Pourquoi l’IA est-elle si puissante, mais que sa mise en œuvre passe si lentement à l’échelle ?

Parce que la structure des coûts est fragmentée.
Les données sont d’un côté, la puissance de calcul de l’autre, et l’exécution encore ailleurs.
L’approche de @0G_labs consiste à reconditionner tout cela.
Grâce à une architecture modulaire, elle traite Storage, Compute, DA et Chain par couches.
Chaque couche est indépendante, mais peut être combinée avec les autres.
Ce n’est pas une simple optimisation.
C’est plutôt décomposer un système complexe en modules extensibles.
Les développeurs peuvent les appeler selon leurs besoins.
Au lieu d’assumer d’emblée l’ensemble des coûts.
Les résultats de cette conception sont très directs.
Les coûts sont plus maîtrisables, les performances plus stables, l’extension plus facile.
Côté utilisateur, la perception est en fait plus fluide.
Du point de vue de l’industrie, cette étape est cruciale.
Elle permet aux applications IA d’avoir une véritable faisabilité technique.
Quand l’infrastructure devient standardisée,
l’explosion des applications n’est plus qu’une question de temps.
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