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AI 的進化速度很快，但一個問題始終沒有被很好解決，數據從哪裡來？
訓練數據、推理數據以及模型需要不斷讀取的上下文信息，這些東西大多仍然存放在中心化服務器裡。
深入了解 @0G_labs 的架構之後會發現他們嘗試解決的是這個最基礎的問題，讓 AI 的數據真正進入鏈上網絡。
0G 構建了一個高吞吐的數據可用性層，並結合分佈式存儲網絡，讓大規模數據可以被快速發佈、驗證和讀取。
這種結構使得 AI 應用可以在鏈上環境中安全獲取數據，而不需要依賴單一服務器。
AI 數據開始從平台資產，變成公共資源。
當數據獲取成本降低，應用創新的空間就會被迅速放大。
很多時候技術的突破並不是更複雜的算法而是更自由的數據流動。
當數據真正開始在網絡中自由流動時，AI 的邊界也會隨之擴展。
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