私は、OpenGradientに関する議論のほとんどがAIのナarrティブ、モデルホスティング、または分散型インテリジェンスの成長全般に焦点を当てていることに気づきました。しかし、マーケットはもっと重要なことを見逃しているかもしれません。

私の目を引いたのは、OpenGradientが単なるインフラ問題を解決しようとしているのではなく、調整問題を解決しようとしているということです。従来のAIでは、ユーザー、開発者、計算プロバイダーがしばしば別々のエコシステムで操作し、実行と検証に関して限られた透明性しかありません。OpenGradientは、モデルホスティング、推論、検証が同じ分散型ネットワーク内で共存できるフレームワークを導入しています。

ここでの隠れた層は、トラストレス実行です。AIの採用が進むにつれて、需要は単により良いモデルから来るのではなく、人々が期待するモデルによって生成された出力を証明することから来るでしょう。検証は計算自体と同じくらい価値のあるものになるかもしれません。

また、これが発見のダイナミクスを変えると思います。AIサービスがオンチェーンで検証可能かつコンポーザブルになると、開発者は既存のインテリジェンス層の上に構築でき、何度も再現する必要がなくなります。それはユーザー数や短期的なアクティビティを通じて測定するのが難しいネットワーク効果を生み出します。

マーケットはしばしばAIプロジェクトを注目サイクルに基づいて評価します。私は、OpenGradientの本当の機会は、計算、インテリジェンス、検証を単一のシステムに接続する調整レイヤーになることだと考え始めています。

それはAIインフラだけに比べて、はるかに大きな命題です。

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