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GM 🌞 繼續探討：為什麼 0G 在補 Web3 AI 的關鍵缺口？過去兩年，AI 在 Web3 的討論大多集中在「如何用鏈上的數據訓練模型」或者「讓 AI 控制錢包、執行交易」。
但很少有人認真解決一個問題：
鏈本身有沒有能力承載 AI 應用的高頻運算和數據傳輸？
0G 這次測試網的數據，其實是對這個問題的直接回答：
• 高 TPS 保證 AI 請求不會排隊；
• 多節點保證調用不會被封鎖；
• 大用戶基數保證生態不是空轉；
• 模塊化架構保證未來性能能動態升級。
這意味著 0G 在做的是「AI+Web3 高速公路」的基礎工程。當大部分項目還在談「AI 要上鏈」的口號時，他們已經在解決「車跑不動」的物理瓶頸。而在基礎設施層面提前卡位，一旦 AI 在鏈上爆發，這類項目往往是最先吃紅利的。
@KaitoAI @0G_labs @michaelh_0g #kaitoai #yap
8月11日 15:28
這波是從"開發者項目"轉向"用戶項目"的關鍵一步 來自於@0G_labs
很多 AI+Web3 項目，死在一個點：技術很猛，但對用戶來說太難用。
@0G_labs 7.14–8.4 的更新，我看就是在解決這個老毛病。
一，工具層面的降維打擊
·國力儀表盤：你可以不懂命令行，照樣跑算力任務。以前5 分鐘的敲命令，現在 30 秒搞定。
·SDK直接跑瀏覽器：對前端和網絡項目來說，這是福音——不用搭服務器就能接入算力網絡。
二，性能與體驗的雙修
·令牌計算錯誤修復，微調更精準，訓練更穩定，這對想在鏈上跑大模型的團隊是剛需。
·鏈掃描&存儲掃描新界面，移動端優化，讓你出門用手機查鏈也不卡。
·水龍頭升級，領水成功率提升，測試網不再浪費時間卡水。
三，生態化思路更明顯
·新文檔主頁，入口清晰，核心資源一眼就能找到。
·驗證器、歸檔節點、第三方RPC指南都簡化了，明顯是在為更多節點加入做準備。
·接下來會支持自定義模型微調，這是生態開放的重要信號——官方不壟斷模型，用戶可以自己帶。
————
·這不是單純的版本迭代，而是一次用戶體驗轉型。
·以前0Ｇ更像是技術極客的樂園，現在是朝著普羅大眾的使用習慣靠攏。
結論：技術門檻降下來之後，用戶數就是爆發變量。
AI L1 的格局，不會永遠是技術對技術的競爭，很快會變成人對人的競爭——誰能最快搶到用戶，誰就能定標準。
這波更新，0Ｇ是在為搶人鋪路。
#0GLabs #AI #Web3 #kaitoai #yap
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