2.3 Чому поява @0G_labs змусила людей знову задуматися про зв’язок між AI і блокчейном? У традиційному світі блокчейну завдання ланцюга — виконання смарт-контрактів і розрахунки, тоді як тренування та розуміння AI все ще працюють на централізованих серверах. Мета @0G_labs — зламати цю роздільність, щоб ланцюг міг не лише обробляти транзакції, а й підтримувати зберігання даних моделей AI, їх тренування, розуміння та ринок сервісів. Вона пропонує бачення децентралізованої операційної системи AI, прагнучи безшовно інтегрувати ці функції у модульну архітектуру, щоб розробники могли розгортати AI-додатки на ланцюзі так само легко, як і звичайні dApp. На практиці така система вимагає високої доступності даних і високої продуктивності мережі. @0G_labs вирішує проблему широкомовного вузького місця, розділяючи канали публікації даних і зберігання, що дозволяє рівню доступності даних бути ефективним і низькозатратним при обробці масштабних даних AI. Цей підхід не лише значно підвищує пропускну здатність даних у ланцюзі порівняно з традиційним L1, а й відкриває майже необмежені можливості для розширення екосистеми AI на блокчейні. Але найгостріше питання — чи зможе ланцюг, який повністю інтегрує базові ресурси для AI у децентралізовану екосистему, справді перемогти централізовані рішення постачальників хмарних сервісів у майбутньому? Якщо децентралізована мережа не зможе довгостроково конкурувати з централізованими платформами за стабільністю і вартістю, чи зможе вона справді підтримати галузеві AI-додатки? Це фундаментальний виклик для всієї концепції децентралізованого AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX