ほとんどのAIプロジェクトは、モデルがどのようにより強くなるかという一つの問題に答える。

@0G_labsは別のより根本的な問題、データの流れについて答える。
この切り口が、その上限を決定する。
AIの核心は決して計算能力そのものではなく、データの入力と出力である。
データが効率的に書き込み・読み取りできなければ、どんなに強力なモデルでも局所的なものにとどまる。
0Gの道筋は非常に直接的だ。
まずデータ層を解決し、その後に実行について語る。
この順序は実は現実世界の技術進化により近い。
設計上、それはブロックチェーンを決済ネットワークではなく、データネットワークとみなす。
これはシステム全体の優先順位が変わることを意味する。
もはや取引優先ではなく、データ優先だ。
体験の観点から理解すれば、変化に気付く。
未来のユーザーは取引を意識しないかもしれないが、データの応答は必ず感じ取るだろう。
AIアプリのスムーズさは、本質的にデータ層に依存しており、コンセンサス時間ではない。
これが、0Gの位置付けが「AI基盤インフラ」に近く、「AIアプリケーションチェーン」ではない理由だ。
時間軸を長く見れば、この種のプロジェクトの価値は早期には完全には表れない。
しかし、AIがチェーン上のシナリオに規模拡大していくとき、データ層が最初に検証される部分となる。
0Gが今やっていることは、おそらくこの層を先取りして確保することだ。