#opg $OPG
Sesuatu yang sering aku pikirkan adalah seberapa sering crypto memberi imbalan pada aplikasi yang bisa dilihat orang, sementara infrastruktur di bawahnya diabaikan hingga menjadi tidak mungkin untuk hidup tanpanya.
Itu salah satu alasan mengapa OpenGradient terus menarik perhatianku.
Percakapan tentang AI biasanya berputar di sekitar model yang semakin pintar, tetapi aku pikir pertanyaan yang lebih menarik adalah apa yang terjadi setelah model dibangun. Siapa yang menjalankannya? Siapa yang memverifikasi output-nya? Dan seberapa banyak kepercayaan yang diberikan pengguna pada infrastruktur yang tidak pernah mereka lihat?
Dari perspektif fundamental, OpenGradient mencoba untuk menangani lapisan yang bisa menjadi semakin penting jika penggunaan AI terus berkembang. Pengembang perlu lingkungan yang dapat diandalkan untuk menerapkan model. Penyedia komputasi membutuhkan insentif. Pengguna dan organisasi mungkin akhirnya ingin inferensi yang dapat diverifikasi alih-alih mempercayai satu platform secara membabi buta.
Ini mengingatkanku pada jalan. Orang-orang berbicara tentang mobil, tetapi tanpa jalan yang dapat diandalkan, transportasi itu sendiri menjadi tidak efisien.
Tentu saja, ide bagus saja tidak pernah cukup. Membangun efek jaringan itu sulit dan menarik pengembang serta permintaan nyata jauh lebih sulit daripada meluncurkan token. Sejarah crypto penuh dengan proyek-proyek yang memiliki narasi yang kuat tetapi adopsi yang lemah.
Itulah mengapa aku kurang tertarik pada kegembiraan jangka pendek dan lebih tertarik pada apakah utilitas dapat terakumulasi seiring waktu.
Apakah menurutmu infrastruktur AI yang dapat diverifikasi dan terdesentralisasi akan menjadi kebutuhan atau apakah kenyamanan akan menjaga solusi terpusat tetap di depan?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
Sesuatu yang sering aku pikirkan adalah seberapa sering crypto memberi imbalan pada aplikasi yang bisa dilihat orang, sementara infrastruktur di bawahnya diabaikan hingga menjadi tidak mungkin untuk hidup tanpanya.
Itu salah satu alasan mengapa OpenGradient terus menarik perhatianku.
Percakapan tentang AI biasanya berputar di sekitar model yang semakin pintar, tetapi aku pikir pertanyaan yang lebih menarik adalah apa yang terjadi setelah model dibangun. Siapa yang menjalankannya? Siapa yang memverifikasi output-nya? Dan seberapa banyak kepercayaan yang diberikan pengguna pada infrastruktur yang tidak pernah mereka lihat?
Dari perspektif fundamental, OpenGradient mencoba untuk menangani lapisan yang bisa menjadi semakin penting jika penggunaan AI terus berkembang. Pengembang perlu lingkungan yang dapat diandalkan untuk menerapkan model. Penyedia komputasi membutuhkan insentif. Pengguna dan organisasi mungkin akhirnya ingin inferensi yang dapat diverifikasi alih-alih mempercayai satu platform secara membabi buta.
Ini mengingatkanku pada jalan. Orang-orang berbicara tentang mobil, tetapi tanpa jalan yang dapat diandalkan, transportasi itu sendiri menjadi tidak efisien.
Tentu saja, ide bagus saja tidak pernah cukup. Membangun efek jaringan itu sulit dan menarik pengembang serta permintaan nyata jauh lebih sulit daripada meluncurkan token. Sejarah crypto penuh dengan proyek-proyek yang memiliki narasi yang kuat tetapi adopsi yang lemah.
Itulah mengapa aku kurang tertarik pada kegembiraan jangka pendek dan lebih tertarik pada apakah utilitas dapat terakumulasi seiring waktu.
Apakah menurutmu infrastruktur AI yang dapat diverifikasi dan terdesentralisasi akan menjadi kebutuhan atau apakah kenyamanan akan menjaga solusi terpusat tetap di depan?
@OpenGradient $OPG #opengradiant
