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很多人把AI和Web3的结合理解成一个流量叙事,但如果你把视角拉长,会发现真正有价值的,是底层架构是否发生迁移。
这也是我为什么对 @0G_labs 持续关注。
它做的事情其实可以用一句话概括:让AI拥有原生的去中心化基础设施。
但拆开来看会发现它的设计是分层的,数据可用性负责高吞吐数据发布,存储层负责长期保存,计算层支持AI相关执行。
这种结构不是简单拼接,而是围绕AI需求重新定义的。
尤其是在数据这一层AI的核心不是代码而是数据,如果数据来源不可验证,那模型输出的可信度始终存在问题。
0G在这里尝试提供一种可验证的数据流,这一点是我认为最有潜力的地方。
从用户角度看短期可能感知不强,但一旦AI Agent大规模运行在链这种底层能力会变成基础设施级需求。
不是每个周期都会出现这种类型的项目,但一旦出现,往往决定的是下一个阶段的技术方向。
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