Deze zondag in Hong Kong heeft Lagrange, samen met @awscloud en @MetisL2, de Consensus week geopend met de Applied AI Summit, gericht op wat er daadwerkelijk nodig is om AI in productie te brengen. Oprichters, bouwers en operators richtten zich op het aanpakken van praktische uitdagingen op het gebied van implementatie. Hoogtepunten van het evenement hieronder 👇

Brian Novell, hoofd BD bij Lagrange, opende het evenement door de kloof tussen AI-demo's en de implementatie in de echte wereld te schetsen. Bij voorbeelden zoals het elimineren van deepfakes, AI-gedreven financiële beslissingen, agentnauwkeurigheid en naleving, lag de focus op waarom verifieerbaarheid cruciaal wordt zodra AI-systemen opereren in gereguleerde, risicovolle omgevingen.

Het team van @awscloud deelde een update over het AWS Activate Program, gericht op het helpen van startups om van vroege builds naar productie te gaan. Het programma biedt teams een snelle weg om te beginnen met AWS, toegang tot credits van $500 tot $100.000, en praktische workshops om op te schalen zonder onnodige infrastructuurkosten te maken. De nadruk bleef praktisch: minder blokkades in het begin, duidelijkere architectuurbeslissingen en snellere paden naar verzending.

Het openingspanel, gemodereerd door Caroline York van de Fintech Association of Hong Kong, richtte zich op het monitoren van AI-systemen zodra ze live zijn. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger en Thiru @MetisL2 bespraken realtime gezondheidsignalen, gegevensintegriteit en hoe gedecentraliseerde systemen fouten en kwaadaardig gedrag detecteren zonder gecentraliseerd toezicht.

De discussie verschoof naar gegevensherkomst, governance en controleerbaarheid nu AI-systemen zich in ondernemingen en gereguleerde omgevingen begeven. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI en Sina Yamani @ActionModelAI bespraken hoe teams de oorsprong van gegevens volgen, auditsporen opbouwen en een balans vinden tussen snellere AI-ontwikkeling en toenemende regelgevingseisen — vooral nu systemen autonomer worden. Gematigd door Lagrange's eigen Brian Novell.

Tom Ngo @MetisL2 heeft de vertrouwenskloven in gecentraliseerde AI uitgelegd – ondoorzichtige uitvoering, zwakke herkomst en niet-uitgelijnde prikkels. De kern van het argument: blockchain biedt een vertrouwenslaag, maar echte vooruitgang komt van het verifiëren van de modeluitvoering zelf met cryptografische bewijzen, niet alleen van het verankeren van gegevens on-chain.

Het gesprek ging vervolgens over wat er nodig is om AI te integreren in bestaande bedrijfsworkflows. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit en Kye Gomez @swarms_corp bespraken hoe ze verder konden gaan dan experimenteren — het navigeren door legacy-systemen, datasilo's en het introduceren van agentic AI op manieren die processen verbeteren zonder ze te verstoren. Gemodereerd door Thiru @LazAINetwork.