OpenGradientで私が注視しているのは、AIタスクがどれだけ検証できるかではなく、検証がネットワーク内の資本配分にどのように影響するかです。

ステーキングが証明検証に結びつくと、資本は実質的にAI実行の信頼性を担保するために求められます。これは、多くのトークンネットワークが主にエミッションのために存在するステーキングとは異なるダイナミクスを生み出します。

ユーザーにとって、そのシグナルは強まります。経済的にエクスポーズされたバリデーターによって裏付けられた検証済みの結果は、単に評判によって確保された結果とは異なるレベルの信頼性を持っています。

「リスクは、誰かがそれを担うために支払われるときに、より信じられる。」

投資家の視点から見ると、面白い指標は最終的に、各ユニットの検証されたAI活動をどれだけのステークが支えているかになるかもしれません。その比率は、実際の使用に対する信頼のコストがどれだけ高くなっているかを示しています。

課題は、この関係が初期に歪められる可能性があることです。ステークされた資本は、検証された推論の需要よりも早く成長することができ、ネットワークがその経済的関連性を証明する前に強いセキュリティの印象を与えることがあります。

私は、市場がステーキング参加を測定するのに多くの時間を費やし、そのステークが実際の検証需要を支えているかどうかを測定するのに十分な時間を費やしていないと疑っています。OpenGradientにとって、これら二つの変数の関係は、どちらか一方のみよりも重要かもしれません。
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