以前は、AIインフラは最大のネットワークを作ることで勝てると思っていました。

しかし今は、価値がそこを通って動かなければ、最大のネットワークは意味がありません。

この考えが変わったのは、@OpenGradient を調べる時間を取った後でした。示唆的な前向きなサインはいくつもあります。AIワークロードを支える分散型コンピュート、モデルをデプロイする開発者、推論を要求するアプリケーション、検証による信頼の醸成、そして支払いメカニズムがネットワーク全体を通じて参加者を結びつけること。これらはすべて、エコシステムが形になりつつある兆候です。

でも、それは「兆候」にすぎません。

歴史は、インフラは実際の需要よりはるかに速く成長し得ることを示しています。より多くのモデルは、より多くのユーザーを保証しません。より多くの推論リクエストが、必ずしも経済的な価値の増加につながるわけでもありません。検証でさえ、人々が現実の意思決定のために信頼できる出力に依存している場合にのみ役立ちます。

私の関心を引いたのは、ネットワークの背後にある依存関係の連鎖です。

コンピュートがモデルを可能にする。モデルがアプリケーションを動かす。アプリケーションが課題を解決する。ユーザーがトランザクションを生む。トランザクションが参加者を報酬で動かす。報酬がさらにコンピュートを惹きつける。

最強の層で強化されるのではありません。最弱の層によって制約されます。

私にとって最も難しい問いは、「@OpenGradient がAIインフラをスケールできるか」ではなく、「ループ全体を生かし続けるために、十分な数のアプリケーションが不可欠になるのか」です。

だから私は、@OpenGradient をもはやインフラプロジェクトとして評価しません。需要が、ネットワークが本当に価値を持つようになるまで、すべての層を確実に通過しなければならない経済システムとして評価します。

長期的に、そのフライホイールを最も制限しそうなのは、どの層だと思いますか？

#opg $OPG @OpenGradient