Eu venho pesquisando a OpenGradient e acho que o mercado está focando na narrativa errada.

A maioria das discussões gira em torno de IA descentralizada, hospedagem de modelos ou demanda de inferência. Mas a parte mais interessante é como a OpenGradient pode reformular a confiança na execução da IA. O projeto está construindo uma infraestrutura onde as saídas da IA podem ser verificadas em vez de simplesmente aceitas, criando um sistema onde computação e validação operam como camadas separadas.

Essa distinção é importante porque a adoção de IA está cada vez mais limitada pela confiança, não apenas pelo acesso. À medida que os agentes de IA começam a lidar com decisões financeiras, automação e atividades on-chain, usuários e aplicações precisarão de provas de que as saídas foram geradas conforme afirmado. A OpenGradient está se posicionando em torno dessa exigência futura.

O que eu considero subestimado é o impacto potencial na coordenação entre ecossistemas. A execução de IA verificada poderia reduzir a dependência de provedores centralizados, permitindo que aplicações interajam com IA de uma forma mais transparente. Isso muda como os desenvolvedores constroem, como os usuários avaliam os resultados e como o valor flui através de redes descentralizadas.

O mercado geralmente precifica infraestrutura com base no uso atual. Eu acho que a maior oportunidade está na demanda futura por inteligência verificável. Se a IA se tornar uma camada central da atividade digital, redes que podem provar a execução de forma confiável podem se tornar muito mais importantes do que o mercado espera atualmente.

Essa é a camada que estou de olho.
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