⚡️ フレンたち、未来の AI はもはや従来の Web2 アーキテクチャに依存せず、AI 用に特別に設計された Web3 インフラストラクチャを必要とします。

0G LabsのCEO @michaelh_0g がインタビューで述べたように、インテリジェンスはもはや大規模なモデルに依存するだけではなく、数百万の軽量エージェントが協力して機能しています。この分散型インテリジェンスの実現は、明らかに中央集権的なサーバーに依存することはできません。

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一、 スタックのコア構成要素

1、リアルタイムで利用可能なデータ

AIはデータなしでは成り立ちません。データが異なるAI間でリアルタイムに共有されることを保証することで、彼らは協力して迅速かつ正確に意思決定を行うことができます。

2. 検証可能な推論の計算

AIによって行われる推論と結果は信頼できるものでなければなりません。検証可能な計算は、プロセス全体の透明性と追跡可能性を保証し、他者が監査できるようにし、ブラックボックスの意思決定を避けることができます。

3、記憶とコンテキストのリコールのインデックス

AIは記憶が必要であり、現在のデータだけでなく、過去の情報から経験を引き出すことができなければなりません。そうすることで、AIは不断に学習し、さまざまなシーンでより賢く対応できるようになります。

4、 百万級の軽量スマートエージェントの協力

AIは数百万のインテリジェントエージェントが協力してタスクを完了し、過度な集中化による単一障害点のリスクを回避し、効率と計算能力を向上させます。

二、0G Labsのソリューション：モジュラーアーキテクチャ

0G Labsのアーキテクチャは、分散型、多重コンセンサス、モジュール設計を採用しており、データの流れをより柔軟にし、計算能力をより分散させています。GPUアクセラレーションを通じて効率的な計算をサポートし、システムはリアルタイムデータ処理に対応できるだけでなく、複雑な推論検証も行えます。

三、 中心化されていないスマートな未来に向かって

未来、AI はもはや巨大なモデルが主導するのではなく、何千ものインテリジェントエージェントが協力して強力なエコシステムを構成します。彼らは協力し合い、共同で学び、複雑な問題を解決します。0G Labs の分散型AIインフラは、この未来にしっかりとした支えを提供します。

このスタックの成熟とともに、分散型のインテリジェントな世界はさらに柔軟で効率的かつ活気に満ちたものになるでしょう。

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