GPT-5剛剛在多模態推理基準測試中以24.23%的優勢擊敗了人類醫學專家。 但大家對這一突破所忽視的事情是，這些專門的醫學AI模型需要在多樣化的數據集上進行大規模的分佈式訓練。 這種工作負載是集中式系統難以高效處理的。 0G的模塊化AI基礎設施正是為此而構建 - 使得專門模型的分佈式訓練成為可能，而傳統雲服務提供商無法以成本效益支持。 當下一波特定領域的AI需要訓練時，去中心化計算顯然是最佳選擇。研究0G實驗室。