実際に避けられなくなってきた問題があります：

AIが生産性そのものになったとき、それはどこで動作しているのか？
今日の答えは非常にシンプルです。クラウド上で、少数の企業の手にありますが、これこそが最大の不確実性の源でもあります。
@0G_labsは別の道筋を示そうとしています。
それはAI向けのモジュール化されたLayer1を構築することです。
ストレージ、計算、データの可用性を独立したコンポーネントに分割し、チェーン上のシステムを通じて再編成します。
この設計の鍵は、性能ではなく、コントロール権にあります。
AIの動作環境が中央集権的なクラウドから分散型ネットワークに移行するにつれ、
データ、モデル、実行ロジックは検証可能性を持ち始めます。
これはより深い変化を意味し、AIは単なるツールではなく、チェーン上のシステムの一部となり始めます。
開発者の視点から見ると、これはより基盤的なインフラのようなもので、
特定のAPIに依存するのではなく、オープンネットワーク上で計算、ストレージ、モデルを呼び出すことになります。
能力がモジュール化されると、イノベーションはプラットフォームの制約を受けなくなります。
これが、こうしたプロジェクトがアプリケーション層ではなく、基盤としてより位置付けられる理由です。
真の競争は、誰のモデルがより強いかではなく、
より自由に動作できる環境を提供した者の勝ちです。
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