Hace un tiempo, durante un descanso de hacer órdenes en contratos, de repente reflexioné sobre una cuestión: si la IA en la cadena pudiera realizar cálculos directamente en la cadena, eliminando los viajes de ida y vuelta fuera de la cadena y las capas de protocolos intermedios, ¿sería ese diseño más acorde a "cómo debería ser una máquina"?

Esta idea me llevó a fijarme en la lógica de diseño de OpenGradient — que parece simple, pero en realidad es bastante robusta.

¿En qué consiste su núcleo? La etapa de preprocesamiento de datos puede completarse directamente en la capa de contratos inteligentes. En otras palabras, no es necesario extraer los datos fuera de la cadena para procesarlos y luego devolverlos, sino que la lógica de preprocesamiento puede formar parte del propio contrato.

¿Y qué implica esto? Un camino de flujo de datos más corto, menos etapas intermedias, y una mayor facilidad para garantizar la coherencia del estado en la cadena. Desde el punto de vista de eficiencia, esto representa un paradigma de IA en la cadena más puro: datos, cálculos y resultados en un ciclo cerrado en la cadena, sin saltos innecesarios.

Lo interesante es que muchas personas, al discutir IA en la cadena, tienden a pasar por alto este enfoque de diseño y en cambio centran su atención en el modelo en sí. Pero en realidad, el diseño de la arquitectura es la clave para determinar si este sistema puede funcionar de manera verdaderamente eficiente.