Nếu trong tương lai thật sự có một thế giới Web3 gốc AI, cơ sở hạ tầng của nó sẽ trông như thế nào? Giám đốc điều hành của 0G, Michael, đã đưa ra ba lớp quan trọng: Khả năng sử dụng dữ liệu (DA) → Các thực thể thông minh cần có khả năng phối hợp theo thời gian thực, giống như khi họp cần có một bảng trắng mà mọi người đều có thể nhìn thấy. Lớp tính toán → Không chỉ cần có khả năng chạy suy diễn, mà còn phải đảm bảo rằng kết quả có thể được kiểm tra và xác minh bởi người khác, Lớp chỉ mục → Tương đương với trí nhớ và hồi tưởng ngữ cảnh, giúp các thực thể thông minh nhớ lại những gì đã làm trong quá khứ, nếu không sẽ giống như bị mất trí nhớ. Mỗi lần đều phải bắt đầu từ con số không. @michaelh_0g cũng đã đề cập đến một góc nhìn rất thú vị: Hình thái của AI trong tương lai không phải là "một mô hình siêu lớn" thống trị mọi thứ, mà là hàng ngàn thực thể thông minh nhỏ hợp tác như một đàn ong. Những thực thể thông minh nhỏ này độc lập với nhau, nhưng có thể trao đổi dữ liệu và phân công xử lý nhiệm vụ, tạo thành trí tuệ tập thể. Nhu cầu giao tiếp và xử lý phát sinh từ điều này thậm chí còn lớn hơn so với một mô hình lớn duy nhất. Cách làm của 0G @0G_labs là thông qua lớp khả năng sử dụng dữ liệu đa đồng thuận + tăng tốc GPU, để đảm bảo rằng sự hợp tác tập thể này không bị kẹt lại do giới hạn về hiệu suất. Hiện tại, nhiều người nghĩ rằng mô hình càng lớn thì càng thông minh, nhưng trong bối cảnh phi tập trung, một bộ não siêu lớn không thực tế. Thực sự phù hợp với tinh thần Web3 là sự hợp tác phân tán của vô số thực thể thông minh nhẹ, giống như mạng blockchain an toàn nhờ vào sự duy trì chung của vô số nút, chứ không phải một siêu máy tính nào đó. Vì vậy, AI trong tương lai của Web3, có khả năng cao không phải là đột phá điểm đơn, mà là sự trỗi dậy của trí tuệ tập thể.