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¡La red principal ya está en marcha, no es un proyecto de promesas!

Mientras leía el libro blanco, encontré una información que se suele pasar por alto: la beta de la red principal de Newton ya está en funcionamiento. Actualmente está desplegada en Base y Ethereum. No es ese tipo de proyecto que publica un libro blanco y luego se pasa meses (o más) puliéndolo en la red de pruebas.

¿Qué significa que ya esté en la red principal? Los tres componentes clave descritos en el libro blanco ya han empezado a operar. Newton Model Registry se encarga de gestionar el registro y la referencia de los modelos de agentes. Newton Keystore, un Rollup especializado, se encarga de almacenar y administrar las autorizaciones de los usuarios. El sistema automatizado de intenciones gestiona los comandos de activación que envían los usuarios según condiciones.

El trasfondo del equipo también vale la pena mencionarlo. Magic Labs se fundó en 2018, con una financiación acumulada de aproximadamente 90 millones de dólares, y entre sus inversores están PayPal Ventures, Tiger Global, etc. Antes, ya trabajaban con una wallet embebida que se ha integrado con más de 50 millones de carteras. No es un equipo improvisado.

En el libro blanco también se menciona un dato. El TVL de Curated DeFi Vault ha crecido más de un 350% durante el último año. El capital ya se ha puesto en cadena a gran escala, pero faltaba una capa de ejecución fiable para gestionar el uso de esos fondos. El lanzamiento de la red principal de Newton justo coincide con este momento.@NewtonProtocol

Hay otro detalle que me interesa especialmente. Newton colaboró con Human.tech para crear una oráculo de datos para Human Passport, con el fin de verificar que detrás de la cartera haya usuarios reales y no bots. También colaboró con Neynar para crear una oráculo de datos de Farcaster. Estas fuentes de datos se integrarán en el motor de políticas como base para los juicios de cumplimiento. La red principal ya está en funcionamiento; los socios del ecosistema también se van incorporando de forma progresiva. Newton está pasando de ser un libro blanco a convertirse en una red que realmente opera.
#newt $NEWT

He estado mirando el modelo de token de Newton; esto no es solo una motivación, sino la sangre de un ecosistema.

Últimamente he estado estudiando la Tokenomics de varios proyectos y descubrí que muchos de ellos diseñan esos modelos, de verdad, para recaudar dinero y solo para recaudar dinero. Pero en el caso del modelo de token NEW de Newton, cuando leí el whitepaper, sentí que lo diseñaron de manera muy contenida y con lógica. No es simplemente una ficha para la especulación; es la sangre de todo el ecosistema NEWEcosystem.

En el whitepaper se define con mucha claridad el uso de NEW. Primero, son las tarifas de gas en NewChain: cualquier transacción on-chain y la ejecución de contratos dependen de ello, lo que garantiza la demanda rígida más básica. Segundo, también es el medio de pago dentro del ecosistema: comprar cosas en NewMall y adquirir servicios en NewNet, NEW siempre es la opción preferida.@NewtonProtocol

Lo más central es que es el vehículo para las recompensas por contribución. El whitepaper dedica una gran cantidad de espacio a la contribution mining, es decir, la minería de contribuciones que mencioné antes. Este modelo está diseñado de forma muy precisa: ajusta dinámicamente la distribución de recompensas en NEW según las dimensiones, la profundidad y la amplitud de tus contribuciones al ecosistema. Esto esencialmente une a todos los participantes, ya sean consumidores, comerciantes, desarrolladores técnicos o promotores de la comunidad, atándolos firmemente con NEW.

Al leer el whitepaper, vi que en la sección técnica se argumenta con mucho detalle cómo esta incentivación con tokens activa la vitalidad de la comunidad. Creo que es un intento profundamente disruptivo para la civilización comercial tradicional. El token NEW captura y hace circular el valor en este tipo de ciclo.

El whitepaper también menciona el límite de suministro total de NEW y el mecanismo deflacionario, como la quema de parte de las tarifas de gas. En mi opinión, este diseño es muy razonable: garantiza la vitalidad a largo plazo del ecosistema y, al mismo tiempo, sienta las bases para el crecimiento del valor a largo plazo de NEW.

De verdad, esto no es solo motivación; es el pilar financiero de todo el ideal “Newton” como reino.
#newt $NEWT

Digo algo que suena mal: “IA + Web3” es lo que ahora presume casi todo el mundo en la calle, y nueve de cada diez son unos “frankenstein” que solo pegan cosas con APIs ajenas. Alquilas una GPU, conectas una interfaz de OpenAI, mandas unas monedas y te atreves a llamarlo “IA descentralizada”. Corres una regresión lineal y parece que estás corriendo el mismo modelo de lógica de cobro por Gas que para un modelo con miles de millones de parámetros—y al hacer bien las cuentas, la verdadera aplicación de IA de alto nivel no tarda en quebrar en cuanto la subes a la cadena.

Hace poco me puse a investigar OpenGradient. No tenía grandes expectativas, pero al mirar encontré que esta gente sí está haciendo algo distinto.

Lo central es esa arquitectura llamada HACA. En palabras simples: separan en dos líneas la “ejecución del modelo” y la “verificación de resultados”. Los nodos de inferencia se encargan de correr el modelo; la latencia es cercana a la de una API centralizada. Los nodos completos solo se ocupan de verificar pruebas criptográficas; no hace falta que cada máquina de la red vuelva a ejecutar el gran modelo. Me planteas una pregunta, el resultado vuelve primero; luego viene la prueba y después se sube a la cadena. #OPG

La forma de verificación se divide en tres niveles. TEE usa respaldos por hardware: para el uso diario, es suficiente. ZKML recurre a pruebas matemáticas: tiene un techo de seguridad altísimo, pero el coste—en términos de sobrecarga frente al propio cómputo de inferencia—puede ser desde cientos hasta miles de veces. “Vanilla” solo firma y listo. Si quieres eficiencia o quieres conservar las “bragas”, tú eliges. $OPG

Lo más importante, además, es la lógica de cobro. Antes, al ejecutar un modelo, se cobraba de forma uniforme independientemente de la complejidad. @OpenGradient Convirtieron ese “todo a precio fijo” en un modelo de precios dinámico: la complejidad del modelo, la duración del tiempo de cómputo, el consumo de recursos y el nivel de verificación afectan el coste final. Sin esa contabilidad fina y dinámica, los servicios de IA realmente complejos no pueden ejecutarse en la cadena.

El pago se realiza mediante el protocolo x402; el código de estado HTTP 402, que lleva tres décadas y media descansando en el estándar RFC, estos tipos lo desentierran de la tumba y lo meten dentro del TEE. Sin suscripciones, sin claves de API: pagos por uso, y la solicitud se enruta directamente hacia un enclave TEE ya verificado.

Obviamente, los puntos flojos no se pueden ignorar. En esencia, el TEE sigue confiando en el hardware de AWS. ZKML es seguro, pero es lentísimo, casi inverosímil. El suministro total es de 1.000 millones de tokens; ahora en circulación solo hay 190 millones; el resto, más de 800 millones, todavía va en camino. El 21 de junio se desbloquearon apenas 9,13 millones. La capitalización en circulación es de más de 30 millones de dólares, pero el FDV ya supera los 150 millones.

Cualquier cadena de IA que no tenga la lógica de cobro bien hilada es, básicamente, un fraude. OpenGradient al menos primero separa “correr el modelo” de “verificar el resultado”, y cambia el “cobro por cómputo” de un todo a precio fijo a un precio dinámico. En cuanto a hasta dónde pueda llegar OPG, pues a caminar y ver.

¡Tutorial de Alpha +5 puntos!
Periodo de la actividad: del 30/6 al 7/7
Acceso a la actividad: aparece debajo de los puntos de Alpha
Pasos de la actividad:
1、Tu wallet debe tener más de 50U.
2、Haz clic en la actividad y te llevará a la plataforma de predicción.
3、Elige si Jesús de la cultura descenderá.
4、¿Compras 51 dólares o no? Luego véndelo directamente.
5、Yo tuve una pérdida de aproximadamente 0.2 dólares y los puntos normalmente se añaden al día siguiente.
#alpha

$ETH Estos dos días debería haber posibilidades de atacar el mínimo, ¿no?
Cada día es salir siguiendo la tendencia, con malas noticias que empujan. Esta semana, lo clave es mirar los datos del empleo no agrícola (NFP) del jueves; creo que podría llegar a unos 1350. ~🈳🈳🈳#日元兑美元跌至四十年低点

Mañana termina el concurso de trading $GWEI . Hoy subieron el precio para vender, lo dejaron en el aire; a lo sumo, podrán saltar una noche más. ¡Mañana volverá a la normalidad!
#中国将40家日本实体列入黑名单

Después de tantas rondas hablando con OpenGradient, he estado pensando en una cuestión: ¿la penalización por el nodo verificador de OPG, qué tiene que ver conmigo?

Siguiendo el hilo del proceso de validación asíncrona y profundizando, lo que encuentro no me da mucha tranquilidad. Si el nodo verificador aprueba una prueba falsa—por ejemplo, si firma un razonamiento que en realidad nunca se ejecutó—perderá su OPG en garantía. El nodo debe bloquear OPG como colateral, proporcionar un resultado incorrecto o incurrir en una conducta maliciosa; entonces el colateral se confiscará como sanción.

La lógica de este mecanismo es: usar restricciones económicas para limitar el comportamiento de los nodos. Suena razonable. Pero el problema es—¿a dónde va el dinero confiscado?

Si el nodo verificador comete actos indebidos, su colateral se confisca. Ese dinero entra en el tesoro público y no se compensa a los usuarios afectados. Y más importante aún: si el nodo de inferencia en sí comete actos indebidos—devuelve un resultado incorrecto y simplemente desaparece—¿quién te compensa? La sanción al nodo verificador es un castigo para la red; el usuario no recibe ni un céntimo de compensación. En cambio, si el nodo de inferencia actúa mal, no existe ningún mecanismo de sanción que alcance el pago compensatorio al usuario.$OPG

Esto me recuerda algo: los mecanismos de incentivos de la red protegen a la propia red, no a ti.#OPG

La idea de diseño del modelo económico completo es: hacer que los nodos no se atrevan a actuar mal por miedo a perder el colateral, manteniendo así la credibilidad general de la red. A nivel macro, esta lógica ciertamente puede reducir la tasa de fallos del sistema, pero cuando aterriza en usuarios individuales—si por casualidad te toca ese nodo malicioso, tu pérdida solo tienes que cargarla tú.@OpenGradient

Dicho de otra manera, en la cadena de captura de valor de OPG falta un eslabón: la compensación al usuario. El diseño de incentivos de la red protege la estabilidad del sistema, pero no completa el ciclo cerrado de valor a nivel individual. Pagaste por una inferencia verificable, la validación falló, y no hay reversión, no hay compensación, no hay un canal de rendición de cuentas. Lo único que puedes hacer es mirar en la cadena que ese comprobante se haya marcado como “inválido”, y luego absorber tú mismo la pérdida.

No es que el diseño de OpenGradient esté mal—cualquier red PoS tiene un mecanismo de confiscación similar. Pero tratándose de una infraestructura que presume ser “IA verificable”, si las consecuencias de un “fallo de verificación” solo recaen a nivel de la red y no a nivel del usuario, entonces el valor del cierre del ciclo de las palabras “verificable” aún le falta el último kilómetro.

Han pasado más o menos dos semanas desde que empecé a usar el Chat de OpenGradient, y hay algo que me ha estado rondando—entre tantos chatbots de IA en el mercado, ¿por qué iba a elegirlo yo?

La verdad, si no me hubiera puesto a montar el entorno y a correr nodos dos veces, probablemente ya lo habría clasificado como “otra capa más de IA”. Su arquitectura HACA separa la ejecución y la verificación en dos líneas de tiempo independientes: los nodos de inferencia ejecutan el modelo, y los nodos de todo el sistema solo verifican las pruebas. Suena bastante razonable, pero al principio mi interpretación fue al revés. Pensé que “verificable” significaba que el usuario podía comprobar el resultado en el momento, en realidad no es así. El usuario recibe primero el resultado y luego la prueba llega después.@OpenGradient

El problema está justo aquí. Hice funcionar algunas inferencias sencillas y sí: la respuesta sale rápido, con una latencia muchísimo más baja de lo que imaginaba. Pero cada vez que pienso en que el resultado y la verificación son asíncronos, hay una ventana de tiempo en medio: dentro de esa ventana, yo recibo el resultado antes de que haya sido verificado. Oficialmente le llaman “brecha temporal de confianza”. No sé cómo describirlo, pero siento que esa palabra está bastante sutil.#OPG

Ahora hablemos del método de verificación. OpenGradient ofrece tres: TEE, respaldado por hardware; para el uso diario, es suficiente. ZKML usa pruebas matemáticas, con un tope de seguridad muy alto. Y Vanilla simplemente firma y lo aprueba. La inferencia del LLM, por defecto, pasa por TEE, porque el overhead de ZKML es de miles de veces la inferencia en sí. Pero yo mismo revisé la implementación de TEE y vi que corre en AWS Nitro Enclaves. Si dices “no hace falta confiar”, en el fondo sigues confiando en el hardware de AWS. La confianza no desaparece, solo cambias de anfitrión.$OPG

También calculé las cuentas del token. Suministro total: 1.000 millones de monedas; en circulación: 190 millones; el 81% aún está en camino. El fondo de ecosistema es el 40% (lo más grande). El TGE desbloquea solo el 10% y el restante se libera gradualmente durante 60 meses. El 21 de junio se desbloquearon 9,13 millones de monedas, con un valor de alrededor de 1,62 millones de dólares. La capitalización en circulación ronda los 30 millones de dólares, pero el FDV es de más de 150 millones—la diferencia es de cinco veces.

No digo que no tenga valor. a16z y Coinbase Ventures invirtieron 9,5 millones; Binance y el exchange coreano también lo listaron en spot. El CEO, Matthew Wang, antes trabajó como ingeniero de investigación en Two Sigma; el CTO, Adam Balogh, era el ex líder técnico de la plataforma de IA de Palantir. En términos de “quién es quién”, el panorama es fuerte.

Pero las cuatro palabras “IA verificable”, en un contexto de TEE al menos deberían venir con un parche. El gancho de ZKML suena muy potente, pero lo que realmente corre es el hardware de AWS. Esa diferencia, en el copy de marketing no está escrita.

OPG 백서 10.2절에서那句“asíncrono liquidación crea una brecha de confianza temporal”,我没朝那句话盯着看了很久。

“临时”这两个字，可能是整份白皮书里最贵的一个字。

他们承认了推理结果先到，证明后到，中间那段时间你信的不是链，是运气。然后紧接着补了一句“这是有意的取舍”——意思是：我们把安全漏洞写进了架构里，然后告诉你这是你自己选的。@OpenGradient

给了三种结算模式，Gas越烧越多，缺口越短；省Gas，缺口就拉长。每一种都让你觉得是自己挑的，问题在于你付了钱，买到的不是“安心”，而是“睁一只眼闭一只眼的合法权利”。PIPE提供原子执行，但延迟更高。要快就接受缺口，要安全就忍延迟——每个选项都让你在坑里选一个跳。#OPG

我算过，如果按INDIVIDUAL_FULL跑一次推理，Gas成本大概占总支出的15%到20%。BATCH_HASHED能省掉一部分，但缺口会从几分钟拉到十几分钟。问题不在于哪一种更划算，在于缺口本身就不该存在，但协议把它做成了产品。你选BATCH_HASHED省了点OPG，买的是更长的信任真空；你选INDIVIDUAL_FULL多烧了Gas，买的是更短的真空。$OPG

“临时”这个词用得很有意思——它让你觉得等一下就好了。但如果是高频推理场景，十几分钟的缺口，足够一个MEV机器人把你的策略意图扒干净。等证明上链，黄花菜都凉了。

我自己的做法：关键决策走INDIVIDUAL_FULL，别省那点Gas。高频推理场景，要么接受缺口是成本的一部分，要么就别用这套东西。缺口不是临时的，是设计出来卖给你的，每次选结算模式都是在给这个人工缺口交税。别把“临时”当成“很快就好”，它不是。

$LAB Esto debería ser la moneda más “sorprendente” de este año, ¿no?
Miro una vez al día y otra vez me dan ganas de entrar…
De verdad, admiro a esos grandes que han aguantado durante meses; las tarifas ya superan varias veces el capital inicial. Esto debería ser como venir a hacer “finanzas al revés”…
Si llego a estar por encima de los 20 y pico, entonces sí entraré de una vez. ¡Esta vez no haré locuras!

OpenGradient主网在Base上线确实热闹，加上九百五十万美元的TGE融资，确实把这波热度顶上去了。我盯着它那套高性能加可验证的逻辑看了半天，发现核心其实是把AI的执行和验证切成了两条独立时间线。简单说，验证层压根不去重跑AI模型，只负责验个证明，这让全节点终于不用硬抗GPU压力了。它通过HACA架构把网络硬拆成了推理、验证、数据三类专用节点，确实让计算和验证不打架。@OpenGradient
不过细看这套方案，我得泼盆冷水。验证逻辑分了三档，TEE路径靠AWS硬件背书，日常LLM推理基本都走这；ZKML那是数学硬核证明，安全感拉满，但开销简直是灾难，动辄就是推理成本的万倍；至于Vanilla，基本就是签个名完事。现在市面上炒作的所谓去信任，其实挺尴尬。ZKML成本压不住，TEE本质上还是得信AWS。#OPG
说白了，咱们现在的可验证AI，其实是给宣传文案打个补丁：你确实不需要信任OpenAI，但前提是你得绝对信任AWS。
OPG这套HACA骨架确实搭得漂亮，毫秒级的推理延迟加上链上极简的证明存储，看着挺美。但说实话，这架构再轻快，落地时那些老毛病一个没少。$OPG
所谓的验证瓶颈依然是悬在头顶的达摩克利斯之剑，骨架漂亮没用，数据和算力的血肉能不能喂进去，我目前还得打个大大的问号。

No es urgente, ¡crees que ya llegó el rebote al final!
En realidad, la fuerte caída de esta noche apenas está empezando.
¡$ETH puso 1390 a ver si se puede tomar lo que caiga!
¡Siento que viene otra 'cisne negro'!
Cuando todos piensen que el mercado cripto ya se acabó, es entonces cuando toca fondo. ¡Prepárate para comprar contado!
#美国PCE通胀升至4.1%
#MemeCoreM代币数小时内暴跌80%