为什么选择去中心化？

中心化的劣势

在传统中心化模式中，数据收集成本高昂，单一实体难以获得足够的高质量训练数据。为了降低成本，中心化公司往往依赖合成数据，但此类数据的质量和实际应用性远不如真实世界数据。

相比之下，去中心化模式实现了数据收集的民主化。通过像 RICE AI 这样的协议，任何人都可以贡献真实世界的机器人数据，并通过网络获得代币奖励。这种模式不仅降低了成本，还促进了高质量数据的收集，为 AGI 机器人构建基础模型提供了可扩展性和成本效益。

社区驱动的开发

去中心化允许社区输入和治理，确保生态系统根据行业需求发展。它培养了一个充满活力的开发者和用户社区，他们为生态系统做出贡献并从中受益，推动创新和快速发展。

制定标准

去中心化系统依赖于开放标准，鼓励广泛使用，使我们的技术成为行业标准。

创造网络效应

随着更多用户加入去中心化网络，其价值增加，吸引更多参与者和资源。这也降低了去中心化协议与中心化AI竞争对手竞争的成本。