0G Labs і гонка за створення децентралізованої операційної системи штучного інтелекту

0G Labs не позиціонує себе як ще один блокчейн із штучним інтелектом. Вона створює децентралізовану операційну систему штучного інтелекту, яка об’єднує зберігання, доступність даних, обчислення та розрахунки в один інтегрований стек.

Основна інновація 0G полягає у дизайні інфраструктури, а не у моделях. Оптимізуючи зберігання для швидкого читання, інтегруючи доступність даних із доказами зберігання та забезпечуючи перевірювані обчислення, 0G безпосередньо спрямована на фізичні обмеження, які блокують впровадження AI у ланцюг.

Довгостроковий успіх 0G залежить менше від технічних амбіцій і більше від реалізації. Реальні навантаження AI, стабільне використання та безпечні децентралізовані операції мають швидко зростати, щоб виправдати її інтегровану архітектуру та токеноміку.

ПРОБЛЕМА ІНФРАСТРУКТУРИ, ЯКУ ВИВІВ AI

Багато років криптосистеми зосереджувалися на одній чіткій задачі. Вони безпечно передавали цінність. Вони підтверджували транзакції. Вони підтримували цілісність і надійність реєстрів. Через цю фокусованість більшість блокчейнів рівня 1 оптимізувалися для транзакцій, а не для обробки великих обсягів даних або важких обчислень.

AI швидко змінив цей баланс.

Сучасний AI — це не лише про більш розумні моделі. Він керується масивними потоками даних. Навчання часто вимагає наборів даних від гігабайт до петабайт. Виведення робить великі контекстні вікна та створює безперервні журнали. Агенти AI не генерують один результат і зупиняються. Вони працюють безперервно і створюють потоки стану, пам’яті та взаємодії.

Реальна проблема полягає не в тому, чи можуть блокчейни зберігати дані. Проблема у тому, що зберігання та читання даних у масштабі AI у ланцюгу було нереалістичним з точки зору вартості та продуктивності.

Зберігання стає першим вузьким місцем

Перший обмежувач з’являється на рівні зберігання.

На традиційних блокчейнах зберігання у ланцюгу надзвичайно дороге. Навіть мережі, створені для децентралізованого зберігання, часто жертвують швидкістю заради довговічності. Багато з них добре працюють для холодних архівів, але мають труднощі, коли застосунки потребують частого та швидкого читання.

Завантаження AI — інше. Вони активні, постійні та дуже чутливі до затримки.

Коли швидкість отримання даних знижується, весь робочий процес AI втрачає свою цінність.

Доступність даних не може йти в ногу з масштабом AI

Одночасно, доступність даних швидко досягає своїх меж.

Більшість модульних систем DA були розроблені для транзакцій у ролапах. Їх пропускна здатність зазвичай вимірюється в мегабайтах за секунду. Потоки даних AI працюють на зовсім іншому масштабі. Коли рівень DA стає найвужчим місцем, він обмежує все, що побудовано на його основі.

Виходи AI не мають підтвердження

Ще одна критична проблема — підтвердження.

Більшість систем AI досі працюють як чорні ящики. Користувачі не можуть довести, яка модель створила вихід. Вони не можуть підтвердити, які дані були використані. Вони також не можуть підтвердити, чи було завдання виконано повністю та правильно. У високовартісних сферах, таких як фінанси, управління або автоматичне виконання, відсутність доказів є неприпустимою.

Через ці обмеження, 0G Labs робить прямий висновок. Злиття AI і Web3 не станеться через кращі інтерфейси. Це станеться лише шляхом перебудови інфраструктури навколо даних, пропускної здатності та підтверджуваних обчислень.

ЧОМУ 0G ВИЗНАЧАЄ СЕБЕ ЯК dAIOS

За сценарієм AI багато проектів називають себе ланцюгами AI. Деякі зосереджені на ринках GPU. Інші додають послуги хостингу моделей. 0G обирає інший підхід і визначає себе як децентралізовану операційну систему штучного інтелекту, або dAIOS.

Це визначення відображає структурне рішення, а не маркетинговий вибір.

Від блокчейн-мислення до мислення операційної системи

Традиційна операційна система керує локальними ресурсами. Вона планує час ЦП. Вона розподіляє пам’ять. Вона контролює доступ до диска. Найголовніше, вона забезпечує стабільні інтерфейси, щоб розробники не мали справу з апаратною складністю.

0G стверджує, що економіка AI потребує подібного шару для розподіленого світу. У цьому середовищі ресурси не обмежені одним комп’ютером. Вони включають глобальне зберігання, пропускну здатність, обчислювальну потужність і консенсус.

Замість об’єднання окремих мереж зберігання, шарів DA, ринків обчислень і ланцюгів розрахунків, розробникам потрібен один стек, що веде себе як єдина система.

Обіцянка dAIOS

З цією ідеєю, 0G розглядає зберігання, доступність даних, обчислення та розрахунки як скоординовані частини однієї платформи. Цей вибір формує всю архітектуру.

Також існує ширше значення. У епосі Web2 AI став дуже централізованим. Моделі та дані контролюються кількома компаніями. Доступ обмежений, аудити рідкісні. 0G намагається рухати AI у напрямку більш відкритої та корисної моделі.

У цій концепції дані можуть належати учасникам. Моделі можуть зберігатися та відслідковуватися відкрито. Обчислення можна підтвердити. Доступ оцінюється ринком, а не контролюється однією платформою.

Ця амбіція велика і ризикована. Якщо вона спрацює, 0G стане основою для багатьох застосунків AI. Якщо ні — існує ризик стати складною системою без достатнього попиту.

ВНУТРІШНІСТЬ СТЕКА: ЯК БУДУЄТЬСЯ 0G

Щоб зрозуміти 0G, корисно простежити, як дані рухаються через систему.

0G Chain як рівень координації

0G Chain виконує роль рівня координації та розрахунків. Він побудований на CometBFT і зосереджений на високій пропускній здатності та швидкій остаточності. Водночас він залишається сумісним з EVM.

Цей дизайн знижує бар’єр для розробників. Існуючі інструменти та смарт-контракти можуть мігрувати з мінімальними труднощами. Хоча цей рівень не є найрадикальнішою інновацією, він тримає разом решту системи.

Переробка зберігання для AI навантажень

Реальна відмінність проявляється у 0G Storage.

Більшість систем децентралізованого зберігання орієнтовані на довгострокову довговічність. В результаті вони часто приймають повільніше читання. Навчання та виведення залежать від швидких і частих читань.

0G Storage використовує дволінійну структуру. Одна лінія переносить хеші, метадані та докази зберігання. Вона оптимізована для консенсусу. Інша обробля великі файли і дозволяє даним безпосередньо переміщатися між вузлами зберігання без перевантаження ланцюга.

Щоб підтримати цей дизайн, 0G вводить Proof of Random Access, або PoRA. Мережа випадковим чином викликає вузли зберігання повернути малі фрагменти даних у короткий час. Швидкі відповіді заохочуються, повільні — караються. Це стимулює операторів до високопродуктивного зберігання замість холодних архівів.

Інтеграція доступності даних із зберіганням

На рівні доступності даних, 0G дотримується іншої моделі, ніж більшість DA мереж.

Замість вимоги до DA вузлів завантажувати та поширювати повні блоки даних, дані записуються безпосередньо у рівень зберігання. Рівень DA зосереджений на підтвердженні доказів доступності та підписів. В результаті, процес, що вимагає пропускної здатності, стає завданням підтвердження.

Якщо цей підхід працює на масштабі, він значно підвищує межі системи. Потоки даних AI більше не обмежені рівнями DA, створеними для ролап транзакцій. Зберігання та DA працюють як тісно інтегрована система, а не окремі компоненти.

Перевірювані обчислення та вузли узгодження

На стороні обчислень, 0G з’єднує постачання GPU з попитом AI через децентралізований ринок. Однак акцент робиться не лише на оренді обладнання. Система прагне підтвердити правильність виконання завдань.

0G підкреслює криптографічне підтвердження та використання довірених виконавчих середовищ для зменшення ризику фальшивих результатів або витоку даних.

Крім того, вузли узгодження AI відіграють особливу роль. Вони не створюють блоки. Вони слідкують за поведінкою моделей і патернами виходів, щоб виявити аномалії або потенційні маніпуляції. Їхня мета — забезпечити безперервний нагляд на системному рівні.

ДИЗАЙН ТОКЕНІВ І РИНКОВІ РЕАЛІЇ

Такий складний системний підхід вимагає сильних стимулів. Валідатори, вузли зберігання та провайдери обчислень мають залишатися онлайн і реагувати протягом тривалого часу.

Модель інфляції та ролі токенів

0G приймає початковий запас із довгостроковою інфляцією, подібно до мереж, таких як Ethereum або Solana. Токен використовується для оплати транзакцій, зборів за зберігання, нагород за вузли та участі в управлінні.

З інженерної точки зору, цей дизайн підтримує довгострокову безпеку. З ринкової — вводить важливі міркування.

Розблокування та фінансовий тиск

Один із ключових факторів — графіки розблокування. Розподілення команд, ранніх підтримувачів і розподілення, пов’язані з вузлами, збільшують пропозицію з часом. Це створює тиск, якщо реальний попит не зростає перед основними вікнами розблокування.

Ще один фактор — структура фінансування, що включає зобов’язання щодо купівлі токенів. Для фонду це забезпечує довгострокову стабільність фінансування. Для вторинних ринків — може створювати очікування постійного розмивання, якщо його часто використовують.

Головний ризик — не конкуренція, а операційне виконання.

Високопродуктивні системи часто залежать від передового обладнання та дата-центрів. На початкових етапах це може створювати ризики централізації. Якщо критичні сервіси сильно залежать від великих хмарних провайдерів, система успадковує довіру у стилі Web2.

Історія показує, що навіть коли протокол залишається цілісним, операційні слабкості швидко руйнують довіру.

Довгострокова ставка

Зрештою, 0G робить ставку на довгостроковий зсув.

Якщо агенти AI стануть домінуючою формою цифрової взаємодії, попит на швидкі, недорогі та підтверджувані дані й обчислення продовжить зростати. У такому сценарії стек dAIOS може перетворитися на справжній рівень платформи.

Якщо цей майбутній сценарій настане повільніше або розробники віддадуть перевагу модульним інструментам, які легко замінити, 0G має довести, що глибока інтеграція приносить достатню цінність, щоб виправдати компроміси.

Це чітка, але складна гонка. Її результат буде визначений не обіцянками, а стабільним використанням і реальними навантаженнями з часом.

〈0G Labs and the Race to Build a Decentralized AI Operating System〉 ця стаття була вперше опублікована у «CoinRank».