播客 Ep.317——AI时代的区块链，0G为何将“三大碎片化”合而为一

针对AI工作负载优化的项目0G指出了AI区块链的增长潜力与局限。近期Messari研究报告显示，0G是提供数据发布、存储、计算一体化管道的模块化基础设施堆栈。其最大特点在于通过兼容EVM的Layer 1“0G链”，将推理、微调、存储、数据可用性的费用结算整合为单一体系。

传统区块链AI服务存在结果验证困难、数据处理效率低下、任务执行可见性不足的结构性问题。有观点指出，区块链本身虽适合状态变更的顺序记录，但在存储海量数据或验证链下计算产生的结果方面存在局限。因此各项目需分别对接数据可用性网络、文件存储网络与计算网络，由此产生不可预测的成本问题与运营复杂性。0G表示“将通过单一结算层协调三大核心基础设施，解决AI工作负载的分布式难题”。

0G的核心包含四大组件。其一，0G链采用EVM执行与共识分离架构，每分片提供1.1万TPS性能及亚秒级最终性，通过将数据发布与计算任务结算部署至分布式分片提升流量效率。验证者集管理通过基于以太坊的Symbiotic执行，兼顾验证安全性与灵活性。

其二，0G DA是采用擦除编码技术冗余发布海量AI数据集、支持抽样验证的数据可用性层。外部Rollup可接入此系统，实际数据通过独立组件0G存储检索。其三，0G存储区分固定日志层与动态键值层，实现从AI训练存档到应用运营数据的分布式存储。

最后，0G Compute是基于GPU供应商的推理·微调市场，可返回签名任务结果作为收据并在0G链完成结算，未来计划扩展至模型预训练支持。考虑到当前验证机制有限，该项目亦规划引入可信执行环境。此外，0G还通过承载AI配置信息的智能NFT及可识别地址体系“.0G域名”设计AI代理与用户的交互机制。

Messari提及的竞争者包括Celestia、EigenDA等DA网络，基于Filecoin·Arweave的归档存储，Akash·Render·io.net等GPU市场，以及AIOZ·Autonomys等小型捆绑式DeAI项目。与这些方案不同，0G强调其可在单一地址完成任务执行、存储、验证与结算。但若任一集成层出现性能下降或遭市场冷遇，将可能阻碍整个系统采用，这是其面临的重大风险。

2026年的关键在于能否将生态计划与节点激励等初期资金投放转化为持续的实际需求。特别是如何通过8888万美元生态基金获取合作伙伴应用，并使该需求转化为可持续的Gas消耗与计算成本，仍是待解课题。归根结底，0G可被视为“将AI区块链这一巨型管道压缩为可管理单一工作流程的尝试”。