Ces derniers temps, le “@OpenGradient ” a explosé dans l’univers des cryptos et beaucoup de gens suivent la tendance pour préparer des positions. Certains pensent que le $OPG , qui s’appuie sur un modèle de grande échelle “on-chain”, peut battre le marché. Aujourd’hui, en combinant des données brutes provenant de la chaîne et l’expérience issue de tests réels, je vais exposer clairement les avantages et les inconvénients, afin d’aborder cette vague “IA + blockchain” de manière rationnelle.
Le plus gros atout d’OpenGradient, c’est d’intégrer directement la puissance de calcul du machine learning dans des contrats intelligents. Grâce au réseau de stockage Walrus et à un environnement de confiance TEE pour bâtir l’architecture de base, les calculs d’inférence de l’IA sont effectués hors chaîne (en stockage offline) et, sur la chaîne, on ne conserve que des index de hachage. Cela évite l’encombrement des blocs. L’ensemble du circuit de règlement de calcul est déjà déployé : à chaque appel de modèle ou traitement de fichiers, le portefeuille déduit en temps réel les frais de calcul. Pour participer au minage et à la production de blocs, les nœuds doivent mettre en gage de l’OPG. La conception de l’économie des tokens est effectivement très en avance.
Mais derrière l’apparence brillante, se cachent deux failles critiques. Premièrement, l’effet “tirage” de la poche noire : une fois que la puissance de calcul IA on-chain devient mature, les market makers institutionnels peuvent, via des solveurs privés, exécuter leurs arbitrages en interne. Toute la liquidité de qualité est alors consommée au sein du cercle ; la liquidité du carnet public subit progressivement un élargissement du slippage, réduisant ainsi de plus en plus les opportunités d’arbitrage accessibles aux particuliers.
Deuxièmement, les limites de l’infrastructure de base : même si, pour l’instant, plus de deux millions d’enregistrements d’inférence tournent de manière stable, le réseau Walrus présente un délai de routage (latence d’adressage), et lorsque des modèles moins populaires sont sollicités, le “décrochage” devient sévère. En outre, les fichiers de preuve d’inférence sont stockés intégralement hors ligne. Si les nœuds de stockage passent massivement hors service, l’historique des enregistrements de calcul ne pourra plus être retracé ; le règlement des récompenses des nœuds peut alors devenir anormal, et la pression vendeuse pourrait arriver à tout moment.
Conseils pratiques : évitez de mettre en gage de grosses sommes et de “garder” des tokens sur le long terme. Utilisez plutôt une petite position pour miser sur les gains liés à l’emballement du marché, et suivez en temps réel le nombre de nœuds en ligne ainsi que l’avancement des itérations du stockage sous-jacent.
L’IA on-chain est-elle la prochaine grande opportunité de marché, ou un nouveau concept pour récolter la mise des particuliers ? Est-ce que vous comptez vous positionner sur l’OPG ? Partagez votre avis dans la section commentaires.
#opg $OPG
Le plus gros atout d’OpenGradient, c’est d’intégrer directement la puissance de calcul du machine learning dans des contrats intelligents. Grâce au réseau de stockage Walrus et à un environnement de confiance TEE pour bâtir l’architecture de base, les calculs d’inférence de l’IA sont effectués hors chaîne (en stockage offline) et, sur la chaîne, on ne conserve que des index de hachage. Cela évite l’encombrement des blocs. L’ensemble du circuit de règlement de calcul est déjà déployé : à chaque appel de modèle ou traitement de fichiers, le portefeuille déduit en temps réel les frais de calcul. Pour participer au minage et à la production de blocs, les nœuds doivent mettre en gage de l’OPG. La conception de l’économie des tokens est effectivement très en avance.
Mais derrière l’apparence brillante, se cachent deux failles critiques. Premièrement, l’effet “tirage” de la poche noire : une fois que la puissance de calcul IA on-chain devient mature, les market makers institutionnels peuvent, via des solveurs privés, exécuter leurs arbitrages en interne. Toute la liquidité de qualité est alors consommée au sein du cercle ; la liquidité du carnet public subit progressivement un élargissement du slippage, réduisant ainsi de plus en plus les opportunités d’arbitrage accessibles aux particuliers.
Deuxièmement, les limites de l’infrastructure de base : même si, pour l’instant, plus de deux millions d’enregistrements d’inférence tournent de manière stable, le réseau Walrus présente un délai de routage (latence d’adressage), et lorsque des modèles moins populaires sont sollicités, le “décrochage” devient sévère. En outre, les fichiers de preuve d’inférence sont stockés intégralement hors ligne. Si les nœuds de stockage passent massivement hors service, l’historique des enregistrements de calcul ne pourra plus être retracé ; le règlement des récompenses des nœuds peut alors devenir anormal, et la pression vendeuse pourrait arriver à tout moment.
Conseils pratiques : évitez de mettre en gage de grosses sommes et de “garder” des tokens sur le long terme. Utilisez plutôt une petite position pour miser sur les gains liés à l’emballement du marché, et suivez en temps réel le nombre de nœuds en ligne ainsi que l’avancement des itérations du stockage sous-jacent.
L’IA on-chain est-elle la prochaine grande opportunité de marché, ou un nouveau concept pour récolter la mise des particuliers ? Est-ce que vous comptez vous positionner sur l’OPG ? Partagez votre avis dans la section commentaires.
#opg $OPG
