Früher dachte ich, der schwierigste Teil von KI sei es, bessere Modelle zu bauen.
Dann habe ich angefangen, eine andere Frage zu stellen.
Was hält die Menschen, die diese Modelle entwickeln, betreiben und verbessern, langfristig auf Kurs?
Diese Frage hat meine Sicht auf OpenGradient verändert.
Je mehr ich las, desto weniger fühlte es sich wie ein KI-Projekt an, das um Modellqualität konkurriert. Es wirkte eher wie der Versuch, ein Problem wirtschaftlicher Koordination zu lösen.
KI wächst nicht, weil ein Unternehmen klüger wird. Sie wächst, wenn Forschende, Infrastruktur-Anbieter, Entwickler und Nutzer alle Gründe haben, sich zu beteiligen, ohne sich auf einen einzigen Türsteher zu verlassen.
Das ist viel schwieriger, als ein weiteres Modell zu trainieren.
OpenGradient scheint genau um diese Idee herum aufgebaut zu sein. Anstatt KI als ein geschlossenes Produkt zu betrachten, behandelt es Intelligenz als etwas, das auf einem dezentralen Netzwerk leben kann – wobei Hosting, Inferenz und Verifikation auf unterschiedliche Teilnehmende verteilt sind.
Das verändert die Anreize.
Mitwirkende sind nicht mehr nur Konsumenten von KI. Sie werden zu Teil des Systems, das dafür sorgt, dass es weiterläuft.
Wir verbringen viel Zeit damit, über die Leistungsfähigkeit von Modellen zu sprechen, aber Märkte werden meist stärker durch die Gestaltung von Anreizen geprägt als durch technische Benchmarks.
Wenn dezentrale KI weiter wächst, könnten die Projekte, denen es gelingt, tausende unabhängige Teilnehmende erfolgreich zu koordinieren, am Ende weit beständigeren Wert schaffen als die Projekte mit den eindrucksvollsten Demos.
Das ist der Teil, den viele Menschen meiner Meinung nach noch immer übersehen.
@OpenGradient #opg $OPG
Dann habe ich angefangen, eine andere Frage zu stellen.
Was hält die Menschen, die diese Modelle entwickeln, betreiben und verbessern, langfristig auf Kurs?
Diese Frage hat meine Sicht auf OpenGradient verändert.
Je mehr ich las, desto weniger fühlte es sich wie ein KI-Projekt an, das um Modellqualität konkurriert. Es wirkte eher wie der Versuch, ein Problem wirtschaftlicher Koordination zu lösen.
KI wächst nicht, weil ein Unternehmen klüger wird. Sie wächst, wenn Forschende, Infrastruktur-Anbieter, Entwickler und Nutzer alle Gründe haben, sich zu beteiligen, ohne sich auf einen einzigen Türsteher zu verlassen.
Das ist viel schwieriger, als ein weiteres Modell zu trainieren.
OpenGradient scheint genau um diese Idee herum aufgebaut zu sein. Anstatt KI als ein geschlossenes Produkt zu betrachten, behandelt es Intelligenz als etwas, das auf einem dezentralen Netzwerk leben kann – wobei Hosting, Inferenz und Verifikation auf unterschiedliche Teilnehmende verteilt sind.
Das verändert die Anreize.
Mitwirkende sind nicht mehr nur Konsumenten von KI. Sie werden zu Teil des Systems, das dafür sorgt, dass es weiterläuft.
Wir verbringen viel Zeit damit, über die Leistungsfähigkeit von Modellen zu sprechen, aber Märkte werden meist stärker durch die Gestaltung von Anreizen geprägt als durch technische Benchmarks.
Wenn dezentrale KI weiter wächst, könnten die Projekte, denen es gelingt, tausende unabhängige Teilnehmende erfolgreich zu koordinieren, am Ende weit beständigeren Wert schaffen als die Projekte mit den eindrucksvollsten Demos.
Das ist der Teil, den viele Menschen meiner Meinung nach noch immer übersehen.
@OpenGradient #opg $OPG