction du modèle. Qui le gère ? Qui vérifie les résultats ? Et combien de confiance les utilisateurs accordent-ils à une infrastructure qu'ils ne voient jamais ?
D'un point de vue fondamental, OpenGradient essaie de s'attaquer à une couche qui pourrait devenir de plus en plus importante si l'utilisation de l'IA continue d'expanser. Les développeurs ont besoin d'environnements fiables pour déployer des modèles. Les fournisseurs de calcul ont besoin d'incitations. Les utilisateurs et les organisations pourraient finalement vouloir une inférence vérifiable au lieu de faire aveuglément confiance à une seule plateforme.
Ça me rappelle les routes. Les gens parlent des voitures, mais sans routes fiables, le transport lui-même devient inefficace.
Bien sûr, de bonnes idées seules ne suffisent jamais. Créer des effets de réseau est difficile et attirer des développeurs ainsi qu'une demande réelle est bien plus compliqué que de lancer un token. L'histoire de la crypto est remplie de projets avec des récits forts mais une adoption faible.
C'est pourquoi je suis moins intéressé par l'excitation à court terme et plus intéressé par la possibilité que l'utilité puisse se cumuler au fil du temps.
Penses-tu que l'infrastructure IA vérifiable et décentralisée deviendra une nécessité ou la commodité maintiendra-t-elle des solutions centralisées en tête ?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
Un truc auquel je pense souvent, c'est à quel point la crypto récompense les applications visibles pendant que l'infrastructure en dessous est ignorée jusqu'à ce qu'elle devienne impossible à ignorer.
C'est une des raisons pour lesquelles OpenGradient attire mon attention.
La conversation sur l'IA tourne généralement autour des modèles devenant plus intelligents, mais je pense que la question la plus intéressante est de savoir ce qui se passe après la construction du modèle. Qui le gère ? Qui vérifie les résultats ? Et combien de confiance les utilisateurs accordent-ils à une infrastructure qu'ils ne voient jamais ?
D'un point de vue fondamental, OpenGradient essaie de s'attaquer à une couche qui pourrait devenir de plus en plus importante si l'utilisation de l'IA continue d'expanser. Les développeurs ont besoin d'environnements fiables pour déployer des modèles. Les fournisseurs de calcul ont besoin d'incitations. Les utilisateurs et les organisations pourraient finalement vouloir une inférence vérifiable au lieu de faire aveuglément confiance à une seule plateforme.
Ça me rappelle les routes. Les gens parlent des voitures, mais sans routes fiables, le transport lui-même devient inefficace.
Bien sûr, de bonnes idées seules ne suffisent jamais. Créer des effets de réseau est difficile et attirer des développeurs ainsi qu'une demande réelle est bien plus compliqué que de lancer un token. L'histoire de la crypto est remplie de projets avec des récits forts mais une adoption faible.
C'est pourquoi je suis moins intéressé par l'excitation à court terme et plus intéressé par la possibilité que l'utilité puisse se cumuler au fil du temps.
Penses-tu que l'infrastructure IA vérifiable et décentralisée deviendra une nécessité ou la commodité maintiendra-t-elle des solutions centralisées en tête ?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
