Desde un punto de vista técnico view@0G_labs la contradicción central a resolver es la contradicción entre escalar y descentralizar. Todas las soluciones anteriores han sido un compromiso entre los dos, ya sea rápido pero centralizado, o descentralizado pero extremadamente lento. El avance de 0G Labs radica en el marco DiLoCoX, que entrenó con éxito un modelo de IA con 10.7 mil millones de parámetros con un ancho de banda de 1 Gbps. Este número no parece mucho, ¡pero en realidad es 10 veces mayor que el Intellect-1 de PrimeIntellect! Y el ancho de banda utilizado es el ancho de banda de una oficina ordinaria. Más importante aún, este avance tecnológico abre directamente la última milla de DeAI. Anteriormente, según los grandes modelos de LLM, la percepción de todos era que la IA descentralizada era el futuro, pero de hecho, el entrenamiento de grandes modelos de LLM se basa básicamente en centros de supercomputación. Ahora puede hacer este trabajo con equipos ordinarios distribuidos y la eficiencia no es mala. 🌟Desmantelamiento de la arquitectura modular 0G Almacenamiento 0G: Almacenamiento descentralizado 0G DA: Capa de disponibilidad de datos 0G Serving: servicio de inferencia de IA 0G Chain: red de consenso de alto rendimiento Esta combinación ofrece un rendimiento de 50 GB/s para todo el sistema, que es 50.000 veces más rápido y 100 veces más barato que los competidores existentes. El informe de Forbes mencionó un punto clave: no se trata solo de un espectáculo tecnológico, sino de una verdadera conversión de la IA en un bien público. Cuando el entrenamiento de grandes modelos ya no requiera una infraestructura altísima, y cuando los desarrolladores ordinarios también puedan participar en la construcción de IA, se reorganizará todo el patrón de la industria. Y @0G_labs es el que cambia el patrón.