Non lasciarti ingannare dai nomi di valore di mercato da decine di miliardi come $FET , $TAO sullo schermo.
L'attuale settore dell'AI decentralizzata è essenzialmente come assumere a alto stipendio un gruppo di analisti di punta di Ivy League.
Ma il problema è che questi analisti possono sempre sedere in una serra priva di polvere in un edificio di classe 5A.
Basta che battano qualche tasto sulla tastiera e possono calcolare in millisecondi il progetto perfetto di un grattacielo.
Ma se ora dai loro l'ordine: apri la porta e vai giù nel cantiere reale, pieno di fango e sotto una pioggia torrenziale.
Prendi la pala e combatti con un carico di cemento marcio che potrebbe indurirsi in qualsiasi momento.
Pensi che questo gruppo di geni valutati oltre i centinaia di milioni crollerà all'istante?
Assolutamente, sarà un disastro totale.
Perché il codice nel mondo digitale è un vuoto.
E il mondo fisico reale è pieno di polvere, attrito e errori casuali letali.
Ecco perché ora tutti stanno parlando di modelli di base, ma nessuno ha il coraggio di toccare il sistema operativo della fisica, il più sporco e faticoso.
E questo è esattamente ciò su cui la fondazione @Fabric Foundation e i suoi contributori principali, OpenMind, stanno lavorando duramente su OM1.
Stanno facendo qualcosa di estremamente controintuitivo.
Non stanno continuando a sovraccaricare i parametri di calcolo in cloud.
Ma stanno scrivendo un insieme di istruzioni di basso livello che permettano a macchine fredde di capire le regole del “disordine” nella fangosa realtà.
Ma questo cammino di discesa ha un costo estremamente alto.
Uscire dalla sala macchine a vuoto significa che la macchina potrebbe affrontare conflitti hardware, collisioni e persino distruzione fisica per mancanza di energia.
Non è un gioco digitale che può essere aggiornato a costo zero con poche righe di codice.
È una guerra sanguinosa che deve essere combattuta con denaro vero e una montagna di rottami.
Questa è la logica della forza bruta nel mondo fisico: vuoi vivere in un modello illusorio da decine di miliardi in una serra, o vuoi una macchina rotta che può davvero lavorare sul campo?
Quando guardi i progetti di AI in futuro, non limitarti ad ascoltare quanto siano sexy i dati di test raccolti nel cloud.
Fai la domanda più cruciale:
“Se oggi all'improvviso scendesse una pioggia torrenziale, questo tuo cervello da miliardi può ancora avanzare di un metro nel fango?”