Durante los últimos años, todos han estado hablando de computación descentralizada, pero la mayoría de las soluciones se quedan en el nivel conceptual.

O no tienen suficiente rendimiento, o son demasiado costosas, o no pueden soportar cargas de trabajo reales de IA.
@0G_labs tiene un enfoque más audaz, no intenta optimizar un solo aspecto, sino que reconstruye toda la cadena.
La disponibilidad de datos, el almacenamiento y el cálculo, estas tres cosas se separan y luego se combinan mediante un enfoque modular.
El cambio que trae este diseño es que el sistema ya no está limitado por un cuello de botella único.
El cálculo puede escalar horizontalmente, los datos pueden leerse de manera eficiente y el almacenamiento puede crecer a bajo costo.
Para la IA, esto significa una realidad muy concreta.
El entrenamiento y la inferencia ya no tienen que depender de la nube centralizada, sino que pueden realizarse en una red abierta.
Esto no es solo un problema de costos, sino también de estructura de poder.
Quien controla la potencia de cálculo, define las reglas.
Y lo que hace @0G es distribuir ese control en toda la red.
Desde la perspectiva del desarrollador, el significado de esta infraestructura radica en transformar un proceso de producción de IA que era complejo y cerrado en módulos que son combinables y llamables.
Cuando el cálculo se convierte en un recurso público, la IA puede realmente convertirse en parte de un ecosistema abierto.
Si se extiende la línea de tiempo, la integración de IA y blockchain no ocurrirá en la capa de aplicación, sino en la capa de infraestructura.
@0G está ocupando precisamente ese lugar.
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