$OPG
私は、私の考え方を「イノベーション」の捉え方ごと変えつつある問いを手がかりに、OpenGradientのようなAIシステムを見つめてきました。

もし、AIにおける次の競争優位が「最も賢い」ことではなく、知能を“構築しやすい”ものにすることだとしたら？

どの技術にも、何か新しいものを作ることよりも、過去のイノベーションを再利用可能にすることの方が重要になる段階があります。インターネットが世界を変えたのは、すべての企業がそれぞれ独自のネットワークを作ったからではありません。何百万人もの人々が同じ土台に乗って構築できるようになったから、世界が変わったのです。AIも同様の転換点へ向かっていると私は考えています。

今日、多くの議論は依然として、モデルが孤立して存在しているかのようにモデル同士を比較しています。私は、モデルがデプロイされた後に何が起きるのかに、より注意を向けるようになりました。異なる開発者、アプリケーション、参加者は、ゼロからやり直すことなく共有基盤の上に築いていけるのでしょうか？ この問いは、次のAIのフェーズを形作るのに、どんなベンチマークよりも大きな影響を持つかもしれません。

だからこそ、@OpenGradient は私にとって際立っています。私は OpenGradient が「最も賢いモデル」で勝ちに行こうとしているとは見ていません。むしろ、ホスティング、推論（inference）、検証（verification）を共通の土台の一部にできないかを探っているのだと捉えています。そうすることで、同じインフラを繰り返し作り直すのではなく、次世代のAIアプリケーションを作るコストを下げられるようになるのです。

これらは何も成功を保証しません。共有基盤は、人々が実際にそこに乗って作ろうとする場合にのみ意味を持ちます。そして市場が「良いアーキテクチャ」を、意味のある導入なしに評価したことは一度もありません。

技術の進化を見ているほど、イノベーションが再利用可能になったとき、進歩は積み重なっていくのだと私は強く感じます。最大のブレークスルーは、しばしば“前回よりも次のブレークスルーがしやすくなる”ものです。

@OpenGradient #OPG $OPG

$ZEC