0G Labs 與打造去中心化 AI 操作系統的競賽

0G Labs 並不將自己定位為另一個 AI 區塊鏈。它正在構建一個去中心化的 AI 操作系統，將存儲、數據可用性、計算和結算整合為一個一體化的堆疊。

0G 的核心創新在於基礎設施設計，而非模型。通過優化存儲以實現快速讀取，將數據可用性與存證整合，以及實現可驗證的計算，0G 直接針對阻礙鏈上 AI 應用的物理極限。

0G 的長期成功較少依賴技術雄心，而更依賴執行力。真正的 AI 工作負載、持續的使用，以及安全的去中心化運營，必須快速增長，才能證明其一體化架構和代幣經濟的價值。

AI 暴露的基礎設施差距

多年來，加密網絡專注於一個明確任務：安全轉移價值、結算交易、保持帳本的一致性與可靠性。由於這一焦點，大多數 Layer 1 區塊鏈優化的是交易性能，而非大規模數據或重計算。

AI 很快改變了這一平衡。

現代 AI 不僅僅是更智能的模型。它由海量數據流驅動。訓練通常需要從幾百兆到數百 PB 的數據集。推理則拉取大型上下文窗口，並產生連續的日誌。AI 代理不會只產生一個結果就停止，而是持續運行，創建狀態、記憶和交互數據的流。

真正的問題不在於區塊鏈是否能存儲數據，而在於在鏈上以 AI 規模存儲和讀取數據，從成本和性能角度來看一直是不切實際的。

存儲成為第一個瓶頸

第一個限制出現在存儲層。

在傳統區塊鏈上，鏈上存儲極其昂貴。即使是為去中心化存儲構建的網絡，也常常以速度換取耐久性。許多系統適用於冷存檔，但在應用需要頻繁且快速讀取時就力不從心。

AI 工作負載不同。它們是活躍的、持久的，且對延遲非常敏感。

當數據檢索變慢，整個 AI 工作流程的價值就會喪失。

數據可用性跟不上 AI 規模

同時，數據可用性很快就達到極限。

大多數模組化 DA 系統是為了 rollup 交易數據而設計，其吞吐量通常以 MB/秒為單位。AI 數據流運行在完全不同的規模。一旦 DA 層成為最狹窄的管道，就會限制其上構建的一切。

AI 輸出缺乏驗證

另一個關鍵問題來自驗證。

大多數 AI 系統仍然是黑箱操作。用戶無法證明哪個模型產生了輸出，也無法驗證所用數據，甚至無法確認任務是否完整且正確執行。在金融、治理或自動化執行等高價值環境中，這種缺乏證明的情況是不可接受的。

因此，0G Labs 直接聲稱：AI 與 Web3 的融合不會通過更好的界面實現，而只能通過重建圍繞數據、帶寬和可驗證計算的基礎設施來實現。

為何 0G 定義自己為 dAIOS

在 AI 論述下，許多項目自稱為 AI 鏈。有些專注於 GPU 市場，有些加入模型託管服務。0G 採取不同的策略，將自己定義為去中心化的 AI 操作系統，或稱 dAIOS。

這一定義反映的是結構性決策，而非行銷選擇。

從區塊鏈思維到操作系統思維

傳統操作系統管理本地資源，調度 CPU 時間，分配記憶體，控制磁碟存取。最重要的是，它提供穩定的接口，使開發者不必處理硬體的複雜性。

0G 認為，AI 經濟體也需要類似的層級，來支撐一個分散的世界。在這個環境中，資源不再局限於單一機器，而是包括全球存儲、帶寬、計算能力和共識。

開發者不需要將存儲網絡、DA 層、計算市場和結算鏈分開，而是需要一個像統一系統般運作的堆疊。

dAIOS 背後的承諾

基於這一理念，0G 將存儲、數據可用性、計算和結算視為一個協調運作的平台的不同部分。這一選擇塑造了整個架構。

此外，還有更廣泛的意義。在 Web2 時代，AI 變得高度集中。模型和數據由少數公司控制，存取受限，審計稀少。0G 試圖將 AI 推向更開放、更具實用性的模型。

在這一願景中，數據可以由貢獻者擁有，模型可以公開存儲和追蹤，計算可以驗證，存取由市場定價，而非由單一平台控制。

這一雄心壯志既大又充滿風險。如果成功，0G 會成為許多 AI 應用的基礎層；如果失敗，則可能變成一個需求不足的複雜系統。

堆疊內部：0G 如何建構

理解 0G，從數據在系統中的流動開始。

0G 鏈作為協調層

0G 鏈作為協調與結算層，基於 CometBFT 架構，專注於高吞吐和快速最終性。同時，它保持與 EVM 的兼容。

這個設計降低了開發者的門檻。現有工具和智能合約可以輕鬆遷移。雖然這不是最激進的創新，但它支撐著整個系統的運作。

為 AI 工作負載重新設計的存儲

真正的差異化在於 0G 存儲。

多數去中心化存儲系統優先考慮長期耐久性，因此讀取速度較慢。而 AI 工作負載則相反，訓練和推理依賴快速且頻繁的讀取。

0G 存儲採用雙通道結構。一條通道傳輸哈希值、元數據和存證，優化共識流程；另一條通道處理大文件，允許數據在存儲節點間直接傳輸，避免過度負荷鏈。

為支持此設計，0G 引入了 PoRA（Proof of Random Access，隨機存取證明）。網絡會隨機挑戰存儲節點在短時間內返回小數據片段。快速回應者獲得獎勵，慢速則受罰，促使運營商追求高性能存儲，而非冷存檔。

數據可用性與存儲整合

在數據可用性層，0G 採用不同於大多數 DA 網絡的模型。

不要求 DA 節點下載和傳播完整數據塊，而是將數據直接寫入存儲層。DA 層專注於驗證可用性證明和簽名。這使得帶寬密集型的過程轉變為驗證任務。

若此方法能在大規模運行，將大幅提升系統上限。AI 規模的數據流不再受限於為 rollup 交易設計的 DA 層。存儲與 DA 作為緊密整合的系統運作，而非獨立組件。

可驗證計算與一致性節點

在計算方面，0G 通過去中心化市場連接 GPU 供應與 AI 需求，但重點不僅在硬體租賃，而在於驗證任務是否正確執行。

0G 強調密碼學驗證和可信執行環境，以降低假結果或數據洩露的風險。

此外，AI 一致性節點扮演獨特角色。這些節點不產生區塊，而是監控模型行為和輸出模式，以檢測異常或潛在操控。它們的目的是在系統層面引入持續監督。

代幣設計與市場現實

如此複雜的系統需要強大的激勵機制。驗證者、存儲節點和計算提供者必須長期保持在線並響應。

通膨模型與代幣角色

0G 採用長期通膨的初始供應，類似以太坊或 Solana。代幣用於支付交易、存儲費用、節點獎勵和治理參與。

從工程角度看，這個設計支持長期安全；從市場角度看，也帶來重要考量。

解鎖與融資壓力

一個關鍵因素是解鎖時間表。團隊分配、早期支持者和節點相關分配會隨時間增加供應，除非在主要解鎖窗口前，實際需求已經增長。

另一個因素是融資結構，包括代幣購買承諾。對基金會而言，這提供長期資金穩定性；對二級市場而言，若頻繁使用，亦可能帶來持續稀釋預期。

核心不確定性

最重要的風險不是競爭，而是運營執行。

高吞吐系統通常依賴先進硬體和數據中心。在早期階段，可能引入安靜的中心化風險。如果關鍵服務過度依賴大型雲服務商，系統就會繼承 Web2 的信任假設。

過去的事件顯示，即使協議本身完好，運營弱點也能迅速損害信心。

長期押注

最終，0G 正在押注一個長遠的轉變。

如果 AI 代理成為主要的數位互動形式，對快速、低成本且可驗證數據與計算的需求將持續增長。在那個情境下，dAIOS 堆疊可能演變成真正的平台層。

如果未來來得較慢，或開發者偏好易於替換的模組化工具，0G 必須證明深度整合能帶來足夠的價值，以證明其取捨的合理性。

這是一場明確但艱難的競賽。其結果不在於承諾，而在於長期的持續使用與真實工作負載。