AI的快速发展依赖于两个关键要素：数据和计算力。在这两个方面，Gaea都提供了创新的解决方案。
首先，Gaea通过去中心化平台帮助AI项目快速获取多样化的数据。对于许多AI任务而言，数据的质量和多样性直接决定了模型的效果。例如，在进行自然语言处理时，AI模型需要接触到不同语言、口音、语境的数据，以避免出现偏差。同样，在计算机视觉领域，多样化的图像数据也是训练高效模型的关键。通过Gaea平台，AI公司和研究人员可以更加便捷地访问大量不同IP地址的数据源，增强数据的多样性和丰富性，从而提升AI模型的准确性和鲁棒性。
其次，Gaea通过提供全球范围的计算资源，解决了AI训练所需的算力问题。训练一个复杂的深度学习模型，尤其是像GPT这样的生成性AI，需要大量的计算资源和时间。在传统模式下，只有少数几家大型科技公司能够提供足够的计算能力。而通过Gaea，任何拥有未使用带宽和计算力的用户都可以将这些资源贡献出来，从而为AI训练提供支持。这种去中心化的计算资源池，使得AI的训练不再受到大规模服务器和数据中心的限制，能够更加灵活地分配计算资源。
