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鏈上 AI 基礎設施，到底是在解決問題，還是在製造一個新的複雜系統？
很多項目把數據、計算、存儲全部上鏈，看起來很完整，但也讓系統變得更重。
這也是我在看 @0G_labs 時的一個疑問。它在做的是模組化設計，把不同功能拆開處理，這在理論上可以提升效率。
但現實問題是，模組越多，協調成本越高，對開發者的要求也越高。
如果使用門檻太高，那再好的架構也很難被廣泛採用。
不過反過來看，這種拆分也可能帶來一個好處，每一層都可以獨立優化，而不是被整體限制。
所以關鍵不在於模組化本身，而在於是否能形成標準。
如果沒有標準，它只是複雜。如果有標準，它可能會成為未來的基礎結構。
很多人現在在討論它是不是下一個熱點，但真正值得看的，是它能不能成為別人繞不開的一層。
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