「0G y Mira: el mapa de infraestructura en construcción」 La semana pasada, 0G @0G_labs y Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN completaron su TGE, y la reacción del mercado fue bastante buena. @0G_labs está expandiéndose continuamente en la mainnet, con una base de cross-chain y almacenamiento cada vez más sólida. @Mira_Network está aumentando su red de validación, haciendo que la colaboración y el ecosistema sean más completos. Cada uno avanza, como si estuvieran completando piezas clave en el mismo rompecabezas, poco a poco formando un mapa más completo de la infraestructura de AI. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Avance de la mainnet de 0G』 El mapa de la mainnet de 0G @0G_labs está expandiéndose rápidamente. @ankr ya se ha integrado, proporcionando una infraestructura RPC eficiente y estable para Aristotle, garantizando a los desarrolladores velocidad y escalabilidad, apoyando la implementación de aplicaciones de AI. Mientras tanto, @chainlink también se ha lanzado en 0G @0G_labs, utilizando CCIP como protocolo central cross-chain, permitiendo que $0G tenga la posición de Cross-Chain Token (CCT) y satisfaciendo la demanda de oráculos de baja latencia con Data Streams. La incorporación de estas dos grandes infraestructuras ha fortalecido aún más los escenarios impulsados por AI y cross-chain de 0G @0G_labs, realmente marcando un camino ascendente en contra de la tendencia. ____🐼____📝____ 🐼____📝____ 🐼____📝____ 『Colaboración y expansión』 Mira @Mira_Network ha estado avanzando rápidamente, sin detenerse ni un momento, colaborando con más proyectos para hacer que la red de validación sea más completa. @plumenetwork ha alcanzado más de 200,000 usuarios en el mercado RWA, convirtiéndose en la entrada de capital y usuarios; @0G_labs proporciona almacenamiento descentralizado optimizado para AI, añadiendo permanencia y verificabilidad a los datos. Mira @Mira_Network @MiraNetworkCN también está conectando continuamente más infraestructuras y aplicaciones, extendiendo la capacidad de validación a la potencia de cálculo, datos, modelos y escenarios. 『Potencia de cálculo y ecosistema』 El consenso de GPU distribuido es respaldado por @ionet, @exa_bits, @SpheronFDN, @Hyperbolic_labs, @gaib_ai, entre otros, reduciendo costos y eliminando puntos únicos; en el ecosistema de agentes, @sendaifun, @arcdotfun, @myshell_ai, @Spectral_Labs, @PhalaNetwork, etc., se han integrado en la validación de Mira, asegurando la confiabilidad de la salida.