0G Labsは、単なるAIブロックチェーンとして位置付けているわけではありません。ストレージ、データ可用性、計算、決済を統合した分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）を構築しています。 0Gのコアイノベーションはモデルではなくインフラ設計にあります。高速読み取りのためのストレージ最適化、データ可用性とストレージ証明の統合、検証可能な計算の実現により、0Gはブロックチェーン上でのAI採用を物理的な限界に直接挑戦します。 0Gの長期的な成功は、技術的野心よりも実行に依存します。実際のAIワークロード、持続的な利用、安全な分散運用が、その統合アーキテクチャとトークン経済を正当化するほど迅速に成長する必要があります。AIが露呈したインフラギャップ 長年にわたり、暗号ネットワークは一つの明確なタスクに集中してきました。価値を安全に移動させること、取引を決済すること、台帳を一貫性と信頼性を持たせることです。この焦点のため、多くのLayer 1ブロックチェーンは、大規模なデータや重い計算よりも取引最適化を優先してきました。 しかし、AIはそのバランスを非常に早く変えました。 現代のAIは、より賢いモデルだけでなく、膨大なデータフローによって推進されています。トレーニングにはギガバイトからペタバイト規模のデータセットが必要です。推論は大きなコンテキストウィンドウを引き出し、連続したログを生成します。AIエージェントは一つの結果を出して停止するのではなく、継続的に動作し、状態、メモリ、インタラクションのストリームを作り出します。 本当の問題は、ブロックチェーンがデータを保存できるかどうかではありません。コストとパフォーマンスの観点から、AI規模のデータをオンチェーンに保存し読み取ることは非現実的です。 ストレージが最初のボトルネックに 最初の制約はストレージ層に現れます。 従来のブロックチェーンでは、オンチェーンストレージは非常に高価です。分散型ストレージ向けに構築されたネットワークでも、速度と耐久性のトレードオフがあります。多くはコールドアーカイブに適していますが、頻繁かつ高速な読み取りが必要なアプリケーションには苦戦します。AIワークロードは異なります。アクティブで持続的、かつ遅延に非常に敏感です。データの取得が遅れると、AIの全体的なワークフローの価値が失われます。 データ可用性はAI規模に追いつかない 同時に、データ可用性もすぐに限界に達します。 多くのモジュラーDAシステムは、ロールアップ取引データ用に設計されています。そのスループットは通常、メガバイト毎秒で測定されます。AIデータストリームは全く異なるスケールで動作します。DA層が最も狭いパイプになると、それがすべての上位層を制限します。 AI出力の検証が不十分 もう一つの重要な問題は検証です。 ほとんどのAIシステムは未だにブラックボックスとして動作しています。ユーザーはどのモデルが出力を生成したか証明できません。使用されたデータを検証できません。タスクが完全かつ正確に実行されたかも確認できません。金融、ガバナンス、自動化などの高価値環境では、この証明の欠如は容認できません。 これらの制約により、0G Labsは直接的な主張をします。AIとWeb3の融合は、より良いインターフェースを通じてではなく、データ、帯域幅、検証可能な計算のインフラを再構築することでしか実現しません。 なぜ0GはdAIOSと定義するのか AIの物語の下、多くのプロジェクトは自らをAIチェーンと呼びます。GPUマーケットプレイスに焦点を当てるものもあれば、モデルホスティングサービスを追加するものもあります。0Gは異なるアプローチを取り、分散型AIオペレーティングシステム、またはdAIOSと定義しています。 この定義はマーケティングの選択ではなく、構造的な決定を反映しています。 ブロックチェーン思考からオペレーティングシステム思考へ 従来のオペレーティングシステムは、ローカルリソースを管理します。CPU時間をスケジューリングし、メモリを割り当て、ディスクアクセスを制御します。最も重要なのは、ハードウェアの複雑さに対処せずに済む安定したインターフェースを提供することです。 0Gは、AI経済には分散型の世界に適した類似の層が必要だと主張します。この環境では、リソースは単一のマシンに限定されません。グローバルなストレージ、帯域幅、計算能力、コンセンサスを含みます。別々のストレージネットワーク、DA層、計算市場、決済チェーンを結合する代わりに、開発者は一つの統一されたシステムのように振る舞うスタックを必要とします。 dAIOSの背後にある約束 このアイデアに基づき、0Gはストレージ、データ可用性、計算、決済を調整された一つのプラットフォームの一部として扱います。この選択は、全体のアーキテクチャを形成します。 また、より広範な意味合いもあります。Web2時代において、AIは非常に中央集権化されました。モデルとデータは少数の企業によって管理され、アクセスは制限され、監査も稀です。0Gは、AIをよりオープンでユーティリティのようなモデルに移行させようとしています。 このビジョンでは、データは貢献者が所有でき、モデルは公開して保存・追跡でき、計算は検証可能です。アクセスは市場によって価格付けされ、単一のプラットフォームによる管理ではありません。 この野心は大きくリスクも伴います。成功すれば、0Gは多くのAIアプリケーションの基盤層となります。失敗すれば、需要不足の複雑なシステムになるリスクがあります。 スタックの内部：0Gの構築方法 0Gを理解するには、データがシステムを通じてどのように流れるかを追うのが役立ちます。 0Gチェーンは調整層として機能 0Gチェーンは調整と決済の層です。CometBFT上に構築され、高スループットと高速最終性に焦点を当てています。同時に、EVMとの互換性も維持しています。 この設計により、開発者の障壁が低くなります。既存のツールやスマートコントラクトは最小限の摩擦で移行可能です。この層は最も革新的な部分ではありませんが、システム全体を支えています。 AIワークロード向けに再設計されたストレージ 真の差別化は0Gストレージに現れます。 ほとんどの分散型ストレージシステムは長期耐久性を優先します。その結果、遅い読み取り性能を受け入れることが多いです。AIワークロードはこれとは逆で、高速かつ頻繁な読み取りに依存します。 0Gストレージは二車線構造を採用しています。一方のレーンはハッシュ、メタデータ、証明を運び、ストレージが行われたことを証明します。これはコンセンサスに最適化されています。もう一方のレーンは大きなファイルを扱い、ストレージノード間で直接データを移動させ、チェーンの負荷をかけません。 この設計をサポートするために、0GはProof of Random Access（PoRA）を導入しています。ネットワークはストレージノードに対し、短時間で小さなデータ断片を返すようランダムに挑戦します。高速応答は報酬され、遅い応答はペナルティを受けます。これにより、オペレーターはコールドアーカイブではなく高性能ストレージに向かいます。 ストレージと連携したデータ可用性 データ可用性層では、0GはほとんどのDAネットワークとは異なるモデルを採用しています。 DAノードに完全なデータブロックのダウンロードと伝播を要求せず、データは直接ストレージ層に書き込まれます。DA層は可用性証明と署名の検証に焦点を当てます。その結果、帯域幅を多く消費するプロセスが検証作業に変わります。 このアプローチがスケールして機能すれば、システムの上限を大きく引き上げます。AI規模のデータストリームは、ロールアップ取引用に構築されたDA層に制約されなくなります。ストレージとDAは、別々のコンポーネントではなく、密接に統合されたシステムとして動作します。 検証可能な計算とアラインメントノード 計算側では、0GはGPU供給とAI需要を分散型市場を通じて接続します。ただし、重点はハードウェアレンタルを超え、タスクが正しく実行されていることを検証することにあります。 0Gは暗号技術による検証と信頼できる実行環境の利用を強調し、誤った結果やデータ漏洩のリスクを低減します。 さらに、AIアラインメントノードは特定の役割を果たします。これらのノードはブロックを生成しません。代わりに、モデルの挙動や出力パターンを監視し、異常や操作の可能性を検出します。彼らの目的は、システムレベルでの継続的な監視を導入することです。 トークン設計と市場の現実 この複雑なシステムには、強力なインセンティブが必要です。バリデーター、ストレージノード、計算提供者は長期間にわたりオンラインで応答し続ける必要があります。 インフレモデルとトークンの役割 0Gは、EthereumやSolanaのようなネットワークと同様に、長期インフレを伴う初期供給を採用しています。トークンは取引、ストレージ料金、ノード報酬、ガバナンス参加に使用されます。 エンジニアリングの観点から、この設計は長期的なセキュリティを支えます。市場の観点からは、重要な考慮事項も導入します。 アンロックと資金調達の圧力 一つの重要な要素はアンロックスケジュールです。チーム割当、初期サポーター、ノード関連の配布は時間とともに供給を増やします。これにより、主要なアンロック期間前に実際の需要が成長しない限り、圧力が生じます。 もう一つは、トークン購入コミットメントを含む資金調達構造です。これにより、ファウンデーションは長期的な資金安定性を確保できます。二次市場にとっては、頻繁に使用されると希薄化の期待を生む可能性もあります。 最も重要なリスクは競争ではなく、運用の実行です。 高スループットシステムは、先進的なハードウェアやデータセンターに依存することが多く、初期段階では静かな中央集権リスクを伴います。重要なサービスが大手クラウドプロバイダーに依存している場合、Web2スタイルの信頼前提を引き継ぐことになります。 過去の事例は、プロトコルが維持されていても、運用の弱点が信頼を急速に損なうことを示しています。 長期的な賭け 最終的に、0Gは長期的な変化に賭けています。 AIエージェントが主要なデジタルインタラクションの形態となれば、迅速で低コスト、検証可能なデータと計算の需要は引き続き増加します。そのシナリオでは、dAIOSスタックは真のプラットフォーム層へと進化する可能性があります。 もしその未来が遅れて到来したり、開発者がモジュール式ツールを好み、容易に置き換えられる場合、0Gは深い統合が十分な価値をもたらすことを証明しなければなりません。 これは明確でありながら難しいレースです。その結果は約束ではなく、持続的な利用と実際のワークロードによって決まります。〈0G Labs and the Race to Build a Decentralized AI Operating System〉この文章は最初に《CoinRank》にて公開されました。
0G Labsと分散型AIオペレーティングシステム構築レース
0G Labsは、単なるAIブロックチェーンとして位置付けているわけではありません。ストレージ、データ可用性、計算、決済を統合した分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）を構築しています。
0Gのコアイノベーションはモデルではなくインフラ設計にあります。高速読み取りのためのストレージ最適化、データ可用性とストレージ証明の統合、検証可能な計算の実現により、0Gはブロックチェーン上でのAI採用を物理的な限界に直接挑戦します。
0Gの長期的な成功は、技術的野心よりも実行に依存します。実際のAIワークロード、持続的な利用、安全な分散運用が、その統合アーキテクチャとトークン経済を正当化するほど迅速に成長する必要があります。
AIが露呈したインフラギャップ
長年にわたり、暗号ネットワークは一つの明確なタスクに集中してきました。価値を安全に移動させること、取引を決済すること、台帳を一貫性と信頼性を持たせることです。この焦点のため、多くのLayer 1ブロックチェーンは、大規模なデータや重い計算よりも取引最適化を優先してきました。
しかし、AIはそのバランスを非常に早く変えました。
現代のAIは、より賢いモデルだけでなく、膨大なデータフローによって推進されています。トレーニングにはギガバイトからペタバイト規模のデータセットが必要です。推論は大きなコンテキストウィンドウを引き出し、連続したログを生成します。AIエージェントは一つの結果を出して停止するのではなく、継続的に動作し、状態、メモリ、インタラクションのストリームを作り出します。
本当の問題は、ブロックチェーンがデータを保存できるかどうかではありません。コストとパフォーマンスの観点から、AI規模のデータをオンチェーンに保存し読み取ることは非現実的です。
ストレージが最初のボトルネックに
最初の制約はストレージ層に現れます。
従来のブロックチェーンでは、オンチェーンストレージは非常に高価です。分散型ストレージ向けに構築されたネットワークでも、速度と耐久性のトレードオフがあります。多くはコールドアーカイブに適していますが、頻繁かつ高速な読み取りが必要なアプリケーションには苦戦します。
AIワークロードは異なります。アクティブで持続的、かつ遅延に非常に敏感です。
データの取得が遅れると、AIの全体的なワークフローの価値が失われます。
データ可用性はAI規模に追いつかない
同時に、データ可用性もすぐに限界に達します。
多くのモジュラーDAシステムは、ロールアップ取引データ用に設計されています。そのスループットは通常、メガバイト毎秒で測定されます。AIデータストリームは全く異なるスケールで動作します。DA層が最も狭いパイプになると、それがすべての上位層を制限します。
AI出力の検証が不十分
もう一つの重要な問題は検証です。
ほとんどのAIシステムは未だにブラックボックスとして動作しています。ユーザーはどのモデルが出力を生成したか証明できません。使用されたデータを検証できません。タスクが完全かつ正確に実行されたかも確認できません。金融、ガバナンス、自動化などの高価値環境では、この証明の欠如は容認できません。
これらの制約により、0G Labsは直接的な主張をします。AIとWeb3の融合は、より良いインターフェースを通じてではなく、データ、帯域幅、検証可能な計算のインフラを再構築することでしか実現しません。
なぜ0GはdAIOSと定義するのか
AIの物語の下、多くのプロジェクトは自らをAIチェーンと呼びます。GPUマーケットプレイスに焦点を当てるものもあれば、モデルホスティングサービスを追加するものもあります。0Gは異なるアプローチを取り、分散型AIオペレーティングシステム、またはdAIOSと定義しています。
この定義はマーケティングの選択ではなく、構造的な決定を反映しています。
ブロックチェーン思考からオペレーティングシステム思考へ
従来のオペレーティングシステムは、ローカルリソースを管理します。CPU時間をスケジューリングし、メモリを割り当て、ディスクアクセスを制御します。最も重要なのは、ハードウェアの複雑さに対処せずに済む安定したインターフェースを提供することです。
0Gは、AI経済には分散型の世界に適した類似の層が必要だと主張します。この環境では、リソースは単一のマシンに限定されません。グローバルなストレージ、帯域幅、計算能力、コンセンサスを含みます。
別々のストレージネットワーク、DA層、計算市場、決済チェーンを結合する代わりに、開発者は一つの統一されたシステムのように振る舞うスタックを必要とします。
dAIOSの背後にある約束
このアイデアに基づき、0Gはストレージ、データ可用性、計算、決済を調整された一つのプラットフォームの一部として扱います。この選択は、全体のアーキテクチャを形成します。
また、より広範な意味合いもあります。Web2時代において、AIは非常に中央集権化されました。モデルとデータは少数の企業によって管理され、アクセスは制限され、監査も稀です。0Gは、AIをよりオープンでユーティリティのようなモデルに移行させようとしています。
このビジョンでは、データは貢献者が所有でき、モデルは公開して保存・追跡でき、計算は検証可能です。アクセスは市場によって価格付けされ、単一のプラットフォームによる管理ではありません。
この野心は大きくリスクも伴います。成功すれば、0Gは多くのAIアプリケーションの基盤層となります。失敗すれば、需要不足の複雑なシステムになるリスクがあります。
スタックの内部：0Gの構築方法
0Gを理解するには、データがシステムを通じてどのように流れるかを追うのが役立ちます。
0Gチェーンは調整層として機能
0Gチェーンは調整と決済の層です。CometBFT上に構築され、高スループットと高速最終性に焦点を当てています。同時に、EVMとの互換性も維持しています。
この設計により、開発者の障壁が低くなります。既存のツールやスマートコントラクトは最小限の摩擦で移行可能です。この層は最も革新的な部分ではありませんが、システム全体を支えています。
AIワークロード向けに再設計されたストレージ
真の差別化は0Gストレージに現れます。
ほとんどの分散型ストレージシステムは長期耐久性を優先します。その結果、遅い読み取り性能を受け入れることが多いです。AIワークロードはこれとは逆で、高速かつ頻繁な読み取りに依存します。
0Gストレージは二車線構造を採用しています。一方のレーンはハッシュ、メタデータ、証明を運び、ストレージが行われたことを証明します。これはコンセンサスに最適化されています。もう一方のレーンは大きなファイルを扱い、ストレージノード間で直接データを移動させ、チェーンの負荷をかけません。
この設計をサポートするために、0GはProof of Random Access（PoRA）を導入しています。ネットワークはストレージノードに対し、短時間で小さなデータ断片を返すようランダムに挑戦します。高速応答は報酬され、遅い応答はペナルティを受けます。これにより、オペレーターはコールドアーカイブではなく高性能ストレージに向かいます。
ストレージと連携したデータ可用性
データ可用性層では、0GはほとんどのDAネットワークとは異なるモデルを採用しています。
DAノードに完全なデータブロックのダウンロードと伝播を要求せず、データは直接ストレージ層に書き込まれます。DA層は可用性証明と署名の検証に焦点を当てます。その結果、帯域幅を多く消費するプロセスが検証作業に変わります。
このアプローチがスケールして機能すれば、システムの上限を大きく引き上げます。AI規模のデータストリームは、ロールアップ取引用に構築されたDA層に制約されなくなります。ストレージとDAは、別々のコンポーネントではなく、密接に統合されたシステムとして動作します。
検証可能な計算とアラインメントノード
計算側では、0GはGPU供給とAI需要を分散型市場を通じて接続します。ただし、重点はハードウェアレンタルを超え、タスクが正しく実行されていることを検証することにあります。
0Gは暗号技術による検証と信頼できる実行環境の利用を強調し、誤った結果やデータ漏洩のリスクを低減します。
さらに、AIアラインメントノードは特定の役割を果たします。これらのノードはブロックを生成しません。代わりに、モデルの挙動や出力パターンを監視し、異常や操作の可能性を検出します。彼らの目的は、システムレベルでの継続的な監視を導入することです。
トークン設計と市場の現実
この複雑なシステムには、強力なインセンティブが必要です。バリデーター、ストレージノード、計算提供者は長期間にわたりオンラインで応答し続ける必要があります。
インフレモデルとトークンの役割
0Gは、EthereumやSolanaのようなネットワークと同様に、長期インフレを伴う初期供給を採用しています。トークンは取引、ストレージ料金、ノード報酬、ガバナンス参加に使用されます。
エンジニアリングの観点から、この設計は長期的なセキュリティを支えます。市場の観点からは、重要な考慮事項も導入します。
アンロックと資金調達の圧力
一つの重要な要素はアンロックスケジュールです。チーム割当、初期サポーター、ノード関連の配布は時間とともに供給を増やします。これにより、主要なアンロック期間前に実際の需要が成長しない限り、圧力が生じます。
もう一つは、トークン購入コミットメントを含む資金調達構造です。これにより、ファウンデーションは長期的な資金安定性を確保できます。二次市場にとっては、頻繁に使用されると希薄化の期待を生む可能性もあります。
最も重要なリスクは競争ではなく、運用の実行です。
高スループットシステムは、先進的なハードウェアやデータセンターに依存することが多く、初期段階では静かな中央集権リスクを伴います。重要なサービスが大手クラウドプロバイダーに依存している場合、Web2スタイルの信頼前提を引き継ぐことになります。
過去の事例は、プロトコルが維持されていても、運用の弱点が信頼を急速に損なうことを示しています。
長期的な賭け
最終的に、0Gは長期的な変化に賭けています。
AIエージェントが主要なデジタルインタラクションの形態となれば、迅速で低コスト、検証可能なデータと計算の需要は引き続き増加します。そのシナリオでは、dAIOSスタックは真のプラットフォーム層へと進化する可能性があります。
もしその未来が遅れて到来したり、開発者がモジュール式ツールを好み、容易に置き換えられる場合、0Gは深い統合が十分な価値をもたらすことを証明しなければなりません。
これは明確でありながら難しいレースです。その結果は約束ではなく、持続的な利用と実際のワークロードによって決まります。
〈0G Labs and the Race to Build a Decentralized AI Operating System〉この文章は最初に《CoinRank》にて公開されました。