Por que o AI é tão forte, mas a sua implementação real é tão lenta.

Porque a estrutura de custos é fragmentada.
Dados de um lado, poder de processamento de outro, execução em outro.
A abordagem do @0G_labs é reembalá-los.
Através de uma arquitetura modular, separar Storage, Compute, DA e Chain em camadas.
Cada camada é independente, mas pode ser combinada.
Isto não é uma simples otimização.
É dividir sistemas complexos em módulos escaláveis.
Os desenvolvedores podem chamá-los conforme necessário.
Em vez de assumirem todos os custos de uma só vez.
O resultado dessa abordagem é bastante direto.
Custos mais controláveis, desempenho mais estável, expansão mais fácil.
A percepção do usuário, na verdade, é uma experiência mais fluida.
Do ponto de vista da indústria, esse passo é crucial.
Ele torna as aplicações de IA realmente viáveis do ponto de vista técnico.
Quando a infraestrutura se tornar padronizada,
A explosão de aplicações será apenas uma questão de tempo.
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