#opg $OPG @OpenGradient

以前は、AIインフラのネットワークの成功は単純な指標で決まると思っていました。つまり、モデル数が多いこと、計算資源が多いこと、推論アクティビティが活発であること。
でも今は、それは物語の一部にすぎないと思っています。
@OpenGradient を深く掘り下げるほど、どの単一の指標もそれ自体では本質的に重要ではないと気づきました。利用可能なモデルがたくさんあり、アプリケーションを作る開発者が活発に活動し、推論を支える分散型の計算があり、信頼性を担保する検証メカニズムがあり、参加者をつなぐ決済基盤がある——それらはすべて前向きなシグナルです。
しかし、それらが自動的に継続的な需要を生み出すわけではありません。
ネットワークは、誰も使わない優れたモデルをホストできます。開発者は、誰にも届かないアプリケーションを作れます。推論リクエストはしばらく増えることがあっても、意味のある経済的価値につながらないことがあります。検証だって、ユーザーが実際に出力の信頼性を気にするときになって初めて重要になります。
重要なのは、それらのピースがどうつながっているかです。
計算資源はモデルを可能にします。モデルはアプリケーションを可能にします。アプリケーションはユーザーを惹きつけます。ユーザーは支払いを生みます。支払いはインセンティブを生みます。検証は信頼を築きます。信頼が、再びより多くの利用をシステムに呼び込みます。
このループ全体は、各層が次の層を支えられることにかかっています。
私にとって本当の問いは、OpenGradientがインフラをスケールできるかどうかではありません。重要なのは、有用なアプリケーションが十分な継続的なユーザー需要を生み出し、他のあらゆる層が意味を持つ状態を作れるかどうかです。
ある一文が、考え方を変えました。
@OpenGradient は単なるAIネットワークではなく、需要がすべての層をうまく通過しなければならないシステムであり、さもないと全体のフライホイールが減速してしまう、ということです。
分散型AIが成長していく中で、どの層が最もボトルネックになりそうだと思いますか？