「0G e Mira: il panorama infrastrutturale in fase di integrazione」 La scorsa settimana, 0G @0G_labs e Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN hanno completato il TGE, con una buona risposta dal mercato. @0G_labs sta espandendo continuamente la sua rete principale, con una base sempre più solida per il cross-chain e lo storage. @Mira_Network sta investendo nella rete di validazione, rendendo la cooperazione e l'ecosistema più completi. Entrambi stanno progredendo, come se stessero riempiendo spazi chiave in un puzzle, gradualmente formando un panorama più completo per le infrastrutture AI. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Evoluzione della rete principale di 0G』 Il panorama della rete principale di 0G @0G_labs si sta espandendo rapidamente. @ankr è già integrato, fornendo un'infrastruttura RPC efficiente e stabile per Aristotle, garantendo agli sviluppatori velocità e scalabilità, supportando l'implementazione delle applicazioni AI. Nel frattempo, @chainlink ha anche lanciato 0G @0G_labs, utilizzando CCIP come protocollo centrale per il cross-chain, permettendo a $0G di avere una posizione di Cross-Chain Token (CCT) e soddisfacendo le esigenze degli oracoli a bassa latenza con Data Streams. L'integrazione di queste due infrastrutture rende sempre più solida la scena cross-chain e AI-driven di 0G @0G_labs, portandola realmente su un percorso di crescita controcorrente. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Cooperazione e espansione』 Mira @Mira_Network sta accelerando senza sosta, collaborando con più progetti e rendendo la rete di validazione più completa. @plumenetwork ha conquistato oltre 200.000 utenti nel mercato RWA, diventando un punto d'ingresso per fondi e utenti; @0G_labs fornisce storage decentralizzato ottimizzato per AI, aumentando la permanenza e la verificabilità dei dati. Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN sta anche connettendo continuamente più infrastrutture e applicazioni, estendendo le capacità di validazione a potenza di calcolo, dati, modelli e scenari. 『Potenza di calcolo ed ecosistema』 Il consenso GPU distribuito è supportato da @ionet, @exa_bits, @SpheronFDN, @Hyperbolic_labs, @gaib_ai, riducendo i costi e dissipando i punti singoli; nell'ecosistema degli agenti, @sendaifun, @arcdotfun, @myshell_ai, @Spectral_Labs, @PhalaNetwork si connettono alla validazione di Mira, garantendo l'affidabilità dell'output.