Je continue de penser à OpenGradient différemment que la plupart des gens.
Au premier abord, on dirait un autre projet IA + crypto. Je ne pense pas que ce soit la partie intéressante.
La vraie question, c’est la confiance : l’IA a-t-elle réellement fait ce qu’elle a prétendu ?
L’IA ne s’intègre pas parfaitement dans la blockchain. Les modèles sont trop volumineux, le calcul GPU coûte cher, et les données privées ne peuvent pas être entièrement exposées.
Ce qui ressort à propos d’OpenGradient, c’est qu’il ne force pas une seule machine à tout faire. Les nœuds GPU exécutent les modèles, les nœuds complets vérifient les preuves, les nœuds de données améliorent les entrées externes, et le stockage gère ce qui ne relève pas de la chaîne.
Ce n’est pas une solution parfaite. Les nœuds de données sont encore en déploiement, le ZKML reste difficile à grande échelle, et les systèmes basés sur TEE présentent des compromis.
Mais c’est justement ce qui le rend intéressant. L’avenir de l’IA on-chain ne sera peut-être pas de supprimer la confiance : il pourrait plutôt s’agir de savoir exactement où se situe la confiance et de concevoir en conséquence.
#IRGCSaysItStruckKuwaitAndBahrain
#USStrikes10IranianMilitaryTargets
#FINMAAcceleratesAIForCryptoOversight
#CAP #ACT
$CAP
$ACT
Au premier abord, on dirait un autre projet IA + crypto. Je ne pense pas que ce soit la partie intéressante.
La vraie question, c’est la confiance : l’IA a-t-elle réellement fait ce qu’elle a prétendu ?
L’IA ne s’intègre pas parfaitement dans la blockchain. Les modèles sont trop volumineux, le calcul GPU coûte cher, et les données privées ne peuvent pas être entièrement exposées.
Ce qui ressort à propos d’OpenGradient, c’est qu’il ne force pas une seule machine à tout faire. Les nœuds GPU exécutent les modèles, les nœuds complets vérifient les preuves, les nœuds de données améliorent les entrées externes, et le stockage gère ce qui ne relève pas de la chaîne.
Ce n’est pas une solution parfaite. Les nœuds de données sont encore en déploiement, le ZKML reste difficile à grande échelle, et les systèmes basés sur TEE présentent des compromis.
Mais c’est justement ce qui le rend intéressant. L’avenir de l’IA on-chain ne sera peut-être pas de supprimer la confiance : il pourrait plutôt s’agir de savoir exactement où se situe la confiance et de concevoir en conséquence.
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