L'infrastructure AI en chaîne, résout-elle réellement des problèmes ou crée-t-elle un nouveau système complexe ?

Beaucoup de projets mettent en chaîne toutes les données, calculs et stockages, ce qui semble complet, mais rend aussi le système plus lourd.
C'est aussi une question que je me suis posée en regardant @0G_labs. Ils travaillent sur une conception modulaire, en séparant différentes fonctionnalités, ce qui pourrait théoriquement améliorer l'efficacité.
Mais le problème pratique est que plus il y a de modules, plus la coordination coûte cher, et plus les exigences pour les développeurs sont élevées.
Si la barrière d'entrée est trop haute, même la meilleure architecture aura du mal à être adoptée largement.
Cependant, à l'inverse, cette segmentation peut aussi offrir un avantage : chaque couche peut être optimisée indépendamment, plutôt que d'être limitée par l'ensemble.
Donc, le point clé n'est pas la modularité en soi, mais la capacité à établir une norme.
Sans norme, ce n'est qu'une complexité supplémentaire. Avec une norme, cela pourrait devenir la structure de base de l'avenir.
Beaucoup discutent actuellement pour savoir si c'est le prochain point chaud, mais ce qui vaut vraiment la peine d'être observé, c'est s'il pourra devenir une couche incontournable pour d'autres.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi