在TGE之前被DAT看好的0G项目：如何重构AI权力格局

作者：链上花絮 来源：medium

AI时代的权力困局与破局之道

在“开放”与“垄断”之间持续展开的博弈，构成了互联网的发展历程。然而，权力霸权不可避免地汇聚到了掌控数据与算力的科技巨头手中。当前，AI领域正经历相似却更为严重的剧本：模型参数规模以惊人速度扩张，全球人工智能芯片算力被少数企业的云服务掌控，一个深刻困局已然显现——“数字寡头”正在形成。“数据-算法-算力”的三重垄断不仅让普通用户贡献的海量个人数据沦为免费训练资源，更限制了创新的广度与深度。

然而，区块链技术的出现孕育了变革的力量。以太坊赋予开发者应用开发权，比特币将金融权力下放至各个节点。在这一脉络下，0G项目应运而生，并肩负起去中心化AI激励网络的使命。通过模块化设计和分布式架构，0G致力于将算力、数据及模型的价值归还给每一位参与者，推动AI成为普惠的公共产品。

利用技术创新积累AI基础设施

要实现人工智能的民主化，必须解决传统中心化基础设施的根本痛点：灵活性差、性能瓶颈、存储效率低下。0G借助完整的创新技术架构为去中心化人工智能经济提供了坚实支撑。

模块化架构解决灵活性挑战

当模型从GPT-3升级到GPT-4时，参数规模增长近百倍，传统AI系统的整体架构弊端尽显。开发者不得不投入大量时间与资源进行系统重构。而0G通过模块化设计，将模型训练、数据处理、算力等功能独立拆解，模块间通过标准化接口通信。这种设计大幅降低了升级成本与开发周期，确保基础设施能够快速跟上AI技术的演进。

性能上的革命性突破

无论是AI代理的即时响应还是自动驾驶的毫秒级决策，都对网络处理速度和吞吐量提出了严格要求。0G网络的设计目标是支持11000TPS的交易处理能力以及高达50GB/s的吞吐量。例如，城市交通调度AI若部署在0G上，能够同时处理数千个实时位置信号、灯状态和路况信息，并在瞬时完成最优决策，消除因网络延迟导致的判断偏差。

纠错码设计下的无限分片架构

0G主网采用纠删码设计与系统化工件处理的创新架构，超越了传统的冷热数据分层模式。例如，原始数据块可分割为3000+加密分片，通过动态编码算法实现数据可用性与存储效率的最佳平衡。全网节点在理想状态下可实现N×35MB/s的写入能力，配合随机抽样验证机制，使负载节点数量呈线性扩展。这种全局存储技术重构了AI数据管理范式。

核心技术突破体现在以下三个方面：

1. 数据路径解耦：将“存储验证通道”与“数据发布通道”分离，仅通过聚合签名和KZG承诺达成共识，解决了传统区块链的广播瓶颈。

2. 分层存储层：计算/存储组件支持独立部署，可根据需求组合。例如，在训练千亿参数模型时，将数据集哈希定位到L1层，并借助循环节点处理分片数据。

3. 无限分片扩展：理论上支持EB级数据存储需求，完美适配AI海量数据吞吐场景，借助动态再质押机制可在服务不中断的情况下横向扩展。

该架构将数据访问延迟压缩至微秒级，降低存储成本50%，并初步支持多公式计算。例如，在医疗影像分析中，系统可自动调度近场分片进行实时推理，而非迁移完整数据集。

从技术到生态：市场验证与应用落地

一项前沿技术能否成功，关键在于其是否能获得市场认可并构建繁荣生态系统。0G通过实际应用与合作，证明了其商业价值。

今年1月，阿里云与0G宣布合作，共同推动亚太地区下一代Web3与AI基础设施的发展。阿里云的行业领先计算能力、庞大客户基础与区域影响力，与0G的去中心化AI技术堆栈相结合，为传统企业与开发者大规模采用去中心化技术铺平道路。

具体而言，双方合作围绕多个核心层面展开：阿里云基础设施将与0G的去中心化AI存储集成，用于支撑数据密集型应用，如大规模AI训练推理与可验证计算等。此外，双方还将联合举办工作坊、黑客松等活动，赋能亚太地区的开发者与创新人才。

Cloudician科技作为专业的Web3基础设施服务商，也给予了关键支持，共同推动AI与Web3在亚太地区的融合。这一合作标志着0G的技术架构与生态愿景得到了顶级云服务商的认可。

近期，0G借助集群完成了对1070亿参数大模型的训练，效率较谷歌相关研究提升了357倍，成为去中心化AI领域的里程碑。这一成果进一步增强了市场信心。

值得关注的是，0G生态合作伙伴的多样性同样突出，既有Layer2技术平台如Optimism，也有深耕物联网（DePIN）领域的IoTex。这种“行业龙头+技术平台”的双线合作模式，为0G生态注入了强大的爆发潜力。

未来愿景：当AI创新回归大众

0G不仅在技术层面实现创新，更重塑了AI时代的生产关系，推动AI创新真正回归大众。开发者因去中心化网络获得了技术自主权，能够自由创新而不受平台束缚；普通用户则通过区块链机制将自己的数字足迹转化为可授权、可交易的个人资产，获得公平的经济回报。

最终形态是“消费级设备训练AI模型”。例如，一位中学教师可凭借教学笔记与课堂数据，与同行协作训练出个性化辅导AI；一名农民可分享农田数据，与其他农户共同训练精准农业AI模型，并从中持续获益。

当AI创造权不再局限于少数科技精英，而是成为亿万普通人触手可及的工具时，人类与AI的关系将从被动接受服务转向主动协作共创。真正的AI革命或许并不在于模型参数的增加，而在于每个人都能在变革中找到自身独特价值，并分享应得的回报。这才是技术发展更值得期待的未来。