Saya mulai berpikir bahwa kesalahpahaman terbesar dalam AI terdesentralisasi adalah bahwa komputasi adalah produknya.
Saya tidak berpikir demikian.
Komputasi adalah bahan mentah. Produk yang sesungguhnya adalah eksekusi yang dapat diprediksi.
Itulah mengapa @OpenGradient begitu menarik bagi saya.
Ketika jaringan AI menjadi semakin terdesentralisasi, menambahkan GPU menjadi bagian yang mudah. Bagian yang sulit adalah mengoordinasikan operator independen agar inferensi tetap andal, latensi tetap konsisten, dan para pengembang bisa mempercayai jaringan tanpa perlu memikirkan di mana sebenarnya komputasi terjadi.
Setiap peningkatan skala juga menambah kompleksitas koordinasi. Sebuah jaringan bisa menggandakan kapasitas komputasinya namun tetap memberikan pengalaman pengembang yang lebih buruk jika eksekusinya menjadi kurang dapat diprediksi. Lebih banyak infrastruktur tidak otomatis menciptakan infrastruktur yang lebih baik.
Wawasan yang terus saya pegang adalah ini:
Para pengembang tidak pernah merasakan komputasi; mereka merasakan eksekusi. Di situlah infrastruktur mendapatkan kepercayaan atau kehilangannya.
Bagi saya, di sanalah nilai jangka panjang mungkin muncul. Protokol yang paling penting tidak sekadar menggabungkan kumpulan komputasi terbesar. Mereka adalah yang membuat eksekusi terdesentralisasi terasa sama andalnya dengan infrastruktur cloud sekaligus mempertahankan keterbukaan yang memungkinkan desentralisasi.
Jika AI terdesentralisasi menjadi infrastruktur digital generasi berikutnya, apa yang akan lebih sulit dibangun dalam dekade berikutnya: lebih banyak komputasi atau eksekusi yang dapat diprediksi yang tidak perlu dipikirkan oleh para pengembang?

#OPG $OPG

Apa yang akan menjadi moat jangka panjang paling kuat bagi OpenGradient?