Comecei a ler sobre o OpenGradient por causa da narrativa de IA.
Um tempo depois, eu estava lendo sobre a HACA em vez disso.
Não vi isso chegando.
A maioria das discussões sobre IA acaba soando igual. Modelos melhores, inferência mais rápida, benchmarks maiores.
A HACA não era realmente sobre qualquer uma dessas coisas.
O que chamou minha atenção foi a forma como o projeto lida com computação.
IA precisa de um poder de GPU sério.
Blockchain é bom em verificação.
Tentar fazer com que cada validador execute cada carga de trabalho de IA não parece realista quando os modelos ficam grandes.
O OpenGradient segue por um caminho diferente. A inferência acontece em nós de GPU, enquanto a verificação é tratada separadamente e as provas são resolvidas depois.
Essa divisão parece prática.
Enquanto lia, conferi algumas atualizações recentes do ecossistema.
A rede já processou mais de 2M de inferências de IA, suporta mais de 2.000 modelos de IA, atingiu mais de 2M de usuários e é 100% compatível com EVM.
O projeto também arrecadou cerca de US$ 9,5 milhões com apoio ligado à a16z crypto, Coinbase Ventures, SV Angel, NEAR, Celestia e outros investidores.
Os números não contam toda a história.
Eles sugerem que a infraestrutura não está parada.
As pessoas realmente estão usando.
Talvez todo mundo continue comparando modelos de IA.
Acabei passando mais tempo tentando entender a arquitetura por trás deles.
#opg $OPG @OpenGradient
Um tempo depois, eu estava lendo sobre a HACA em vez disso.
Não vi isso chegando.
A maioria das discussões sobre IA acaba soando igual. Modelos melhores, inferência mais rápida, benchmarks maiores.
A HACA não era realmente sobre qualquer uma dessas coisas.
O que chamou minha atenção foi a forma como o projeto lida com computação.
IA precisa de um poder de GPU sério.
Blockchain é bom em verificação.
Tentar fazer com que cada validador execute cada carga de trabalho de IA não parece realista quando os modelos ficam grandes.
O OpenGradient segue por um caminho diferente. A inferência acontece em nós de GPU, enquanto a verificação é tratada separadamente e as provas são resolvidas depois.
Essa divisão parece prática.
Enquanto lia, conferi algumas atualizações recentes do ecossistema.
A rede já processou mais de 2M de inferências de IA, suporta mais de 2.000 modelos de IA, atingiu mais de 2M de usuários e é 100% compatível com EVM.
O projeto também arrecadou cerca de US$ 9,5 milhões com apoio ligado à a16z crypto, Coinbase Ventures, SV Angel, NEAR, Celestia e outros investidores.
Os números não contam toda a história.
Eles sugerem que a infraestrutura não está parada.
As pessoas realmente estão usando.
Talvez todo mundo continue comparando modelos de IA.
Acabei passando mais tempo tentando entender a arquitetura por trás deles.
#opg $OPG @OpenGradient
