# 0GLabs

这段时间一直在看@0G_labs 的文档、白皮书、以及相关的资料，总结了几个关键点来聊聊 0G 的厉害之处：
1. 全面的去中心化，补齐AI生态的短板
传统AI系统高度中心化，数据、模型、算力都被大公司垄断，用户既没有控制权，也很难分享收益。而目前的“准AI Layer1”，虽然在AI微调或激励机制上实现了部分去中心化，但训练数据、模型存储等核心环节还是中心化的，算不上“真去中心化”。
0G的deAIOS（去中心化AI操作系统）从头到尾都围绕去中心化设计：
▪️AI数据存储：0G Storage能高效、安全地存储海量AI数据（比如训练数据集、模型参数），不像以太坊那样受限于小容量（125KB/区块），能轻松应对AI模型动辄100GB-1TB的规模。
▪️数据可用性（DA）：0G DA提供非永久存储，专门为AI应用和Rollup场景优化，支持高频读写和数据验证。
▪️算力市场：0G Compute让GPU提供者和AI用户通过智能合约匹配算力需求，成本比中心化云服务低，还能去中心化结算。
▪️AI产品交易：0G Marketplace（开发中）让AI模型、Agent等能在链上交易，类似
▪️治理监督：Alignment Nodes（对齐节点）确保生态内AI模型、数据和节点行为的透明性和一致性，防止“黑箱”操作。
总结来说，0G把AI的每个环节——数据、模型、算力、交易、治理——都搬到链

⚡️ 朋友们，未来的 AI 将不再依赖传统的 Web2 架构，而是需要一个专为 AI 设计的 Web3 基础设施。
正如 0G Labs 的 CEO @michaelh_0g 在访谈中所说，智能不再只是依靠大型模型，而是由数百万个轻量级智能体协同工作。这种分布式智能的实现，显然无法仅依赖中心化的服务器。
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一、 堆栈的核心组成部分
1、 实时可用的数据
AI 离不开数据。只有确保数据能在不同 AI 之间实时共享，它们才能协同工作，快速并准确地做决定。
2、 可验证推理的计算
AI 做出的推理和结果必须可信。可验证计算能保证整个过程透明、可追溯，别人可以审计，避免黑箱决策。
3、 记忆和上下文回忆的索引
AI 需要记忆，不仅依赖当下的数据，还要能从过去的信息里调用经验。这样它才能不断学习，在不同场景下更聪明地应对。
4、 百万级轻量级智能体协作
AI 将由数百万个智能代理协作完成任务，避免过度集中化带来的单点故障风险，提高效率和计算能力。
二、 0G Labs 的解决方案：模块化架构
0G Labs 的架构采用去中心化、多共识、模块化设计，使数据流动更加灵活，计算能力更加分散。通过 GPU 加速支持高效计算，系统既能应对实时数据处理，又能进行复杂的推理验证。
三、 走向去中心化的智能未来
未来，AI 将不再由一个庞大的模型主导，而是由成千上万的智能代理共同构成一个强大的