2.3 なぜ0G Labsの登場がAIとブロックチェーンの関係性を再考させるのか？従来のブロックチェーンの世界では、チェーンの役割はスマートコントラクトの実行と決済であり、AIのトレーニングや推論は依然として中央集権型サーバー上で行われている。@0G_labsの目標は、このような分断を打破し、チェーンが取引処理だけでなく、AIモデルのデータストレージ、トレーニング、推論、サービスマーケットもサポートできるようにすることである。これにより、これらの機能をシームレスに統合したモジュール式アーキテクチャを提案し、開発者が従来のdAppを展開するのと同じ感覚でAIアプリをチェーン上に展開できる未来を目指している。実践面では、このシステムは非常に高いデータ可用性とネットワーク性能を要求する。0Gは、データ配信チャネルとストレージチャネルを分離することでブロードキャストのボトルネックを解消し、大規模なAIデータを処理する際に高効率かつ低コストを実現している。この方法は、従来のL1よりもはるかに高いデータスループットを可能にし、チェーン上のAIエコシステムにほぼ無限の拡張性を提供する。しかし、最も鋭い問いは、あるチェーンがAIに必要な基盤リソースをすべて分散型エコシステムに取り込んだ場合、将来的に従来のクラウドサービス提供者の集中型ソリューションに勝てるのかという点である。もし分散型ネットワークが安定性とコスト面で長期的に集中型プラットフォームに匹敵できない場合、それは本当に業界レベルのAIアプリケーションを支えることができるのか？これは、分散型AIの理念全体に対する根本的な挑戦である。@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX