Nhiều dự án AI khi nói về câu chuyện Web3, thực ra đã bỏ qua một vấn đề thực tế.


Chi phí vận hành AI rất cao.
Phân tích mô hình cần sức mạnh tính toán, dữ liệu lớn cần được lưu trữ, trong khi ngày nay các nguồn lực này phần lớn nằm trong tay một số nền tảng dịch vụ đám mây.
Nếu Web3 muốn thực sự tham gia vào ngành công nghiệp AI, thì phải cung cấp một lựa chọn hạ tầng khác.
Đây chính là vấn đề @0G_labs muốn giải quyết.
Nó đang xây dựng một mạng lưới AI phi tập trung, cho phép các nút tính toán, nút lưu trữ và nhà phát triển hợp tác trong cùng một hệ sinh thái. Tài nguyên tính toán và lưu trữ dữ liệu không còn phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất, mà được cung cấp chung bởi các thành viên mạng lưới.
Thay đổi do mô hình này mang lại không chỉ ở mặt công nghệ.
Khi sức mạnh tính toán, lưu trữ và dữ liệu bắt đầu phân phối qua mạng mở, thì rào cản phát triển ứng dụng AI sẽ giảm rõ rệt. Nhà phát triển không còn cần phụ thuộc hoàn toàn vào dịch vụ đám mây truyền thống, vẫn có thể triển khai hệ thống của mình.
Từ góc độ ngành công nghiệp, đây là một logic hạ tầng mới.
Nếu trong tương lai xuất hiện nhiều ứng dụng AI, thì sức mạnh tính toán và nguồn dữ liệu do mạng phi tập trung cung cấp có thể trở thành phần bổ sung quan trọng cho toàn bộ hệ sinh thái.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi @3look_io
Xem bản gốc
post-image
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Ghim