# 0GLabs

この期間、ずっと@0G_labsのドキュメント、ホワイトペーパー、そして関連資料を見ていて、0Gの素晴らしさについて話すためにいくつかの重要なポイントをまとめました：
1. 完全な分散化で、AIエコシステムの弱点を補う
従来のAIシステムは高度に中央集権化されており、データ、モデル、計算能力が大企業によって独占されています。ユーザーは制御権を持たず、利益を共有することも非常に困難です。現在の「準AI Layer1」は、AIの微調整やインセンティブメカニズムにおいて部分的に非中央集権化を実現していますが、トレーニングデータやモデルの保存などの核心的な部分は依然として中央集権的であり、「真の非中央集権」とは言えません。
0GのdeAIOS（分散型AIオペレーティングシステム）は、最初から最後まで分散型設計を中心に展開されています：
▪️AIデータストレージ：0G Storageは効率的かつ安全に膨大なAIデータ（例えばトレーニングデータセットやモデルパラメータ）を保存でき、イーサリアムのように小容量（125KB/ブロック）に制限されることなく、AIモデルの規模が100GBから1TBに及ぶ場合でも容易に対応できます。
▪️データ可用性（DA）：0G DAは非永続ストレージを提供し、AIアプリケーションおよびRollupシナリオ向けに最適化されており、高頻度の読み書きとデータ検証をサポート

⚡️ フレンたち、未来の AI はもはや従来の Web2 アーキテクチャに依存せず、AI 用に特別に設計された Web3 インフラストラクチャを必要とします。
0G LabsのCEO @michaelh_0g がインタビューで述べたように、インテリジェンスはもはや大規模なモデルに依存するだけではなく、数百万の軽量エージェントが協力して機能しています。この分散型インテリジェンスの実現は、明らかに中央集権的なサーバーに依存することはできません。
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一、 スタックのコア構成要素
1、リアルタイムで利用可能なデータ
AIはデータなしでは成り立ちません。データが異なるAI間でリアルタイムに共有されることを保証することで、彼らは協力して迅速かつ正確に意思決定を行うことができます。
2. 検証可能な推論の計算
AIによって行われる推論と結果は信頼できるものでなければなりません。検証可能な計算は、プロセス全体の透明性と追跡可能性を保証し、他者が監査できるようにし、ブラックボックスの意思決定を避けることができます。
3、記憶とコンテキストのリコールのインデックス
AIは記憶が必要であり、現在のデータだけでなく、過去の情報から経験を引き出すことができなければなりません。そうすることで、AIは不断に学習し、さまざまなシーンでより賢く対応できるようになります。
4、 百万級の軽量スマートエージ