$OPG の調査中に何度も頭に浮かんだのは、次のような考えでした。

AIオンチェーンにおける最大の問題は、モデルそのものではないのではないか？

それは、待ち時間ではないか？

当初は、ハードウェアの高速化で全て解決すると考えていました。高性能なGPU、ノード数の増加、計算能力の向上。しかし、@OpenGradient について調べれば調べるほど、問題に処理能力を投入しても、必ずしも設計上の問題が解決するとは限らないことに気づきました。

長いレジの列を想像してみてください。全員がすでに欲しいものを選んでいるのに、一人の客がまだ決めかねているため、誰も列から出られません。他の客がどれだけ速くても関係ありません。列全体が待たされるのです。

これが、AI推論とブロックチェーンについて考え始めたきっかけです。

もしすべてのブロックが、重いAIモデルの処理完了を待たなければならないとしたら、より大規模で高度なモデルは、ネットワークの速度低下を意味する可能性があります。それは決して良い方向性とは思えませんでした。

そこで、OPGが私に立ち止まって考えさせるきっかけを与えてくれたのです。

OpenGradientは、ブロック構築中に推論を強制的に実行させるのではなく、推論専用の領域を設けています。AIの処理はブロック構築前に行われます。最終的にブロックが生成されると、モデルの応答を待つことなく、

完成した結果をそのまま収集します。

この小さな設計上の選択は、見た目以上に大きな意味を持ちます。

つまり、AIタスクが複雑化しても、ブロック生成は滞りなく進むということです。モデルが時間とともに進化しても、ブロックチェーンの処理速度が自動的に低下するわけではありません。

私にとって、これがOpenGradientの独自性です。

そもそもAIを想定して設計されていないブロックチェーンアーキテクチャに、無理やりAIを組み込もうとしているわけではありません。

両者がそれぞれの得意分野を最大限に発揮できるよう、フローを再設計しているのです。

私は日々学び続けていますが、一つだけはっきりしていることがあります。

分散型AIの未来は、最も大規模なモデルを持つプロジェクトにあるとは限らないかもしれません。

むしろ、それらのモデルが思考を続ける間も、ネットワークを円滑に機能させる方法を理解しているプロジェクトにあるのかもしれません。

それが私が#OPG をこれほど注意深く監視している理由の一つです。

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OpenGradientのデザインは、何を改善することを目的としているのでしょうか？