Kebanyakan proyek AI menjawab satu pertanyaan, bagaimana model menjadi lebih kuat.

@0G_labs menjawab pertanyaan yang lebih mendasar, bagaimana data mengalir.
Titik masuk ini menentukan batas maksimalnya.
Inti dari AI bukanlah kekuatan komputasi itu sendiri, melainkan input dan output data.
Jika data tidak dapat ditulis dan dibaca secara efisien, model sekuat apapun hanya bisa berhenti di lokal.
Jalur 0G sangat langsung.
Selesaikan dulu lapisan data, baru bicara tentang eksekusi.
Urutan ini sebenarnya lebih mendekati evolusi teknologi di dunia nyata.
Dari segi desain, mereka memandang rantai sebagai jaringan data, bukan jaringan penyelesaian transaksi.
Ini berarti prioritas sistem secara keseluruhan berubah.
Bukan lagi transaksi yang utama, tetapi data yang utama.
Dari sudut pandang pengalaman, kamu akan melihat sebuah perubahan.
Di masa depan, pengguna mungkin tidak merasakan transaksi, tetapi pasti akan merasakan respons data.
Kelancaran aplikasi AI, pada dasarnya tergantung pada lapisan data, bukan waktu konsensus.
Itulah mengapa posisi 0G lebih dekat ke “infrastruktur AI”, bukan “rantai aplikasi AI”.
Jika dilihat dari waktu yang lebih panjang, nilai dari proyek semacam ini tidak akan sepenuhnya terlihat di awal.
Tapi begitu AI masuk secara massal ke skenario di chain, lapisan data akan menjadi bagian yang paling dulu diverifikasi.
Apa yang dilakukan 0G sekarang, sangat mungkin adalah menempati posisi awal di lapisan ini.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi