過去数年、皆中心化計算について語られてきたが、ほとんどの方案は概念レベルにとどまっている。

性能不足、コスト過剰、または実際のAIワークロードを支えられないことが原因だ。
@0G_labs のアプローチはより積極的で、特定の部分を最適化しようとするのではなく、直接全体のリンクを再構築している。データの可用性、ストレージ、計算、この三つを分離し、モジュール化された方法で組み合わせる。
この設計の変化は、システムが単一点のボトルネックに制限されなくなることだ。計算は横方向に拡張でき、データは効率的に読み出せ、ストレージは低コストで拡大できる。
AIにとって、これは非常に現実的なことを意味する。トレーニングと推論はもはや中央集権的なクラウドに依存せず、オープンなネットワーク上で完結できる。
これは単なるコストの問題だけでなく、権力構造の問題でもある。
誰が計算力を握るかがルールを定義することになる。そして、0Gが行っているのは、そのコントロールをネットワークに分散させることだ。
開発者の視点から見れば、このインフラの意義は、もともと複雑で閉鎖的だったAIの生産プロセスを、組み合わせ可能で呼び出し可能なモジュールに変換することにある。
計算が公共資源となるとき、AIは初めて真にオープンエコシステムの一部となる可能性が出てくる。
タイムラインを長期化すれば、AIとブロックチェーンの融合はアプリケーション層ではなく、インフラ層で起こるだろう。
0Gが占めているのは、その位置だ。
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