Большинство проектов ИИ отвечают на вопрос, как сделать модель более мощной.

@0G_labs отвечает на другой, более фундаментальный вопрос: как обеспечить поток данных.
Этот подход определяет его потенциал.
Ядро ИИ всегда было не в вычислительной мощности, а в входных и выходных данных.
Если данные невозможно эффективно записывать и считывать, даже самая мощная модель останется локальной.
Путь 0G очень прямой.
Сначала решаем вопрос с данными, потом — с выполнением.
Этот порядок на самом деле ближе к реальному развитию технологий.
С точки зрения дизайна, он рассматривает цепочку как сеть данных, а не как сеть расчетов.
Это означает, что приоритеты всей системы меняются.
Больше не приоритет транзакций, а приоритет данных.
С точки зрения пользовательского опыта, вы заметите одно изменение.
В будущем пользователи могут не ощущать транзакции, но обязательно почувствуют отклик данных.
Плавность работы ИИ-приложений в основном зависит от слоя данных, а не от времени консенсуса.
Именно поэтому позиционирование 0G ближе к «инфраструктуре ИИ», а не к «цепочке приложений ИИ».
Если смотреть в долгосрочной перспективе, ценность таких проектов не полностью проявится на ранних этапах.
Но как только ИИ масштабируется и входит в цепочные сценарии, слой данных станет первым, что подтвердится.
То, что сейчас делает 0G, скорее всего, — это заранее занять эту позицию.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi