Kerran katsoin haastattelua "Työkalujen kohtalosta", ja siinä oli lause, joka todella ärsytti minua – alan todellinen muutos ei ole kovin huutaminen, vaan hiljaisin ja käytännöllisin. Äskettäin, kun näin @OpenGradient, muistin tämän lauseen uudelleen. Monissa projekteissa puhutaan "hajautetusta tekoälyinfrastruktuurista", mutta suurin osa pysyy käsitteellisellä tasolla; OpenGradientin tempo on selvästi erilainen, he todella tekevät asioista "työkaluja, jotka voidaan rakentaa suoraan". Heidän Python SDK:nsa on yllättävän helppokäyttöinen, ja siinä on vain muutama koodirivi mallin pakkaamiseen, sen käyttöönottoon verkkoon ja todennettavien päättelyjen suorittamiseen ilman keskitettyä taustajärjestelmää. Vielä tärkeämpää on, että he ovat alkaneet luottaa ketjun sisäiseen kysyntään ja lanseeraavat Web3-natiivimalleja – kuten DeFi-riskin pisteytyksen, AMM-nopeuden optimointityökalun, DePIN-mainemallin...... Nämä eivät ole käsitteitä, vaan komponentteja, jotka voidaan upottaa suoraan ketjun tuotteisiin. Nyt testiverkko on jo käynnissä, ja pääverkon tavoite on asetettu vuodelle 2026. Voi tuntua, että @OpenGradient ei ole projekti, joka "seuraa tekoälyhotspottien trendiä", vaan kasaa tasaisesti pohjakerroksen ja laatii tekoälytyökaluketjun, jota kaikki tiimit tarvitsevat seuraavien vuosien aikana. Jos tarkastelet myös tekoälyä × Web3:sta, tämä hillitty mutta käytännöllinen suunta on usein eniten jatkuvan huomion arvoinen. #KaitoYap @KaitoAI #Yap