sesuatu terus mengganggu saya saat membaca tentang infrastruktur AI pagi ini.

semua orang membicarakan membangun lebih banyak komputasi.

hampir tidak ada yang membahas apa yang terjadi ketika komputasi itu menganggur.

itu bukan cuma masalah AI. itu masalah infrastruktur.

pada saat sebuah jaringan dirancang untuk menjadi tempat menampung dan menjalankan kecerdasan dalam skala besar, pemanfaatan mulai menjadi penting hampir sama besarnya dengan kapabilitas. sistem yang kuat tapi hanya aktif sebagian waktu membawa kumpulan ekonomi yang sangat berbeda dibanding sistem yang digunakan secara konsisten.

itulah salah satu alasan saya menganggap proyek infrastruktur lebih menarik daripada pengumuman model belakangan ini. bagian tersulit tidak selalu menciptakan kecerdasan. kadang yang lebih sulit adalah memastikan sumber daya yang mendasarinya digunakan secara efisien sehingga keberadaannya dapat dibenarkan.

OpenGradient memposisikan diri sebagai jaringan untuk Open Intelligence, yang dirancang untuk menampung, inferensi, dan memverifikasi model AI dalam skala besar. kata "scale" (skala) di sana menjalankan banyak pekerjaan.

karena skala tidak hanya tentang pertumbuhan.

skala juga tentang pemanfaatan.

di sinilah token OPG menjadi menarik bagi saya. jika hosting, inferensi, dan partisipasi jaringan berlangsung di lapisan infrastruktur bersama, maka aktivitas sama pentingnya dengan kapasitas.

membangun kapasitas adalah satu tantangan.

menjaganya tetap berguna adalah tantangan lain.

seiring jaringan AI bertumbuh, apakah pemanfaatan akan menjadi tantangan yang lebih besar daripada komputasi itu sendiri, atau apakah pada akhirnya permintaan akan menyerap semuanya yang dibangun??

@OpenGradient $OPG $ALICE $BOME
#OPG
Apa yang lebih dulu rusak dalam jaringan AI berskala besar?