# 0GLabs

這段時間一直在看@0G_labs 的文檔、白皮書、以及相關的資料，總結了幾個關鍵點來聊聊 0G 的厲害之處：
1. 全面的去中心化，補齊AI生態的短板
傳統AI系統高度中心化，數據、模型、算力都被大公司壟斷，用戶既沒有控制權，也很難分享收益。而目前的“準AI Layer1”，雖然在AI微調或激勵機制上實現了部分去中心化，但訓練數據、模型存儲等核心環節還是中心化的，算不上“真去中心化”。
0G的deAIOS（去中心化AI操作系統）從頭到尾都圍繞去中心化設計：
▪️AI數據存儲：0G Storage能高效、安全地存儲海量AI數據（比如訓練數據集、模型參數），不像以太坊那樣受限於小容量（125KB/區塊），能輕鬆應對AI模型動輒100GB-1TB的規模。
▪️數據可用性（DA）：0G DA提供非永久存儲，專門爲AI應用和Rollup場景優化，支持高頻讀寫和數據驗證。
▪️算力市場：0G Compute讓GPU提供者和AI用戶通過智能合約匹配算力需求，成本比中心化雲服務低，還能去中心化結算。
▪️AI產品交易：0G Marketplace（開發中）讓AI模型、Agent等能在鏈上交易，類似
▪️治理監督：Alignment Nodes（對齊節點）確保生態內AI模型、數據和節點行爲的透明性和一致性，防止“黑箱”操作。
總結來說，0G把AI的每個環節——數據、模型、算力、交易、治理——都搬到鏈

⚡️ 朋友們，未來的 AI 將不再依賴傳統的 Web2 架構，而是需要一個專爲 AI 設計的 Web3 基礎設施。
正如 0G Labs 的 CEO @michaelh_0g 在訪談中所說，智能不再只是依靠大型模型，而是由數百萬個輕量級智能體協同工作。這種分布式智能的實現，顯然無法僅依賴中心化的服務器。
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一、 堆棧的核心組成部分
1、 實時可用的數據
AI 離不開數據。只有確保數據能在不同 AI 之間實時共享，它們才能協同工作，快速並準確地做決定。
2、 可驗證推理的計算
AI 做出的推理和結果必須可信。可驗證計算能保證整個過程透明、可追溯，別人可以審計，避免黑箱決策。
3、 記憶和上下文回憶的索引
AI 需要記憶，不僅依賴當下的數據，還要能從過去的信息裏調用經驗。這樣它才能不斷學習，在不同場景下更聰明地應對。
4、 百萬級輕量級智能體協作
AI 將由數百萬個智能代理協作完成任務，避免過度集中化帶來的單點故障風險，提高效率和計算能力。
二、 0G Labs 的解決方案：模塊化架構
0G Labs 的架構採用去中心化、多共識、模塊化設計，使數據流動更加靈活，計算能力更加分散。通過 GPU 加速支持高效計算，系統既能應對實時數據處理，又能進行復雜的推理驗證。
三、 走向去中心化的智能未來
未來，AI 將不再由一個龐大的模型主導，而是由成千上萬的智能代理共同構成一個強大的