¿Por qué las aplicaciones en la cadena siempre se mantienen en el ámbito financiero y no ingresan realmente en el campo de datos intensivos?

La razón es simple, la infraestructura actual no puede soportarlo: datos de alta frecuencia, almacenamiento de gran capacidad y acceso de bajo costo, estas condiciones son indispensables y actualmente muy pocos sistemas pueden satisfacerlas simultáneamente.
@0G_labs está precisamente enfocado en llenar este vacío, ya que convierte la disponibilidad de datos, almacenamiento y capacidad de cálculo en módulos, intentando proporcionar soporte básico para IA y otras aplicaciones con altas demandas de datos.
Esta dirección es similar a la de las DA tradicionales, pero con un objetivo más claro: servir a escenarios de IA.
La clave aquí no radica en términos técnicos, sino en los límites de capacidad. Si en la cadena se pudiera manejar estructuras de datos más complejas, la forma de las aplicaciones también cambiaría.
Por supuesto, todavía estamos lejos de una etapa madura. El rendimiento, el costo y la adopción por parte de los desarrolladores necesitan tiempo para ser validados.
Pero desde la evolución de la infraestructura, los avances en la capa de datos suelen determinar el techo de las aplicaciones superiores. @0G al menos está intentando abrir ese límite.
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