2.3Por que a emergência do @0G_labs faz as pessoas repensarem a relação entre IA e blockchain? No mundo tradicional de blockchain, a tarefa da cadeia é executar contratos inteligentes e liquidações, enquanto o treino e a inferência de IA ainda operam em servidores centralizados. O objetivo do @0G_labs é romper essa divisão, permitindo que a cadeia não apenas processe transações, mas também suporte o armazenamento de dados, treino, inferência e mercado de serviços de modelos de IA. Ele propõe uma visão de um sistema operacional descentralizado de IA, integrando essas funcionalidades de forma transparente em uma arquitetura modular, permitindo que os desenvolvedores implantem aplicações de IA na cadeia como fariam com dApps comuns. Na prática, esse sistema exige uma disponibilidade de dados extremamente alta e desempenho de rede elevado. O @0G resolve o gargalo de broadcast ao separar o canal de publicação de dados do canal de armazenamento, fazendo com que a camada de disponibilidade de dados seja eficiente e de baixo custo ao lidar com grandes volumes de dados de IA. Essa abordagem não só aumenta a capacidade de throughput de dados na cadeia em comparação com as tradicionais L1, como também oferece potencial de expansão quase ilimitado para o ecossistema de IA na cadeia. Mas a questão mais aguda é: quando uma cadeia incorpora todos os recursos de infraestrutura necessários para IA em um ecossistema descentralizado, ela consegue realmente superar as soluções centralizadas de provedores de nuvem tradicionais no futuro? Se as redes descentralizadas não puderem manter estabilidade e custos compatíveis a longo prazo com plataformas centralizadas, elas poderão realmente sustentar aplicações de IA de nível industrial? Este é o desafio fundamental para toda a filosofia de IA descentralizada. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX