Ланцюгова абстракція вирішує неправильну проблему для робочих навантажень ШІ. VOOI, Tria та інші будують єдині системи балансу, які приховують ланцюжки від користувачів, що чудово працює для трейдингу та DeFi. Але для обчислень штучного інтелекту потрібна спеціалізована інфраструктура, яка не може просто агрегувати існуючі мережі. Коли ви координуєте мільйони запитів на висновок, розподілене сховище в петабайтному масштабі та навчання моделей у реальному часі між вузлами, загальні шари абстракції створюють вузькі місця. Вам потрібен спеціально створений консенсус, який надає пріоритет обчислювальній перевірці, а не фінансовим операціям. Це теза 0G: інфраструктура розроблена для штучного інтелекту з першого дня, а не для рейок DeFi, які намагаються впоратися з машинним навчанням як з другорядною думкою.