2.3 Почему появление @0G_labs заставляет людей заново задуматься о связи между AI и блокчейном? В традиционном мире блокчейна задача цепочки — выполнять смарт-контракты и осуществлять расчёты, в то время как обучение и вывод AI всё ещё работают на централизованных серверах. Цель @0G_labs — разрушить эту разделённость, чтобы цепочка могла не только обрабатывать транзакции, но и поддерживать хранение данных AI моделей, обучение, вывод и рынок услуг. Он предлагает видение децентрализной операционной системы AI, надеясь бесшовно интегрировать эти функции в модульную архитектуру, позволяя разработчикам развертывать AI-приложения на цепочке так же легко, как обычные dApp. На практике такая система требует высокой доступности данных и производительности сети. @0G решает проблему широковещательного узкого места, разделяя каналы публикации данных и хранения, что позволяет уровню доступности данных быть эффективным и недорогим при обработке масштабных данных AI. Этот подход не только значительно увеличивает пропускную способность данных на цепочке по сравнению с традиционными L1, но и предоставляет практически неограниченные возможности расширения для экосистемы AI на блокчейне. Но самое острое размышление — сможет ли цепочка, полностью включающая базовые ресурсы для AI в децентрализованную экосистему, действительно победить централизованные решения крупных облачных провайдеров в будущем? Если децентрализованная сеть не сможет долго конкурировать с централизованными платформами по стабильности и стоимости, сможет ли она действительно поддерживать отраслевые AI-приложения? Это фундаментальный вызов всей концепции децентрализованного AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX