#opg $OPG
Два дня назад я помог другу собрать компьютер, и он всё сомневался: стоит ли сразу брать видеокарту “с запасом”. Я спросил, для чего он её использует — он сказал, что в основном для AI. Когда мы разговаривали дальше, я внезапно понял: когда сейчас обсуждают AI-железо, почти все по умолчанию считают, что чем больше вычислительных мощностей, тем лучше, но почти никто не задумывается над вопросом — а есть ли вообще у этих мощностей стабильная работа?
Многие думают, что AI-сеть будет становиться всё сильнее просто за счёт постоянного наращивания GPU. Но на самом деле цена видеокарты зависит не от параметров, а от того, есть ли у неё постоянные запросы и регулярное использование.
Когда я читал документацию @OpenGradient , я всё время смотрел на слой x402. Многие воспринимают его как платёжный интерфейс, но мне хочется видеть в нём скорее правила взаиморасчётов всей AI-сети. Инициируется вызов через Agent Framework, запрос передаётся через PIPE, а после завершения сервиса уже x402 выполняет AI Payment, и в конце OPG завершает расчёт ончейн-ценности. Между моделью, агентом, разработчиками и нодами течёт не только данные — синхронно течёт и прибыль.
Эта схема заставила меня задуматься: в эпоху AI, возможно, по-настоящему ценным является не один конкретный inference, а весь торговый контекст и взаиморасчётные связи, которые стоят за inference. Модель можно заменить, агент можно обновить, но если эффективность расчётов не будет успевать, сеть рано или поздно начнёт “затыкаться”.
Но я не спешу делать выводы. Платёжный слой по определению находится между всеми сделками: быть посредником не означает, что ценность обязательно останется здесь. Интернет-платежи развиваются уже много лет, и чаще всего больше всего денег зарабатывают платформы, которые контролируют вход пользователей, а не слой, который просто списывает платеж.
Поэтому в последнее время, наблюдая @OpenGradient , я уже меньше смотрю на то, сколько добавляют новых моделей, и больше на то, сможет ли x402 в будущем действительно “осаждать” всё больше AI-вызовов в сетевую ценность.
Если дальше AI будет происходить миллионы вызовов в день, то кто в итоге заработает больше всего — те, кто предоставляет сервис, или те, кто отвечает за выполнение каждого конкретного расчёта?
Два дня назад я помог другу собрать компьютер, и он всё сомневался: стоит ли сразу брать видеокарту “с запасом”. Я спросил, для чего он её использует — он сказал, что в основном для AI. Когда мы разговаривали дальше, я внезапно понял: когда сейчас обсуждают AI-железо, почти все по умолчанию считают, что чем больше вычислительных мощностей, тем лучше, но почти никто не задумывается над вопросом — а есть ли вообще у этих мощностей стабильная работа?
Многие думают, что AI-сеть будет становиться всё сильнее просто за счёт постоянного наращивания GPU. Но на самом деле цена видеокарты зависит не от параметров, а от того, есть ли у неё постоянные запросы и регулярное использование.
Когда я читал документацию @OpenGradient , я всё время смотрел на слой x402. Многие воспринимают его как платёжный интерфейс, но мне хочется видеть в нём скорее правила взаиморасчётов всей AI-сети. Инициируется вызов через Agent Framework, запрос передаётся через PIPE, а после завершения сервиса уже x402 выполняет AI Payment, и в конце OPG завершает расчёт ончейн-ценности. Между моделью, агентом, разработчиками и нодами течёт не только данные — синхронно течёт и прибыль.
Эта схема заставила меня задуматься: в эпоху AI, возможно, по-настоящему ценным является не один конкретный inference, а весь торговый контекст и взаиморасчётные связи, которые стоят за inference. Модель можно заменить, агент можно обновить, но если эффективность расчётов не будет успевать, сеть рано или поздно начнёт “затыкаться”.
Но я не спешу делать выводы. Платёжный слой по определению находится между всеми сделками: быть посредником не означает, что ценность обязательно останется здесь. Интернет-платежи развиваются уже много лет, и чаще всего больше всего денег зарабатывают платформы, которые контролируют вход пользователей, а не слой, который просто списывает платеж.
Поэтому в последнее время, наблюдая @OpenGradient , я уже меньше смотрю на то, сколько добавляют новых моделей, и больше на то, сможет ли x402 в будущем действительно “осаждать” всё больше AI-вызовов в сетевую ценность.
Если дальше AI будет происходить миллионы вызовов в день, то кто в итоге заработает больше всего — те, кто предоставляет сервис, или те, кто отвечает за выполнение каждого конкретного расчёта?