أنت تظن أن مشكلة الذكاء الاصطناعي هي أن النموذج غير قوي بما فيه الكفاية، لكن الحقيقة أن التكاليف مرتفعة جدًا، التدريب مكلف، والاستنتاج مكلف، والتوسع أكثر تكلفة.

وهذا هو السبب في أن الذكاء الاصطناعي لا يزال محتكرًا من قبل الشركات الكبرى، @0G_labs نقطة الدخول الخاصة بهم مباشرة جدًا، وهي خفض التكاليف.
باستخدام شبكة موزعة لتحمل الحساب والتخزين، لم يعد هناك حاجة للاعتماد على AWS أو السحابة المركزية.
يمكن للمطورين استدعاء الموارد على السلسلة بدلاً من استئجار خوادم، وهذه خطوة ذات أهمية كبيرة.
تم تحرير جانب العرض، ولم يعد عدد قليل من الشركات تتحكم في القدرة الحاسوبية، يمكن لأي عقدة المشاركة.
بالنظر إلى تصميم الهيكل، فإن 0G هو بنية معيارية، حيث الطبقة البيانات، وطبقة الحساب، وطبقة التنفيذ مستقلة عن بعضها البعض، ويمكن توسيعها بلا حدود.
هذه هي القابلية للتوسع الحقيقية، ليست TPS، بل القدرة على استيعاب الذكاء الاصطناعي.
بمجرد انخفاض التكاليف، ستنطلق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل DeFi.
لكن هذه المرة، لن يقتصر الانفجار على التمويل فقط، بل سيمتد إلى سوق الحوسبة بأكمله.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi