عندما يبدأ المزيد من المشاريع في السوق في ربط الذكاء الاصطناعي والبلوكشين ببساطة كعلامة سردية جديدة، فإن ظهور @0G_labs يأتي ليقدم تذكيرًا أكثر هدوءًا.

الذكاء الاصطناعي الحقيقي لا يحتاج أبدًا إلى التغليف، بل إلى بنية تحتية من البيانات والتخزين والحوسبة التي يمكنها دعم تشغيل النموذج على المدى الطويل.
منذ البداية، ركزت @0G على هذه الطبقات الأساسية والأكثر أهمية. توفر البيانات يحدد ما إذا كان يمكن الوصول إلى النموذج بشكل موثوق، والتخزين يحدد ما إذا كانت البيانات يمكن أن تستمر لفترة طويلة، والقدرة الحاسوبية تؤثر مباشرة على إمكانية إجراء الاستنتاجات والتدريب.
هذه الأجزاء قد لا تبدو جذابة من حيث السرد، لكنها في الواقع العامل الحاسم في قدرة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل حقيقي على السلسلة.
التغيير الذي يجلبه هذا الهيكل هو أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يعتمد بشكل كامل على خدمات السحابة المركزية، بل يمكنه الحصول على الموارد اللازمة ضمن نظام سلسلة موديولاري.
لم يعد المطورون بحاجة إلى الاعتماد الكامل على مزودي السحابة التقليديين، بل يمكنهم الحصول على دعم البيانات والقدرة الحاسوبية عبر شبكة لامركزية، مما يعني مسارات أوضح للحصول على الموارد، وأيضًا انخفاض عتبة الدخول.
من منظور أوسع، هذا ليس مجرد مسألة تقنية، بل خطوة مهمة لنقل الذكاء الاصطناعي على السلسلة من مرحلة المفهوم إلى مرحلة الهندسة.
ما تقدمه @0G ليس مجرد حماس سوقي قصير الأمد، بل قدرة أساسية يمكن توسيعها باستمرار مع تزايد الطلب، وهذه البنية التحتية الحقيقية الموجهة للأحمال المستقبلية نادرة جدًا في الدورة الحالية.