A maioria dos projetos de IA responde a uma pergunta: como o modelo fica mais forte.

@0G_labs responde a uma questão ainda mais fundamental: como os dados fluem.
Esse ponto de entrada determina seu limite superior.
O núcleo da IA nunca foi o poder de processamento em si, mas a entrada e saída de dados.
Se os dados não puderem ser escritos e lidos de forma eficiente, mesmo o modelo mais forte ficará limitado a uma região local.
O caminho do 0G é bastante direto.
Primeiro resolvemos a camada de dados, depois falamos sobre execução.
Essa ordem na verdade se aproxima mais da evolução tecnológica do mundo real.
Do ponto de vista de design, ele trata a cadeia como uma rede de dados, e não como uma rede de liquidação.
Isso significa que a prioridade do sistema mudou.
Não é mais prioridade para transações, mas para dados.
Para entender do ponto de vista da experiência, você perceberá uma mudança.
No futuro, os usuários talvez não percebam as transações, mas certamente perceberão a resposta dos dados.
A fluidez das aplicações de IA depende essencialmente da camada de dados, não do tempo de consenso.
Por isso, a posição do 0G está mais próxima de uma “infraestrutura de IA” do que de uma “cadeia de aplicações de IA”.
Se olharmos a longo prazo, o valor desses projetos não se manifesta completamente nos estágios iniciais.
Mas, assim que a IA atingir escala e entrar em cenários na cadeia, a camada de dados será a primeira a ser validada.
O que o 0G está fazendo agora provavelmente é uma antecipação dessa camada.
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