No fim de semana, sem nada pra fazer, dei uma olhada com calma na documentação da arquitetura e nos dados dos nós de computação de @OpenGradient ; depois de ler, fiquei com aquela pulga atrás da orelha.
Semente de US$ 8,5 milhões, VC de All-Star, alegando que usam TEE e ZKML para levar modelos de linguagem grandes para a blockchain, construindo uma “camada de execução de IA compatível com EVM” — esses “slogans” realmente têm apelo. A narrativa está no talo e a parte técnica é forte. Mas para quem entende minimamente de custo de computação em IA, é inevitável fazer as contas: qual é, afinal, a lógica econômica desse modelo de “IA verificável”?
O argumento central oficial é “IA sem confiança”, garantindo que os resultados de inferência não sejam adulterados. Só que o preço por trás disso é enorme. Pegando como exemplo o estado atual da tecnologia ZKML: para gerar uma prova de inferência para um modelo open source de nível 7B, o custo de computação costuma ser algo como 10 a 100 vezes o de uma inferência normal sem prova, e a latência fica na ordem de “minutos”. No modelo tradicional Web2, chamar uma API equivalente leva apenas em nível de milissegundos, com custo por chamada de menos de um centavo.
O contradição mais crucial está no cenário de aplicação. O whitepaper cita visões como DeFi para liquidação automática e roteamento inteligente. Mas no front do DeFi, o que manda é disparar em milissegundos e pagar taxas de Gas extremamente baixas. Qual hacker on-chain ou instituição quantitativa de verdade vai integrar um modelo de linguagem on-chain cuja resposta leva minutos e ainda por cima acumula a cara “taxa de provas criptográficas”?
Agora, os testes na testnet estão excepcionalmente movimentados: inúmeros mineradores fazem fila para conectar GPUs. Todo mundo sabe o que está em jogo: a expectativa de airdrop no futuro. Isso é o típico “usar um token como máquina de impressão para subsidiar a computação”.
Vou ser bem franco: quando a rede de computação está prosperando hoje, a essência é uma espécie de conluio entre mineradores e a equipe do projeto, baseado em expectativas de alta — é o $OPG do valor de circulação no futuro sendo pago antecipadamente. Computação descentralizada mais tecnologia verificável faz sentido na lógica, mas ainda está a dezenas de milhares de quilômetros de fechar um ciclo comercial real. Além dos parceiros que receberam um Grant da ecosystem, afinal, quantos desenvolvedores reais estão dispostos a pagar com dinheiro de verdade por essas dezenas de vezes de “prêmio verificável”?
Quando o bônus de emissão de tokens acabar e os mineradores tiverem que cobrir, com demanda real de dApp, os altos custos de aluguel de computação e de eletricidade, sem o #opg subsidiado por tokens, a roda da computação ainda vai girar?
#opg
Semente de US$ 8,5 milhões, VC de All-Star, alegando que usam TEE e ZKML para levar modelos de linguagem grandes para a blockchain, construindo uma “camada de execução de IA compatível com EVM” — esses “slogans” realmente têm apelo. A narrativa está no talo e a parte técnica é forte. Mas para quem entende minimamente de custo de computação em IA, é inevitável fazer as contas: qual é, afinal, a lógica econômica desse modelo de “IA verificável”?
O argumento central oficial é “IA sem confiança”, garantindo que os resultados de inferência não sejam adulterados. Só que o preço por trás disso é enorme. Pegando como exemplo o estado atual da tecnologia ZKML: para gerar uma prova de inferência para um modelo open source de nível 7B, o custo de computação costuma ser algo como 10 a 100 vezes o de uma inferência normal sem prova, e a latência fica na ordem de “minutos”. No modelo tradicional Web2, chamar uma API equivalente leva apenas em nível de milissegundos, com custo por chamada de menos de um centavo.
O contradição mais crucial está no cenário de aplicação. O whitepaper cita visões como DeFi para liquidação automática e roteamento inteligente. Mas no front do DeFi, o que manda é disparar em milissegundos e pagar taxas de Gas extremamente baixas. Qual hacker on-chain ou instituição quantitativa de verdade vai integrar um modelo de linguagem on-chain cuja resposta leva minutos e ainda por cima acumula a cara “taxa de provas criptográficas”?
Agora, os testes na testnet estão excepcionalmente movimentados: inúmeros mineradores fazem fila para conectar GPUs. Todo mundo sabe o que está em jogo: a expectativa de airdrop no futuro. Isso é o típico “usar um token como máquina de impressão para subsidiar a computação”.
Vou ser bem franco: quando a rede de computação está prosperando hoje, a essência é uma espécie de conluio entre mineradores e a equipe do projeto, baseado em expectativas de alta — é o $OPG do valor de circulação no futuro sendo pago antecipadamente. Computação descentralizada mais tecnologia verificável faz sentido na lógica, mas ainda está a dezenas de milhares de quilômetros de fechar um ciclo comercial real. Além dos parceiros que receberam um Grant da ecosystem, afinal, quantos desenvolvedores reais estão dispostos a pagar com dinheiro de verdade por essas dezenas de vezes de “prêmio verificável”?
Quando o bônus de emissão de tokens acabar e os mineradores tiverem que cobrir, com demanda real de dApp, os altos custos de aluguel de computação e de eletricidade, sem o #opg subsidiado por tokens, a roda da computação ainda vai girar?
#opg