Твой AI-модель зарабатывала деньги для других?
В прошлом месяце мой знакомый, работающий в NLP, пожаловался мне, что потратил полгода на обучение модели анализа эмоций в узкой области, и её точность бьёт на голову множество общих решений на рынке. А что в итоге? Она болтается на каком-то облачном сервисе, получает несколько сотен рублей в месяц за вызовы, и этого не хватает даже на покрытие затрат на GPU. Он сказал фразу, которая очень задела: "Код, который я написал, стоит почти как подписка на сервис."
Это на самом деле распространённая проблема для создателей AI. Ценность модели и её цена отделены стеной под названием "невозможность проверки". Заказчики не рискуют платить премию за чёрный ящик — как я могу знать, что результаты, которые ты мне даёшь, действительно получены этой моделью? Не вмешивался ли кто-то в процесс? Будет ли результат другим, если поменять время ввода? Пока эти вопросы не решены, хорошие модели будут оцениваться только по "числу вызовов", а не по "качеству вывода".
То, что делает OpenGradient, по сути, это переопределение способов оценки ценности AI-активов. Их архитектура HACA разделяет выполнение вывода и верификацию на блокчейне: узлы вывода запускают модели и генерируют проверяемые доказательства, а полные узлы проверяют действительность этих доказательств. Метод проверки можно выбрать: либо аппаратная сертификация TEE, либо криптографическое доказательство ZKML. Каждый вызов модели генерирует проверяемое криптографическое доказательство, и третья сторона может независимо проверить, не было ли вмешательства в процесс вычисления.
Что это значит? Ценность модели больше не зависит от маркетинговых уловок, а определяется частотой её вызовов и количеством успешных проверок. Заказчики знают, что то, что ты даёшь, это именно та модель, которую ты заявляешь, ввод не был изменён, а вывод не был перехвачен. Хорошие модели естественно накапливают больше вызовов и более высокую доверительную премию, плохие модели не смогут скрыться. Рынок сам установит цену. В Model Hub уже развернуто более 4400 моделей, которые обработали более 2 миллионов проверяемых AI-выводов и сгенерировали более 500 тысяч криптографических доказательств. Это не концептуальная проверка, это реальная экономическая деятельность.
$OPG — это кровь этого потока ценности. Разработчики зарабатывают $OPG на вызовах моделей, пользователи платят $OPG за проверяемые услуги вывода, узлы верификации ставят $OPG для обеспечения безопасности сети. Общее количество 1 миллиард монет, в настоящее время в обращении около 190 миллионов монет.
#opg $OPG
В прошлом месяце мой знакомый, работающий в NLP, пожаловался мне, что потратил полгода на обучение модели анализа эмоций в узкой области, и её точность бьёт на голову множество общих решений на рынке. А что в итоге? Она болтается на каком-то облачном сервисе, получает несколько сотен рублей в месяц за вызовы, и этого не хватает даже на покрытие затрат на GPU. Он сказал фразу, которая очень задела: "Код, который я написал, стоит почти как подписка на сервис."
Это на самом деле распространённая проблема для создателей AI. Ценность модели и её цена отделены стеной под названием "невозможность проверки". Заказчики не рискуют платить премию за чёрный ящик — как я могу знать, что результаты, которые ты мне даёшь, действительно получены этой моделью? Не вмешивался ли кто-то в процесс? Будет ли результат другим, если поменять время ввода? Пока эти вопросы не решены, хорошие модели будут оцениваться только по "числу вызовов", а не по "качеству вывода".
То, что делает OpenGradient, по сути, это переопределение способов оценки ценности AI-активов. Их архитектура HACA разделяет выполнение вывода и верификацию на блокчейне: узлы вывода запускают модели и генерируют проверяемые доказательства, а полные узлы проверяют действительность этих доказательств. Метод проверки можно выбрать: либо аппаратная сертификация TEE, либо криптографическое доказательство ZKML. Каждый вызов модели генерирует проверяемое криптографическое доказательство, и третья сторона может независимо проверить, не было ли вмешательства в процесс вычисления.
Что это значит? Ценность модели больше не зависит от маркетинговых уловок, а определяется частотой её вызовов и количеством успешных проверок. Заказчики знают, что то, что ты даёшь, это именно та модель, которую ты заявляешь, ввод не был изменён, а вывод не был перехвачен. Хорошие модели естественно накапливают больше вызовов и более высокую доверительную премию, плохие модели не смогут скрыться. Рынок сам установит цену. В Model Hub уже развернуто более 4400 моделей, которые обработали более 2 миллионов проверяемых AI-выводов и сгенерировали более 500 тысяч криптографических доказательств. Это не концептуальная проверка, это реальная экономическая деятельность.
$OPG — это кровь этого потока ценности. Разработчики зарабатывают $OPG на вызовах моделей, пользователи платят $OPG за проверяемые услуги вывода, узлы верификации ставят $OPG для обеспечения безопасности сети. Общее количество 1 миллиард монет, в настоящее время в обращении около 190 миллионов монет.
#opg $OPG