Nếu nhìn lại những năm qua sự hợp nhất của AI và blockchain, bạn sẽ phát hiện ra một điểm nghẽn lâu đời.


Nhiều ứng dụng AI về mặt lý thuyết có thể được đưa lên chuỗi, nhưng khi thực sự triển khai lại gặp phải các vấn đề về hiệu suất, lưu trữ dữ liệu và chi phí tính toán.
Blockchain truyền thống không được thiết kế cho các kịch bản thông lượng dữ liệu cao như AI, sự xuất hiện của @0G_labs thực sự đang thay đổi giới hạn cơ sở hạ tầng này.
0G xây dựng một mạng Layer1 mô-đun chuyên dụng cho AI, còn được gọi là hệ điều hành AI phi tập trung.
Nó tích hợp tính toán, tính khả dụng dữ liệu và lưu trữ trong cùng một kiến trúc, cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho đào tạo, suy luận mô hình AI và quản lý dữ liệu.
Thông qua thiết kế mô-đun này, các nhà phát triển có thể chọn các thành phần khác nhau để xây dựng ứng dụng theo nhu cầu, từ đó tránh được các giới hạn về hiệu suất và khả năng mở rộng của chuỗi đơn nguyên truyền thống.
Ở mức hiệu suất, khả năng thông lượng dữ liệu của 0G được thiết kế ở mức rất cao, nhằm hỗ trợ xử lý dữ liệu quy mô lớn mà AI yêu cầu.
Kiến trúc này có thể cung cấp một đường ống dữ liệu ổn định cho AI trên chuỗi, AI Agent và các ứng dụng tần suất cao, những kịch bản này thường khó thực hiện trên blockchain truyền thống.
Từ quan điểm của tôi, 0G thay đổi không chỉ là tốc độ của chuỗi, mà là môi trường chạy của các ứng dụng AI.
Khi các mô hình AI, dữ liệu và tài nguyên tính toán có thể chạy trong cùng một mạng phi tập trung, các nhà phát triển sẽ không còn hoàn toàn phụ thuộc vào các nền tảng đám mây tập trung.
AI bắt đầu có cơ sở hạ tầng có thể xác minh, có thể kết hợp và có thể truy cập mở, điều này có ý nghĩa rất lớn đối với sự phát triển của các ứng dụng AI Agent và tự động hóa trong tương lai.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate
0G0,79%
Xem bản gốc
post-image
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Ghim