Si se desmontan la mayoría de las llamadas "cadenas públicas de IA", se encontrará que son más bien en cadena con una capa de incentivos o una capa de ajuste, y los datos de entrenamiento y el almacenamiento de modelos siguen estando centralizados, estrictamente hablando, sólo pueden considerarse como "cuasi-AI Layer1" o incluso "pseudo-AI Layer1". La mayor diferencia entre 0G @0G_labs es que la descentralización integral no solo es un incentivo económico y la coordinación, sino que también modulariza el almacenamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la inferencia y los mercados de potencia informática y los implementa en las instalaciones subyacentes descentralizadas. Los aspectos más destacados de 0G se reflejan principalmente en tres puntos: 1️⃣ Diseño modular: desde la cadena 0G, el almacenamiento y el DA hasta los nodos de computación, mercado y alineación, cada capa puede funcionar de forma independiente o reemplazar y actualizar de manera flexible para adaptarse a...