La plupart des projets d'IA répondent à une question : comment rendre le modèle plus puissant.

@0G_labs répond à une autre question plus fondamentale : comment les données circulent-elles ?
Ce point d'entrée détermine sa limite supérieure.
Le cœur de l'IA n'a jamais été la puissance de calcul elle-même, mais l'entrée et la sortie de données.
Si les données ne peuvent pas être écrites et lues efficacement, même le modèle le plus puissant ne pourra que rester local.
Le chemin de 0G est très direct.
Résoudre d'abord la couche de données, puis parler d'exécution.
Cette séquence est en réalité plus proche de l'évolution technologique dans le monde réel.
Du point de vue de la conception, il considère la chaîne comme un réseau de données, et non comme un réseau de règlement.
Cela signifie que la priorité du système entier a changé.
Ce n'est plus la priorité aux transactions, mais aux données.
D'un point de vue expérience, vous remarquerez un changement.
À l'avenir, les utilisateurs ne percevront peut-être pas les transactions, mais ils percevront forcément la réponse des données.
La fluidité des applications d'IA dépend essentiellement de la couche de données, et non du temps de consensus.
C'est aussi pourquoi la position de 0G se rapproche davantage de « infrastructure d'IA » plutôt que de « chaîne d'applications d'IA ».
Si l'on regarde sur le long terme, la valeur de ces projets ne sera pas entièrement visible dans les premiers temps.
Mais une fois que l'IA sera massivement intégrée dans des scénarios sur la chaîne, la couche de données sera la première à être validée.
Ce que fait actuellement 0G, c'est probablement réserver cette couche à l'avance.
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