0G 這個項目到現在跟了差不多大半年了，剛好今天有空，再來大家詳細的回顧一下0G，看看從集中管理到分散管理，@0G_labs 是怎麼重新規劃人工智能未來的，一口氣帶大家看完吧！

因爲剛好最近和朋友聊到 AI，朋友說 “現在的 AI 越來越像大廠的‘私人玩具’了”，感覺這話確實多多少少有點道理的，平時用的聊天機器人、圖像生成工具，背後基本都是那幾家科技巨頭，數據攥在他們手裏，算法具體怎麼運作外人根本不清楚，真出了問題找誰都說不明白，但要是告訴你，以後的 AI 可能是 “大家說了都算” 的，你會信嗎？

我第一時間想到的就是0G 這個項目，現在就是在試着把這個 “如果” 變成現實。

一：爲什麼非要搞 “去中心化 AI”？​

先說說現在的 AI 有多 “扎堆”，你每天刷的短視頻推薦、購物 APP 裏的 “猜你喜歡”，背後全是那幾家大廠的 AI 模型在忙活，但這些模型就像個 “悶葫蘆”：​

你的數據被拿去訓練，有沒有被亂用？不知道；​

AI 爲啥給你推這些東西？算法藏着掖着，說不清楚；​

萬一哪天大廠服務器崩了，或者因爲某些原因停了服務，那些依賴它的應用可能全歇菜。​

這就是中心化 AI 的糟心事，少數人握着控制權，多數人只能被動受着，還得擔着數據泄露、服務斷檔的風險。

而去中心化 AI 想幹的，就是把這個 “悶葫蘆” 拆開，讓大家都能參加進來：
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誰都能看明白 AI 是怎麼訓練的、怎麼幹活的，算法明明白白能查到；​

用了什麼數據、怎麼用的，鏈上都記着，能從頭到尾查清楚；​

就算某個節點出問題，其他節點還能接着轉，不會一垮全垮。​

說白了，就是讓 AI 從 “大廠的自留地” 變成 “大家的公共資源”，透明、大家說了算，還更扛折騰。​

二：0G 靠什麼實現？模塊化才是關鍵​

想讓 AI 去中心化，0G 靠的是 “模塊化” 架構 —— 把復雜系統拆成樂高積木，各部分能單獨升級，組合起來也高效。​

這在合規上也特別靈活，不同國家規矩不同：

某地嚴管數據存儲，就把存數據的 DA 模塊單放當地合規服務器；

某國限制境外算力，企業只用本地算力模塊處理業務，其他模塊按需添加；

有的地方禁代幣但歡迎分布式計算，那就摘掉代幣相關模塊，只留算力調度、數據加密等合規部分。​

就像搭積木，不合規的零件先不擺，用合規的照樣能搭能用的，規則變了再裝回來。

三：接着看看中心化和去中心化 AI 的核心區別​

中心化 AI 就像 “一體化機器”：速度快、穩當，但想換個零件、加個功能，得把整個機器拆開，特別麻煩。而且數據藏在機器裏，外面看不見，偶爾還會 “說胡話”（也就是大家說的 “AI 幻覺”），因爲沒人能核實它的推理過程。​

去中心化 AI 更像 “搭積木”：零件（模塊）是公開的，誰都能換、能加，數據和推理過程都在鏈上，能核實，減少 “幻覺”，但缺點也很明顯 —— 協調這麼多零件，速度可能慢一點，不同積木之間的 “接口” 要是標準不統一，還可能亂成一團。

四：0G 的 “積木” 有哪些？​

0G 把整個系統拆成了好幾個關鍵模塊，每個模塊都有自己明確的任務：​

1）0G Chain：這是最基礎的那條鏈，能和現在已有的那些去中心化應用（dApp）配上套，而且像執行、共識這些核心功能可以單獨升級，不用動整條鏈；​

2）0G Storage：就是去中心化的存儲地方，能存特別多的數據，還靠特殊的編碼和驗證法子，保證數據丟不了、能用；​

3）數據可用性層（DA）：管的是數據 “夠不夠用”，通過隨機挑節點來驗證，既能保證靠譜，又能無限擴大規模；
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4）0G Serving 架構：專門管 AI 模型的推理和訓練，還給開發者準備了工具包（SDK），想接上 AI 功能，直接用就行，不用自己搭復雜的架子；​

5）對齊節點（Alignment Nodes）：盯着整個系統，確保 AI 的行爲符合道德規範，而且這些節點的管理也是去中心化的，不是某個人說了就算。
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這套架構的好處就是 “靈活”，比如需要更強的存儲能力，就升級 Storage 模塊；需要更快的推理速度，就優化 Serving 架構，不用動其他部分。對開發者來說，接進來的門檻也低了很多。

五：0G 現在靠譜嗎？看融資團隊和生態合作夥伴，說過很多次了

判斷一個項目靠不靠譜，錢和實際落地的進展很重要，也比較直接

0G 去年 1 月說已經融到了 3.25 億美元，這筆錢主要用來擴大產品規模、建開發者社區。

而且，0G 目前已經和 HackQuest 深度合作，專注於開發者社區的建設，要知道 HackQuest 作爲開發者教育平台，本身也融到了 410 萬美元，雙方的合作能更好地推動開發者生態的發展。

光有錢和合作還不行，測試網的數據更能說明問題：​
交易超過 6.5 億筆，帳戶有 2200 萬個，驗證人 8000 多個；​

高峯期每個分片的 TPS 能達到 1.1 萬，這個速度對於處理 AI 需要的海量數據來說，算是夠格了。​

還有就是節點數量 —— 已經賣出了 85000 個節點，由全球 8500 多個運營商維護,節點越多，整個網路的穩定性和安全性就越強，就好比有 8500 多個人一起 “站崗放哨”，想出問題都難。​

另外，0G 作爲最早一批深入合作的去中心化 AI 模塊化公鏈，同時也是第一個去中心化 AI 模塊公鏈，當前還沒進行代幣生成事件（TGE），這背後的潛在討論價值大家可想而知了！

六：要說 0G，那肯定得提一下它的 iNFT，簡單講，iNFT 就是 “能跑 AI 功能的 NFT”—— 你買的不只是一張圖片，而是一個帶智能的 “小助手”。

爲什麼說這東西新鮮？因爲它用了個叫 ERC-7857 的新標準：

買 iNFT 的時候，不光所有權給你了，裏面的 AI 模型、數據（也就是 “元數據”）也一起給你，不會買到個空架子；
敏感數據加密存着，隱私有保障，但鏈上能查到真假，不怕被騙；

這個 AI 小助手還能 “成長”，元數據能隨時更新，用得越久說不定越值錢。

這就打破了傳統 AI 的老模式，以前你用 AI 是 “借” 大廠的，現在你可以 “擁有” 一個 AI 小助手，還能賣、能授權別人用，賺了錢全歸自己。

七：學習門檻？0G 其實早就幫你鋪好路了

最近 0G 和 HackQuest @HackQuest_合作，開了專門的課程0G Learning Track，從數據層、存儲機制，到怎麼接 AI 框架、跨鏈怎麼操作，所有內容都講得清清楚楚，學完還能拿到雙方認證的證書，對想入門去中心化 AI 的開發者來說，確實是個不錯的跳板。

八：最後說句實在的，0G 的想法挺好，但挑戰也不少：

1）去中心化系統天生就比中心化的慢，怎麼在擴展和性能之間找到平衡？還得看主網上線後的實際情況；

2）不同項目接進來的時候，模塊接口標準不統一怎麼辦？可能會造成 “碎片化”；
合規問題也得考慮，畢竟涉及到數據和 AI，各個政策都不一樣。

3）但不管怎麼說，去中心化 AI 是個值得琢磨的方向，如果真能做到 “透明、大家都能參與、抗風險”，那 AI 才算真正服務於所有人，而不是少數人的工具。

0G 能不能成？現在下結論還太早，但至少它已經邁出了第一步，我自己也會一直跟蹤這個項目下去，至少我認爲這是一個值得花時間去做的項目！更何況還有@Jtsong2陪着我們一起建設！
#去中心化AI # 0GLabs #AI