Minggu ini Alpha old coin lanjut ditransfer, sekitar 240 poin. Setelah selesai, jangan lupa untuk kreatornya
Belakangan ini OPG terus disebut berulang-ulang di seluruh internet: "2 juta kali penalaran AI yang dapat diverifikasi", "investasi a16z", "infrastruktur AI on-chain". Tiap kata kalau diambil sendiri saja sudah cukup untuk jadi bahan tulisan yang memuji-muji. Dua hari ini aku serius membaca dokumen arsitektur dari @OpenGradient , dan hari ini aku mau bilang beberapa hal yang mungkin akan menyinggung sebagian orang
Pertama, aku akui bagian yang memang berisi: arsitektur HACA dari OpenGradient, yang memisahkan eksekusi inference AI dan verifikasi di rantai, itu ide yang benar. Kalau semua inference dipaksa harus berjalan dengan bukti zkML, tugas-tugas model seperti LLM sama sekali tidak jalan; biayanya terlalu tinggi. Jadi mereka membuat semacam "spektrum verifikasi": tugas sederhana jalan dengan bukti matematika zkML, sedangkan inference LLM yang kompleks memakai lingkungan eksekusi tepercaya TEE untuk memastikan. Desain ini pragmatis, bukan asal-asalan
Tapi biayanya apa? Istilah "dapat diverifikasi" artinya sangat berbeda-beda pada tiap jenis tugas
Bukti zkML itu level verifikasi matematis—siapa pun bisa memeriksa hasil perhitungan secara independen. Sedangkan "dapat diverifikasi" pada TEE bergantung pada asumsi kepercayaan perangkat keras seperti Intel SGX atau yang sejenis. Intinya adalah "percaya chip ini tidak curang", bukan bukti kriptografis
Dari 2 juta kali "penalaran yang dapat diverifikasi" itu, berapa yang benar-benar menjalankan bukti zkML, dan berapa yang diproses lewat TEE—dua angka ini OPG tidak membaginya secara transparan. Bagi orang yang ingin menilai secara serius keamanan infrastruktur ini, angka-angka yang dicampur seperti ini membuat informasi berkurang besar
Sekarang lihat siklus ekonomi $OPG : inference AI dibayar pakai OPG, lalu biayanya dibagikan ke operator node. Logikanya masuk akal, tapi prasyarat roda berputar adalah: ada pengembang eksternal yang benar-benar memakai OPG untuk membayar menjalankan inference, bukan sekadar tim internal untuk tes dan fase insentif untuk menggelembungkan volume data
TGE baru lewat dua bulan, insentif belum sepenuhnya surut. Saat ini, dari data volume inference ini, berapa yang berasal dari kebutuhan pembayaran yang nyata, dan berapa dari pemburu poin yang menjalankan tugas? Memang bisa dicek di rantai, tapi hampir tidak ada yang mau mengeceknya
Logika praktikku begini: roadmap teknis OPG itu serius, a16z tidak asal menanam, Balaji juga tidak asal berdiri di panggung. Tapi nilai OPG pada akhirnya bergantung pada apakah pengembang eksternal bersedia mengeluarkan uang sungguhan untuk menjalankan inference, bukan pada label narasi "AI+blockchain" untuk menopang harga
Volume inference berbayar setelah fase insentif selesai—itulah jawaban sebenarnya tentang OPG bernilai berapa.
#OPG
Belakangan ini OPG terus disebut berulang-ulang di seluruh internet: "2 juta kali penalaran AI yang dapat diverifikasi", "investasi a16z", "infrastruktur AI on-chain". Tiap kata kalau diambil sendiri saja sudah cukup untuk jadi bahan tulisan yang memuji-muji. Dua hari ini aku serius membaca dokumen arsitektur dari @OpenGradient , dan hari ini aku mau bilang beberapa hal yang mungkin akan menyinggung sebagian orang
Pertama, aku akui bagian yang memang berisi: arsitektur HACA dari OpenGradient, yang memisahkan eksekusi inference AI dan verifikasi di rantai, itu ide yang benar. Kalau semua inference dipaksa harus berjalan dengan bukti zkML, tugas-tugas model seperti LLM sama sekali tidak jalan; biayanya terlalu tinggi. Jadi mereka membuat semacam "spektrum verifikasi": tugas sederhana jalan dengan bukti matematika zkML, sedangkan inference LLM yang kompleks memakai lingkungan eksekusi tepercaya TEE untuk memastikan. Desain ini pragmatis, bukan asal-asalan
Tapi biayanya apa? Istilah "dapat diverifikasi" artinya sangat berbeda-beda pada tiap jenis tugas
Bukti zkML itu level verifikasi matematis—siapa pun bisa memeriksa hasil perhitungan secara independen. Sedangkan "dapat diverifikasi" pada TEE bergantung pada asumsi kepercayaan perangkat keras seperti Intel SGX atau yang sejenis. Intinya adalah "percaya chip ini tidak curang", bukan bukti kriptografis
Dari 2 juta kali "penalaran yang dapat diverifikasi" itu, berapa yang benar-benar menjalankan bukti zkML, dan berapa yang diproses lewat TEE—dua angka ini OPG tidak membaginya secara transparan. Bagi orang yang ingin menilai secara serius keamanan infrastruktur ini, angka-angka yang dicampur seperti ini membuat informasi berkurang besar
Sekarang lihat siklus ekonomi $OPG : inference AI dibayar pakai OPG, lalu biayanya dibagikan ke operator node. Logikanya masuk akal, tapi prasyarat roda berputar adalah: ada pengembang eksternal yang benar-benar memakai OPG untuk membayar menjalankan inference, bukan sekadar tim internal untuk tes dan fase insentif untuk menggelembungkan volume data
TGE baru lewat dua bulan, insentif belum sepenuhnya surut. Saat ini, dari data volume inference ini, berapa yang berasal dari kebutuhan pembayaran yang nyata, dan berapa dari pemburu poin yang menjalankan tugas? Memang bisa dicek di rantai, tapi hampir tidak ada yang mau mengeceknya
Logika praktikku begini: roadmap teknis OPG itu serius, a16z tidak asal menanam, Balaji juga tidak asal berdiri di panggung. Tapi nilai OPG pada akhirnya bergantung pada apakah pengembang eksternal bersedia mengeluarkan uang sungguhan untuk menjalankan inference, bukan pada label narasi "AI+blockchain" untuk menopang harga
Volume inference berbayar setelah fase insentif selesai—itulah jawaban sebenarnya tentang OPG bernilai berapa.
#OPG