#opg $OPG Ich erinnere mich, als die meisten Leute über KI sprachen, als wäre das Modell selbst das endgültige Produkt.
Das Gespräch drehte sich normalerweise darum, wer das größte Modell, die meisten Parameter oder die stärksten Benchmarks hatte. Zuerst nahm ich an, dass sich der langfristige Wert dort konzentrieren würde. Im Laufe der Zeit begann das unvollständig auszusehen.
Was meine Aufmerksamkeit erregte, als ich OpenGradient ansah, war nicht einfach die Existenz von KI-Modellen. Es war die wirtschaftliche Aktivität, die jedes Mal entsteht, wenn Intelligenz tatsächlich bereitgestellt wird.
Ein Modell, das untätig ist, produziert nichts.
Inference ist anders.
Eine Anwendung reicht eine Anfrage ein. Rechenressourcen verarbeiten sie. Die Verifizierung bestätigt die Arbeit. Gebühren zirkulieren durch das Netzwerk. Dann wiederholt sich der Zyklus. Eine Anfrage wird zu Tausenden. Tausende werden zu Millionen.
Die interessante Frage verschiebt sich von Besitz zu Produktion.
Das ist der Punkt, an dem ich denke, dass viele Marktteilnehmer auf der falschen Ebene schauen.
Infrastruktur wird wertvoll, wenn die Leute sie weiterhin nutzen, unabhängig von der Marktbegeisterung. Straßen sind wichtig, weil Verkehr existiert. Stromnetze sind wichtig, weil Strom verbraucht wird. In ähnlicher Weise werden Inferenznetzwerke nur dann bedeutungsvoll, wenn die Nachfrage Tag für Tag weiterhin erscheint.
Natürlich können Aktivitätsmetriken irreführend sein. Anreize können die Nutzung vorübergehend aufblähen. Die Branche hat bereits genug Beispiele dafür gesehen.
Wenn ich also OpenGradient bewerte, konzentriere ich mich nicht darauf, wie ehrgeizig die KI-Erzählung klingt.
Ich beobachte etwas viel Einfacheres.
Wenn die Anreize morgen verschwinden, generieren echte Nutzer dann immer noch Inferenzanfragen?
Denn nachhaltige Intelligenzproduktion ist normalerweise der Punkt, an dem die Spekulation zu schwinden beginnt und der wirtschaftliche Wert entsteht.
@OpenGradient
#USIranDealConfirmed #TrumpWarnsFranceTradeWarOverDigitalServicesTax #WorldShiftsToUtilityDrivenGrowth $ADX $EVAA #MyStocksQuestion
Das Gespräch drehte sich normalerweise darum, wer das größte Modell, die meisten Parameter oder die stärksten Benchmarks hatte. Zuerst nahm ich an, dass sich der langfristige Wert dort konzentrieren würde. Im Laufe der Zeit begann das unvollständig auszusehen.
Was meine Aufmerksamkeit erregte, als ich OpenGradient ansah, war nicht einfach die Existenz von KI-Modellen. Es war die wirtschaftliche Aktivität, die jedes Mal entsteht, wenn Intelligenz tatsächlich bereitgestellt wird.
Ein Modell, das untätig ist, produziert nichts.
Inference ist anders.
Eine Anwendung reicht eine Anfrage ein. Rechenressourcen verarbeiten sie. Die Verifizierung bestätigt die Arbeit. Gebühren zirkulieren durch das Netzwerk. Dann wiederholt sich der Zyklus. Eine Anfrage wird zu Tausenden. Tausende werden zu Millionen.
Die interessante Frage verschiebt sich von Besitz zu Produktion.
Das ist der Punkt, an dem ich denke, dass viele Marktteilnehmer auf der falschen Ebene schauen.
Infrastruktur wird wertvoll, wenn die Leute sie weiterhin nutzen, unabhängig von der Marktbegeisterung. Straßen sind wichtig, weil Verkehr existiert. Stromnetze sind wichtig, weil Strom verbraucht wird. In ähnlicher Weise werden Inferenznetzwerke nur dann bedeutungsvoll, wenn die Nachfrage Tag für Tag weiterhin erscheint.
Natürlich können Aktivitätsmetriken irreführend sein. Anreize können die Nutzung vorübergehend aufblähen. Die Branche hat bereits genug Beispiele dafür gesehen.
Wenn ich also OpenGradient bewerte, konzentriere ich mich nicht darauf, wie ehrgeizig die KI-Erzählung klingt.
Ich beobachte etwas viel Einfacheres.
Wenn die Anreize morgen verschwinden, generieren echte Nutzer dann immer noch Inferenzanfragen?
Denn nachhaltige Intelligenzproduktion ist normalerweise der Punkt, an dem die Spekulation zu schwinden beginnt und der wirtschaftliche Wert entsteht.
@OpenGradient
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