2.3 Pourquoi l’émergence de @0G_labs pousse-t-elle à repenser la relation entre l’IA et la blockchain ? Dans le monde traditionnel de la blockchain, la tâche de la chaîne est d’exécuter des contrats intelligents et de régler les transactions, tandis que l’entraînement et le raisonnement de l’IA s’effectuent encore sur des serveurs centralisés. L’objectif de @0G_labs est de briser cette séparation, permettant à la chaîne non seulement de traiter des transactions, mais aussi de supporter le stockage de données, l’entraînement, le raisonnement et le marché des services liés aux modèles d’IA. Il propose une vision d’un système d’exploitation décentralisé pour l’IA, espérant intégrer ces fonctionnalités de manière transparente dans une architecture modulaire, permettant aux développeurs de déployer des applications d’IA sur la chaîne comme ils déploient des dApps classiques. Sur le plan pratique, un tel système exige une disponibilité des données et des performances réseau extrêmement élevées. @0G résout le goulot d’étranglement de la diffusion en séparant le canal de publication des données et le canal de stockage, permettant à la couche de disponibilité des données d’être efficace et peu coûteuse lors du traitement de volumes massifs de données d’IA. Cette approche permet non seulement à la capacité de traitement des données sur la chaîne d’être bien supérieure à celle des L1 traditionnels, mais offre également un potentiel d’expansion quasi illimité pour l’écosystème d’IA sur la chaîne. Mais la question la plus critique est de savoir si une chaîne qui intègre toutes les ressources fondamentales nécessaires à l’IA dans un écosystème décentralisé pourra, à l’avenir, surpasser les solutions centralisées des fournisseurs de cloud traditionnels. Si un réseau décentralisé ne peut pas assurer à long terme la stabilité et la compétitivité des coûts par rapport à une plateforme centralisée, pourra-t-il réellement soutenir des applications d’IA de niveau industriel ? C’est un défi fondamental à la philosophie même de l’IA décentralisée. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX