我过去一直觉得大多数公链在设计之初,并没有真正考虑过 AI 的存在,它们的目标是处理交易,而不是处理模型、数据流和持续推理。
但当 AI 应用开始上链这种差异就变得非常明显,高吞吐、大规模存储和实时计算,不再是加分项而是决定应用是否能存在的基础条件。
也正是在这个背景下我开始重新审视 @0G_labs 的架构思路,0G Labs 并没有试图通过简单提高 TPS 来解决问题,而是选择从结构本身入手。
它把存储、数据可用性和计算拆分开,让每一层可以独立扩展,这件事在开发层面的意义比表面看起来更大。
过去开发者必须适应链的限制,而现在链开始适应应用的需求,这种变化本质上是一种控制权的转移。
开发者不再只是链的使用者,而开始拥有更大的架构自由度,测试网的表现也让我第一次产生一种真实感。
AI 应用运行在链上不再只是白皮书里的叙述,而是逐渐接近可以落地的工程现实,模块化带来了扩展性,同时也提高了系统设计的复杂度。
真正的挑战不只是技术实现而是如何让开发者愿意迁移和使用,但从长期来看,这种可进化结构的价值非常清晰。
未来计算方式一定会持续变化,而模块化意味着系统可以跟随变化而不是被时代淘汰。
在我看来0G 正在尝试把区块链从一个固定规则的账本,转变为一个可以持续成长的计算基础设施。
如果 AI 是下一代应用核心,那么这样的底座,可能会变得越来越重要。
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