Я постоянно возвращался к одному вопросу: почему OpenGradient отделяет машины, отвечающие за выполнение ИИ, от тех, что проверяют доказательства и завершают расчет.

Локальные узлы вывода обеспечивают вычисления на GPU и запускают модели напрямую, в то время как узлы прокси LLM предоставляют безопасный доступ с подтверждением TEE к внешним поставщикам моделей. Полные узлы не перезапускают эти модели. Они проверяют доказательства и аттестации, участвуют в консенсусе, завершают операции и ведут реестр, не нуждаясь в таком же специализированном оборудовании для ИИ.

Сначала это разделение казалось чисто эффективным.

Но это более политический вопрос.

Если бы каждому валидатору нужны были дорогие акселераторы, участие в консенсусе было бы ограничено аппаратными требованиями выполнения ИИ. Позволяя полным узлам проверять криптографические доказательства без повторного вывода, OpenGradient может сделать участие валидаторов более доступным, одновременно масштабируя специализированные вычисления отдельно.

Вот в чем сила.

Но это также создает разные вопросы децентрализации.

Слой верификации может стать широко распределенным, в то время как локальное выполнение моделей все еще может зависеть от более узкой группы операторов GPU. Доступ к LLM может нести отдельные зависимости от операторов прокси TEE и внешних поставщиков моделей.

Разнообразный набор валидаторов не может производить дополнительные вычисления во время пикового спроса. Большая емкость вывода автоматически не делает консенсус более независимым.

Что выделялось, так это не разрыв.

Это то, как легко децентрализация на одном уровне может быть ошибочно принята за децентрализацию по всей системе.

Разделение аппаратуры распределяет ли власть по OpenGradient, или может создать широкий слой верификации над более концентрированным рынком выполнения?

Делает ли разделение аппаратуры OpenGradient сеть действительно децентрализованной?

#OPG @OpenGradient $OPG $DEXE $MMT