Muchas personas ahora al hablar de AI x Web3, su primera reacción es Tokenizar AI o un Agente AI para comerciar.

Pero si no se cambian las infraestructuras básicas, estas aplicaciones difícilmente podrán escalar realmente.
Por eso empecé a prestar atención a @0G_labs. Porque no resuelve un problema de aplicaciones, sino una contradicción más profunda.
Las redes blockchain enfatizan naturalmente el consenso y la seguridad, mientras que los sistemas de AI enfatizan el rendimiento y la eficiencia computacional.
Estos dos objetivos en la arquitectura tradicional en realidad son conflictivos.
La idea de 0G es dividir diferentes funciones mediante un diseño modular.
La red de disponibilidad de datos se encarga de publicar datos de alto rendimiento, la capa de almacenamiento se ocupa de la persistencia, y la capa de ejecución gestiona la lógica de la aplicación.
De esta manera, cada capa puede escalarse de forma independiente.
Esto parece solo un ajuste en la estructura técnica, pero tiene un gran significado para la industria.
Porque por primera vez permite que las cargas de trabajo de AI puedan ejecutarse en la cadena, en lugar de verse obligadas a estar en servidores centralizados.
Si esta arquitectura se valida como efectiva, en el futuro muchas aplicaciones de AI podrían usar blockchain como infraestructura base, en lugar de solo una capa de liquidación.
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