L'abstraction de la chaîne résout le mauvais problème pour les charges de travail d'IA. VOOI, Tria et d'autres construisent des systèmes de balance unifiés qui cachent les chaînes aux utilisateurs, ce qui fonctionne très bien pour le trading et la DeFi. Mais le calcul IA nécessite une infrastructure spécialisée qui ne peut pas simplement agréger des réseaux existants. Lorsque vous coordonnez des millions de requêtes d'inférence, un stockage distribué à l'échelle des pétaoctets et un entraînement de modèle en temps réel à travers les nœuds, les couches d'abstraction génériques créent des goulets d'étranglement. Vous avez besoin d'un consensus conçu spécifiquement qui priorise la vérification des calculs plutôt que les transactions financières. C'est la thèse 0G : une infrastructure conçue pour l'IA dès le premier jour, et non des rails DeFi essayant de gérer l'apprentissage automatique comme une réflexion après coup.