0G Labs dan Perlombaan Membangun Sistem Operasi AI Terdesentralisasi

0G Labs tidak memposisikan dirinya sebagai blockchain AI lainnya. Ia membangun sistem operasi AI terdesentralisasi yang menyatukan penyimpanan, ketersediaan data, komputasi, dan penyelesaian ke dalam satu tumpukan terintegrasi.

Inovasi inti dari 0G terletak pada desain infrastruktur daripada model. Dengan mengoptimalkan penyimpanan untuk pembacaan cepat, mengintegrasikan ketersediaan data dengan bukti penyimpanan, dan memungkinkan komputasi yang dapat diverifikasi, 0G secara langsung menargetkan batas fisik yang membatasi adopsi AI di chain.

Kesuksesan jangka panjang 0G kurang bergantung pada ambisi teknis dan lebih pada eksekusi. Beban kerja AI nyata, penggunaan yang berkelanjutan, dan operasi terdesentralisasi yang aman harus tumbuh cukup cepat untuk membenarkan arsitektur terintegrasi dan ekonomi token-nya.

GAP INFRASTRUKTUR YANG DIUNGKAP OLEH AI

Selama bertahun-tahun, jaringan crypto fokus pada satu tugas yang jelas. Mereka memindahkan nilai secara aman. Mereka menyelesaikan transaksi. Mereka menjaga buku besar tetap konsisten dan dapat diandalkan. Karena fokus ini, sebagian besar blockchain Layer 1 dioptimalkan untuk transaksi daripada untuk data skala besar atau komputasi berat.

AI mengubah keseimbangan itu dengan sangat cepat.

AI modern tidak hanya tentang model yang lebih pintar. Ia didorong oleh aliran data besar. Pelatihan sering membutuhkan dataset yang berkisar dari gigabyte hingga petabyte. Inferensi menarik jendela konteks besar dan menghasilkan log kontinu. Agen AI tidak menghasilkan satu hasil dan berhenti. Sebaliknya, mereka berjalan terus-menerus dan menciptakan aliran data status, memori, dan interaksi.

Masalah sebenarnya bukan apakah blockchain dapat menyimpan data. Masalahnya adalah bahwa menyimpan dan membaca data dalam skala AI di chain telah tidak realistis dari sudut pandang biaya dan kinerja.

Penyimpanan menjadi hambatan pertama

Pembatasan pertama muncul di lapisan penyimpanan.

Di blockchain tradisional, penyimpanan di chain sangat mahal. Bahkan jaringan yang dibangun untuk penyimpanan terdesentralisasi sering kali mengorbankan kecepatan demi daya tahan. Banyak dari mereka bekerja dengan baik untuk arsip dingin, tetapi mereka kesulitan ketika aplikasi membutuhkan pembacaan yang sering dan cepat.

Beban kerja AI berbeda. Mereka aktif, persisten, dan sangat sensitif terhadap latensi.

Ketika pengambilan data melambat, seluruh alur kerja AI kehilangan nilainya.

Ketersediaan data tidak dapat mengikuti skala AI

Pada saat yang sama, ketersediaan data dengan cepat mencapai batasnya.

Sebagian besar sistem DA modular dirancang untuk data transaksi rollup. Throughput mereka biasanya diukur dalam megabyte per detik. Aliran data AI beroperasi pada skala yang sama sekali berbeda. Setelah lapisan DA menjadi pipa tersempit, itu membatasi semua yang dibangun di atasnya.

Output AI kurang diverifikasi

Masalah kritis lainnya berasal dari verifikasi.

Sebagian besar sistem AI masih beroperasi sebagai kotak hitam. Pengguna tidak dapat membuktikan model mana yang menghasilkan output. Mereka tidak dapat memverifikasi data apa yang digunakan. Mereka juga tidak dapat memastikan apakah sebuah tugas dijalankan secara lengkap dan benar. Di lingkungan bernilai tinggi seperti keuangan, tata kelola, atau eksekusi otomatis, kekurangan bukti ini tidak dapat diterima.

Karena batasan ini, 0G Labs membuat klaim langsung. Konvergensi AI dan Web3 tidak akan terjadi melalui antarmuka yang lebih baik. Itu hanya akan terjadi dengan membangun kembali infrastruktur di sekitar data, bandwidth, dan komputasi yang dapat diverifikasi.

MENGAPA 0G MENDEFINISIKAN DIRINYA SEBAGAI dAIOS

Di bawah narasi AI, banyak proyek menyebut diri mereka sebagai rantai AI. Beberapa fokus pada pasar GPU. Yang lain menambahkan layanan hosting model. 0G mengambil pendekatan berbeda dan mendefinisikan dirinya sebagai sistem operasi AI terdesentralisasi, atau dAIOS.

Definisi ini mencerminkan keputusan struktural daripada pilihan pemasaran.

Dari pemikiran blockchain ke pemikiran sistem operasi

Sistem operasi tradisional mengelola sumber daya lokal. Ia menjadwalkan waktu CPU. Ia mengalokasikan memori. Ia mengontrol akses disk. Yang paling penting, ia menyediakan antarmuka yang stabil sehingga pengembang tidak perlu berurusan dengan kompleksitas perangkat keras.

0G berpendapat bahwa ekonomi AI membutuhkan lapisan serupa untuk dunia terdistribusi. Dalam lingkungan ini, sumber daya tidak terbatas pada satu mesin. Mereka mencakup penyimpanan global, bandwidth, daya komputasi, dan konsensus.

Alih-alih menggabungkan jaringan penyimpanan terpisah, lapisan DA, pasar komputasi, dan rantai penyelesaian, pengembang membutuhkan satu tumpukan yang berperilaku seperti sistem terpadu.

Janji di balik dAIOS

Berdasarkan ide ini, 0G memperlakukan penyimpanan, ketersediaan data, komputasi, dan penyelesaian sebagai bagian yang terkoordinasi dari satu platform. Pilihan ini membentuk seluruh arsitektur.

Ada juga implikasi yang lebih luas. Di era Web2, AI menjadi sangat terpusat. Model dan data dikendalikan oleh sejumlah kecil perusahaan. Akses dibatasi dan audit jarang dilakukan. 0G berusaha menggerakkan AI menuju model yang lebih terbuka dan berguna.

Dalam visi ini, data dapat dimiliki oleh kontributor. Model dapat disimpan dan dilacak secara terbuka. Komputasi dapat diverifikasi. Akses dihargai oleh pasar daripada dikendalikan oleh satu platform.

Ambisi ini besar dan berisiko. Jika berhasil, 0G menjadi lapisan fondasi untuk banyak aplikasi AI. Jika gagal, ia berisiko menjadi sistem yang kompleks tanpa permintaan yang cukup.

DI DALAM TUMPUKAN: BAGAIMANA 0G DIBANGUN

Untuk memahami 0G, akan membantu mengikuti bagaimana data bergerak melalui sistem.

0G Chain sebagai lapisan koordinasi

0G Chain berfungsi sebagai lapisan koordinasi dan penyelesaian. Dibangun di atas CometBFT dan fokus pada throughput tinggi dan finalitas cepat. Pada saat yang sama, tetap kompatibel dengan EVM.

Desain ini menurunkan hambatan bagi pengembang. Alat dan kontrak pintar yang ada dapat bermigrasi dengan gesekan minimal. Meskipun lapisan ini bukan inovasi paling radikal, lapisan ini menjaga seluruh sistem tetap utuh.

Penyimpanan yang dirancang ulang untuk beban kerja AI

Perbedaan nyata muncul di 0G Storage.

Sebagian besar sistem penyimpanan terdesentralisasi memprioritaskan daya tahan jangka panjang. Akibatnya, mereka sering menerima kinerja baca yang lebih lambat. Beban kerja AI membalik prioritas ini. Pelatihan dan inferensi bergantung pada pembacaan cepat dan sering.

0G Storage menggunakan struktur dua jalur. Satu jalur membawa hash, metadata, dan bukti bahwa penyimpanan telah terjadi. Jalur ini dioptimalkan untuk konsensus. Jalur lainnya menangani file besar dan memungkinkan data bergerak langsung antar node penyimpanan tanpa membebani chain.

Untuk mendukung desain ini, 0G memperkenalkan Proof of Random Access, atau PoRA. Jaringan secara acak menantang node penyimpanan untuk mengembalikan fragmen data kecil dalam jangka waktu singkat. Respon cepat diberi penghargaan, sementara yang lambat dikenai penalti. Ini mendorong operator menuju penyimpanan berkinerja tinggi daripada arsip dingin.

Ketersediaan data terintegrasi dengan penyimpanan

Di lapisan ketersediaan data, 0G mengikuti model yang berbeda dari sebagian besar jaringan DA.

Alih-alih meminta node DA untuk mengunduh dan menyebarkan blok data lengkap, data ditulis langsung ke lapisan penyimpanan. Lapisan DA fokus pada memverifikasi bukti ketersediaan dan tanda tangan. Akibatnya, proses yang membutuhkan bandwidth besar ini menjadi tugas verifikasi.

Jika pendekatan ini berhasil dalam skala besar, itu secara signifikan meningkatkan batas sistem. Aliran data skala AI tidak lagi dibatasi oleh lapisan DA yang dibangun untuk transaksi rollup. Penyimpanan dan DA beroperasi sebagai sistem yang terintegrasi erat daripada komponen terpisah.

Komputasi yang dapat diverifikasi dan node penyelarasan

Di sisi komputasi, 0G menghubungkan pasokan GPU dengan permintaan AI melalui pasar terdesentralisasi. Namun, penekanannya melampaui penyewaan perangkat keras. Sistem bertujuan memverifikasi bahwa tugas dijalankan dengan benar.

0G menyoroti verifikasi kriptografi dan penggunaan lingkungan eksekusi terpercaya untuk mengurangi risiko hasil palsu atau kebocoran data.

Selain itu, node penyelarasan AI memainkan peran yang berbeda. Node ini tidak menghasilkan blok. Sebaliknya, mereka memantau perilaku model dan pola output untuk mendeteksi anomali atau manipulasi potensial. Tujuan mereka adalah memperkenalkan pengawasan berkelanjutan di tingkat sistem.

DESAIN TOKEN DAN REALITAS PASAR

Sistem sebesar ini membutuhkan insentif yang kuat. Validator, node penyimpanan, dan penyedia komputasi harus tetap online dan responsif dalam jangka waktu yang lama.

Model inflasi dan peran token

0G mengadopsi pasokan awal dengan inflasi jangka panjang, mirip dengan jaringan seperti Ethereum atau Solana. Token membayar transaksi, biaya penyimpanan, hadiah node, dan partisipasi tata kelola.

Dari sudut pandang rekayasa, desain ini mendukung keamanan jangka panjang. Dari sudut pandang pasar, ini memperkenalkan pertimbangan penting.

Penguncian dan tekanan pembiayaan

Salah satu faktor kunci adalah jadwal pembebasan. Alokasi tim, pendukung awal, dan distribusi terkait node meningkatkan pasokan dari waktu ke waktu. Ini menciptakan tekanan kecuali permintaan nyata tumbuh sebelum jendela pembebasan utama.

Faktor lain adalah struktur pembiayaan yang mencakup komitmen pembelian token. Bagi yayasan, ini memberikan stabilitas pendanaan jangka panjang. Untuk pasar sekunder, ini juga dapat menciptakan ekspektasi dilusi yang berkelanjutan jika digunakan secara sering.

Ketidakpastian utama

Risiko terpenting bukanlah kompetisi. Melainkan eksekusi operasional.

Sistem throughput tinggi sering bergantung pada perangkat keras canggih dan pusat data. Pada tahap awal, ini dapat memperkenalkan risiko sentralisasi diam-diam. Jika layanan kritis sangat bergantung pada penyedia cloud besar, sistem mewarisi asumsi kepercayaan gaya Web2.

Insiden masa lalu menunjukkan bahwa bahkan ketika protokol tetap utuh, kelemahan operasional dapat merusak kepercayaan dengan cepat.

Taruhan jangka panjang

Akhirnya, 0G bertaruh pada pergeseran jangka panjang.

Jika agen AI menjadi bentuk dominan dari interaksi digital, permintaan untuk data dan komputasi yang cepat, berbiaya rendah, dan dapat diverifikasi akan terus tumbuh. Dalam skenario itu, tumpukan dAIOS bisa berkembang menjadi lapisan platform yang sesungguhnya.

Jika masa depan itu datang lebih lambat, atau jika pengembang lebih suka alat modular yang dapat mereka ganti dengan mudah, 0G harus membuktikan bahwa integrasi mendalam memberikan nilai cukup untuk membenarkan pengorbanan tersebut.

Ini adalah perlombaan yang jelas tetapi sulit. Hasilnya akan ditentukan bukan oleh janji-janji, tetapi oleh penggunaan berkelanjutan dan beban kerja nyata dari waktu ke waktu.

〈0G Labs and the Race to Build a Decentralized AI Operating System〉 artikel ini pertama kali dipublikasikan di 《CoinRank》.