En la discusión entre IA y Web3, hay un problema que a menudo se pasa por alto: los datos en sí. El entrenamiento e inferencia de modelos de IA requieren grandes cantidades de datos, mientras que los blockchains tradicionales siempre han tenido limitaciones en su capacidad de procesamiento de datos. La aparición de @0G_labs es precisamente una solución a este problema central.

La arquitectura técnica de 0G se enfoca en la disponibilidad de datos y el almacenamiento escalable. La red garantiza que los datos puedan accederse rápidamente a través de una capa de disponibilidad de datos especializada, mientras que utiliza nodos de almacenamiento descentralizado para preservar datos de modelos y datos de entrenamiento. Este diseño permite que los modelos de IA se ejecuten en cadena, garantizando al mismo tiempo la seguridad y verificabilidad de los datos.

En comparación con los sistemas blockchain tradicionales, esta estructura se parece más a una plataforma completa de infraestructura de IA. Los desarrolladores no solo pueden desplegar contratos inteligentes, sino que también pueden gestionar datos, ejecutar modelos de IA y construir aplicaciones complejas dentro de la misma red. Esta capacidad de integración es muy importante para futuras aplicaciones de IA.

Desde mi observación personal, lo que 0G realmente cambia es la forma de funcionamiento de las aplicaciones de IA. En el pasado, las aplicaciones de IA generalmente dependían de servicios en la nube centralizados, pero bajo esta arquitectura, la IA puede ejecutarse en redes abiertas e integrarse directamente con el ecosistema blockchain. Cuando los datos, la computación y el intercambio de valor se completan en un mismo sistema, es posible que se forme gradualmente un ecosistema de IA verdaderamente descentralizado.

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