#opg $OPG

Saat membaca dokumen OpenGradient, perhatian saya lebih terfokus pada arsitektur verifikasi daripada modelnya.

Saya melihat bahwa jaringan tidak hanya fokus pada output AI.

Fokus juga pada proses yang memverifikasi komputasi.

Detail ini mungkin terlihat kecil.

Namun dampaknya di level infrastruktur cukup besar.

Setiap langkah verifikasi memiliki biayanya sendiri.

Setiap proses penyelesaian mengkonsumsi sumber daya.

Dan setiap pemeriksaan tambahan dapat mempengaruhi skalabilitas.

Itu sebabnya saya merasa tantangan OpenGradient bukan hanya menjalankan AI.

Tantangannya juga mempertahankan verifikasi yang efisien.

Jika ekonomi AI masa depan bergerak ke arah agen otonom dan interaksi mesin-ke-mesin, maka kepemilikan tidak hanya akan terbatas pada model.

Kepemilikan juga bisa berupa komputasi yang dapat diverifikasi.

Namun di sini trade-off-nya jelas.

Lebih banyak kepercayaan.

Lebih banyak verifikasi.

Lebih banyak kebutuhan infrastruktur.

Pengambilan utama saya adalah bahwa bagian yang sulit dari AI terdesentralisasi mungkin bukan kecerdasannya.

Mungkin bagian yang sulit adalah menjaga verifikasi tetap ekonomis dan berkelanjutan.

Apakah jaringan AI yang dapat diverifikasi dapat berskala ketika komputasi tidak dalam jutaan, tetapi miliaran?

@OpenGradient #OPG $OPG