📢OG系列2：为什么0G是必要的？ ▪️ 今天，高性能GPU和大规模计算基础设施对于运行AI模型至关重要。 ▪️ 在这一点上，研究人员和开发者通常有两个选择。 ▪️ 自行构建GPU服务器，初始投资成本高达数千万韩元，并且需要持续的维护和电力成本。 ▪️ 从云端租用，随着使用量的增加，成本飙升，从长远来看非常低效。 ▪️ 如果某个特定公司决定暂停或审查服务，研究者的模型可能会立即被阻止。 ▪️ 云使用费用正在上升。 AI工作负载需要传统区块链虚拟机（如EVM）无法处理的并行计算水平。 现有去中心化GPU项目的局限性 ▪️ 实际上，像Render Network、Akash和Bittensor这样的许多去中心化GPU/AI网络已经出现。 ▪️ 然而，这些项目主要集中在“资源租赁”上。 ▪️ Render：主要专注于3D渲染任务，专门用于图形工作负载。 ▪️ Akash：一个云计算市场，资源租赁交换平台。 ▪️ Bittensor：一个AI模型训练网络，专注于共享模型训练数据。 ▪️ 换句话说，它更接近于一个租赁和借用GPU的市场概念。 0G的差异化 ▪️ 0G不仅仅是共享GPU；它设计了一个用于执行AI模型的原生区块链层。 ▪️ AI模型可以像智能合约一样上传， ▪️ 任何人都可以通过网络调用和执行它们， ▪️ 结果在链上验证。 换句话说，虽然Render或Akash是“租赁GPU的市场”，但0G旨在将GPU网络集成到一个专门的链中，以执行AI模型，开辟一个名为DeAI（去中心化AI执行环境）的新类别。 总结 如果现有项目仍停留在“去中心化GPU市场”的层面，0G则是首次尝试将AI模型本身作为区块链基础设施的基本单元。正如Ethereum创造了DeFi，0G提供了开辟一个名为DeAI的全新生态系统的潜力。