Tu pensais que le problème de l'IA était un modèle pas assez puissant, alors qu'en réalité c'est le coût qui est trop élevé, l'entraînement coûte cher, l'inférence coûte cher, l'expansion est encore plus coûteuse.

C'est aussi pour cela que l'IA est toujours monopolisée par les géants, @0G_labs a une approche très directe : réduire les coûts.
Utiliser un réseau distribué pour gérer le calcul et le stockage, sans dépendre d'AWS ou du cloud centralisé.
Les développeurs peuvent appeler des ressources directement sur la chaîne plutôt que de louer des serveurs, ce qui est une étape très importante.
L'offre est libérée, ce n'est plus une poignée d'entreprises qui contrôlent la puissance de calcul, n'importe quel nœud peut participer.
En regardant la conception structurelle, 0G est une architecture modulaire, la couche de données, la couche de calcul et la couche d'exécution sont indépendantes, permettant une extension illimitée.
C'est cela la véritable scalabilité, pas le TPS, mais la capacité à supporter l'IA.
Une fois que les coûts baissent, les applications d'IA exploseront comme la DeFi.
Mais cette fois, ce n'est pas seulement la finance qui va exploser, mais tout le marché du calcul.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi