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為什麼鏈上應用始終停留在金融，而沒有真正進入數據密集型領域。
原因很簡單，現有基礎設施承載不了，高頻數據、高容量存儲、低成本訪問，這些條件缺一不可，而目前很少有系統能同時滿足。
@0G_labs 的定位正是補這一塊，它把數據可用性、存儲和計算能力做成模組，試圖為 AI 和其他高數據需求應用提供基礎支持。
這種方向和傳統 DA 有相似之處，但目標更明確，服務 AI 場景。
這裡的關鍵不在技術名詞，而在能力邊界。如果鏈上可以處理更複雜的數據結構，那麼應用形態也會隨之變化。
當然現在還遠沒有到成熟階段。性能、成本和開發者採用情況，都需要時間驗證。
但從基礎設施演進來看，數據層的突破往往決定上層應用的天花板。0G 至少在嘗試打開這個上限。
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