作者：Darshan Gandhi，FutureX Labs 創始人 來源：modularmedia 翻譯：善歐巴，金色財經
前言
加密貨幣和AI生態系統的融合正在迅速發展，許多公司都在開發創新解決方案來應對行業內的各種挑戰。這些努力涵蓋了數據可用性、協調網絡、計算提供商和模型提供商等垂直領域，基本上涵蓋了整個人工智能堆棧。
在過去的一年中，該領域得到了該領域主要意見領袖、建設者和創新者的大力支持。這種支持極大地促進了加密 x AI生態系統的進步和知名度。
在本報告中，我們旨在深入研究該生態系統並全面瞭解其組成部分。我們將涵蓋以下部分：
Crypto x AI 生態系統 101
深入探究子類別
Crypto x AI 的未來會是什麼樣子？
結束語
Crypto x AI 生態系統 101
我們創建了上述市場地圖，以便快速概覽Crypto x AI 生態系統中的一些主要類別。
我們今天要探討的主要類別是：
計算
AI智能體
數據可用性
遊戲
隱私、ZKML、FHE
消費者
協調網絡
協處理器
模型訓練
模型創建者
在以下部分中，我們將簡要探討每個類別以及在其中構建解決方案的項目。我們還將提供這些項目的鏈接以供進一步探索。重點將放在模塊化如何成爲整個堆棧的關鍵組件上，特別是在數據可用性、AI智能體和協調網絡方面。
每個類別都是爲去中心化AI創造更光明、更強大的未來的關鍵組成部分。
讓我們開始吧。
計算
去中心化計算提供商通過分佈式網絡而非中心化數據中心提供計算資源。目前，大多數計算資源由超大規模提供商控制，這些提供商是經芯片提供商授權出租計算能力的中心化實體。這種中心化模式通常會導致計算資源閒置，從而導致用戶支付超出必要水平的費用。
相比之下，去中心化計算平臺允許用戶出租其閒置的計算能力，從而爲這些資源創建市場。這種方法可以利用全球個人計算機、服務器和其他設備中未充分利用的計算能力，從而顯著降低成本並提高效率。去中心化網絡還可以增強安全性和抵禦可能影響中心化服務的攻擊或故障的彈性。
對於 AI 應用來說，去中心化計算提供商尤其有益。AI 模型訓練和部署需要大量計算能力，如果從傳統的中心化雲提供商那裏採購，成本可能會高得令人望而卻步。Akash Network 和 Render Network 等去中心化網絡爲這些需求提供了可擴展且經濟實惠的解決方案，支持 AI 以外的各種計算任務，包括科學模擬和數字內容渲染。
去中心化計算網絡也比傳統雲服務更靈活、適應性更強。它們可以根據實時需求動態分配資源，確保用戶在需要時獲得所需的能力。這種靈活性，加上成本節約和增強的安全性，使分散式計算成爲 AI 生態系統及其他領域企業和開發者的一個有吸引力的選擇。
該領域的關鍵參與者：
Hyperbolic
Hyperbolic 聯合全球計算，提供可訪問、經濟實惠且可擴展的 GPU 資源和 AI 服務。他們以最低的市場價格提供 GPU 訪問，包括 A100 和 H100，並允許用戶將閒置機器貨幣化。Hyperbolic 爲公司、研究人員、數據中心和個人提供服務，提供高吞吐量、低延遲的 AI 推理服務和可擴展的 GPU 訪問，並提供隨用隨付的套餐。
Akash 網絡
Akash 允許用戶安全高效地買賣計算資源。其無需許可的點對點通信模型專注於數據隱私和支付透明度，使其成爲傳統雲服務的靈活、安全且經濟高效的替代方案。他們聲稱比 web2 同行便宜近 5 倍。用戶可以探索廣泛的雲資源和實時網絡定價，通過在網絡上提供硬件來賺錢成爲提供商，並使用用戶友好的 Akash 控制檯進行部署。Akash 是通用的，旨在爲任何人提供雲計算服務。
Aethir
Aethir 在全球範圍內提供安全、經濟高效的企業級 GPU 訪問。Aethir 擁有超過 4 億美元的計算能力，專注於實現高性能和可靠性。他們提供兩大產品：
GPU 提供商可以輕鬆擴展，賺取可觀的收入和獨家獎勵。Aethir 非常注重遊戲和 AI。
Aethir Earth：爲AI模型訓練和推理提供原始的GPU計算能力。
Aethir Atmosphere：支持低延遲雲遊戲。
Render Network
Render Network 提供去中心化的 GPU 渲染，旨在爲 3D 內容創作提供近乎無限的 GPU 計算能力。該公司成立於 2017 年，是市場上歷史最悠久的參與者之一，專注於讓創作者和藝術家能夠專注於內容創作，而無需擔心計算要求和功能。它本身就是一家 GPU 提供商，而 Akash 則更注重社區驅動。
IO.net
IO.net 是一家專注於全球 GPU 資源的聚合提供商，旨在提供可訪問、經濟實惠且可擴展的計算解決方案。用戶可以將閒置的 GPU 貨幣化，通過高利用率獲得收入。IO.net 強調通過 SOC2/HIPAA 合規性和端到端加密實現強大的安全性。他們在內部與 Aethir 和 Render 等其他計算提供商合作，聚合這些合作伙伴提供的計算服務。
AI智能體
去中心化AI智能體是在分佈式網絡內運行的自主程序，它們可以在沒有中心化控制的情況下執行任務並做出決策。這些智能體與其他智能體和系統交互，從而創建複雜的多智能體環境以進行協作任務執行。
去中心化 AI 智能體的主要優勢在於其獨立性和協作能力，增強了穩定性和可擴展性，不存在單點故障。它們可以跨不同的區塊鏈網絡運行，與智能合約和其他去中心化應用程序交互，提供無縫集成的服務。
去中心化 AI 智能體在需要信任、安全和透明度的場景中非常有用。在金融服務領域，它們可以自主管理和執行交易，同時確保合規性。在供應鏈管理領域，它們可以跟蹤和驗證貨物的流動，提供實時洞察並提高透明度。利用去中心化 AI 智能體的組織可以大規模構建更具彈性、更高效、更安全的系統。
主要平臺：
Talus Network
Talus Network 是一條1 層區塊鏈，它結合了 Move 智能合約的安全性和性能，爲 AI 智能體創建了一個強大的生態系統。這些智能體可用於各種應用，例如用於可貨幣化智能體的 DeFi、用於實現最佳用戶結果的意圖網絡、自動遊戲資源收集和 DAO 治理。Talus 的核心原則是安全性、速度和增強的開發人員體驗，從而能夠創建安全、高性能的 AI 應用程序。這確保了 Talus 內的智能代理可以安全透明地擁有、管理和貨幣化。
Guru Network
Guru Network 是一個 3 層區塊鏈，正在構建一個多鏈 AI 計算層，允許 dApp 和零售用戶將精心編排的 AI 智能體嵌入到他們的日常工作中並獲得獎勵。Guru Network 的 Flow Orchestrator 充當基礎設施即服務 (IaaS)，使 AI 模型和處理器能夠發佈並集成到應用程序中。該網絡支持自主代理和計算節點，爲這些服務創建市場。Guru Network 專注於互操作性和可擴展性，旨在將 AI 驅動的編排集成到鏈上和鏈下活動中。
Myshell
Myshell 正在開發一個連接用戶、創作者和開源 AI 研究人員的 AI 消費者層。該平臺允許用戶構建、共享和擁有 AI 智能體，通過 Shizuku 等 AI 夥伴實現語音和視頻交互。利用最先進的生成式 AI 模型，Myshell 可以將創意快速轉化爲 AI 原生應用，讓任何人都能成爲創作者，擁有自己的作品，並因其貢獻而獲得獎勵。
數據可用性
人工智能和區塊鏈中的數據可用性是指訪問和利用分佈式網絡中存儲的數據，這對於去中心化應用程序 (dApp) 和AI模型至關重要。平臺專注於安全存儲數據並確保在需要時隨時可用，採用分片和加密證明等技術。
模塊化對於數據可用性 (DA) 至關重要，因爲它允許組件獨立擴展以滿足不斷增長的需求。它將數據可用性與共識和其他區塊鏈功能分開，從而實現專門的優化和與各種應用程序的集成。模塊化系統可以與多個區塊鏈生態系統交互，爲去中心化的 AI 和 dApp 提供多功能基礎。
對於需要大量數據集進行訓練和推理的 AI 應用而言，可靠性至關重要，即使在網絡中斷或攻擊期間也是如此。這些平臺將數據分佈在多個節點上，以提高透明度和信任度，從而降低操縱或審查的風險。這種可靠性在金融、醫療保健和治理等數據完整性和透明度至關重要的行業中尤爲重要。
主要平臺：
Celestia
Celestia 是首個模塊化區塊鏈網絡，旨在爲 dApp 提供可擴展且高效的數據可用性解決方案。通過分離共識層和數據可用性層，Celestia 使開發人員能夠像部署智能合約一樣輕鬆部署可定製的區塊鏈。其模塊化架構通過數據可用性採樣 (DAS) 支持充足的吞吐量，該採樣在保持任何用戶可驗證性的同時可擴展。
Eigen DA
Eigen DA 建立在 EigenLayer 之上，可存儲Rollup交易，直到其狀態在Rollup橋上最終確定。它的可擴展性、安全性和去中心化使其成爲需要可靠按需數據的開發人員的理想選擇。Eigen DA 的核心組件包括運算符、分散器和檢索器，它們協同工作以高效地存儲和驗證數據。
0g Labs
0g Labs 提供可無限擴展的數據可用性和存儲系統，以擴展 Web3 並實現新穎的鏈上用例。其可編程數據可用性基礎設施通過低延遲數據饋送促進可擴展且安全的應用程序。0G 存儲網絡爲結構化或非結構化數據、支持應用程序、網絡狀態卸載等提供靈活的數據存儲系統。這種靈活性使開發人員能夠自定義數據管道、構建鏈上 AI 應用程序並使用 OPML 或 ZKML 執行去中心化推理或微調。
Nuff Tech (近乎 DA 的衍生產品)
Nuffle Labs 有兩款主要產品：
Near DA 利用 NEAR 協議的分片架構爲彙總提供模塊化數據可用性層，確保高吞吐量和低成本。
Nuffle 快速最終層 (NFFL) 利用 EigenLayer 提供快速結算層，實現參與網絡之間的快速信息訪問。
Celestia、Eigen DA、0g Labs 和 Nuffle Labs 通過提供用於存儲和檢索對 AI 模型至關重要的大型數據集的基礎設施，爲加密領域的 AI 提供支持。這些數據可用性層可確保 AI 模型訓練和推理的數據安全且可訪問，從而促進 AI dApp 的創新。
遊戲
通過利用去中心化網絡和 AI 驅動的流程，Web3 遊戲和平臺可以創建動態遊戲環境，根據玩家互動進行調整和發展。這種方法通過提供傳統中心化遊戲服務器無法實現的獨特個性化體驗來增強玩家參與度。
AI 算法會分析玩家的行爲和偏好，根據每個用戶量身定製遊戲體驗：調整難度級別、建議遊戲內購買以及生成自定義內容。這種個性化通過根據個人偏好提供獨特的挑戰和獎勵來增強參與度。此外，AI 還可以創建複雜的非玩家角色 (NPC) 和對手，這些角色和對手可以學習和適應玩家策略，從而帶來更具挑戰性和不可預測的遊戲體驗。
AI 根據玩家活動調整虛擬商品的供需，從而優化遊戲內經濟。這可以保持平衡和公平，確保遊戲內經濟環境的可持續發展。
關鍵玩家：
Nim Network
Nim Network 是一款 Dymension RollApp，專注於 web3 遊戲與 AI 的交匯。它利用 Dymension 模塊化框架，提供與 Cosmos 生態系統和 EVM 鏈的兼容性，確保靈活性和可擴展性。Nim Network 上的 AI 代理充當用戶和區塊鏈應用程序之間的中介，簡化交互並增強用戶體驗。與 Jokerace 和 Ocean Protocol 等平臺的合作以及加入 AI 遊戲聯盟，凸顯了 Nim Network 對 AI 遊戲創新和可擴展性的承諾。
Today the Game
如今，這款遊戲將允許玩家創建自己的夢想島嶼，並與人工智能居民建立關係。看看他們會建造什麼會很有趣
AI Arena
AI Arena 是一款動作遊戲，其中 AI 角色學習行爲模式並參與戰鬥。玩家訓練他們的 AI 角色，影響他們的策略並觀察他們在戰鬥中的表現，創造出一種 AI 與遊戲的沉浸式融合。
Colony
Colony 是一款由人工智能驅動的 web3 生存模擬遊戲，具有高度自主的人工智能代理，稱爲“化身”，它們不斷從周圍的世界中學習。玩家引導並與這些擁有廣泛技能和能力的人工智能化身合作，以在未來的地球上導航，這個地球上居住着不同的殖民地，他們爲生存而競爭。Colony 的人工智能化身具有獨特的個性和世界觀，從他們的經歷中汲取個人的經驗教訓和見解。此外，這些化身可以通過他們控制的專用錢包在鏈上自主交易，使他們能夠與其他遊戲化身交易。
PlayAI
PlayAI 是專爲遊戲 AI 設計的模塊化鏈，它使創作者能夠部署複雜的遊戲 AI，讓玩家能夠通過遊戲賺錢，並幫助遊戲提升整體用戶體驗。PlayAI 彙總來自遊戲社區的遊戲數據，通過數據節點對其進行處理以創建模型數據集，並確保訓練 AI 模型的數據質量最高。
隱私、ZKML、FHE
零知識機器學習 (ZKML) 和完全同態加密 (FHE) 等隱私保護技術對於確保去中心化 AI 應用中的數據隱私和安全至關重要。這些技術可以在不泄露數據本身的情況下對加密數據進行計算，這對於金融和醫療保健等敏感行業尤爲重要。
ZKML 允許在不暴露底層數據的情況下訓練和部署 AI 模型。通過使用零知識證明，一方可以在不透露任何其他信息的情況下向另一方證明某個陳述是真實的。這確保了 AI 模型尊重用戶隱私並遵守數據保護法規。ZKML 還促進了安全的多方計算，其中多方可以聯合計算其輸入的函數，同時保持這些輸入的私密性。此功能使 AI 模型能夠在敏感領域得到更廣泛的應用，而不會損害數據隱私。
FHE 允許對加密數據執行任意計算，這意味着敏感數據可以始終保持加密狀態，即使在處理過程中也是如此。這對於數據安全是主要關注點的雲計算來說尤其有價值。通過使用 FHE，AI 應用程序可以處理敏感數據而無需暴露數據，從而防止數據泄露和泄漏。這提高了 AI 系統的可信度，並使其能夠用於高度監管的行業，從而提供強大的數據安全性和隱私性。
重點項目：
Fhenix
Fhenix 促進加密智能合約的部署，確保敏感數據的安全和私密。該項目的路線圖包括多個階段，例如推出 Helium Testnet、Nitrogen Testnet v2 和 Gold 主網。
Inco Network
Inco Network 與 Fhenix 競爭，專注於構建模塊化、隱私保護的機器學習生態系統。通過集成隱私保護方法，Inco Network 可確保機器學習應用程序中敏感數據的安全處理，從而降低與數據泄露和未經授權訪問相關的風險。
Giza
Giza 利用零知識證明來確保數據的安全和私密。他們的目標是簡化構建、管理和託管可驗證機器學習模型的過程，使開發人員能夠創建值得信賴的 AI 解決方案
他們提供：
他們最近也宣佈推出他們的 AI 代理支持框架。
python 支持的工作流程，便於集成
以隱私優先的方式創建操作的基於操作的 SDK
Modulus Labs
Modulus Labs 專注於開發可操作的 AI 解決方案。通過利用零知識加密技術，Modulus Labs 可確保 AI 結果可驗證且不可篡改。此功能稱爲“可信賴 AI”，允許智能合約在不損害信任的情況下訪問 AI 輸出。它們與 ML 庫和平臺進行了各種集成，爲創建可驗證的 AI 模型提供了無縫的開發體驗。
Bagel Network
Bagel Network 致力於打造一個可信中立的點對點機器學習生態系統。Bagel Network 專爲人類和人工智能而設計，可實現從孤立網絡到集成機器學習生態系統的無縫、可驗證和可計算的演變。該平臺支持自主 AI。
消費者AI
消費者 AI 類別專注於直接向最終用戶提供去中心化 AI 解決方案。平臺專注於提供利用去中心化 AI 和區塊鏈技術的用戶友好界面和應用程序。這些平臺旨在實現 AI 訪問的民主化，特別是在推理應用程序中。
去中心化的消費者 AI 應用在安全性和隱私方面具有顯著優勢。與將用戶數據存儲在單個服務器上的中心化服務不同，去中心化平臺將數據分佈在多個節點上，從而降低了數據泄露和未經授權訪問的風險。這對於處理敏感個人信息的應用尤其重要。
部分玩家：
Gemz
Gemz 是一個旨在增強創作者與社區之間互動和忠誠度的平臺。它允許創作者製作和部署自定義 3D 交互式代幣（本質上是 NFT），這些代幣可用於獎勵社區成員並推動粉絲參與。這些代幣獨一無二、可收藏，併爲創作者和粉絲提供直接聯繫。Gemz 旨在確保互動安全、透明且可驗證，從而培養粉絲之間更深層次的忠誠度和社區意識。
GPT Chain
GPT Chain提供多種功能和服務，包括：
用戶可以創建和部署智能合約、執行技術和圖表分析，並接收每日加密市場更新。該平臺還提供 AI 聊天機器人來回答與區塊鏈和加密相關的問題。
智能合約生成器和審計器
人工智能驅動的市場分析
人工智能交易助手。
提供每日加密貨幣市場更新
協調網絡
web3 中的協調網絡對於實現數據提供者、計算提供者、模型開發者和推理提供者之間的無縫交互和協作至關重要。這些網絡可確保高質量數據隨時可用於訓練、計算資源得到最佳利用以及 AI 模型得到高效開發和部署。
這些網絡中強大的激勵機制鼓勵積極參與和協作，爲人工智能發展營造開放、包容的環境。
關鍵項目：
Allora Network
Allora Network 旨在通過模塊化的 ML 模型網絡增強應用程序的智能性和安全性。通過整合衆包智能、聯合學習和零知識機器學習 (zkML)，Allora 旨在創建一個更安全、更高效、更具協作性的 AI 生態系統。其模塊化架構允許持續發展和改進，營造出一個協作環境，讓構建者可以共享知識以推動創新。該網絡支持各種應用程序，包括智能合約和去中心化應用程序 (dApp)。激勵措施通過其原生代幣 $ALLO 提供
Bittensor
Bittensor 是一個去中心化的協調網絡，旨在激勵 AI 模型的共享和協作。它首先是開源的，並確保所有交易和貢獻都是透明且可驗證的，從而在社區內建立信任並鼓勵創新。它有“子網”——您可以將它們視爲旨在服務於特定用例（例如數據訓練、醫療保健模型或數據抓取服務）的目標模型。
協處理器
去中心化協處理器通過將特定任務卸載到專用硬件上，爲 web3 應用提供專門的處理能力。這種分佈式方法可以實現更高效、更經濟的處理，因爲任務可以分佈在協處理器網絡中，而不是依賴於單個集中式系統。
協處理器對 AI 應用尤其有益，可爲模型訓練和推理等任務提供高性能計算。通過利用可信執行環境，分散式協處理器可確保計算的機密性和完整性，從而在處理過程中保護敏感數據。
關鍵項目
Ritual
Ritual 正在爲 AI 開創一個去中心化的執行層，首先是 Infernet，這是一個去中心化的預言機網絡 (DON)，它允許任何區塊鏈上的智能合約訪問 AI 模型。下一階段將引入一個主權鏈，該鏈具有針對 AI 原生操作優化的自定義 VM，利用 Celestia 的模塊化架構來增強可擴展性和可驗證性。Infernet 允許用戶在鏈上和鏈下訪問 AI 模型，爲各種用例提供靈活性。
Phala Network
Phala Network 正在構建 AI 代理/協處理器。這種創新框架有助於自主 AI 代理執行任務、管理資產以及與人類和其他代理進行交互。Phala 產品的核心是其五個關鍵功能，它們共同構建了一個強大的 AI 代理生態系統。
擁有超過 30,000 個節點的去中心化網絡。
智能合約與大型語言模型的集成。
支持 GPT-4 等高級模型。
人工智能代理之間的自主協作。
可信執行環境確保數據隱私。
模型訓練
像 Gensyn 這樣的去中心化模型訓練平臺爲訓練 AI 模型提供了分佈式網絡。傳統的 AI 模型訓練需要大量的計算資源，這可能既昂貴又耗時。Gensyn 通過利用分佈式計算資源來降低成本並提高訓練大型 AI 模型的速度，從而解決了這一挑戰。通過將訓練過程分佈在多個節點上，Gensyn 可以更有效地利用計算能力並減少訓練複雜模型所需的時間。
去中心化模型訓練的一個關鍵優勢是它能夠使 AI 功能的訪問民主化。小型組織和個人開發者可以利用分佈式網絡來訓練他們的模型，而無需昂貴的基礎設施。這爲創新和發展開闢了新的機會，因爲更多的實體可以參與 AI 生態系統。此外，去中心化模型訓練增強了訓練過程的彈性和安全性，因爲任務分佈在多個節點上，而不是依賴於單個集中式系統。
此外，去中心化模型訓練允許更靈活和可擴展的流程。開發人員可以根據實時需求動態分配資源，確保他們的模型在需要時獲得所需的功能。這種靈活性，加上成本節省和增強的安全性，使去中心化模型訓練成爲人工智能研究人員和開發人員的一個有吸引力的選擇。通過利用 Gensyn 等平臺，組織可以加速其人工智能開發並更快地將創新解決方案推向市場。
關鍵項目：
Gensyn
Gensyn 專門爲 AI 模型訓練提供去中心化解決方案，通過創建一個市場，可以高效分配計算資源來訓練 AI 模型。這種去中心化方法不僅降低了成本，還增加了 AI 研究人員和開發人員的計算能力可用性。Gensyn 的平臺允許用戶將閒置的計算資源貢獻給網絡，並根據他們的貢獻獲得獎勵。這爲 AI 模型訓練創造了一個更易於訪問和可擴展的環境，使研究人員和開發人員無需大量前期投資即可獲得所需的計算能力。區塊鏈的使用可確保所有交易都是安全透明的，從而促進社區內的信任和協作。
模型創建
模型創建者類別包括促進 AI 模型創建和部署的平臺。Nous Research 等平臺提供用於開發 AI 模型的去中心化工具和框架，使研究人員和開發人員能夠在安全透明的環境中協作和共享他們的工作。這種方法旨在通過促進社區驅動的模型開發流程來加速 AI 創新。
Nous Research
Nous Research 專注於開發用於創建 AI 模型的高級工具和框架 - 專注於推動去中心化開源。他們的 AI 管道可以
在邊緣設備上離線運行
由於重量開放，因此仍可定製
能夠生成用於生產的合成數據
加密 x AI 的未來
加密貨幣和AI的交融仍處於起步階段，許多項目處於不同的發展階段。人們的興奮之情顯而易見，預示着巨大的潛力。
利益相關方之間的合作至關重要。沒有一種解決方案可以解決所有挑戰，因此合作對於開發編排層、可定製解決方案和針對特定用例的創新至關重要。
組件需要變得更加模塊化，從而實現“即插即用”環境。這種模塊化將簡化集成並鼓勵開源貢獻。通過設計可以輕鬆交換或添加的組件，開發人員可以更高效地構建複雜系統。模塊化還將：
促進創新：開發人員無需徹底改造整個系統即可嘗試新想法
增強靈活性：用戶可以定製解決方案以滿足特定需求，提高不同應用程序的適應性。
促進互操作性：標準化接口將允許來自不同項目的組件無縫協作
減少組件之間的依賴至關重要。建立可輕鬆適應不同用例的基準解決方案將促進創新並加速整個生態系統的發展。
總體而言，Crypto x AI 生態系統前景廣闊。隨着越來越多的人認識到去中心化系統的價值，Crypto x AI 很可能成爲未來 12 個月的關鍵發展領域。
結語
至此，我們對 Crypto x AI 中廣泛類別的探索就結束了。總結一下，頂級模塊化 AI 類別重點突出：
計算：受市值和即時需求主導。
AI智能體：由創新和發展驅動。
數據可用性：通過模塊化支持和多功能性得到增強。
隱私：通過專門研究取得進展。
遊戲：通過新穎的人工智能主導的遊戲化來推進。
其中一個關鍵機會是儘早進入項目並監控更廣泛的 Crypto x AI 領域的表現，受到 NVIDIA 收入數字等催化劑以及 Balaji 和 Erik Voorhees 等行業領袖的支持的影響。
我相信，該領域的成功取決於項目如何有效地：
相互協調
無縫集成
建立強大的激勵循環
爲此，重點關注“模塊化優先”方法非常重要！在未來的版本中，我們將深入研究這些類別並探索各種產品的具體工作原理。
