Pourquoi les applications en chaîne restent-elles toujours dans le domaine financier sans vraiment entrer dans le secteur des données intensives ?

La raison est simple : l'infrastructure existante ne peut pas supporter cela. Des conditions telles que des données à haute fréquence, un stockage à haute capacité et un accès à faible coût sont indispensables, et peu de systèmes peuvent actuellement répondre à ces critères simultanément.
@0G_labs a pour objectif de combler cette lacune. Il transforme la disponibilité des données, le stockage et la capacité de calcul en modules, tentant de fournir une infrastructure de base pour l'IA et d'autres applications à forte demande en données.
Cette orientation est similaire à celle des DA traditionnels, mais avec un objectif plus clair : servir les scénarios d'IA.
L'enjeu ici ne réside pas dans les termes techniques, mais dans la limite des capacités. Si la chaîne peut traiter des structures de données plus complexes, la forme des applications évoluera également.
Bien sûr, nous ne sommes pas encore à un stade de maturité. La performance, le coût et l'adoption par les développeurs nécessitent encore du temps pour être validés.
Mais du point de vue de l'évolution de l'infrastructure, une percée dans la couche de données détermine souvent le plafond des applications supérieures. @0G tente au moins d'ouvrir cette limite.
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