Cuando cada vez más proyectos en el mercado comienzan a juntar de manera simple AI y blockchain en una nueva etiqueta narrativa, la aparición de @0G_labs, en cambio, trae una advertencia más tranquila.

Lo que AI realmente necesita, nunca ha sido un simple envoltorio, sino una infraestructura de datos, almacenamiento y cálculo que pueda soportar a largo plazo la ejecución de modelos.
Desde el principio, 0G ha puesto el foco en estas capas más fundamentales y también más críticas. La disponibilidad de datos determina si el modelo puede ser accedido de manera confiable, el almacenamiento decide si los datos pueden existir a largo plazo, y la capacidad de cálculo afecta directamente la viabilidad de la inferencia y el entrenamiento.
Estas partes parecen no tener atractivo narrativo, pero precisamente son los factores decisivos para que AI pueda funcionar realmente en la cadena.
El cambio que trae esta arquitectura es que AI, por primera vez, ya no depende completamente de servicios en la nube centralizados, sino que puede obtener los recursos necesarios en un sistema modular de cadenas.
Los desarrolladores ya no necesitan depender completamente de los proveedores tradicionales de la nube, sino que pueden obtener soporte de datos y capacidad de cálculo en una red descentralizada, lo que significa rutas de adquisición de recursos más claras y también un umbral de entrada más bajo.
Desde una perspectiva más macro, esto no es solo un problema de implementación técnica, sino un paso importante para que AI en la cadena pase de la fase conceptual a la fase de ingeniería.
Lo que trae 0G no es solo un auge temporal del mercado, sino una capacidad fundamental que puede expandirse continuamente a medida que crece la demanda, y esta infraestructura verdaderamente orientada a cargas futuras, en el ciclo actual, resulta especialmente escasa.
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