Dans la discussion entre l'IA et Web3, il y a une question souvent négligée : les données elles-mêmes. L'entraînement et l'inférence des modèles d'IA nécessitent une grande quantité de données, tandis que la blockchain traditionnelle a toujours connu des limitations en termes de capacité de traitement des données. L'émergence de @0G_labs en est justement une solution proposée pour ce problème fondamental.

L'architecture technologique de 0G se concentre sur la disponibilité des données et l'extensibilité du stockage. Le réseau assure que les données peuvent être accédées rapidement via une couche dédiée de disponibilité des données, tout en utilisant des nœuds de stockage décentralisés pour conserver les données de modèles et d'entraînement. Cette conception permet aux modèles d'IA de fonctionner dans la chaîne tout en garantissant la sécurité et la vérifiabilité des données.

Par rapport aux systèmes blockchain traditionnels, cette structure se rapproche davantage d'une plateforme d'infrastructure d'IA complète. Les développeurs peuvent non seulement déployer des contrats intelligents, mais aussi gérer les données, exécuter des modèles d'IA et construire des applications complexes dans le même réseau. Cette capacité d'intégration est très importante pour les futures applications d'IA.

D'après mes observations personnelles, 0G change en realité la manière dont les applications d'IA fonctionnent. Historiquement, les applications d'IA dépendaient généralement de services cloud centralisés, mais dans cette architecture, l'IA peut fonctionner dans un réseau ouvert et se combiner directement avec l'écosystème blockchain. Lorsque les données, le calcul et l'échange de valeur sont réalisés dans le même système, un véritable écosystème d'IA décentralisé pourrait progressivement se former.

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