Se você desmontar a maioria das chamadas "cadeias públicas de IA", descobrirá que elas são mais apenas on-chain com uma camada de incentivo ou camada de ajuste fino, e os dados de treinamento e armazenamento de modelos ainda são centralizados, estritamente falando, eles só podem ser considerados como "quase-AI Layer1" ou mesmo "pseudo-AI Layer1". A maior diferença entre o 0G @0G_labs é que a descentralização abrangente não é apenas incentivos econômicos e coordenação, mas também modulariza o armazenamento de dados, o treinamento de modelos, a inferência e os mercados de poder de computação e os implementa nas instalações subjacentes descentralizadas. Os destaques do 0G se refletem principalmente em três pontos: 1️⃣ Design modular: De 0G Chain, Armazenamento e DA a Nós de Computação, Mercado e Alinhamento, cada camada pode operar de forma independente ou flexível, substituir e atualizar para se adaptar a futuras iterações da tecnologia de IA. 2️⃣ Vantagens de armazenamento e...