¿Por qué a la gente ya no le gusta ver 'el conjunto de cuatro elementos de infraestructura de IA'?
Es muy fácil caer en una especie de 'literatura de carteles' al escribir sobre proyectos de IA en la Plaza Binance: cuatro palabras, dos imágenes, una conclusión - 'el futuro ya ha llegado'.
Pero si realmente has trabajado en algún proyecto productivo, sabrás que el futuro nunca llega por eslóganes, sino por procesos.
Por lo tanto, no planeo hablar sobre Vanry de la manera de 'cierto módulo, cierta capacidad'.
Voy a usar una metáfora más realista: la IA en la cadena de bloques no está organizando una exposición, está rodando una serie de televisión.
¿Qué es lo que más teme una serie de televisión?
No es que los actores no sean lo suficientemente guapos, sino que:
El guion se modifica todos los días.
Las líneas no coinciden.
No se puede recuperar el plano.
Cada episodio depende de soluciones temporales.
Los espectadores pueden ser atraídos por el primer episodio, pero no llegarás al décimo.
1) Considerar a la AI como “actor” es un error, considerarla como “equipo” es lo correcto.
Muchas personas hablan sobre la AI como agente, siempre les gusta exagerar “es como una persona”.
Pero una vez que se pone en producción, en realidad no esperas que sea como una persona—las personas improvisan, son emocionales y llenan los vacíos según su criterio.
El sistema de producción busca: estabilidad, repetibilidad, capacidad de traspaso.
Esta es la primera capa de lógica que veo en Vanry:
Si va a hacer una “infraestructura centrada en AI”, lo que tiene que resolver no es “qué tan inteligente es el actor”, sino “cómo opera el equipo”.
El agente de AI es como un actor: responsable de la ejecución, la interacción, y la entrega de resultados.
La aplicación es el guion: define la trama y los objetivos de la tarea.
El sistema subyacente es la producción: organización, restricciones, registro, entrega.
Muchos proyectos consideran la producción como algo que se añade en la postproducción.
El resultado es: el primer episodio es impresionante, el resto depende de aguantar.
2) Las tres desastres más comunes en el set (también las tres situaciones más incómodas para la AI en la cadena).
Hablo en el lenguaje del set, te será más fácil captar la esencia.
Desastre uno: Conflictos en las versiones del guion.
Hoy el director dice A, mañana el director dice B, los actores todavía recitan las líneas de ayer.
Cambiando a la cadena AI: la misma tarea cambia de formato al día siguiente; cambiar a una persona en el equipo implica una comprensión diferente; cuanta más gente colabore, más confuso será.
Desastre dos: Demasiada improvisación en el set.
La improvisación es posible para los actores, pero no puede ser cada vez.
Cambiando a la cadena AI: una actuación impresionante, la siguiente vez se desvia; no puedes considerarlo como parte de un proceso estable.
Desastre tres: Filmado pero no se puede entregar.
Has grabado un montón de material, pero no puedes editarlo en una película, no puedes difundirlo.
Cambiando a la cadena AI: Has hecho muchas acciones, pero los resultados no se pueden verificar, no se pueden consolidar en un proceso reutilizable, al final solo puede ser una demo.
Te darás cuenta: estos problemas no se pueden resolver solo con “más TPS”.
Se parecen más a la pregunta de “si el sistema puede hacer funcionar al equipo”.
3) Así que mi criterio para evaluar @Vanarchain no es “qué tan nuevo es el concepto”, sino “si el sistema de producción puede reutilizarse”.
Si me preguntas: ¿Cómo debería Vanry probarse a sí misma?
Voy a ver si puede hacer tres cosas “muy poco atractivas pero mortales”:
(A) Permitir que la “misma escena” pueda ser regrabada de manera estable.
La misma tarea, las mismas condiciones, no hacer que hoy se sienta como una película dramática y mañana como un thriller.
Estabilidad y repetibilidad son la línea base para cualquier escalabilidad.
(B) Permitir que “diferentes equipos” puedan compartir el set.
Si cada conexión se siente como tener que construir un nuevo set, entonces la llamada infraestructura es solo un eslogan.
El valor de la infraestructura radica en la reutilización, no en acompañar.
(C) Permitir que “lo que se ha filmado” pueda consolidarse en rutinas.
Un buen equipo deja plantillas: cómo organizar la iluminación, cómo planificar las tomas, cómo registrar las notas de producción.
La AI en la cadena también debería dejar “rutinas” que puedan ser consolidadas, haciendo que los que vengan después lo hagan más fácil, en lugar de caer en los mismos errores cada vez.
Si estos tres puntos pueden establecerse, entonces Vanry se parece más a un “sistema de producción”.
De lo contrario, solo es una “escuela de formación de actores”.
4) Por qué esta lógica de “sistema de producción” podría ser más valiosa que la narración.
El mercado ama seguir los éxitos, los éxitos dependen de las emociones;
Pero la infraestructura necesita “series”, las series dependen de la inercia.
Cuando un sistema comienza a ser utilizado por muchos equipos como el set predeterminado, aparecerá una ventaja muy real:
No se trata de un aumento de diez veces en un día, sino de que cada vez sea más difícil de reemplazar—porque el costo de reemplazo no está en “cambiar actores”, sino en “reconstruir el set”.
Este tipo de acumulación de valor es muy lento, pero normalmente puede atravesar ciclos emocionales.
No se expande solo por un cartel, sino por un montón de personas que lo usan en silencio.
5) Mi duda aún persiste: @Vanarchain ¿ahora se parece más a un “tráiler” o a un “sistema de series”?
Mantendré mi escepticismo, porque “el sistema de producción” es lo más fácil de usar como envoltura:
Hablas con un montón de términos como si fuera industrializado, pero en realidad sigue siendo trabajo manual.
Así que lo que espero ver no es una visión más grande, sino un método de validación más concreto:
¿Hay alguna clase de proyecto que siga produciendo contenido “semanal” sobre eso (frecuencia real de uso)?
¿Es evidente que ahorra trabajo después de la integración (costos de desarrollo y mantenimiento)?
Después de cambiar de equipo o desarrollador, ¿el proceso sigue siendo operativo (capacidad de traspaso)?
Estas son más honestas que cualquier declaración.
6) Final: No hables más de lo “inteligente que es el actor”, primero termina la película.
Si consideras la AI en la cadena como una producción a largo plazo, el espacio de imaginación de Vanry es muy claro:
No se trata de quién cuenta mejores historias, sino de quién establece el “estándar predeterminado del set”.
Para terminar, una pregunta al estilo de Binance:
Lo que crees que es más difícil para la AI en la cadena no es “si puede hacerlo”, sino “si puede hacerlo de manera estable y repetida”.
¿En qué tipo de proyectos prefieres apostar?
Solo puede filmar un episodio exitoso.
Capaz de convertir al equipo en una serie continua.
Al final, mi actitud hacia @Vanarchain no es de “depreciar”, sino de “no apresurarse a canonizar”. Lo de poner AI en la cadena es lo que más fácil se malinterpreta como “quién es el actor más inteligente”, pero lo que realmente decide si puede convertirse en un negocio a largo plazo es quién convierte al equipo en una línea de producción: puede filmar repetidamente, puede transmitir de manera estable, puede hacer traspasos, puede reutilizar.
Si Vanry solo empaqueta el concepto para que parezca un estándar industrial, entonces es un hermoso tráiler; si realmente hace que los desarrolladores construyan menos sets, reduzcan el retrabajo, eviten caer en los mismos errores y permita que las aplicaciones produzcan entregas repetibles, entonces merece la palabra “infraestructura”.
Cuando llegue el día en que no dependa de eslóganes y la gente pueda ver de inmediato: este set realmente está funcionando todos los días y entregando todos los días—seré el primero en guardar mis dudas y pasar a hacer un seguimiento serio.
