ほとんどの人がまだAIをツールとして使っている間に、少数の人はすでに気づき始めている。

データと計算能力の組織方法こそが次の競争の核心であると。
最近、@0G_labs のアーキテクチャ設計を再び見直してみて、逆に目覚めさせられるような感覚を覚えた。
それは単にチェーン上にAIを積み重ねるだけではなく、AIサービスのためのネイティブなデータ利用性層とモジュール化された実行環境を再構築しようとしている。
もし過去のパブリックチェーンが取引の問題を解決していたとすれば、0Gはむしろスマート生成の基盤供給問題を解決しようとしているように見える。
データがどのように効率的に保存されるか、どのように高速に呼び出されるか、分散環境の中で一貫性を保つ方法、これらこそがAIの本格的な実現の鍵だ。
さらに重要なのは、この設計が単なるストーリーテリングの段階にとどまらず、モジュール化と高性能DAの方向に進んでいる点であり、これは現在のイーサリアムの拡張路線と共鳴している。
アプリケーション層から一段下に視点を移すと、本当に希少なのはモデルそのものではなく、モデルを動かすための基盤インフラだと気づく。
0Gが試みていることは、実はこの構造的な空白を先取りして埋めることに他ならない。
多くの人はこれが次のサイクルで最も過小評価される資産の一つになる可能性にまだ気づいていない。
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