0G Labs и гонка за создание децентрализованной операционной системы ИИ

0G Labs не позиционирует себя как еще один блокчейн с ИИ. Он создает децентрализованную операционную систему ИИ, которая объединяет хранение данных, доступность данных, вычисления и расчет в один интегрированный стек.

Основная инновация 0G заключается в проектировании инфраструктуры, а не в моделях. Оптимизируя хранение для быстрых чтений, интегрируя доступность данных с доказательствами хранения и обеспечивая проверяемые вычисления, 0G напрямую нацелен на физические пределы, которые ограничивают внедрение ИИ в цепочку.

Долгосрочный успех 0G зависит меньше от технических амбиций и больше от реализации. Реальные рабочие нагрузки ИИ, устойчивое использование и безопасные децентрализованные операции должны расти достаточно быстро, чтобы оправдать его интегрированную архитектуру и токеномику.

ПРОБЛЕМА ИНФРАСТРУКТУРЫ, КОТОРУЮ ОБНАПЛЕНИЛИ ИИ

Многолетняя фокусировка криптосетей была на одной ясной задаче. Они безопасно передавали ценность. Они подтверждали транзакции. Они поддерживали согласованность и надежность реестров. Из-за этого большинство блокчейнов уровня 1 оптимизировались для транзакций, а не для обработки больших данных или тяжелых вычислений.

ИИ очень быстро изменил этот баланс.

Современный ИИ — это не только более умные модели. Он управляется огромными потоками данных. Обучение часто требует наборов данных от гигабайт до петабайт. Выводы используют большие окна контекста и создают непрерывные логи. Агенты ИИ не генерируют один результат и останавливаются. Вместо этого они работают непрерывно и создают потоки данных о состоянии, памяти и взаимодействиях.

Настоящая проблема не в том, могут ли блокчейны хранить данные. Проблема в том, что хранение и чтение данных в масштабе ИИ на цепочке было нереалистичным с точки зрения стоимости и производительности.

Хранение становится первой узкой точкой

Первая ограниченность проявляется на уровне хранения.

На традиционных блокчейнах хранение на цепочке очень дорого. Даже сети, созданные для децентрализованного хранения, часто жертвуют скоростью ради долговечности. Многие из них хорошо работают для холодных архивов, но испытывают трудности, когда приложения требуют частых и быстрых чтений.

Задачи ИИ отличаются. Они активны, устойчивы и очень чувствительны к задержкам.

Когда скорость получения данных замедляется, весь рабочий процесс ИИ теряет свою ценность.

Доступность данных не может идти в ногу с масштабом ИИ

В то же время, доступность данных быстро достигает своих лимитов.

Большинство модульных систем DA были разработаны для транзакционных данных роллапов. Их пропускная способность обычно измеряется в мегабайтах в секунду. Потоки данных ИИ работают на совершенно другом масштабе. Как только слой DA становится самым узким каналом, он ограничивает все, что построено сверху.

Выходы ИИ не имеют проверки

Еще одна критическая проблема связана с проверкой.

Большинство систем ИИ по-прежнему работают как черные ящики. Пользователи не могут доказать, какая модель дала результат. Они не могут проверить, какие данные использовались. Также они не могут подтвердить, был ли выполнен полный и правильный запуск задачи. В средах с высокой ценностью, таких как финансы, управление или автоматизированное выполнение, отсутствие доказательств недопустимо.

Из-за этих ограничений 0G Labs делает прямое заявление. Слияние ИИ и Web3 не произойдет через улучшение интерфейсов. Оно произойдет только путем перестройки инфраструктуры вокруг данных, пропускной способности и проверяемых вычислений.

ПОЧЕМУ 0G ОПРЕДЕЛЯЕТ СЕБЯ КАК dAIOS

Под ИИ-нарративом многие проекты называют себя цепочками ИИ. Некоторые сосредоточены на рынках GPU. Другие добавляют услуги хостинга моделей. 0G выбирает другой подход и определяет себя как децентрализованную операционную систему ИИ, или dAIOS.

Это определение отражает структурное решение, а не маркетинговый выбор.

От блокчейн-мышления к мышлению операционной системы

Традиционная операционная система управляет локальными ресурсами. Она планирует время ЦП. Она выделяет память. Она контролирует доступ к дискам. Самое важное — она обеспечивает стабильные интерфейсы, чтобы разработчики не сталкивались с аппаратной сложностью.

0G утверждает, что экономика ИИ нуждается в подобном слое для распределенного мира. В этой среде ресурсы не ограничены одним устройством. Они включают глобальное хранение, пропускную способность, вычислительную мощность и консенсус.

Вместо объединения отдельных сетей хранения, слоев DA, рынков вычислений и цепочек расчетов, разработчикам нужен один стек, который ведет себя как единая система.

Обещание dAIOS

Исходя из этой идеи, 0G рассматривает хранение, доступность данных, вычисления и расчет как скоординированные части единой платформы. Этот выбор формирует всю архитектуру.

Также есть более широкое значение. В эпоху Web2 ИИ стал очень централизованным. Модели и данные контролируются несколькими компаниями. Доступ ограничен, а аудиты редки. 0G пытается сделать ИИ более открытым и утилитарным.

В этой концепции данные могут принадлежать участникам. Модели могут храниться и отслеживаться открыто. Вычисления могут быть проверены. Доступ оценивается рынком, а не контролируется одной платформой.

Эта амбиция велика и рискованна. Если она сработает, 0G станет базовым слоем для многих приложений ИИ. Если нет — она рискует стать сложной системой без достаточного спроса.

ВНУТРИ СТЕКА: КАК СОЗДАЕТСЯ 0G

Чтобы понять 0G, полезно проследить, как данные проходят через систему.

0G Chain как слой координации

0G Chain служит слоем координации и расчетов. Он построен на CometBFT и ориентирован на высокую пропускную способность и быструю финализацию. В то же время он совместим с EVM.

Этот дизайн снижает барьер для разработчиков. Существующие инструменты и смарт-контракты могут мигрировать с минимальными трудностями. Хотя этот слой не является самой радикальной инновацией, он связывает остальную часть системы.

Переосмысленное хранение для задач ИИ

Настоящее отличие проявляется в 0G Storage.

Большинство систем децентрализованного хранения ориентированы на долговечность. В результате они часто допускают более медленное чтение. Задачи ИИ требуют быстрого и частого чтения.

0G Storage использует двухполосную структуру. Одна полоса передает хэши, метаданные и доказательства хранения. Она оптимизирована для консенсуса. Другая обрабатывает большие файлы и позволяет данным перемещаться напрямую между узлами хранения без перегрузки цепочки.

Для поддержки этого дизайна 0G вводит Proof of Random Access, или PoRA. Сеть случайным образом вызывает узлы хранения, чтобы они возвращали небольшие фрагменты данных за короткое время. Быстрые ответы вознаграждаются, а медленные — штрафуются. Это стимулирует операторов к использованию высокопроизводительных хранилищ вместо холодных архивов.

Интегрированная доступность данных с хранением

На слое доступности данных 0G следует другую модель, чем большинство DA-сетей.

Вместо того чтобы требовать от узлов DA скачивать и распространять полные блоки данных, данные записываются напрямую в слой хранения. Слой DA сосредоточен на проверке доказательств доступности и подписей. В результате, ресурсоемкий процесс превращается в задачу проверки.

Если этот подход сработает в масштабах, он значительно повысит потолок системы. Потоки данных ИИ в масштабе больше не будут ограничены слоями DA, созданными для транзакций роллапов. Хранение и DA работают как плотно интегрированная система, а не отдельные компоненты.

Проверяемые вычисления и узлы согласования

На стороне вычислений 0G соединяет поставщиков GPU с спросом ИИ через децентрализованный рынок. Однако акцент делается не только на аренде оборудования. Система стремится проверять правильность выполнения задач.

0G подчеркивает криптографическую проверку и использование доверенных сред выполнения для снижения риска ложных результатов или утечки данных.

Кроме того, узлы согласования ИИ выполняют отдельную роль. Эти узлы не создают блоки. Вместо этого они мониторят поведение моделей и паттерны вывода для обнаружения аномалий или потенциальных манипуляций. Их цель — обеспечить постоянный контроль на системном уровне.

ДИЗАЙН ТОКЕНОВ И РЫНОЧНЫЕ РЕАЛИИ

Такая сложная система требует сильных стимулов. Валидаторы, узлы хранения и поставщики вычислений должны оставаться онлайн и реагировать длительное время.

Модель инфляции и роли токенов

0G использует начальный запас с долгосрочной инфляцией, аналогично сетям Ethereum или Solana. Токен оплачивает транзакции, сборы за хранение, награды узлам и участие в управлении.

С инженерной точки зрения, этот дизайн обеспечивает долгосрочную безопасность. С рыночной — вводит важные соображения.

Разблокировки и давление финансирования

Один из ключевых факторов — графики разблокировки. Распределение для команды, ранних сторонников и связанных с узлами — увеличивает предложение со временем. Это создает давление, если реальный спрос не растет до крупных окон разблокировки.

Другой фактор — структура финансирования, включающая обязательства по покупке токенов. Для фонда это обеспечивает долгосрочную стабильность финансирования. Для вторичных рынков — может создавать постоянные ожидания разбавления, если токены часто используют.

Основной риск

Самый важный риск — не конкуренция, а операционная реализация.

Системы с высокой пропускной способностью часто зависят от передового оборудования и дата-центров. На ранних этапах это может ввести скрытые риски централизации. Если критические сервисы сильно зависят от крупных облачных провайдеров, система наследует доверительные предположения Web2.

Прошлые инциденты показывают, что даже при сохранении протокола целым, операционные слабости могут быстро подорвать доверие.

Долгосрочная ставка

В конечном итоге, 0G делает ставку на долгосрочный сдвиг.

Если агенты ИИ станут доминирующей формой цифрового взаимодействия, спрос на быстрые, недорогие и проверяемые данные и вычисления продолжит расти. В таком сценарии стек dAIOS может превратиться в полноценный платформенный слой.

Если же это будущее наступит медленнее или разработчики предпочтут модульные инструменты, которые легко заменить, 0G должна доказать, что глубокая интеграция приносит достаточно ценности, чтобы оправдать компромиссы.

Это ясная, но сложная гонка. Ее исход будет определен не обещаниями, а устойчивым использованием и реальными рабочими нагрузками со временем.