Ontem à noite organizei o computador e descobri que o disco rígido voltou a apitar. Antes eu sempre achava que o gargalo era o armazenamento; agora, depois que comecei a mexer de verdade com IA, percebi que o que se esgota primeiro é, na verdade, o poder computacional.
Eu tenho pensado numa pergunta: se, no futuro, as aplicações de IA realmente entrarem na era de chamadas em alta frequência, o que vai ser o primeiro a não aguentar na rede?
Muita gente reage pensando que o modelo não é forte o bastante, mas depois de dar uma olhada na arquitetura @OpenGradient , eu passei a prestar atenção ao Inference Node. No fim, todos os pedidos de inferência na rede precisam ser processados pelos nós, e o resultado é então verificado pelo TEE Node; por fim, o OPG conclui o acerto de valor na cadeia. Essas camadas combinadas determinam não a capacidade do modelo, mas se a rede consegue oferecer um serviço contínuo para negócios reais.
Muita gente gosta de contabilizar a quantidade de nós, mas eu acho que esse indicador tem ficado cada vez menos relevante. Ter mais Inference Nodes não significa necessariamente que a rede seja mais forte. Se não houver um crescimento contínuo das chamadas de agentes, se não houver mais desenvolvedores conectando, e se não entrar um fluxo real de pedidos de inferência, então até com mais GPUs elas só ficarão ociosas.
Recentemente eu revisei alguns documentos de desenvolvimento e descobri que a OpenGradient na verdade projeta os nós como um papel de longo prazo para fornecer serviços de inferência, e não como um fornecedor de poder computacional pontual. A receita dos nós vem de chamadas reais, e não apenas de colocar máquinas no ar. Isso significa que, no fim, o desafio da rede é saber se a demanda consegue continuar, e não se a oferta consegue ser acumulada.
O que ainda não consigo entender é outra coisa: se, no futuro, as GPUs ficarem cada vez mais baratas e o limite para implantar Inference Nodes continuar caindo, os nós entre si vão começar a reduzir receitas para disputar pedidos de inferência? E, se a margem de lucro for comprimida, quantos nós realmente vão ficar?
Então, agora, o que eu me importa mais não é quantos nós alguém adiciona, e sim quem consegue continuar gerando demanda por inferência. No fim, talvez a disputa da rede de IA não seja sobre quantidade de GPUs, mas sobre se existe gente suficiente disposta a chamá-la continuamente.
#opg $OPG
Eu tenho pensado numa pergunta: se, no futuro, as aplicações de IA realmente entrarem na era de chamadas em alta frequência, o que vai ser o primeiro a não aguentar na rede?
Muita gente reage pensando que o modelo não é forte o bastante, mas depois de dar uma olhada na arquitetura @OpenGradient , eu passei a prestar atenção ao Inference Node. No fim, todos os pedidos de inferência na rede precisam ser processados pelos nós, e o resultado é então verificado pelo TEE Node; por fim, o OPG conclui o acerto de valor na cadeia. Essas camadas combinadas determinam não a capacidade do modelo, mas se a rede consegue oferecer um serviço contínuo para negócios reais.
Muita gente gosta de contabilizar a quantidade de nós, mas eu acho que esse indicador tem ficado cada vez menos relevante. Ter mais Inference Nodes não significa necessariamente que a rede seja mais forte. Se não houver um crescimento contínuo das chamadas de agentes, se não houver mais desenvolvedores conectando, e se não entrar um fluxo real de pedidos de inferência, então até com mais GPUs elas só ficarão ociosas.
Recentemente eu revisei alguns documentos de desenvolvimento e descobri que a OpenGradient na verdade projeta os nós como um papel de longo prazo para fornecer serviços de inferência, e não como um fornecedor de poder computacional pontual. A receita dos nós vem de chamadas reais, e não apenas de colocar máquinas no ar. Isso significa que, no fim, o desafio da rede é saber se a demanda consegue continuar, e não se a oferta consegue ser acumulada.
O que ainda não consigo entender é outra coisa: se, no futuro, as GPUs ficarem cada vez mais baratas e o limite para implantar Inference Nodes continuar caindo, os nós entre si vão começar a reduzir receitas para disputar pedidos de inferência? E, se a margem de lucro for comprimida, quantos nós realmente vão ficar?
Então, agora, o que eu me importa mais não é quantos nós alguém adiciona, e sim quem consegue continuar gerando demanda por inferência. No fim, talvez a disputa da rede de IA não seja sobre quantidade de GPUs, mas sobre se existe gente suficiente disposta a chamá-la continuamente.
#opg $OPG