#opg $OPG
Честно говоря, я был удивлён, когда изучил OpenGradient OPG. Я видел более 50 пичей "AI x Web3" в этом году, и 49 из них заканчиваются фразой "а потом мы вызываем оракул".
Настоящая проблема проста. Сегодняшние смарт-контракты глупы. Они не могут запустить модель. Поэтому каждое "AI dApp" выносит мышление за пределы цепи, а затем возвращает ответ обратно в цепь с доказательством. Это не интеллект внутри цепи. Это интеллект рядом с ней, ожидающий обратного вызова.
То, что на самом деле делает OpenGradient, отличается. Они строят децентрализованную сеть, предназначенную для хостинга, запуска и проверки AI-моделей в масштабе. Они не просто хранят веса. На самом деле, это вывод. Модель работает как часть сети, и результат может быть проверен другими узлами.
Вместо того чтобы заставлять Solidity делать машинное обучение, они рассматривают вывод как сетевую услугу. Разработчики подают задачу, сеть направляет её к узлам, которые могут её запустить, а результат возвращается с криптографической проверкой. Так что вы получаете доверие, не централизуя всё на одном GPU-кластере.
Если модели могут жить и работать на инфраструктуре цепи, вся игра меняется. Автономные агенты, которые действительно размышляют перед трансакциями. DeFi-стратегии, которые адаптируются к рыночным условиям без человека в процессе. Игровые NPC, которые не просто if-else скрипты. Прямо сейчас мы этого лишены, потому что верификация дорогая, а хостинг централизован.
Мой вывод после чтения их исследования: они не оборачивают OpenAI в токен. Они атакуют корневую узкую часть - где происходит вычисление и кто это проверяет. Это более сложная проблема. Принятие всё ещё не доказано, конечно. Но по крайней мере, они не притворяются, что вызов API - это "on-chain AI".
Вопрос к вам: если бы смарт-контракты действительно могли запускать и проверять модели нативно, какое первое приложение вы бы построили, которое невозможно сегодня?
@OpenGradient #OpenGreadient
Честно говоря, я был удивлён, когда изучил OpenGradient OPG. Я видел более 50 пичей "AI x Web3" в этом году, и 49 из них заканчиваются фразой "а потом мы вызываем оракул".
Настоящая проблема проста. Сегодняшние смарт-контракты глупы. Они не могут запустить модель. Поэтому каждое "AI dApp" выносит мышление за пределы цепи, а затем возвращает ответ обратно в цепь с доказательством. Это не интеллект внутри цепи. Это интеллект рядом с ней, ожидающий обратного вызова.
То, что на самом деле делает OpenGradient, отличается. Они строят децентрализованную сеть, предназначенную для хостинга, запуска и проверки AI-моделей в масштабе. Они не просто хранят веса. На самом деле, это вывод. Модель работает как часть сети, и результат может быть проверен другими узлами.
Вместо того чтобы заставлять Solidity делать машинное обучение, они рассматривают вывод как сетевую услугу. Разработчики подают задачу, сеть направляет её к узлам, которые могут её запустить, а результат возвращается с криптографической проверкой. Так что вы получаете доверие, не централизуя всё на одном GPU-кластере.
Если модели могут жить и работать на инфраструктуре цепи, вся игра меняется. Автономные агенты, которые действительно размышляют перед трансакциями. DeFi-стратегии, которые адаптируются к рыночным условиям без человека в процессе. Игровые NPC, которые не просто if-else скрипты. Прямо сейчас мы этого лишены, потому что верификация дорогая, а хостинг централизован.
Мой вывод после чтения их исследования: они не оборачивают OpenAI в токен. Они атакуют корневую узкую часть - где происходит вычисление и кто это проверяет. Это более сложная проблема. Принятие всё ещё не доказано, конечно. Но по крайней мере, они не притворяются, что вызов API - это "on-chain AI".
Вопрос к вам: если бы смарт-контракты действительно могли запускать и проверять модели нативно, какое первое приложение вы бы построили, которое невозможно сегодня?
@OpenGradient #OpenGreadient