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为什么链上应用始终停留在金融，而没有真正进入数据密集型领域。
原因很简单，现有基础设施承载不了，高频数据、高容量存储、低成本访问，这些条件缺一不可，而目前很少有系统能同时满足。
@0G_labs 的定位正是补这一块，它把数据可用性、存储和计算能力做成模块，试图为 AI 和其他高数据需求应用提供基础支持。
这种方向和传统 DA 有相似之处，但目标更明确，服务 AI 场景。
这里的关键不在技术名词，而在能力边界。如果链上可以处理更复杂的数据结构，那么应用形态也会随之变化。
当然现在还远没有到成熟阶段。性能、成本和开发者采用情况，都需要时间验证。
但从基础设施演进来看，数据层的突破往往决定上层应用的天花板。0G 至少在尝试打开这个上限。
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