0G 这个项目到现在跟了差不多大半年了，刚好今天有空，再来大家详细的回顾一下0G，看看从集中管理到分散管理，@0G_labs 是怎么重新规划人工智能未来的，一口气带大家看完吧！

因为刚好最近和朋友聊到 AI，朋友说 “现在的 AI 越来越像大厂的‘私人玩具’了”，感觉这话确实多多少少有点道理的，平时用的聊天机器人、图像生成工具，背后基本都是那几家科技巨头，数据攥在他们手里，算法具体怎么运作外人根本不清楚，真出了问题找谁都说不明白，但要是告诉你，以后的 AI 可能是 “大家说了都算” 的，你会信吗？

我第一时间想到的就是0G 这个项目，现在就是在试着把这个 “如果” 变成现实。

一：为什么非要搞 “去中心化 AI”？​

先说说现在的 AI 有多 “扎堆”，你每天刷的短视频推荐、购物 APP 里的 “猜你喜欢”，背后全是那几家大厂的 AI 模型在忙活，但这些模型就像个 “闷葫芦”：​

你的数据被拿去训练，有没有被乱用？不知道；​

AI 为啥给你推这些东西？算法藏着掖着，说不清楚；​

万一哪天大厂服务器崩了，或者因为某些原因停了服务，那些依赖它的应用可能全歇菜。​

这就是中心化 AI 的糟心事，少数人握着控制权，多数人只能被动受着，还得担着数据泄露、服务断档的风险。

而去中心化 AI 想干的，就是把这个 “闷葫芦” 拆开，让大家都能参加进来：
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谁都能看明白 AI 是怎么训练的、怎么干活的，算法明明白白能查到；​

用了什么数据、怎么用的，链上都记着，能从头到尾查清楚；​

就算某个节点出问题，其他节点还能接着转，不会一垮全垮。​

说白了，就是让 AI 从 “大厂的自留地” 变成 “大家的公共资源”，透明、大家说了算，还更扛折腾。​

二：0G 靠什么实现？模块化才是关键​

想让 AI 去中心化，0G 靠的是 “模块化” 架构 —— 把复杂系统拆成乐高积木，各部分能单独升级，组合起来也高效。​

这在合规上也特别灵活，不同国家规矩不同：

某地严管数据存储，就把存数据的 DA 模块单放当地合规服务器；

某国限制境外算力，企业只用本地算力模块处理业务，其他模块按需添加；

有的地方禁代币但欢迎分布式计算，那就摘掉代币相关模块，只留算力调度、数据加密等合规部分。​

就像搭积木，不合规的零件先不摆，用合规的照样能搭能用的，规则变了再装回来。

三：接着看看中心化和去中心化 AI 的核心区别​

中心化 AI 就像 “一体化机器”：速度快、稳当，但想换个零件、加个功能，得把整个机器拆开，特别麻烦。而且数据藏在机器里，外面看不见，偶尔还会 “说胡话”（也就是大家说的 “AI 幻觉”），因为没人能核实它的推理过程。​

去中心化 AI 更像 “搭积木”：零件（模块）是公开的，谁都能换、能加，数据和推理过程都在链上，能核实，减少 “幻觉”，但缺点也很明显 —— 协调这么多零件，速度可能慢一点，不同积木之间的 “接口” 要是标准不统一，还可能乱成一团。

四：0G 的 “积木” 有哪些？​

0G 把整个系统拆成了好几个关键模块，每个模块都有自己明确的任务：​

1）0G Chain：这是最基础的那条链，能和现在已有的那些去中心化应用（dApp）配上套，而且像执行、共识这些核心功能可以单独升级，不用动整条链；​

2）0G Storage：就是去中心化的存储地方，能存特别多的数据，还靠特殊的编码和验证法子，保证数据丢不了、能用；​

3）数据可用性层（DA）：管的是数据 “够不够用”，通过随机挑节点来验证，既能保证靠谱，又能无限扩大规模；
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4）0G Serving 架构：专门管 AI 模型的推理和训练，还给开发者准备了工具包（SDK），想接上 AI 功能，直接用就行，不用自己搭复杂的架子；​

5）对齐节点（Alignment Nodes）：盯着整个系统，确保 AI 的行为符合道德规范，而且这些节点的管理也是去中心化的，不是某个人说了就算。
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这套架构的好处就是 “灵活”，比如需要更强的存储能力，就升级 Storage 模块；需要更快的推理速度，就优化 Serving 架构，不用动其他部分。对开发者来说，接进来的门槛也低了很多。

五：0G 现在靠谱吗？看融资团队和生态合作伙伴，说过很多次了

判断一个项目靠不靠谱，钱和实际落地的进展很重要，也比较直接

0G 去年 1 月说已经融到了 3.25 亿美元，这笔钱主要用来扩大产品规模、建开发者社区。

而且，0G 目前已经和 HackQuest 深度合作，专注于开发者社区的建设，要知道 HackQuest 作为开发者教育平台，本身也融到了 410 万美元，双方的合作能更好地推动开发者生态的发展。

光有钱和合作还不行，测试网的数据更能说明问题：​
交易超过 6.5 亿笔，账户有 2200 万个，验证人 8000 多个；​

高峰期每个分片的 TPS 能达到 1.1 万，这个速度对于处理 AI 需要的海量数据来说，算是够格了。​

还有就是节点数量 —— 已经卖出了 85000 个节点，由全球 8500 多个运营商维护,节点越多，整个网络的稳定性和安全性就越强，就好比有 8500 多个人一起 “站岗放哨”，想出问题都难。​

另外，0G 作为最早一批深入合作的去中心化 AI 模块化公链，同时也是第一个去中心化 AI 模块公链，当前还没进行代币生成事件（TGE），这背后的潜在讨论价值大家可想而知了！

六：要说 0G，那肯定得提一下它的 iNFT，简单讲，iNFT 就是 “能跑 AI 功能的 NFT”—— 你买的不只是一张图片，而是一个带智能的 “小助手”。

为什么说这东西新鲜？因为它用了个叫 ERC-7857 的新标准：

买 iNFT 的时候，不光所有权给你了，里面的 AI 模型、数据（也就是 “元数据”）也一起给你，不会买到个空架子；
敏感数据加密存着，隐私有保障，但链上能查到真假，不怕被骗；

这个 AI 小助手还能 “成长”，元数据能随时更新，用得越久说不定越值钱。

这就打破了传统 AI 的老模式，以前你用 AI 是 “借” 大厂的，现在你可以 “拥有” 一个 AI 小助手，还能卖、能授权别人用，赚了钱全归自己。

七：学习门槛？0G 其实早就帮你铺好路了

最近 0G 和 HackQuest @HackQuest_合作，开了专门的课程0G Learning Track，从数据层、存储机制，到怎么接 AI 框架、跨链怎么操作，所有内容都讲得清清楚楚，学完还能拿到双方认证的证书，对想入门去中心化 AI 的开发者来说，确实是个不错的跳板。

八：最后说句实在的，0G 的想法挺好，但挑战也不少：

1）去中心化系统天生就比中心化的慢，怎么在扩展和性能之间找到平衡？还得看主网上线后的实际情况；

2）不同项目接进来的时候，模块接口标准不统一怎么办？可能会造成 “碎片化”；
合规问题也得考虑，毕竟涉及到数据和 AI，各个政策都不一样。

3）但不管怎么说，去中心化 AI 是个值得琢磨的方向，如果真能做到 “透明、大家都能参与、抗风险”，那 AI 才算真正服务于所有人，而不是少数人的工具。

0G 能不能成？现在下结论还太早，但至少它已经迈出了第一步，我自己也会一直跟踪这个项目下去，至少我认为这是一个值得花时间去做的项目！更何况还有@Jtsong2陪着我们一起建设！
#去中心化AI # 0GLabs #AI