En los últimos años, el desarrollo de la infraestructura Web3 ha tenido una tendencia claramente marcada: la modularidad.

La capa de ejecución, la capa de liquidación y la capa de datos se separan gradualmente para hacer lo que mejor saben hacer, pero si se añade AI, esta estructura necesita una capa adicional de actualización.
La respuesta de @0G_labs es integrar la AI directamente en la arquitectura de la cadena de bloques.
En el sistema de 0G, toda la red está compuesta por cuatro partes principales: la cadena L1 optimizada por AI, responsable de la ejecución; la red de cálculo descentralizada, encargada de la inferencia y entrenamiento del modelo; la red de almacenamiento, responsable de guardar los datos; y la capa de disponibilidad de datos, que garantiza que todos los nodos puedan verificar los datos.
El mayor cambio que trae este diseño en realidad es la experiencia del usuario.
Los desarrolladores ya no necesitan dividir las aplicaciones de AI en múltiples plataformas, sino que pueden realizar almacenamiento de datos, inferencia de modelos e interacción en la cadena en la misma infraestructura.
Cuando la infraestructura se vuelve completa, el costo de desarrollo de aplicaciones de AI disminuirá notablemente, y desde una perspectiva industrial, esto significa que Web3 podría entrar en una nueva etapa.
En el pasado, la mayoría de las aplicaciones en la cadena estaban centradas en las finanzas, pero en el futuro probablemente surgirán muchas aplicaciones impulsadas por AI, como investigación automatizada, estrategias de trading inteligentes, NPC en juegos en la cadena e incluso sistemas de control de robots.
Si estas aplicaciones realmente comienzan a escalar, entonces la infraestructura nativa de AI se convertirá en el punto clave de competencia en toda la industria.
Y lo que está haciendo @0G es precisamente ocupar esa capa.
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