Раньше я думал, что ИИ-инфраструктура победит, создав самую большую сеть.
Теперь я думаю, что самая большая сеть не имеет значения, если по ней нельзя передавать ценность.
Этот сдвиг произошёл после того, как я некоторое время изучал @OpenGradient . Легко указать на обнадёживающие сигналы: децентрализованные вычисления, поддерживающие ИИ-нагрузки, разработчики, развёртывающие модели, приложения, запрашивающие инференс, верификация, создающая доверие, и механизмы платежей, соединяющие участников по всей сети. Это всё признаки того, что экосистема формируется.
Но это лишь признаки.
История показывает, что инфраструктура может расти гораздо быстрее, чем реальный спрос. Больше моделей не гарантирует больше пользователей. Больше запросов на инференс не обязательно означает больше экономической ценности. Даже верификация полезна только тогда, когда люди зависят от надёжных результатов для реальных решений.
Больше всего меня заинтересовала цепочка зависимостей за сетью.
Вычисления дают возможность моделям. Модели поддерживают приложения. Приложения решают задачи. Пользователи создают транзакции. Транзакции вознаграждают участников. Вознаграждения привлекают больше вычислений.
Система не укрепляется за счёт её самого сильного слоя. Она ограничивается её самым слабым.
Для меня самый сложный вопрос не в том, может ли @OpenGradient масштабировать ИИ-инфраструктуру — а в том, смогут ли достаточное число приложений стать незаменимыми, чтобы поддерживать весь этот цикл в рабочем состоянии.
Именно поэтому я больше не оцениваю @OpenGradient как инфраструктурный проект. Я оцениваю его как экономическую систему, в которой спрос должен успешно проходить через каждый слой, прежде чем сеть станет по-настоящему ценной.
Какой слой, по-вашему, с наибольшей вероятностью ограничит этот «маховик» в долгосрочной перспективе?
#opg $OPG @OpenGradient
Теперь я думаю, что самая большая сеть не имеет значения, если по ней нельзя передавать ценность.
Этот сдвиг произошёл после того, как я некоторое время изучал @OpenGradient . Легко указать на обнадёживающие сигналы: децентрализованные вычисления, поддерживающие ИИ-нагрузки, разработчики, развёртывающие модели, приложения, запрашивающие инференс, верификация, создающая доверие, и механизмы платежей, соединяющие участников по всей сети. Это всё признаки того, что экосистема формируется.
Но это лишь признаки.
История показывает, что инфраструктура может расти гораздо быстрее, чем реальный спрос. Больше моделей не гарантирует больше пользователей. Больше запросов на инференс не обязательно означает больше экономической ценности. Даже верификация полезна только тогда, когда люди зависят от надёжных результатов для реальных решений.
Больше всего меня заинтересовала цепочка зависимостей за сетью.
Вычисления дают возможность моделям. Модели поддерживают приложения. Приложения решают задачи. Пользователи создают транзакции. Транзакции вознаграждают участников. Вознаграждения привлекают больше вычислений.
Система не укрепляется за счёт её самого сильного слоя. Она ограничивается её самым слабым.
Для меня самый сложный вопрос не в том, может ли @OpenGradient масштабировать ИИ-инфраструктуру — а в том, смогут ли достаточное число приложений стать незаменимыми, чтобы поддерживать весь этот цикл в рабочем состоянии.
Именно поэтому я больше не оцениваю @OpenGradient как инфраструктурный проект. Я оцениваю его как экономическую систему, в которой спрос должен успешно проходить через каждый слой, прежде чем сеть станет по-настоящему ценной.
Какой слой, по-вашему, с наибольшей вероятностью ограничит этот «маховик» в долгосрочной перспективе?
#opg $OPG @OpenGradient