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很多人把AI和Web3的結合理解成一個流量敘事,但如果你把視角拉長,會發現真正有價值的,是底層架構是否發生遷移。
這也是我為什麼對 @0G_labs 持續關注。
它做的事情其實可以用一句話概括:讓AI擁有原生的去中心化基礎設施。
但拆開來看會發現它的設計是分層的,數據可用性負責高吞吐數據發布,存儲層負責長期保存,計算層支持AI相關執行。
這種結構不是簡單拼接,而是圍繞AI需求重新定義的。
尤其是在數據這一層AI的核心不是程式碼而是數據,如果數據來源不可驗證,那模型輸出的可信度始終存在問題。
0G在這裡嘗試提供一種可驗證的數據流,這一點是我認為最有潛力的地方。
從用戶角度看短期可能感知不強,但一旦AI Agent大規模運行在鏈這種底層能力會變成基礎設施級需求。
不是每個週期都會出現這種類型的項目,但一旦出現,往往決定的是下一個階段的技術方向。
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