2.3 Tại sao sự xuất hiện của @0G_labs khiến người ta bắt đầu suy nghĩ lại về mối quan hệ giữa AI và blockchain? Trong thế giới blockchain truyền thống, nhiệm vụ của chuỗi là thực thi hợp đồng thông minh và thanh toán, trong khi đào tạo và suy luận AI vẫn chạy trên các máy chủ tập trung. Mục tiêu của @0G_labs là phá vỡ sự phân chia này, để chuỗi không chỉ xử lý giao dịch mà còn hỗ trợ lưu trữ dữ liệu, đào tạo, suy luận và thị trường dịch vụ của các mô hình AI. Nó đề xuất một tầm nhìn về hệ điều hành AI phi tập trung, hy vọng tích hợp các chức năng này một cách liền mạch trong một kiến trúc mô-đun, cho phép các nhà phát triển triển khai ứng dụng AI trên chuỗi giống như triển khai dApp thông thường. Trên thực tế, hệ thống này đòi hỏi khả năng truy cập dữ liệu cực cao và hiệu suất mạng vượt trội. @0G bằng cách tách riêng kênh phát hành dữ liệu và kênh lưu trữ để giải quyết nút thắt cổ chai phát sóng, giúp lớp khả dụng dữ liệu đạt hiệu quả cao và chi phí thấp khi xử lý dữ liệu AI quy mô lớn. Phương pháp này không chỉ giúp khả năng xử lý dữ liệu trên chuỗi cao hơn nhiều so với các L1 truyền thống, mà còn mang lại tiềm năng mở rộng gần như vô hạn cho hệ sinh thái AI trên chuỗi. Nhưng suy nghĩ sắc nét nhất là khi một chuỗi tích hợp toàn bộ tài nguyên nền tảng cần thiết cho AI vào hệ sinh thái phi tập trung, liệu nó có thực sự có thể đánh bại các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung truyền thống trong tương lai không? Nếu mạng phi tập trung không thể duy trì ổn định và chi phí phù hợp lâu dài so với nền tảng tập trung, thì liệu nó có thể thực sự hỗ trợ các ứng dụng AI cấp ngành? Đây là thách thức căn bản đối với toàn bộ ý tưởng AI phi tập trung. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX