多くの人はAIとWeb3の結びつきを流量の物語として理解しているが、もし視点を長期的に引き延ばせば、真に価値があるのは基盤となるアーキテクチャが移行しているかどうかだと気付く。

これが私が @0G_labs に継続的に注目している理由でもある。
彼らがやっていることは一言でまとめられる：AIにネイティブな分散型インフラを持たせること。
しかし、それを分解してみると、設計は層状になっており、データの可用性は高スループットのデータ公開を担当し、ストレージ層は長期保存を担い、計算層はAI関連の実行をサポートしている。
この構造は単なる貼り合わせではなく、AIのニーズに基づいて再定義されたものだ。
特にデータ層において、AIの核心はコードではなくデータであり、データの出所が検証できなければ、モデルの出力の信頼性は常に問題を抱える。
0Gはここで、検証可能なデータフローを提供しようとしており、これが私が最も潜在力を感じる部分だ。
ユーザーの視点からは短期的にはあまり実感できないかもしれないが、一旦AIエージェントがチェーン上で大規模に稼働し始めると、この底層の能力はインフラレベルの要求に変わる。
このタイプのプロジェクトはすべてのサイクルで現れるわけではないが、一度出現すれば、次の段階の技術方向性を決定づけることが多い。
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