$OPG
Tenho observado sistemas de IA como a OpenGradient com uma pergunta que tem mudado a forma como penso sobre inovação.
E se a próxima vantagem competitiva em IA não for ter a inteligência mais avançada, mas tornar a inteligência mais fácil de construir sobre?
Toda tecnologia chega a um ponto em que criar algo novo se torna menos importante do que fazer inovações anteriores serem reutilizáveis. A internet não transformou o mundo porque cada empresa construiu sua própria rede. Ela transformou o mundo porque milhões de pessoas podiam construir sobre a mesma base. Acho que a IA está caminhando para um ponto de inflexão semelhante.
Hoje, a maioria das conversas ainda compara modelos como se eles existissem isoladamente. Eu me vejo prestando mais atenção no que acontece depois que um modelo é implantado. Desenvolvedores diferentes, aplicações e participantes conseguem construir sobre uma infraestrutura compartilhada sem ficar começando do zero o tempo todo? Essa pergunta talvez ajude a definir a próxima fase da IA mais do que qualquer outro benchmark.
É por isso que @OpenGradient continua se destacando para mim. Não vejo a OpenGradient tentando vencer uma corrida pelo modelo mais inteligente. Vejo-a explorando como hospedagem, inferência e verificação podem se tornar parte de uma base comum que reduz o custo de construir a próxima geração de aplicações de IA, em vez de ficar reconstruindo repetidamente a mesma infraestrutura.
Nada disso garante sucesso. Bases compartilhadas só importam se as pessoas realmente escolherem construir sobre elas, e os mercados nunca premiaram boa arquitetura sem adoção significativa.
Quanto mais observo a evolução da tecnologia, mais acredito que o progresso se acumula quando a inovação se torna reutilizável. As maiores rupturas muitas vezes são aquelas que tornam as futuras rupturas mais fáceis do que a última.
@OpenGradient #OPG $OPG
$ZEC
Tenho observado sistemas de IA como a OpenGradient com uma pergunta que tem mudado a forma como penso sobre inovação.
E se a próxima vantagem competitiva em IA não for ter a inteligência mais avançada, mas tornar a inteligência mais fácil de construir sobre?
Toda tecnologia chega a um ponto em que criar algo novo se torna menos importante do que fazer inovações anteriores serem reutilizáveis. A internet não transformou o mundo porque cada empresa construiu sua própria rede. Ela transformou o mundo porque milhões de pessoas podiam construir sobre a mesma base. Acho que a IA está caminhando para um ponto de inflexão semelhante.
Hoje, a maioria das conversas ainda compara modelos como se eles existissem isoladamente. Eu me vejo prestando mais atenção no que acontece depois que um modelo é implantado. Desenvolvedores diferentes, aplicações e participantes conseguem construir sobre uma infraestrutura compartilhada sem ficar começando do zero o tempo todo? Essa pergunta talvez ajude a definir a próxima fase da IA mais do que qualquer outro benchmark.
É por isso que @OpenGradient continua se destacando para mim. Não vejo a OpenGradient tentando vencer uma corrida pelo modelo mais inteligente. Vejo-a explorando como hospedagem, inferência e verificação podem se tornar parte de uma base comum que reduz o custo de construir a próxima geração de aplicações de IA, em vez de ficar reconstruindo repetidamente a mesma infraestrutura.
Nada disso garante sucesso. Bases compartilhadas só importam se as pessoas realmente escolherem construir sobre elas, e os mercados nunca premiaram boa arquitetura sem adoção significativa.
Quanto mais observo a evolução da tecnologia, mais acredito que o progresso se acumula quando a inovação se torna reutilizável. As maiores rupturas muitas vezes são aquelas que tornam as futuras rupturas mais fáceis do que a última.
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