Ich las die @OpenGradient -Whitepaper wieder durch, und eine Einzelheit blieb mir im Kopf, nachdem ich sie geschlossen hatte.
Das Netzwerk versucht nicht, dass jeder Validator jede KI-Berechnung ausführt.
Zunächst dachte ich nicht viel darüber nach.
Dann erinnerte ich mich daran, wie unterschiedlich KI-Workloads im Vergleich zu normalen Blockchain-Transaktionen sind. Ein Token-Transfer dauert sehr viel weniger als das Ausführen eines KI-Modells. Wenn man diese beiden Dinge exakt gleich behandeln würde, entstünde viel unnötiger Overhead.
Deshalb fand ich OpenGradients Hybrid-AI-Compute-Architektur interessant. Anstatt jeden Knoten zu zwingen, dieselbe Inferenz zu wiederholen, trennt das Netzwerk die Ausführung von der Verifikation. Die Inferenz wird von spezialisierten Compute-Knoten übernommen, während die Verifikation anschließend über das Netzwerk erfolgt.
Das gefällt mir, weil es mit einer praktischen Frage beginnt – statt mit einer Marketing-Frage.
Was braucht KI eigentlich, um in einem dezentralen Netzwerk gut zu funktionieren?
Manchmal besteht die Antwort nicht darin, dass alles an einem Ort passiert. Manchmal besteht sie darin, dass verschiedene Teile des Netzwerks unterschiedliche Aufgaben übernehmen.
Diese Idee wurde für mich umso plausibler, je länger ich darüber nachdachte.
Vielleicht dauert es deshalb länger, bis Infrastrukturprojekte als wichtig erkannt werden.
Beim ersten Lesen fällt das nicht sofort auf.
Man erkennt es, wenn man anfängt zu fragen, warum sie überhaupt so entworfen wurden.
Das habe ich aus der Zeit mit der OpenGradient-Dokumentation mitgenommen. Es war keine weitere Diskussion über KI-Modelle. Es war eine Diskussion darüber, wie man ein Netzwerk so aufbaut, dass es so funktioniert, wie KI tatsächlich arbeitet.
$OPG #OPG #OPG
Das Netzwerk versucht nicht, dass jeder Validator jede KI-Berechnung ausführt.
Zunächst dachte ich nicht viel darüber nach.
Dann erinnerte ich mich daran, wie unterschiedlich KI-Workloads im Vergleich zu normalen Blockchain-Transaktionen sind. Ein Token-Transfer dauert sehr viel weniger als das Ausführen eines KI-Modells. Wenn man diese beiden Dinge exakt gleich behandeln würde, entstünde viel unnötiger Overhead.
Deshalb fand ich OpenGradients Hybrid-AI-Compute-Architektur interessant. Anstatt jeden Knoten zu zwingen, dieselbe Inferenz zu wiederholen, trennt das Netzwerk die Ausführung von der Verifikation. Die Inferenz wird von spezialisierten Compute-Knoten übernommen, während die Verifikation anschließend über das Netzwerk erfolgt.
Das gefällt mir, weil es mit einer praktischen Frage beginnt – statt mit einer Marketing-Frage.
Was braucht KI eigentlich, um in einem dezentralen Netzwerk gut zu funktionieren?
Manchmal besteht die Antwort nicht darin, dass alles an einem Ort passiert. Manchmal besteht sie darin, dass verschiedene Teile des Netzwerks unterschiedliche Aufgaben übernehmen.
Diese Idee wurde für mich umso plausibler, je länger ich darüber nachdachte.
Vielleicht dauert es deshalb länger, bis Infrastrukturprojekte als wichtig erkannt werden.
Beim ersten Lesen fällt das nicht sofort auf.
Man erkennt es, wenn man anfängt zu fragen, warum sie überhaupt so entworfen wurden.
Das habe ich aus der Zeit mit der OpenGradient-Dokumentation mitgenommen. Es war keine weitere Diskussion über KI-Modelle. Es war eine Diskussion darüber, wie man ein Netzwerk so aufbaut, dass es so funktioniert, wie KI tatsächlich arbeitet.
$OPG #OPG #OPG