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现在很多人把 AI 和 Web3 的结合理解为数据上链,但真正的问题不是存储,而是如何高效调用。
@0G_labs 试图解决的,是数据的可用性和可访问性。它通过高吞吐的数据层,让数据可以被快速读取和验证,而不是像传统链那样成为瓶颈。
这背后的逻辑很清晰,AI 需要的是连续的数据流,而不是零散的状态记录。如果数据不能被高效调用,模型再强也无法发挥作用。
从交易者视角看,这类项目的判断标准很直接,看是否有开发者在使用,看数据层是否被频繁调用。
一旦数据层成为瓶颈的解决方案,整个 AI 应用生态都会向其聚集。
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