De plus en plus de développeurs s'intéressent récemment à la combinaison de l'IA et de la blockchain, mais ceux qui se lancent réellement dans la création de produits découvrent rapidement un problème concret. L'architecture de la chaîne n'est en réalité pas conçue pour l'IA.

L'IA nécessite un flux de données continu, des calculs fréquents et un stockage à grande échelle, alors que la blockchain traditionnelle est mieux adaptée pour traiter des transactions disjointes. Ce paradoxe a toujours existé, mais il n'a été que récemment amplifié.
L'émergence de @0G_labs offre pour la première fois une solution systématique à ce problème. En utilisant une architecture modulaire pour séparer la couche de données, la couche de stockage et la couche d'exécution, le réseau peut être optimisé pour les scénarios d'IA, plutôt que de simplement augmenter le TPS.
Du point de vue industriel, cette évolution est très cruciale. Car la portée des applications d'IA dépasse largement celle de la DeFi. Que ce soit pour l'inférence de modèles, les marchés de données ou les agents automatisés, une infrastructure stable est nécessaire.
Plus important encore, cette conception pourrait changer la façon dont les développeurs pensent. Auparavant, lorsqu'ils créaient des applications sur la chaîne, ils se demandaient principalement comment s'adapter aux limitations de la blockchain. Mais à l'avenir, si le réseau sous-jacent supporte lui-même les charges de travail d'IA, l'espace de conception des applications sera considérablement élargi.
Du point de vue de l'expérience utilisateur, cette mise à niveau pourrait ne pas être immédiatement perceptible par le grand public. Mais à mesure que de plus en plus d'outils d'IA apparaissent sous forme d'applications sur la chaîne, tout le monde réalisera progressivement que l'infrastructure a changé.
De nombreuses révolutions technologiques commencent à la base. Des projets comme @0G peuvent être à l'aube de cette étape.
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