Recentemente, cada vez mais desenvolvedores estão focados na combinação de IA e blockchain, mas quem realmente começa a criar produtos logo percebe um problema real. A arquitetura da cadeia na verdade não foi projetada para IA.

A IA necessita de fluxo contínuo de dados, cálculos frequentes e armazenamento em grande escala, enquanto as blockchains tradicionais são mais adequadas para processar transações discretas.
Essa contradição sempre existiu, apenas não tinha sido amplificada até agora.
A aparição do @0G_labs trouxe pela primeira vez uma solução sistemática para esse problema.
Ao dividir a camada de dados, a camada de armazenamento e a camada de execução através de uma arquitetura modular, a rede pode ser otimizada para cenários de IA, em vez de simplesmente aumentar o TPS.
De uma perspectiva industrial, essa mudança é extremamente importante.
Pois a escala de aplicações de IA é muito maior do que a DeFi.
Quer seja inferência de modelos, mercados de dados ou agentes automatizados, todos precisam de uma infraestrutura estável de suporte.
Mais importante ainda, esse design pode mudar a forma de pensar dos desenvolvedores.
Antes, ao criar aplicações na cadeia, a prioridade era como adaptar às limitações da blockchain.
Mas no futuro, se a rede de base suportar cargas de trabalho de IA, o espaço de design de aplicações será amplamente expandido.
Do ponto de vista da experiência do usuário, essa atualização pode não ser imediatamente perceptível para usuários comuns.
Mas, à medida que mais ferramentas de IA começarem a surgir na forma de aplicações na cadeia, todos perceberão lentamente que a infraestrutura já mudou.
Muitas revoluções tecnológicas começam na camada fundamental.
Projetos como o @0G podem estar justamente no início dessa fase.
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