Quando cada vez mais projetos no mercado começam a simplesmente juntar AI e blockchain como uma nova narrativa, a aparição da @0G_labs traz, na verdade, um lembrete mais frio.

O que a AI realmente precisa, nunca foi uma embalagem, mas sim de uma infraestrutura de dados, armazenamento e computação capaz de suportar o funcionamento do modelo a longo prazo.
Desde o início, a 0G focou nesses aspectos mais fundamentais e críticos. A disponibilidade de dados determina se o modelo pode ser acessado de forma confiável, o armazenamento decide se os dados podem existir a longo prazo, e a capacidade de computação afeta diretamente a viabilidade de inferência e treinamento.
Essas partes podem parecer pouco atraentes do ponto de vista narrativo, mas são justamente os fatores decisivos para que a AI possa realmente operar na cadeia.
A mudança trazida por essa arquitetura é permitir que a AI, pela primeira vez, não dependa totalmente de serviços de nuvem centralizados, mas possa obter os recursos necessários numa estrutura modular de blockchain.
Os desenvolvedores deixam de depender completamente dos fornecedores tradicionais de nuvem e podem obter suporte de dados e capacidade de computação numa rede descentralizada, o que significa rotas de aquisição de recursos mais claras e uma barreira de entrada mais baixa.
De uma perspectiva mais macro, isso não é apenas uma questão de implementação técnica, mas um passo importante para levar a AI na cadeia do estágio conceitual para o estágio de engenharia.
O que a @0G_traz não é uma tendência de mercado de curto prazo, mas uma capacidade fundamental que pode se expandir continuamente conforme a demanda cresce, e essa infraestrutura verdadeiramente voltada para cargas futuras é especialmente escassa no ciclo atual.
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