#OPG Одна вещь, которая бросилась в глаза при использовании Open Gradient, — насколько часто в рабочий процесс начинала входить верификация, вместо того чтобы оставаться чем-то, происходящим в фоне. Большинство продуктов на базе ИИ оптимизируют скорость. Похоже, Open Gradient готова пожертвовать частью этой скорости ради большей прозрачности.
В нескольких тестовых запусках генерация ответа не всегда оказывалась самым быстрым путем по сравнению с централизованными альтернативами. Иногда разница ощущалась заметно. Задача, которая в другом месте могла быть выполнена за 2–3 секунды, здесь могла занимать дольше — в зависимости от сетевых условий. Обычно это было бы недостатком.
Интереснее всего то, что спрос на ИИ продолжает расти. Оценки отрасли предполагают, что расходы на глобальную инфраструктуру ИИ уже измеряются сотнями миллиардов долларов в год, в то время как вычислительные нагрузки для вывода продолжают расширяться быстрыми темпами. По мере масштабирования использования вопросы о том, кто обработал запрос, где он был обработан и можно ли проверить выполнение, становятся все более актуальными.
Именно здесь OpenGradient может выиграть от следующего цикла развития ИИ.
Предыдущий цикл поощрял «сырую» способность. Следующий может поощрять уровни доверия вокруг этой способности. Не потому, что пользователи вдруг начали больше заботиться о децентрализации, а потому что большие объемы решений, сгенерированных ИИ, создают давление в пользу подотчетности.
Я все еще не уверен, что одна лишь верификация станет решающим фактором. Большинство пользователей покидают продукты, которые ощущаются медленными — независимо от архитектуры. Но если внедрение ИИ продолжит ускоряться и верификация останется достаточно легкой, баланс между скоростью и доверием может сместиться больше, чем ожидают люди.
Пока, правда, я этого полностью не вижу.
#opg
$OPG
В нескольких тестовых запусках генерация ответа не всегда оказывалась самым быстрым путем по сравнению с централизованными альтернативами. Иногда разница ощущалась заметно. Задача, которая в другом месте могла быть выполнена за 2–3 секунды, здесь могла занимать дольше — в зависимости от сетевых условий. Обычно это было бы недостатком.
Интереснее всего то, что спрос на ИИ продолжает расти. Оценки отрасли предполагают, что расходы на глобальную инфраструктуру ИИ уже измеряются сотнями миллиардов долларов в год, в то время как вычислительные нагрузки для вывода продолжают расширяться быстрыми темпами. По мере масштабирования использования вопросы о том, кто обработал запрос, где он был обработан и можно ли проверить выполнение, становятся все более актуальными.
Именно здесь OpenGradient может выиграть от следующего цикла развития ИИ.
Предыдущий цикл поощрял «сырую» способность. Следующий может поощрять уровни доверия вокруг этой способности. Не потому, что пользователи вдруг начали больше заботиться о децентрализации, а потому что большие объемы решений, сгенерированных ИИ, создают давление в пользу подотчетности.
Я все еще не уверен, что одна лишь верификация станет решающим фактором. Большинство пользователей покидают продукты, которые ощущаются медленными — независимо от архитектуры. Но если внедрение ИИ продолжит ускоряться и верификация останется достаточно легкой, баланс между скоростью и доверием может сместиться больше, чем ожидают люди.
Пока, правда, я этого полностью не вижу.
#opg
$OPG
