动区专访》0G 创办人 Michael：中心化 AI 垄断风险，看去中心化 AI 如何解决「终结者」困境

面对中心化 AI 可能带来的垄断与「终结者」困境，0G Labs 创办人 Michael Heinrich 在动区采访中提出了解决方案。 （前情提要：0G上架币安涨超500%：双轨战略建构下一代去中心化 AI 基础设施） （背景补充：Flora Growth 完成首笔 0G 购入，以均价 2.59 美元买入 772,200 枚 0G） 从矽谷的网际网路热潮，到华尔街最大对冲基金，再到创办 Web2 独角兽，0G Labs CEO Michael Heinrich 拥有傲人的履历。如今，他 All in Web3，目标：如何防止 AI 成为少数公司控制的「黑盒子」，确保其成为造福全人类的公共财。他给出的答案是——0G，一个全栈的「去中心化 AI 作业系统」。 本次《动区》独家专访了 Michael，深入探讨他为何将中心化 AI 视为潜在的「终结者」，0G 如何透过区块链技术构建一个透明、可验证、社群拥有的 AI 新未来，以及他们在上市策略、技术架构和生态建设上的完整布局。这不仅仅是一次对话，更是一次对 AI 未来两种可能路径的深刻思辨。 动区：Michael 你好！你的背景横跨了矽谷和华尔街，从 SAP、微软、贝恩，再到桥水基金和创办独角兽。是什么契机让你最终投身 Web3，并选择「去中心化 AI」这个方向？ Michael： 我在矽谷长大，很早就接触了科技。真正让我严肃对待 Crypto，是在史丹佛读研究所时，听了 Tim Draper、Marc Andreessen 的演讲，以及同学们关于比特币的讨论。2016-17 年，我参与了很多 ICO，看到了这个领域巨大的创造力爆发，就想着总有一天要全身心投入。 2023 年，这个机会来了。我和我的联合创始人——我认为是我合作过最棒的工程师——坐下来思考，我们要做什么？当时 ChatGPT 正迎来爆发时刻，我们意识到 AI 的巨大潜力，但也非常担忧：十年后，当 AI 开始运行社会级系统时，如果它被少数公司控制，成为一个不透明的「黑盒子」，可能会给人类带来非常负面的结果，甚至是「终结者」那样的场景。 所以，我们决定创造一个完全相反的东西——去中心化 AI。一个透明、可验证、社群拥有、最终能成为公共财 (public good) 的安全 AI。 动区：你将传统 AI 称为「黑盒子 AI」，而 0G 的核心是「去中心化 AI」。在你定义中，两者最根本的区别是什么？ Michael： 根本区别在于信任假设和参与模式。在「黑盒子」AI 中，你对数据来源、标注者、审查机制、模型版本一无所知，你只能单方面地「信任」一家公司。隐私也无法得到保障。 而在「去中心化 AI」中，基于区块链的不可变帐本，你不再需要去「信任」某个实体，你可以亲自去「验证」一切：数据从哪里来？谁标注了它？我正在使用的是哪个版本的模型？一切都是透明的。 这也带来了全新的参与模式。中心化 AI 的世界里，公司夺取了所有价值，普通人可能面临失业。而在我们的模型中，任何人都可以直接拥有和参与 AI 的建设。比如，你可以和朋友们贡献数据和算力，共同训练一个专家模型，将其代币化，并从中获益。这是一个充满机会、鼓励参与的生态系统。 动区：0G 最近的 TGE 非常成功，你们甚至在 TGE 之前，就完成了一家纳斯达克上市公司的 DAT (Digital Asset Treasury) 合作，这是行业首例。可以分享一下这背后的策略吗？ Michael： 我们的 TGE 确实有很多成功的环节。关于 DAT，我们现在是一家纳斯达克上市公司 (FLGC) 的执行主席，它的目标就是持续买入和累积 0G 代币，为市场提供自然的买盘压力。在 TGE 前完成这件事，需要大量的法律、金融、税务甚至关系工程，比如如何为一个尚未公开交易的资产估值。我很自豪我们的团队做到了，这个团队的核心成员，正是之前打造了仅次于微软策略的 Solana 财库 (DFDV) 的原班人马。 至于 TGE 本身，成功需要很多微观决策。从选择值得信赖的做市商，到设计期权结构、流动性参数；从交易所策略，到市场预算分配；再到与对的社群和影响力人物合作。我们也很幸运能在韩国市场得到大力支持，在 Bithumb 和 Upbit 实现了首日上线。 动区：0G 声称其架构能达到 50 GB/s 的惊人吞吐量，这在区块链「不可能三角」的背景下是如何实现的？是否有什么颠覆性的技术权衡？ Michael： 这个问题很好，它触及了我们技术架构的核心。要实现极致性能，同时保持去中心化，我们的核心设计原则是：最大限度地减少必须由共识层处理的资讯量。 你可以想像成一个国家治理体系。如果所有鸡毛蒜皮的小事都要由最高法院 (共识层) 来裁决，那整个系统一定会崩溃。我们的做法是，对于海量的、可以在共识系统之外处理的数据和计算 (比如 AI 模型训练的大部分过程)，我们采用了复杂的分片技术，使其可以实现几乎无限的水平扩展。这就像是地方政府和各个职能部门，它们可以平行处理大量事务。 那么，如何确保这些「地方部门」的工作是可信的呢？这就是我们技术的关键所在——可验证的储存和计算技术。它充当了非共识层与共识层之间的桥梁，确保所有链下的处理结果，都能被链上的共识层快速、低成本地验证。此外，我们创新的共享质押 (shared-staking) 共识架构，使得共识网络本身在保持去中心化的前提下，也能实现扩展。这套「权力下放」但「结果可验证」的体系，是我们突破不可能三角的关键，并没有牺牲安全或去中心化。 动区：在去中心化 AI 赛道上，有像 Bittensor 这样透过激励机制创建 AI 模型市场的项目，也有像 Celestia (DA)、Akash (计算) 这样的基础设施。0G 如何看待自身的竞争格局？你们的护城河是什么？ Michael： 这是个多维度的问题。首先，很难说谁是我们当下真正的竞争对手。在 Web3 内部，Celestia 或 Akash 只是在单一环节上与我们有交集，…