En el ecosistema cripto, el @OpenGradient , que está muy de moda recientemente, ha hecho que mucha gente se suba a la tendencia y diseñe posiciones. Algunos creen que $OPG , al estar integrado con un modelo de gran lenguaje en cadena, puede superar al mercado. Hoy, combinando datos originales en cadena y la experiencia de prueba, quiero explicar con claridad los pros y los contras para que se mire de forma racional este “boom” de IA + blockchain.
El mayor punto fuerte de OpenGradient es que traslada directamente la capacidad de cómputo de aprendizaje automático a contratos inteligentes. Apoyándose en la red de almacenamiento Walrus y en un entorno TEE confiable, la inferencia y las operaciones de IA se realizan fuera de la cadena, con almacenamiento sin conexión; en la cadena solo se conservan hashes como índice. Así se evita la congestión de bloques. El flujo completo de liquidación de cómputo ya está implementado: en cada llamada al modelo y al analizar archivos, la cartera descuenta en tiempo real las comisiones por capacidad. Para participar en la minería y la producción de bloques, los nodos deben hacer staking de OPG. El diseño de la economía de tokens es, sin duda, bastante avanzado.
Pero detrás del brillo hay dos riesgos graves. El primero es el efecto de extracción del “dark pool” (abastecimiento en privado). Cuando la capacidad de cómputo de IA en cadena madura, los market makers institucionales realizan las transacciones y el arbitraje en privado mediante solucionadores privados. La buena liquidez queda absorbida dentro del círculo; el deslizamiento (slippage) en el pool de operaciones público irá aumentando, y las oportunidades de arbitraje a las que pueda acceder el público serán cada vez menores.
El segundo son las debilidades de la arquitectura base. Aunque por ahora hay más de 2,0 millones de registros de inferencia ejecutándose con estabilidad, los nodos Walrus presentan latencia de encaminamiento (búsqueda). Además, para modelos menos populares, la consulta se vuelve especialmente trabada. Y como los archivos de comprobación de inferencia se almacenan por completo fuera de línea, si los nodos de almacenamiento se desconectan masivamente, los registros históricos de cómputo no podrán verificarse. La liquidación de recompensas de los nodos podría presentar anomalías, y la presión vendedora podría llegar en cualquier momento.
Recomendaciones prácticas: no hagas staking a gran escala ni mantengas posiciones largas por grandes cantidades; usa solo una porción pequeña para especular sobre el impulso de emociones del mercado. Realiza un seguimiento en tiempo real del número de nodos en línea y del progreso de la iteración del almacenamiento de base.
Entonces, ¿la IA en cadena es el nuevo foco/boom de una nueva fase de mercado, o una nueva idea para “cazar” al retail? ¿Tú planeas hacer un despliegue con OPG? Comparte tu opinión en la sección de comentarios.
#opg $OPG
El mayor punto fuerte de OpenGradient es que traslada directamente la capacidad de cómputo de aprendizaje automático a contratos inteligentes. Apoyándose en la red de almacenamiento Walrus y en un entorno TEE confiable, la inferencia y las operaciones de IA se realizan fuera de la cadena, con almacenamiento sin conexión; en la cadena solo se conservan hashes como índice. Así se evita la congestión de bloques. El flujo completo de liquidación de cómputo ya está implementado: en cada llamada al modelo y al analizar archivos, la cartera descuenta en tiempo real las comisiones por capacidad. Para participar en la minería y la producción de bloques, los nodos deben hacer staking de OPG. El diseño de la economía de tokens es, sin duda, bastante avanzado.
Pero detrás del brillo hay dos riesgos graves. El primero es el efecto de extracción del “dark pool” (abastecimiento en privado). Cuando la capacidad de cómputo de IA en cadena madura, los market makers institucionales realizan las transacciones y el arbitraje en privado mediante solucionadores privados. La buena liquidez queda absorbida dentro del círculo; el deslizamiento (slippage) en el pool de operaciones público irá aumentando, y las oportunidades de arbitraje a las que pueda acceder el público serán cada vez menores.
El segundo son las debilidades de la arquitectura base. Aunque por ahora hay más de 2,0 millones de registros de inferencia ejecutándose con estabilidad, los nodos Walrus presentan latencia de encaminamiento (búsqueda). Además, para modelos menos populares, la consulta se vuelve especialmente trabada. Y como los archivos de comprobación de inferencia se almacenan por completo fuera de línea, si los nodos de almacenamiento se desconectan masivamente, los registros históricos de cómputo no podrán verificarse. La liquidación de recompensas de los nodos podría presentar anomalías, y la presión vendedora podría llegar en cualquier momento.
Recomendaciones prácticas: no hagas staking a gran escala ni mantengas posiciones largas por grandes cantidades; usa solo una porción pequeña para especular sobre el impulso de emociones del mercado. Realiza un seguimiento en tiempo real del número de nodos en línea y del progreso de la iteración del almacenamiento de base.
Entonces, ¿la IA en cadena es el nuevo foco/boom de una nueva fase de mercado, o una nueva idea para “cazar” al retail? ¿Tú planeas hacer un despliegue con OPG? Comparte tu opinión en la sección de comentarios.
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