Hoje, ao analisar os dados do mercado de modelos da OpenGradient, um número me fez parar: mais de 1800 modelos de desenvolvedores, com menos de 200 chamadas pagas nos últimos 90 dias — uma taxa de ociosidade do long tail de quase 90%.
Isso é considerado como evidência de "prosperidade do ecossistema". Mas a questão fundamental que ninguém discute é: por que 90% dos criadores não ganham um centavo após colocar seus modelos à venda?
Porque 90% das taxas de inferência vão para os modelos mais populares, e os chamadores escolhem apenas as respostas mais seguras, sem necessidade de diversidade. É como quando você está vendo imóveis e o vendedor diz que "há todo tipo de planta", mas os que realmente vendem são sempre aqueles poucos modelos padrão de três quartos. As tarefas que podem ser atendidas pelos modelos principais não precisam de um mercado de modelos descentralizado.
O que realmente pode proteger os criadores do long tail não são subsídios, mas a heterogeneidade das tarefas. Modelos especializados que precisam de fine-tuning de domínio ou injeção de dados privados não podem ser substituídos por grandes modelos gerais. Mas plataformas que permitem "o modelo mais forte completar 90% das tarefas" não farão com que os chamadores passem pela lista do long tail.
Felizmente, a OpenGradient está indo na direção certa. Os modelos podem ser vinculados a conjuntos de dados exclusivos, com preços personalizados e controle de acesso contextual — permitindo que modelos não populares também tenham cenários de pagamento. Se continuarem a ir na linha de "combinar necessidades específicas com modelos específicos", a taxa de ociosidade deixará de ser um problema de subsídio e se tornará inexistente.
Daqui pra frente, ao analisar projetos DeAI, além do número de modelos, vou prestar atenção também na "proporção de receita dos modelos do long tail". Se a proporção for extremamente baixa, isso será apenas uma cópia em blockchain da API Web2; se a proporção for alta, isso indica que a demanda precisa ser atendida por modelos diversificados. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC
Isso é considerado como evidência de "prosperidade do ecossistema". Mas a questão fundamental que ninguém discute é: por que 90% dos criadores não ganham um centavo após colocar seus modelos à venda?
Porque 90% das taxas de inferência vão para os modelos mais populares, e os chamadores escolhem apenas as respostas mais seguras, sem necessidade de diversidade. É como quando você está vendo imóveis e o vendedor diz que "há todo tipo de planta", mas os que realmente vendem são sempre aqueles poucos modelos padrão de três quartos. As tarefas que podem ser atendidas pelos modelos principais não precisam de um mercado de modelos descentralizado.
O que realmente pode proteger os criadores do long tail não são subsídios, mas a heterogeneidade das tarefas. Modelos especializados que precisam de fine-tuning de domínio ou injeção de dados privados não podem ser substituídos por grandes modelos gerais. Mas plataformas que permitem "o modelo mais forte completar 90% das tarefas" não farão com que os chamadores passem pela lista do long tail.
Felizmente, a OpenGradient está indo na direção certa. Os modelos podem ser vinculados a conjuntos de dados exclusivos, com preços personalizados e controle de acesso contextual — permitindo que modelos não populares também tenham cenários de pagamento. Se continuarem a ir na linha de "combinar necessidades específicas com modelos específicos", a taxa de ociosidade deixará de ser um problema de subsídio e se tornará inexistente.
Daqui pra frente, ao analisar projetos DeAI, além do número de modelos, vou prestar atenção também na "proporção de receita dos modelos do long tail". Se a proporção for extremamente baixa, isso será apenas uma cópia em blockchain da API Web2; se a proporção for alta, isso indica que a demanda precisa ser atendida por modelos diversificados. $OPG @OpenGradient #OPG $BTC