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GM 🌞 继续探讨：为什么 0G 在补 Web3 AI 的关键缺口？过去两年，AI 在 Web3 的讨论大多集中在“如何用链上的数据训练模型”或者“让 AI 控制钱包、执行交易”。
但很少有人认真解决一个问题：
链本身有没有能力承载 AI 应用的高频运算和数据传输？
0G 这次测试网的数据，其实是对这个问题的直接回答：
• 高 TPS 保证 AI 请求不会排队；
• 多节点保证调用不会被封锁；
• 大用户基数保证生态不是空转；
• 模块化架构保证未来性能能动态升级。
这意味着 0G 在做的是“AI+Web3 高速公路”的地基工程。当大部分项目还在谈“AI 要上链”的口号时，他们已经在解决“车跑不动”的物理瓶颈。而在基础设施层面提前卡位，一旦 AI 在链上爆发，这类项目往往是最先吃红利的。
@KaitoAI @0G_labs @michaelh_0g #kaitoai #yap
8月11日 15:28
这波是从"开发者项目"转向"用户项目"的关键一步 来自于@0G_labs
很多 AI+Web3 项目，死在一个点：技术很猛，但对用户来说太难用。
@0G_labs 7.14–8.4 的更新，我看就是在解决这个老毛病。
一，工具层面的降维打击
·国力仪表盘：你可以不懂命令行，照样跑算力任务。以前5 分钟的敲命令，现在 30 秒搞定。
·SDK直接跑浏览器：对前端和网络项目来说，这是福音——不用搭服务器就能接入算力网络。
二，性能与体验的双修
·令牌计算错误修复，微调更精准，训练更稳定，这对想在链上跑大模型的团队是刚需。
·链扫描&存储扫描新界面，移动端优化，让你出门用手机查链也不卡。
·水龙头升级，领水成功率提升，测试网不再浪费时间卡水。
三，生态化思路更明显
·新文档主页，入口清晰，核心资源一眼就能找到。
·验证器、归档节点、第三方RPC指南都简化了，明显是在为更多节点加入做准备。
·接下来会支持自定义模型微调，这是生态开放的重要信号——官方不垄断模型，用户可以自己带。
————
·这不是单纯的版本迭代，而是一次用户体验转型。
·以前0Ｇ更像是技术极客的乐园，现在是朝着普罗大众的使用习惯靠拢。
结论：技术门槛降下来之后，用户数就是爆发变量。
AI L1 的格局，不会永远是技术对技术的竞争，很快会变成人对人的竞争——谁能最快抢到用户，谁就能定标准。
这波更新，0Ｇ是在为抢人铺路。
#0GLabs #AI #Web3 #kaitoai #yap
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