多くのAIプロジェクトがWeb3の物語を語る際に、実は見落としている現実的な問題があります。

AIの運用コストは非常に高いです。
モデル推論には計算能力が必要であり、大量のデータを保存する必要がありますが、今日これらのリソースの大部分は少数のクラウドサービスプラットフォームに握られています。
もしWeb3が本当にAI産業に参加したいのであれば、別のインフラストラクチャの選択肢を提供しなければなりません。
これこそが@0G_labsが解決しようとしている問題です。
彼らは分散型AIネットワークを構築しており、計算ノード、ストレージノード、開発者が同じエコシステム内で協力できるようにしています。計算資源とデータストレージは、単一のプラットフォームに依存せず、ネットワーク参加者が共同で提供します。
このモデルによる変化は、技術的な側面だけではありません。
計算能力、ストレージ、データがオープンネットワークを通じて配分され始めると、AIアプリケーションの開発のハードルは明らかに低下します。開発者は従来のクラウドサービスに完全に依存することなく、自分のシステムを展開できるようになります。
産業の観点から見ると、これは新しいインフラストラクチャの論理です。
将来的にAIアプリが大量に登場すれば、分散型ネットワークが提供する計算能力とデータ資源は、エコシステム全体の重要な補完となる可能性があります。
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