なぜAIは非常に強力なのに、実際の導入が遅いのか。

それはコスト構造が断片化されているからだ。
データは一方に、計算力は別に、実行はまた別に存在している。
@0G_labs のアイデアは、これらを再パッケージ化することだ。
モジュール化アーキテクチャを通じて、Storage、Compute、DA、Chainを層に分けて処理する。
各層は独立しているが、組み合わせて使用することもできる。
これは単なる最適化ではない。
複雑なシステムを拡張可能なモジュールに分解することだ。
開発者は必要に応じて呼び出すことができる。
一度にすべてのコストを負担するのではなく。
この設計の結果は非常に明確だ。
コストがよりコントロールしやすくなり、パフォーマンスはより安定し、拡張も容易になる。
ユーザー側の感知は、実際にはよりスムーズになることだ。
産業の観点から見ると、この一歩は非常に重要だ。
これにより、AIアプリケーションは真のエンジニアリングの実現可能性を備える。
インフラが標準化されると、
アプリケーションの爆発的な普及は時間の問題だ。
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