Tại sao AI rất mạnh mẽ, nhưng thực tế triển khai lại chậm chạp.

Bởi vì cấu trúc chi phí bị chia rẽ.
Dữ liệu ở một bên, sức mạnh tính toán ở một bên, thực thi lại ở một bên.
Ý tưởng của @0G_labs là đóng gói lại những điều này.
Thông qua kiến trúc mô-đun, phân lớp Storage, Compute, DA và Chain.
Mỗi lớp độc lập, nhưng có thể kết hợp sử dụng.
Đây không phải là tối ưu hóa đơn thuần.
Mà là phân chia hệ thống phức tạp thành các mô-đun có thể mở rộng.
Nhà phát triển có thể gọi theo nhu cầu.
Thay vì phải gánh toàn bộ chi phí một lần.
Thiết kế này mang lại kết quả rất rõ ràng.
Chi phí kiểm soát tốt hơn, hiệu suất ổn định hơn, mở rộng dễ dàng hơn.
Cảm nhận của người dùng thực chất là mượt mà hơn.
Xét từ góc độ ngành công nghiệp, bước này rất quan trọng.
Nó giúp ứng dụng AI có tính khả thi kỹ thuật thực sự.
Khi hạ tầng trở nên tiêu chuẩn hóa,
Việc bùng nổ ứng dụng chỉ còn là vấn đề thời gian.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi