0G Labs và cuộc đua xây dựng Hệ điều hành AI phi tập trung

0G Labs không định vị mình là một chuỗi AI blockchain khác. Nó đang xây dựng một hệ điều hành AI phi tập trung nhằm thống nhất lưu trữ, khả năng truy cập dữ liệu, tính toán và thanh toán vào một lớp tích hợp duy nhất.

Điểm đổi mới cốt lõi của 0G nằm ở thiết kế hạ tầng hơn là các mô hình. Bằng cách tối ưu hóa lưu trữ để đọc nhanh, tích hợp khả năng truy cập dữ liệu với bằng chứng lưu trữ, và cho phép tính toán có thể xác minh, 0G trực tiếp nhắm vào giới hạn vật lý đang cản trở việc áp dụng AI trên chuỗi.

Thành công lâu dài của 0G phụ thuộc ít vào tham vọng kỹ thuật hơn là vào khả năng thực thi. Các khối lượng công việc AI thực sự, việc sử dụng bền vững và hoạt động phi tập trung an toàn phải phát triển đủ nhanh để chứng minh cho kiến trúc tích hợp và kinh tế token của nó.

KHOẢNG CÁCH HẠ TẦNG MÀ AI ĐÃ PHÁ VỠ

Trong nhiều năm, các mạng lưới crypto tập trung vào một nhiệm vụ rõ ràng. Chúng chuyển giá trị một cách an toàn. Chúng xác nhận các giao dịch. Chúng giữ cho sổ cái nhất quán và đáng tin cậy. Vì lý do này, hầu hết các blockchain Layer 1 tối ưu cho các giao dịch thay vì dữ liệu quy mô lớn hoặc tính toán nặng.

AI đã thay đổi cân bằng đó rất nhanh chóng.

AI hiện đại không chỉ về các mô hình thông minh hơn. Nó còn được thúc đẩy bởi các luồng dữ liệu khổng lồ. Việc huấn luyện thường yêu cầu các bộ dữ liệu từ gigabyte đến petabyte. Phân tích suy luận kéo các cửa sổ ngữ cảnh lớn và tạo ra các nhật ký liên tục. Các tác nhân AI không tạo ra một kết quả rồi dừng lại. Thay vào đó, chúng chạy liên tục và tạo ra các luồng trạng thái, bộ nhớ và dữ liệu tương tác.

Vấn đề thực sự không phải là blockchain có thể lưu trữ dữ liệu hay không. Vấn đề là việc lưu trữ và đọc dữ liệu ở quy mô AI trên chuỗi đã không thực tế về cả chi phí lẫn hiệu suất.

Lưu trữ trở thành nút thắt cổ chai đầu tiên

Giới hạn đầu tiên xuất hiện ở lớp lưu trữ.

Trên các blockchain truyền thống, lưu trữ trên chuỗi cực kỳ đắt đỏ. Ngay cả các mạng được xây dựng cho lưu trữ phi tập trung cũng thường đổi tốc độ lấy độ bền. Nhiều trong số chúng hoạt động tốt cho các kho lưu trữ lạnh, nhưng gặp khó khăn khi các ứng dụng cần đọc nhanh và thường xuyên.

Công việc AI khác biệt. Chúng hoạt động tích cực, bền bỉ và cực kỳ nhạy cảm với độ trễ.

Khi việc truy xuất dữ liệu chậm lại, toàn bộ quy trình AI mất đi giá trị của nó.

Khả năng truy cập dữ liệu không thể theo kịp quy mô AI

Cùng lúc đó, khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng đạt đến giới hạn của nó.

Hầu hết các hệ thống DA mô-đun được thiết kế cho dữ liệu giao dịch rollup. Hiệu suất của chúng thường được đo bằng megabyte mỗi giây. Các luồng dữ liệu AI hoạt động ở quy mô hoàn toàn khác. Khi lớp DA trở thành ống dẫn hẹp nhất, nó giới hạn mọi thứ xây dựng trên đó.

Kết quả đầu ra AI thiếu khả năng xác minh

Một vấn đề quan trọng khác đến từ khả năng xác minh.

Hầu hết các hệ thống AI vẫn hoạt động như các hộp đen. Người dùng không thể chứng minh mô hình nào đã tạo ra kết quả. Họ không thể xác minh dữ liệu đã được sử dụng là gì. Họ cũng không thể xác nhận liệu một nhiệm vụ đã được thực thi đầy đủ và chính xác hay chưa. Trong các môi trường giá trị cao như tài chính, quản trị hoặc tự động hóa, việc thiếu bằng chứng này là không thể chấp nhận.

Vì những hạn chế này, 0G Labs đưa ra tuyên bố trực tiếp. Sự hội tụ của AI và Web3 sẽ không xảy ra thông qua các giao diện tốt hơn. Nó chỉ xảy ra bằng cách xây dựng lại hạ tầng xung quanh dữ liệu, băng thông và tính toán có thể xác minh.

TẠI SAO 0G ĐỊNH HƯỚNG MÌNH LÀ MỘT dAIOS

Dưới bối cảnh AI, nhiều dự án tự gọi mình là chuỗi AI. Một số tập trung vào thị trường GPU. Những dự án khác bổ sung dịch vụ lưu trữ mô hình. 0G chọn một hướng đi khác và định nghĩa mình là một hệ điều hành AI phi tập trung, hay còn gọi là dAIOS.

Định nghĩa này phản ánh một quyết định cấu trúc chứ không chỉ là một chiến lược marketing.

Từ tư duy blockchain đến tư duy hệ điều hành

Hệ điều hành truyền thống quản lý tài nguyên cục bộ. Nó lập lịch thời gian CPU. Nó phân bổ bộ nhớ. Nó kiểm soát truy cập đĩa. Quan trọng nhất, nó cung cấp các giao diện ổn định để các nhà phát triển không cần phải xử lý phức tạp phần cứng.

0G cho rằng, nền kinh tế AI cần một lớp tương tự cho thế giới phân tán. Trong môi trường này, tài nguyên không giới hạn trong một máy duy nhất. Chúng bao gồm lưu trữ toàn cầu, băng thông, sức mạnh tính toán và đồng thuận.

Thay vì kết hợp các mạng lưu trữ riêng biệt, các lớp DA, các thị trường tính toán và chuỗi thanh toán, các nhà phát triển cần một lớp hoạt động như một hệ thống thống nhất.

Thông điệp đằng sau dAIOS

Dựa trên ý tưởng này, 0G xem lưu trữ, khả năng truy cập dữ liệu, tính toán và thanh toán như các phần phối hợp của một nền tảng duy nhất. Lựa chọn này định hình toàn bộ kiến trúc.

Cũng có một hàm ý rộng hơn. Trong kỷ nguyên Web2, AI trở nên cực kỳ tập trung. Các mô hình và dữ liệu do một số ít công ty kiểm soát. Việc truy cập bị hạn chế và các cuộc kiểm tra hiếm hoi. 0G cố gắng hướng AI đến một mô hình mở hơn và có tính tiện ích hơn.

Trong tầm nhìn này, dữ liệu có thể thuộc về các đóng góp viên. Các mô hình có thể được lưu trữ và theo dõi một cách công khai. Tính toán có thể được xác minh. Truy cập được định giá bởi thị trường thay vì bị kiểm soát bởi một nền tảng duy nhất.

Tham vọng này lớn và đầy rủi ro. Nếu thành công, 0G trở thành lớp nền tảng cho nhiều ứng dụng AI. Nếu thất bại, nó có nguy cơ trở thành một hệ thống phức tạp mà không đủ nhu cầu.

BÊN TRONG CẤU TRÚC: CÁCH 0G ĐƯỢC XÂY DỰNG

Để hiểu về 0G, hữu ích khi theo dõi cách dữ liệu di chuyển qua hệ thống.

0G Chuỗi như lớp điều phối

0G Chuỗi đóng vai trò là lớp điều phối và thanh toán. Nó được xây dựng dựa trên CometBFT và tập trung vào thông lượng cao và độ cuối nhanh. Đồng thời, nó vẫn tương thích với EVM.

Thiết kế này giảm rào cản cho các nhà phát triển. Các công cụ và hợp đồng thông minh hiện có có thể di chuyển với ít trở ngại nhất. Mặc dù lớp này không phải là đổi mới đột phá nhất, nhưng nó giữ cho toàn bộ hệ thống hoạt động liền mạch.

Lưu trữ được thiết kế lại cho các công việc AI

Sự khác biệt thực sự xuất hiện ở 0G Storage.

Hầu hết các hệ thống lưu trữ phi tập trung ưu tiên độ bền lâu dài. Kết quả là, chúng thường chấp nhận hiệu suất đọc chậm hơn. Các công việc huấn luyện và suy luận phụ thuộc vào các lần đọc nhanh và thường xuyên.

0G Storage sử dụng cấu trúc hai làn. Một làn mang các hàm băm, siêu dữ liệu và bằng chứng cho việc lưu trữ đã xảy ra. Nó được tối ưu cho đồng thuận. Làn còn lại xử lý các tệp lớn và cho phép dữ liệu di chuyển trực tiếp giữa các nút lưu trữ mà không làm quá tải chuỗi.

Để hỗ trợ thiết kế này, 0G giới thiệu Proof of Random Access, hay PoRA. Mạng lưới thách thức ngẫu nhiên các nút lưu trữ trả về các đoạn dữ liệu nhỏ trong một khoảng thời gian ngắn. Phản hồi nhanh được thưởng, trong khi phản hồi chậm bị phạt. Điều này thúc đẩy các nhà vận hành hướng tới lưu trữ hiệu suất cao thay vì kho lưu trữ lạnh.

Khả năng truy cập dữ liệu tích hợp với lưu trữ

Trong lớp khả năng truy cập dữ liệu, 0G theo một mô hình khác so với hầu hết các mạng DA.

Thay vì yêu cầu các nút DA tải xuống và truyền phát toàn bộ khối dữ liệu, dữ liệu được ghi trực tiếp vào lớp lưu trữ. Lớp DA tập trung vào xác minh các bằng chứng khả dụng và chữ ký. Kết quả là, một quá trình nặng về băng thông trở thành nhiệm vụ xác minh.

Nếu cách tiếp cận này hoạt động ở quy mô lớn, nó sẽ nâng cao giới hạn của hệ thống đáng kể. Các luồng dữ liệu quy mô AI không còn bị giới hạn bởi các lớp DA được xây dựng cho các giao dịch rollup. Lưu trữ và DA hoạt động như một hệ thống tích hợp chặt chẽ thay vì các thành phần riêng biệt.

Tính toán có thể xác minh và các nút phù hợp

Về phía tính toán, 0G kết nối cung GPU với nhu cầu AI thông qua một thị trường phi tập trung. Tuy nhiên, trọng tâm vượt ra ngoài việc cho thuê phần cứng. Hệ thống nhằm xác minh rằng các nhiệm vụ được thực thi đúng cách.

0G nhấn mạnh xác minh mật mã và việc sử dụng các môi trường thực thi tin cậy để giảm thiểu rủi ro kết quả sai hoặc rò rỉ dữ liệu.

Ngoài ra, các nút phù hợp AI đóng vai trò riêng biệt. Các nút này không tạo ra các khối. Thay vào đó, chúng giám sát hành vi mô hình và các mẫu đầu ra để phát hiện bất thường hoặc thao túng tiềm năng. Mục đích của chúng là đưa ra sự giám sát liên tục ở cấp hệ thống.

THIẾT KẾ TOKEN VÀ THỰC TẾ THỊ TRƯỜNG

Một hệ thống phức tạp như vậy đòi hỏi các động lực mạnh mẽ. Các validator, nút lưu trữ và nhà cung cấp tính toán phải duy trì hoạt động trực tuyến và phản hồi trong thời gian dài.

Mô hình lạm phát và vai trò token

0G áp dụng nguồn cung ban đầu với lạm phát dài hạn, tương tự như các mạng như Ethereum hoặc Solana. Token dùng để trả phí cho các giao dịch, phí lưu trữ, phần thưởng cho nút và tham gia quản trị.

Từ góc độ kỹ thuật, thiết kế này hỗ trợ an ninh lâu dài. Từ góc độ thị trường, nó mang lại những cân nhắc quan trọng.

Giải phóng và áp lực tài chính

Một yếu tố then chốt là lịch trình mở khóa. Phân bổ cho nhóm, các nhà hỗ trợ ban đầu và phân phối liên quan đến nút sẽ tăng cung theo thời gian. Điều này tạo ra áp lực trừ khi nhu cầu thực sự tăng trước các thời điểm mở khóa lớn.

Một yếu tố khác là cấu trúc tài chính bao gồm cam kết mua token. Đối với quỹ sáng lập, điều này cung cấp sự ổn định tài trợ lâu dài. Đối với các thị trường thứ cấp, nó cũng có thể tạo ra kỳ vọng pha loãng liên tục nếu được sử dụng thường xuyên.

Rủi ro cốt lõi

Rủi ro quan trọng nhất không phải là cạnh tranh. Đó là khả năng thực thi vận hành.

Các hệ thống thông lượng cao thường phụ thuộc vào phần cứng tiên tiến và trung tâm dữ liệu. Trong giai đoạn đầu, điều này có thể mang lại rủi ro tập trung âm thầm. Nếu các dịch vụ quan trọng dựa quá nhiều vào các nhà cung cấp đám mây lớn, hệ thống thừa hưởng các giả định tin cậy kiểu Web2.

Các sự cố trong quá khứ cho thấy, ngay cả khi một giao thức vẫn còn nguyên vẹn, các điểm yếu vận hành có thể làm mất lòng tin nhanh chóng.

Đặt cược dài hạn

Cuối cùng, 0G đang đặt cược vào một sự chuyển đổi dài hạn.

Nếu các tác nhân AI trở thành hình thức tương tác kỹ thuật số chi phối, nhu cầu về dữ liệu và tính toán nhanh, giá rẻ, có thể xác minh sẽ tiếp tục tăng trưởng. Trong kịch bản đó, lớp dAIOS có thể phát triển thành một lớp nền tảng thực sự.

Nếu tương lai đó đến chậm hơn hoặc nếu các nhà phát triển thích các công cụ mô-đun dễ dàng thay thế, 0G phải chứng minh rằng sự tích hợp sâu mang lại giá trị đủ để bù đắp cho các hy sinh.

Đây là một cuộc đua rõ ràng nhưng khó khăn. Kết quả sẽ không được quyết định bởi lời hứa, mà bởi việc sử dụng bền vững và các khối lượng công việc thực tế theo thời gian.

〈0G Labs and the Race to Build a Decentralized AI Operating System〉 bài viết ban đầu đăng trên 《CoinRank》.