オンチェーンAIインフラストラクチャは、本当に問題を解決しているのか、それとも新たな複雑なシステムを作り出しているのか？

多くのプロジェクトはデータ、計算、ストレージをすべてオンチェーンに載せており、一見完全に見えるが、その分システムが重くなることもある。

これも私が @0G_labs を見ているときの疑問の一つだ。彼らが行っているのはモジュール化設計で、異なる機能を分離して処理することだ。理論上は効率を向上させることができる。

しかし現実の問題は、モジュールが増えるほど調整コストが高くなり、開発者の要求も高まることだ。

もしハードルが高すぎると、どんなに良いアーキテクチャでも広く採用されにくい。

ただし逆に考えると、この分割には一つの利点もある。各層を独立して最適化できるため、全体に制約されることがなくなる。

したがって、重要なのはモジュール化そのものではなく、それが標準化されるかどうかだ。

標準がなければ、それは単なる複雑さに過ぎない。標準があれば、それは将来の基盤構造になり得る。

多くの人が今、それが次のホットトピックかどうかを議論しているが、本当に注目すべきは、それが他者が避けて通れない層になれるかどうかだ。

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