Lorsque de plus en plus de projets sur le marché commencent à simplement assembler l'IA et la blockchain en un nouveau label narratif, l'apparition de @0G_labs apporte en réalité un rappel plus réfléchi.

Ce dont l'IA a vraiment besoin, ce n'est pas du packaging, mais d'une infrastructure de données, de stockage et de calcul capable de supporter le fonctionnement du modèle sur le long terme.
Depuis le début, 0G a concentré ses efforts sur ces couches fondamentales, et aussi les plus cruciales. La disponibilité des données détermine si le modèle peut être accessible de manière fiable, le stockage détermine si les données peuvent exister à long terme, et la capacité de calcul influence directement la faisabilité de l'inférence et de l'entraînement.
Ces éléments peuvent sembler peu attrayants en termes de narration, mais ils sont précisément les facteurs déterminants pour que l'IA puisse réellement fonctionner sur la chaîne.
Ce changement d'architecture permet pour la première fois à l'IA de ne plus dépendre entièrement des services cloud centralisés, mais de pouvoir obtenir les ressources nécessaires dans un système modulaire basé sur la chaîne.
Les développeurs n'ont plus besoin de dépendre entièrement des fournisseurs cloud traditionnels, ils peuvent obtenir un support de données et une capacité de calcul dans un réseau décentralisé, ce qui signifie des voies d'accès aux ressources plus claires et des barrières d'entrée plus faibles.
D'un point de vue plus macro, ce n'est pas seulement une question de mise en œuvre technique, mais une étape importante pour faire passer l'IA sur la chaîne du stade conceptuel à celui de l'ingénierie.
Ce que @0G apporte, ce n'est pas une simple hype à court terme, mais une capacité fondamentale pouvant s'étendre de manière continue avec la croissance de la demande, et cette infrastructure véritablement orientée vers les charges futures est particulièrement rare dans le cycle actuel.
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