#opg $OPG
In den letzten Tagen habe ich immer wieder in den Model-Hub-Dokumenten von @OpenGradient geblättert und nebenbei beobachtet, wie die Aufrufe aussehen, nachdem Entwickler Modelle hochgeladen haben. Was mich wirklich zum Nachdenken und Forschen gebracht hat, war nicht die Anzahl der Modelle, sondern eine andere, grundlegendere Frage: Wenn es immer mehr KI-Modelle gibt – verdienen Entwickler dann wirklich auch mehr?
Viele gehen automatisch davon aus, dass ein reichhaltigeres Modellangebot bedeutet, dass das KI-Ökosystem noch blühender wird. Aber fast jede Phase der Internetentwicklung verlief nach demselben Muster: Es gibt immer mehr Inhalte, doch die Zahl derer, die wirklich Traffic bekommen, wird am Ende immer geringer. Genauso scheint es mir auch beim Netzwerk aus KI-Modellen zu laufen.
OpenGradient organisiert das Modellangebot über den Model Hub: Entwickler laden Modelle hoch, Nutzer rufen sie bei Bedarf ab, und die Modelle können durch laufende Aufrufe kontinuierlich Einnahmen generieren. Im Kern löst es also nicht einfach das Problem, Modelle auf eine Kette zu legen, sondern wie Modelle überhaupt in den Markt gelangen. Sobald Modelle über Preisgestaltung, Aufrufe und einen Wertfluss verfügen, ist genau das auch der Grund, warum ich es weiterhin untersuche.
Aber das wirklich Diskussionswürdige liegt noch in einer anderen Ebene.
Wenn es in Zukunft im Model Hub nicht nur ein paar hundert Modelle gäbe, sondern zehntausende oder sogar zigtausende, dann können Nutzer sie kaum noch einzeln vergleichen. Letztlich entscheidet möglicherweise nicht mehr so sehr die Modellleistung über das Einkommen der Entwickler, sondern eher, wer mehr Sichtbarkeit, bessere Platzierungen und mehr Empfehlungsmöglichkeiten hat. Je vielfältiger das Modellangebot wird, desto einfacher kann der Traffic sich wieder auf die Spitze konzentrieren: Entwickler aus der Long-Tail, die Trainingskosten tragen müssen, könnten dann zunehmend schwerer Aufrufe bekommen.
Wenn ich mir kürzlich wieder den 4-Stunden-Chart von $OPG anschaue, scheint sich dieser Widerspruch auch in der Marktstimmung widerzuspiegeln. Der Preis ist fortlaufend unter mehrere gleitende Durchschnitte gefallen; kurzfristig bleibt er in einer bärischen Reihenfolge, aber das Handelsvolumen zieht nicht im gleichen Maß an. Das deutet darauf hin, dass der Fokus der Marktdiskussion vielleicht nicht mehr primär bei der KI-Erzählung selbst liegt, sondern bei der Neubewertung, ob das Ökosystem dauerhaft überhaupt Wert erzeugen kann – und wie sich das am Ende auf die Nachfrage nach dem Token auswirkt.
Bis hierhin habe ich jedoch keine Antwort bekommen.
Der Model Hub löst das Problem, dass Modelle „hochgeladen“ werden können. Aber in Zukunft wird der Wertverteilung vermutlich entscheiden, ob es die Modelle selbst sind – oder ob es die Traffic-Distributionsmechanik ist, die das Schicksal der Modelle bestimmt.
#OPG $OPG
In den letzten Tagen habe ich immer wieder in den Model-Hub-Dokumenten von @OpenGradient geblättert und nebenbei beobachtet, wie die Aufrufe aussehen, nachdem Entwickler Modelle hochgeladen haben. Was mich wirklich zum Nachdenken und Forschen gebracht hat, war nicht die Anzahl der Modelle, sondern eine andere, grundlegendere Frage: Wenn es immer mehr KI-Modelle gibt – verdienen Entwickler dann wirklich auch mehr?
Viele gehen automatisch davon aus, dass ein reichhaltigeres Modellangebot bedeutet, dass das KI-Ökosystem noch blühender wird. Aber fast jede Phase der Internetentwicklung verlief nach demselben Muster: Es gibt immer mehr Inhalte, doch die Zahl derer, die wirklich Traffic bekommen, wird am Ende immer geringer. Genauso scheint es mir auch beim Netzwerk aus KI-Modellen zu laufen.
OpenGradient organisiert das Modellangebot über den Model Hub: Entwickler laden Modelle hoch, Nutzer rufen sie bei Bedarf ab, und die Modelle können durch laufende Aufrufe kontinuierlich Einnahmen generieren. Im Kern löst es also nicht einfach das Problem, Modelle auf eine Kette zu legen, sondern wie Modelle überhaupt in den Markt gelangen. Sobald Modelle über Preisgestaltung, Aufrufe und einen Wertfluss verfügen, ist genau das auch der Grund, warum ich es weiterhin untersuche.
Aber das wirklich Diskussionswürdige liegt noch in einer anderen Ebene.
Wenn es in Zukunft im Model Hub nicht nur ein paar hundert Modelle gäbe, sondern zehntausende oder sogar zigtausende, dann können Nutzer sie kaum noch einzeln vergleichen. Letztlich entscheidet möglicherweise nicht mehr so sehr die Modellleistung über das Einkommen der Entwickler, sondern eher, wer mehr Sichtbarkeit, bessere Platzierungen und mehr Empfehlungsmöglichkeiten hat. Je vielfältiger das Modellangebot wird, desto einfacher kann der Traffic sich wieder auf die Spitze konzentrieren: Entwickler aus der Long-Tail, die Trainingskosten tragen müssen, könnten dann zunehmend schwerer Aufrufe bekommen.
Wenn ich mir kürzlich wieder den 4-Stunden-Chart von $OPG anschaue, scheint sich dieser Widerspruch auch in der Marktstimmung widerzuspiegeln. Der Preis ist fortlaufend unter mehrere gleitende Durchschnitte gefallen; kurzfristig bleibt er in einer bärischen Reihenfolge, aber das Handelsvolumen zieht nicht im gleichen Maß an. Das deutet darauf hin, dass der Fokus der Marktdiskussion vielleicht nicht mehr primär bei der KI-Erzählung selbst liegt, sondern bei der Neubewertung, ob das Ökosystem dauerhaft überhaupt Wert erzeugen kann – und wie sich das am Ende auf die Nachfrage nach dem Token auswirkt.
Bis hierhin habe ich jedoch keine Antwort bekommen.
Der Model Hub löst das Problem, dass Modelle „hochgeladen“ werden können. Aber in Zukunft wird der Wertverteilung vermutlich entscheiden, ob es die Modelle selbst sind – oder ob es die Traffic-Distributionsmechanik ist, die das Schicksal der Modelle bestimmt.
#OPG $OPG