Sigo volviendo a este anuncio de financiamiento de $9.5M porque no creo que la cantidad sea la parte interesante. Muchos proyectos recaudan dinero. La pregunta más difícil es qué cambios habrá en seis o doce meses después.
Lo que siempre me ha parecido interesante de OpenGradient es que no intenta resolver solo un problema. Alojar modelos de IA ya es complicado. Luego agregas inferencia, verificación, trabajadores distribuidos, herramientas para desarrolladores, y de repente estás construyendo algo que se siente más como infraestructura que como una aplicación. Quizás por eso sigo comparándolo con redes logísticas. Nadie elogia a una empresa de logística cuando cada paquete llega a tiempo. Solo se nota cuando uno no lo hace.
De hecho, quizás esa sea la comparación equivocada. También me recuerda a los sistemas contables. Nadie se emociona por las auditorías tampoco, pero la confianza depende silenciosamente de ellas. La verificación se siente similar. Si los desarrolladores no pueden demostrar consistentemente de dónde proviene una inferencia, entonces toda la idea de la IA descentralizada comienza a perder una de sus mayores ventajas.
Podría estar equivocado aquí, pero no creo que el marketing deba liderar esta etapa. Preferiría ver actualizaciones aburridas sobre la estabilidad de los trabajadores, menor latencia, documentación más clara y desarrolladores construyendo cosas que sigan funcionando bajo presión. Esas actualizaciones suenan menos emocionantes, sin embargo, suelen envejecer mucho mejor.
Me ocurrió algo más mientras escribía esto. El trabajo legal y operativo probablemente merezca más atención de la que la gente les da. La infraestructura puede ser técnicamente impresionante, pero si las reglas de acceso, cumplimiento o disponibilidad del servicio se vuelven confusas, la adopción se desacelera por razones que no tienen nada que ver con la ingeniería.
Mi opinión actual es que el financiamiento de OpenGradient solo se vuelve significativo si convierte silenciosamente la red en algo en lo que los desarrolladores confían sin tener que pensarlo dos veces.
@OpenGradient #opg #OPG $OPG
Lo que siempre me ha parecido interesante de OpenGradient es que no intenta resolver solo un problema. Alojar modelos de IA ya es complicado. Luego agregas inferencia, verificación, trabajadores distribuidos, herramientas para desarrolladores, y de repente estás construyendo algo que se siente más como infraestructura que como una aplicación. Quizás por eso sigo comparándolo con redes logísticas. Nadie elogia a una empresa de logística cuando cada paquete llega a tiempo. Solo se nota cuando uno no lo hace.
De hecho, quizás esa sea la comparación equivocada. También me recuerda a los sistemas contables. Nadie se emociona por las auditorías tampoco, pero la confianza depende silenciosamente de ellas. La verificación se siente similar. Si los desarrolladores no pueden demostrar consistentemente de dónde proviene una inferencia, entonces toda la idea de la IA descentralizada comienza a perder una de sus mayores ventajas.
Podría estar equivocado aquí, pero no creo que el marketing deba liderar esta etapa. Preferiría ver actualizaciones aburridas sobre la estabilidad de los trabajadores, menor latencia, documentación más clara y desarrolladores construyendo cosas que sigan funcionando bajo presión. Esas actualizaciones suenan menos emocionantes, sin embargo, suelen envejecer mucho mejor.
Me ocurrió algo más mientras escribía esto. El trabajo legal y operativo probablemente merezca más atención de la que la gente les da. La infraestructura puede ser técnicamente impresionante, pero si las reglas de acceso, cumplimiento o disponibilidad del servicio se vuelven confusas, la adopción se desacelera por razones que no tienen nada que ver con la ingeniería.
Mi opinión actual es que el financiamiento de OpenGradient solo se vuelve significativo si convierte silenciosamente la red en algo en lo que los desarrolladores confían sin tener que pensarlo dos veces.
@OpenGradient #opg #OPG $OPG