Semalam saya lagi ngulik velas nyari entry yang bersih di $XPL dan $BNB . Entah kenapa, saya malah baca tentang @OpenGradient .
Yang menarik perhatian saya bukan narasi AI yang lagi dibahas orang-orang. Tapi pertanyaan yang jauh lebih simpel:
Dari mana sebenarnya nilai nyata dalam AI itu berasal?
Pasar punya kebiasaan mengejar aset. Pertama blockspace. Lalu likuiditas. Lalu data. Hari ini, model AI. Model itu sendiri sudah jadi hal yang pengen dimiliki orang.
Tapi saya nggak yakin itu adalah akhir dari cerita.
Sebuah model yang diam aja nggak menciptakan nilai sendiri. Nilai tercipta saat kecerdasan diproduksi—ketika sebuah agen mengajukan permintaan, penyedia komputasi memprosesnya, jaringan memverifikasi hasilnya, dan output yang berguna disampaikan.
Itu bagian yang sedang dibangun OpenGradient.
Semakin saya gali, semakin saya berpikir bahwa inferensi mungkin akan jadi lebih penting daripada model itu sendiri. Bukan karena model itu nggak penting, tapi karena inferensi adalah tempat permintaan muncul. Di situlah penggunaan bisa diukur. Di situlah aktivitas ekonomi terjadi.
Tentu saja, ide ini terdengar bagus di kertas. Setiap jaringan bisa menceritakan kisah yang menarik. Pertanyaan yang lebih sulit adalah apakah permintaan nyata ada di bawah narasi tersebut.
Apakah pengembang benar-benar menggunakannya?
Apakah permintaan inferensi tumbuh karena orang membutuhkannya, atau karena insentif sementara mendorong aktivitas?
Itu yang saya perhatikan.
Bukan hype. Bukan headline. Bukan aksi harga jangka pendek.
Hanya satu sinyal sederhana:
Apakah permintaan terus datang kembali ketika tidak ada yang membayar pengguna untuk tetap bertahan?
Karena biasanya di situlah narasi berakhir—dan di mana aset nyata dimulai.
@OpenGradient #OPG $OPG
Yang menarik perhatian saya bukan narasi AI yang lagi dibahas orang-orang. Tapi pertanyaan yang jauh lebih simpel:
Dari mana sebenarnya nilai nyata dalam AI itu berasal?
Pasar punya kebiasaan mengejar aset. Pertama blockspace. Lalu likuiditas. Lalu data. Hari ini, model AI. Model itu sendiri sudah jadi hal yang pengen dimiliki orang.
Tapi saya nggak yakin itu adalah akhir dari cerita.
Sebuah model yang diam aja nggak menciptakan nilai sendiri. Nilai tercipta saat kecerdasan diproduksi—ketika sebuah agen mengajukan permintaan, penyedia komputasi memprosesnya, jaringan memverifikasi hasilnya, dan output yang berguna disampaikan.
Itu bagian yang sedang dibangun OpenGradient.
Semakin saya gali, semakin saya berpikir bahwa inferensi mungkin akan jadi lebih penting daripada model itu sendiri. Bukan karena model itu nggak penting, tapi karena inferensi adalah tempat permintaan muncul. Di situlah penggunaan bisa diukur. Di situlah aktivitas ekonomi terjadi.
Tentu saja, ide ini terdengar bagus di kertas. Setiap jaringan bisa menceritakan kisah yang menarik. Pertanyaan yang lebih sulit adalah apakah permintaan nyata ada di bawah narasi tersebut.
Apakah pengembang benar-benar menggunakannya?
Apakah permintaan inferensi tumbuh karena orang membutuhkannya, atau karena insentif sementara mendorong aktivitas?
Itu yang saya perhatikan.
Bukan hype. Bukan headline. Bukan aksi harga jangka pendek.
Hanya satu sinyal sederhana:
Apakah permintaan terus datang kembali ketika tidak ada yang membayar pengguna untuk tetap bertahan?
Karena biasanya di situlah narasi berakhir—dan di mana aset nyata dimulai.
@OpenGradient #OPG $OPG
