Ketika membandingkan OpenGradient dan 0G Labs, perbedaan paling mencolok adalah arsitektur.
0G Labs sedang membangun Sistem Operasi AI terdesentralisasi dengan lapisan penyimpanan, ketersediaan data, dan komputasi yang dirancang sebagai tumpukan terpadu.
OpenGradient mengambil pendekatan yang berbeda.
Melalui Arsitektur Komputasi AI Hibridnya, ia beroperasi sebagai Coprocessor AI, fokus pada eksekusi dan verifikasi AI sambil terintegrasi dengan ekosistem yang sudah ada.
Kebanyakan orang melihat itu dan langsung menyimpulkan bahwa OpenGradient sedang membangun lebih sedikit.
Saya mencapai kesimpulan yang berlawanan.
0G Labs mengejar integrasi vertikal.
Semakin banyak infrastruktur yang dimiliki, semakin banyak kemampuan yang dapat diberikan dalam satu lingkungan.
Tetapi setiap lapisan tambahan juga menjadi lapisan lain yang harus diadopsi oleh pengembang.
Penyimpanan.
Ketersediaan data.
Komputasi.
OpenGradient bergerak ke arah yang berlawanan.
Alih-alih membangun sistem operasi AI yang lengkap, ia fokus pada komposabilitas.
Alih-alih meminta pengembang untuk pindah ke lingkungan baru, ia membawa kemampuan AI langsung ke lingkungan tempat pengembang sudah bekerja.
Seorang pengembang Solidity di Base dapat mengakses lapisan AI OpenGradient tanpa memigrasikan aplikasi ke dalam rantai AI khusus.
AI datang ke aplikasi.
Itu berarti @OpenGradient dengan sengaja menyerahkan kontrol atas sebagian besar tumpukan.
Ia tidak memiliki penyimpanan, ketersediaan data, atau seluruh ekosistem AI seperti yang diinginkan 0G Labs.
Apa yang didapat adalah distribusi.
Setiap ekosistem yang ada menjadi tujuan potensial untuk lapisan eksekusi OpenGradient.
Inilah mengapa saya tidak melihat OpenGradient sebagai versi lebih kecil dari 0G Labs.
Saya melihat dua filosofi arsitektur yang sepenuhnya berbeda.
0G Labs sedang memperluas secara vertikal di seluruh tumpukan AI.
OpenGradient sedang memperluas secara horizontal di seluruh ekosistem yang ada.
Satu strategi mencoba memiliki lebih banyak lapisan.
Yang lain mencoba muncul di lebih banyak tempat.
OpenGradient tidak gagal mencapai integrasi vertikal.
Ia dengan sengaja mengorbankan integrasi vertikal demi komposabilitas, dan saya pikir tradeoff itu menjadi inti dari seluruh proyek.
$NES $LAB $OPG #opg
0G Labs sedang membangun Sistem Operasi AI terdesentralisasi dengan lapisan penyimpanan, ketersediaan data, dan komputasi yang dirancang sebagai tumpukan terpadu.
OpenGradient mengambil pendekatan yang berbeda.
Melalui Arsitektur Komputasi AI Hibridnya, ia beroperasi sebagai Coprocessor AI, fokus pada eksekusi dan verifikasi AI sambil terintegrasi dengan ekosistem yang sudah ada.
Kebanyakan orang melihat itu dan langsung menyimpulkan bahwa OpenGradient sedang membangun lebih sedikit.
Saya mencapai kesimpulan yang berlawanan.
0G Labs mengejar integrasi vertikal.
Semakin banyak infrastruktur yang dimiliki, semakin banyak kemampuan yang dapat diberikan dalam satu lingkungan.
Tetapi setiap lapisan tambahan juga menjadi lapisan lain yang harus diadopsi oleh pengembang.
Penyimpanan.
Ketersediaan data.
Komputasi.
OpenGradient bergerak ke arah yang berlawanan.
Alih-alih membangun sistem operasi AI yang lengkap, ia fokus pada komposabilitas.
Alih-alih meminta pengembang untuk pindah ke lingkungan baru, ia membawa kemampuan AI langsung ke lingkungan tempat pengembang sudah bekerja.
Seorang pengembang Solidity di Base dapat mengakses lapisan AI OpenGradient tanpa memigrasikan aplikasi ke dalam rantai AI khusus.
AI datang ke aplikasi.
Itu berarti @OpenGradient dengan sengaja menyerahkan kontrol atas sebagian besar tumpukan.
Ia tidak memiliki penyimpanan, ketersediaan data, atau seluruh ekosistem AI seperti yang diinginkan 0G Labs.
Apa yang didapat adalah distribusi.
Setiap ekosistem yang ada menjadi tujuan potensial untuk lapisan eksekusi OpenGradient.
Inilah mengapa saya tidak melihat OpenGradient sebagai versi lebih kecil dari 0G Labs.
Saya melihat dua filosofi arsitektur yang sepenuhnya berbeda.
0G Labs sedang memperluas secara vertikal di seluruh tumpukan AI.
OpenGradient sedang memperluas secara horizontal di seluruh ekosistem yang ada.
Satu strategi mencoba memiliki lebih banyak lapisan.
Yang lain mencoba muncul di lebih banyak tempat.
OpenGradient tidak gagal mencapai integrasi vertikal.
Ia dengan sengaja mengorbankan integrasi vertikal demi komposabilitas, dan saya pikir tradeoff itu menjadi inti dari seluruh proyek.
$NES $LAB $OPG #opg