Na discussão entre IA e Web3, há uma questão frequentemente negligenciada: os próprios dados. O treinamento e inferência de modelos de IA requerem grandes volumes de dados, enquanto as blockchains tradicionais sempre enfrentaram limitações na capacidade de processamento de dados. O surgimento do @0G_labs é justamente uma solução para este problema central.

A arquitetura tecnológica do 0G concentra-se na disponibilidade de dados e armazenamento escalável. A rede garante através de uma camada dedicada de disponibilidade de dados que os dados possam ser acedidos rapidamente, enquanto utiliza nós de armazenamento descentralizados para preservar dados de modelos e dados de treinamento. Este design permite que modelos de IA funcionem na chain, garantindo ao mesmo tempo a segurança e a verificabilidade dos dados.

Comparado com sistemas de blockchain tradicionais, esta estrutura é mais próxima de uma plataforma completa de infraestrutura de IA. Os programadores não apenas podem implantar contratos inteligentes, mas também podem gerir dados, executar modelos de IA e construir aplicações complexas na mesma rede. Esta capacidade integrada é muito importante para futuras aplicações de IA.

Da minha observação pessoal, o 0G muda realmente a forma como as aplicações de IA funcionam. Anteriormente, as aplicações de IA dependiam tipicamente de serviços em nuvem centralizados, enquanto nesta arquitetura, a IA pode funcionar numa rede aberta e integrar-se diretamente com o ecossistema blockchain. Quando dados, computação e troca de valor são completos no mesmo sistema, um verdadeiro ecossistema de IA descentralizado pode eventualmente formar-se.

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