Thầy mình từng dạy “Nhiều thầy thối ma.” Rất đúng với hiện tại
Hôm bữa mình mở app xem phim, kéo qua kéo lại gần 10 phút vì quá nhiều lựa chọn, cuối cùng… bật lại bộ cũ. Lúc đó mới thấy đôi khi thứ làm mình rời đi không phải thiếu lựa chọn — mà là quá nhiều lựa chọn.
@OpenGradient đang xây hạ tầng để ngày càng nhiều mô hình AI, compute và agent có thể cùng tồn tại trong một mạng mở. Nghe thì rất đúng xu hướng. Nhưng mình thấy câu khó hơn là: điều gì xảy ra nếu số mô hình trên OpenGradient tăng nhanh hơn số người thực sự dùng chúng?
Lúc đó cuộc chơi đổi luật.
Vì càng nhiều model xuất hiện, mỗi model càng khó được nhớ tới. Compute không còn là tài sản hiếm. Sự chú ý mới là tài sản hiếm. OpenGradient có thể mở rộng nguồn cung AI rất nhanh nhưng nếu demand không theo kịp, giá trị của từng model sẽ bị pha loãng. Giống mở thêm quầy trong trung tâm thương mại nhưng lượng khách vẫn vậy.
Xuất hiện một dạng Model Saturation Loop — càng nhiều mô hình mới, hệ càng cần nhiều cơ chế phân phối để giữ mô hình cũ còn được dùng.
Đây cũng là chỗ mình thấy vai trò của token OPG thú vị hơn incentive.
Nếu $OPG chỉ thưởng deploy model thì OpenGradient sẽ vô tình tạo cuộc đua tăng nguồn cung. Nhưng nếu token OPG ưu tiên reward cho inference lặp lại, retention hay lượng nhu cầu được tạo ra thì token đang giúp hệ chọn lọc giá trị thật.
OpenGradient không nên chỉ khoe số model hay số builder.
Hãy khoe số model còn sống sau 30 ngày.
Vì AI nhiều không đồng nghĩa hệ sinh thái giàu.
Đôi khi nó chỉ đang đông.