Hari ini saya meneliti data pasar model OpenGradient, dan satu angka membuat saya berhenti: lebih dari 1800 model pengembang, tetapi kurang dari 200 yang mendapatkan panggilan berbayar dalam 90 hari—tingkat kekosongan ekor panjang hampir 90%.
Ini dianggap sebagai bukti "ekosistem yang makmur". Namun, masalah mendasar tidak ada yang membahas: mengapa 90% pencipta tidak mendapatkan satu sen pun setelah meluncurkan model mereka?
Karena 90% biaya inferensi mengalir ke model-model teratas, dan pemanggil hanya memilih jawaban standar yang paling stabil, tanpa memerlukan keberagaman. Seperti saat melihat properti, salesman bilang "ada berbagai tipe"; yang terjual banyak selalu beberapa tipe standar tiga kamar. Tugas yang bisa dihadapi oleh model-model teratas sama sekali tidak memerlukan pasar model terdesentralisasi.
Yang benar-benar bisa melindungi pencipta ekor panjang bukanlah subsidi, tetapi heterogenitas tugas. Model spesialis yang membutuhkan penyesuaian domain dan injeksi data pribadi tidak dapat digantikan oleh model besar yang umum. Namun, platform yang membiarkan "model terkuat menyelesaikan 90% tugas" tidak akan membuat pemanggil melihat daftar ekor panjang.
Syukurlah OpenGradient sedang menuju arah yang benar. Model dapat terikat dengan dataset eksklusif, harga yang disesuaikan, dan kontrol akses berbasis skenario—memberikan skenario berbayar untuk model non-teratas. Jika terus bergerak menuju "kecocokan permintaan tertentu dengan model tertentu", tingkat kekosongan akan berubah dari masalah subsidi menjadi masalah yang tidak ada.
Ke depannya, saat melihat proyek DeAI, selain jumlah model, saya juga akan memperhatikan "proporsi pendapatan model ekor panjang". Jika proporsinya sangat rendah, itu hanya versi on-chain dari API Web2; jika proporsinya tinggi, itu menunjukkan bahwa permintaan itu sendiri harus dipenuhi oleh model yang beragam. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC
Ini dianggap sebagai bukti "ekosistem yang makmur". Namun, masalah mendasar tidak ada yang membahas: mengapa 90% pencipta tidak mendapatkan satu sen pun setelah meluncurkan model mereka?
Karena 90% biaya inferensi mengalir ke model-model teratas, dan pemanggil hanya memilih jawaban standar yang paling stabil, tanpa memerlukan keberagaman. Seperti saat melihat properti, salesman bilang "ada berbagai tipe"; yang terjual banyak selalu beberapa tipe standar tiga kamar. Tugas yang bisa dihadapi oleh model-model teratas sama sekali tidak memerlukan pasar model terdesentralisasi.
Yang benar-benar bisa melindungi pencipta ekor panjang bukanlah subsidi, tetapi heterogenitas tugas. Model spesialis yang membutuhkan penyesuaian domain dan injeksi data pribadi tidak dapat digantikan oleh model besar yang umum. Namun, platform yang membiarkan "model terkuat menyelesaikan 90% tugas" tidak akan membuat pemanggil melihat daftar ekor panjang.
Syukurlah OpenGradient sedang menuju arah yang benar. Model dapat terikat dengan dataset eksklusif, harga yang disesuaikan, dan kontrol akses berbasis skenario—memberikan skenario berbayar untuk model non-teratas. Jika terus bergerak menuju "kecocokan permintaan tertentu dengan model tertentu", tingkat kekosongan akan berubah dari masalah subsidi menjadi masalah yang tidak ada.
Ke depannya, saat melihat proyek DeAI, selain jumlah model, saya juga akan memperhatikan "proporsi pendapatan model ekor panjang". Jika proporsinya sangat rendah, itu hanya versi on-chain dari API Web2; jika proporsinya tinggi, itu menunjukkan bahwa permintaan itu sendiri harus dipenuhi oleh model yang beragam. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC