Die Verwandten aus der Heimat haben einen kleinen Supermarkt eröffnet, letztes Jahr haben sie auf den neuesten Schrei mit Gesichtserkennungspayment gesetzt, sagen wir mal, das ist Hochtechnologie. Nach zwei Monaten haben sie es wieder abgebaut, die Verwandten mit schmerzverzerrtem Gesicht: Jede Transaktion muss online verifiziert werden, wenn das Netz ausfällt, stehen die Kunden an der Kasse und warten, während zu Stoßzeiten lange Schlangen entstehen; die älteren Leute können damit einfach nichts anfangen. Das bisschen Geld für die Geräte und die Gebühren ist viel teurer als die eingesparten Arbeitskräfte. Er hat gesagt: "Die Technologie ist gut, aber sie ist zu schwer, sie erstickt das kleine Geschäft."
Dieser Satz "zu schwer" hat mir beim Lesen der Seite 10 des Whitepapers zu der Berechnungsgebühr
@OpenLedger ein Fragezeichen ins Gesicht gezaubert.
Einer der Kernverkaufsargumente des Whitepapers ist, dass alles on-chain, rückverfolgbar und abwickelbar ist. Jedes Mal, wenn ein Modell für die Inferenz aufgerufen wird, wird das mit
$OPEN Token abgerechnet, und Abschnitt 2.2.4 zerlegt dieses Geld in Modellgebühren, Staking-Gebühren und Datenbeitragsgebühren, wobei jeder Schritt genau abgerechnet wird. Das klingt so detailliert, dass es beruhigend wirkt.
Aber der Satz "zu schwer" von meinem Verwandten geht mir nicht aus dem Kopf. Bei AI-Inferenz geht es schließlich darum, schnell und günstig zu sein – wenn du AI eine Frage stellst, muss sie dir in null Komma nichts antworten. Aber wenn jede Abfrage on-chain verbucht, attribuiert und an eine Menge Adressen verteilt werden muss, wer trägt dann die Kosten und die Verzögerung dieser On-Chain-Transaktionen?
Das Whitepaper erwähnt etwas über Optimierung durch Rollups, aber wie schnell das konkret werden kann und ob die Kosten pro Abfrage ein paar Cent oder mehrere Euro betragen, bleibt unklar. Das ist peinlich: AI-Anwendungen sind extrem empfindlich gegenüber Verzögerungen und Kosten – das ist ein hochfrequentes Szenario, ganz anders als Finanztransaktionen, bei denen man "langsam und teuer ist auch in Ordnung" akzeptiert.
$LAB #BTC Ich nenne das den "Gewichtsfluch der On-Chain-Abrechnung". Transparenz und Rückverfolgbarkeit klingen schön, aber sie haben ihr Gewicht, jede Buchung belastet die Inferenz. Wenn dieses Gewicht die einzelnen Abfragen langsam und teuer macht, könnte selbst das gerechteste Abrechnungsmodell von den Entwicklern aus Leistungsgründen verworfen werden.
#OpenLedger Letztendlich, kann ein System, das alles on-chain graviert, die echten Anforderungen von AI-Inferenz, die hochfrequent, mit geringer Latenz und niedrigen Kosten sind, wirklich erfüllen?