Chuỗi AI hạ tầng, rốt cuộc là đang giải quyết vấn đề hay đang tạo ra một hệ thống phức tạp mới?

Nhiều dự án đưa dữ liệu, tính toán, lưu trữ lên chuỗi, trông có vẻ rất hoàn chỉnh, nhưng cũng khiến hệ thống trở nên nặng nề hơn.
Đây cũng là một thắc mắc của tôi khi xem @0G_labs. Nó đang làm theo thiết kế mô-đun, tách các chức năng khác nhau để xử lý, về lý thuyết có thể nâng cao hiệu quả.
Nhưng thực tế là, càng nhiều mô-đun, chi phí phối hợp càng cao, yêu cầu đối với nhà phát triển cũng càng lớn.
Nếu ngưỡng sử dụng quá cao, thì dù kiến trúc có tốt đến đâu cũng khó được phổ biến rộng rãi.
Tuy nhiên, ngược lại, việc phân chia này cũng có thể mang lại lợi ích, mỗi tầng có thể tối ưu độc lập, thay vì bị giới hạn bởi toàn bộ hệ thống.
Vì vậy, vấn đề không nằm ở việc mô-đun hóa bản thân, mà là liệu có thể hình thành tiêu chuẩn hay không.
Nếu không có tiêu chuẩn, nó chỉ là phức tạp. Nếu có tiêu chuẩn, nó có thể trở thành nền tảng cấu trúc trong tương lai.
Nhiều người hiện nay đang bàn luận xem nó có phải là xu hướng nóng tiếp theo hay không, nhưng điều thực sự đáng xem là liệu nó có thể trở thành lớp không thể bỏ qua của người khác hay không.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi