Nếu tách rời hầu hết các "chuỗi công khai AI" được gọi là, bạn sẽ thấy rằng chúng chủ yếu chỉ thực hiện việc đưa lớp khuyến khích hoặc lớp tinh chỉnh lên chuỗi, trong khi dữ liệu huấn luyện và lưu trữ mô hình vẫn là trung tâm hóa. Nói một cách chính xác, chúng chỉ có thể được coi là "chuỗi AI Layer1" hoặc thậm chí là "chuỗi AI Layer1 giả". Điểm khác biệt lớn nhất của 0G @0G_labs là sự phi tập trung toàn diện không chỉ là khuyến khích kinh tế và phối hợp, mà còn là phân tách tất cả các mô-đun như lưu trữ dữ liệu, huấn luyện mô hình, suy diễn và thị trường tính toán, và triển khai chúng trong cơ sở hạ tầng phi tập trung. Điểm nổi bật của 0G chủ yếu nằm ở ba điểm: 1️⃣ Thiết kế mô-đun: Từ 0G Chain, Storage, DA đến Compute, Marketplace, Alignment Nodes, mỗi lớp có thể hoạt động độc lập, cũng như có thể thay thế và nâng cấp linh hoạt, phù hợp với sự phát triển công nghệ AI trong tương lai. 2️⃣ Lợi thế về lưu trữ và hiệu suất: 0G Storage được tối ưu hóa cho việc đọc và ghi tần suất cao...