Разработчики быстрее, чем ожидали большинство поставщиков инфраструктуры, переносят рабочие нагрузки по обучению ИИ на децентрализованные вычислительные сети. Когда централизованные платформы контролируют цены и доступ, разработчики поглощают увеличение затрат или закрывают проекты. Децентрализованные сети позволяют поставщикам вычислений конкурировать по цене и производительности. Работы по обучению распределяются по доступной мощности GPU. Нет процесса одобрения. Нет зависимости от платформы. Если один поставщик повышает тарифы, рабочие нагрузки автоматически переходят к более дешевым альтернативам. Инфраструктура, которая координирует эти распределенные сети, не создавая новых узких мест, захватывает экосистему разработчиков. Модульная архитектура 0G, разделяющая хранение, вычисления и консенсус, позволяет этой координации на производственном уровне без ущерба для пропускной способности.

Что происходит, когда AI-агенты совершают транзакции быстрее, чем люди могут одобрить транзакции? Традиционные цепочки, оптимизированные для взаимодействия на человеческой скорости, ломаются, когда агенты координируют тысячи решений в час. Задержка в 200 мс накапливается в упущенные возможности, неудачный арбитраж, устаревшие данные. Экономика агентов нуждается в финальности менее чем за секунду, предсказуемых затратах и пропускной способности, которая масштабируется с активностью, а не с перегрузкой. Вот почему 0G разделила консенсус, хранение и вычисления на специализированные слои. Агенты не ждут подтверждений блоков. Они выполняют, завершают и переходят к следующей возможности, прежде чем традиционные цепочки закончат обработку первой транзакции. Инфраструктура, созданная для координации на скорости агентов, захватывает автономную экономику. Все остальное становится узким местом. Рабочие процессы одобрения людьми не масштабируются для рынков на скорости машин. Инфраструктура, которая устраняет эти узкие места, побеждает.

Децентрализованное хранилище только что изменило экономику распределения AI моделей. Цены на централизованный хостинг моделей растут линейно с увеличением использования. Каждый запрос на вывод данных попадает на одни и те же серверы, затраты на пропускную способность накапливаются, и провайдеры передают эти затраты пользователям через ценообразование API. Вот почему вызовы API GPT-4 стоят столько: кто-то платит за вычисления И ЗА пропускную способность в больших объемах. С децентрализованным хранилищем, таким как DA-слой 0G, веса моделей распределяются по узлам. Пользователи получают данные с ближайшего узла, а не нагружают центральные серверы. Затраты на пропускную способность распределяются по сети. Вдруг хостинг модели с 70 миллиардами параметров не требует инфраструктуры, стоимость которой составляет шесть цифр в месяц. Это не только делает AI дешевле. Это делает жизнеспособными совершенно новые модели распределения: модели, которые часто обновляются, модели с региональными вариантами, модели, которые пользователи могут запускать локально после первоначальной загрузки. Ограничением никогда не было качество модели, это была экономика распределения.