La mayoría de los proyectos de IA se centran en responder a una pregunta: cómo hacer que el modelo sea más potente.

@0G_labs, en cambio, responde a otra pregunta más fundamental: cómo fluye la información.
Este punto de entrada determina su límite superior.
El núcleo de la IA nunca ha sido la potencia de cálculo en sí, sino la entrada y salida de datos.
Si los datos no se pueden escribir y leer de manera eficiente, incluso el modelo más potente solo podrá limitarse a lo local.
El camino de 0G es muy directo.
Primero resolver la capa de datos, luego hablar de ejecución.
Este orden en realidad se acerca más a la evolución tecnológica en el mundo real.
Desde el diseño, considera la cadena como una red de datos, no como una red de liquidación.
Esto significa que la prioridad del sistema cambia.
Ya no es la transacción lo primero, sino los datos.
Desde una perspectiva de experiencia, notarás un cambio.
En el futuro, los usuarios quizás no perciban las transacciones, pero sí sentirán la respuesta de los datos.
La fluidez de las aplicaciones de IA, en esencia, depende de la capa de datos, no del tiempo de consenso.
Por eso, la posición de 0G se acerca más a una “infraestructura de IA” que a una “cadena de aplicaciones de IA”.
Si miramos a largo plazo, el valor de estos proyectos no se reflejará completamente en las etapas iniciales.
Pero, una vez que la IA se escale en escenarios en cadena, la capa de datos será la primera en ser validada.
Lo que 0G está haciendo ahora probablemente sea reservar esa capa por adelantado.
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