0G Labs không tự định vị mình như một blockchain AI thông thường. Họ đang xây dựng một hệ điều hành AI phi tập trung, hợp nhất lưu trữ, khả năng truy cập dữ liệu, tính toán và thanh toán thành một hệ thống tích hợp duy nhất.
Điểm đột phá cốt lõi của 0G nằm ở thiết kế cơ sở hạ tầng chứ không phải mô hình. Bằng cách tối ưu hóa lưu trữ để đọc nhanh, tích hợp tính khả dụng của dữ liệu với bằng chứng lưu trữ và cho phép tính toán có thể kiểm chứng, 0G trực tiếp nhắm vào các giới hạn vật lý Block việc áp dụng AI trên chuỗi.
Thành công lâu dài của 0G phụ thuộc ít hơn vào tham vọng kỹ thuật và nhiều hơn vào khả năng thực thi. Khối lượng công việc AI thực tế, việc sử dụng bền vững và các hoạt động phi tập trung an toàn phải phát triển đủ nhanh để biện minh cho kiến trúc tích hợp và nền kinh tế Token của nó.
KHOẢNG CÁCH VỀ CƠ SỞ HẠ TẦNG MÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐÃ PHƠI BÀY
Trong nhiều năm, các mạng lưới tiền điện tử tập trung vào một nhiệm vụ rõ ràng: chuyển giá trị một cách an toàn, giải quyết các giao dịch và duy trì tính nhất quán và độ tin cậy của sổ cái. Do sự tập trung này, hầu hết các blockchain Layer 1 được tối ưu hóa cho các giao dịch hơn là cho dữ liệu quy mô lớn hoặc tính toán phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng làm thay đổi cán cân đó.
Trí tuệ nhân tạo hiện đại không chỉ đơn thuần là tạo ra các mô hình thông minh hơn. Nó được thúc đẩy bởi các luồng dữ liệu khổng lồ. Việc huấn luyện thường yêu cầu các tập dữ liệu có dung lượng từ gigabyte đến petabyte. Quá trình suy luận sử dụng các cửa sổ ngữ cảnh lớn và tạo ra nhật ký liên tục. Các tác nhân AI không chỉ tạo ra một kết quả rồi dừng lại. Thay vào đó, chúng hoạt động liên tục và tạo ra các luồng dữ liệu về trạng thái, bộ nhớ và tương tác.
Vấn đề thực sự không phải là liệu blockchain có thể lưu trữ dữ liệu hay không. Vấn đề là việc lưu trữ và đọc dữ liệu ở quy mô trí tuệ nhân tạo trên chuỗi là điều không khả thi xét từ cả khía cạnh chi phí và hiệu năng.
Lưu trữ trở thành nút thắt cổ chai đầu tiên.
Hạn chế đầu tiên xuất hiện ở lớp lưu trữ.
Trên các blockchain truyền thống, lưu trữ trên chuỗi cực kỳ tốn kém. Ngay cả các mạng được xây dựng cho lưu trữ phi tập trung cũng thường đánh đổi tốc độ lấy độ bền. Nhiều mạng trong số đó hoạt động tốt cho việc lưu trữ dữ liệu ít sử dụng (cold archive), nhưng chúng gặp khó khăn khi các ứng dụng cần đọc dữ liệu thường xuyên và nhanh chóng.
Các tác vụ AI thì khác. Chúng hoạt động liên tục, kéo dài và rất nhạy cảm với độ trễ.
Khi quá trình truy xuất dữ liệu chậm lại, toàn bộ quy trình làm việc của AI sẽ mất đi giá trị của nó.
Lượng dữ liệu hiện có không thể theo kịp quy mô của trí tuệ nhân tạo.
Đồng thời, khả năng truy cập dữ liệu cũng nhanh chóng đạt đến giới hạn của nó.
Hầu hết các hệ thống DA dạng mô-đun được thiết kế để tổng hợp dữ liệu giao dịch. Xuất lượng của chúng thường được đo bằng megabyte mỗi giây. Luồng dữ liệu AI hoạt động ở một quy mô hoàn toàn khác. Khi lớp DA trở thành đường truyền hẹp nhất, nó sẽ hạn chế mọi thứ được xây dựng trên đó.
Kết quả đầu ra của AI thiếu sự xác minh.
Một vấn đề quan trọng khác phát sinh từ khâu xác minh.
Hầu hết các hệ thống AI vẫn hoạt động như những hộp đen. Người dùng không thể chứng minh mô hình nào đã tạo ra kết quả đầu ra. Họ không thể xác minh dữ liệu nào đã được sử dụng. Họ cũng không thể xác nhận liệu một tác vụ đã được thực hiện đầy đủ và chính xác hay chưa. Trong các môi trường có giá trị cao như tài chính, quản trị hoặc thực thi tự động, việc thiếu bằng chứng này là không thể chấp nhận được.
Do những hạn chế này, 0G Labs đưa ra một tuyên bố thẳng thắn. Sự hội tụ của AI và Web3 sẽ không xảy ra thông qua các giao diện tốt hơn. Nó chỉ có thể xảy ra bằng cách xây dựng lại cơ sở hạ tầng xung quanh dữ liệu, băng thông và khả năng tính toán có thể kiểm chứng.
TẠI SAO 0G TỰ ĐỊNH NGHĨA MÌNH LÀ MỘT CÔNG NGHỆ DAIOS
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều dự án tự gọi mình là chuỗi AI. Một số tập trung vào thị trường GPU. Một số khác bổ sung thêm dịch vụ lưu trữ mô hình. 0G lại có cách tiếp cận khác và tự định nghĩa mình là một hệ điều hành AI phi tập trung, hay dAIOS.
Định nghĩa này phản ánh một quyết định mang tính cấu trúc hơn là một lựa chọn tiếp thị.
Từ tư duy blockchain đến tư duy hệ điều hành
Hệ điều hành truyền thống quản lý các tài nguyên cục bộ. Nó lập lịch thời gian CPU. Nó phân bổ bộ nhớ. Nó kiểm soát việc truy cập đĩa. Quan trọng nhất, nó cung cấp các giao diện ổn định để các nhà phát triển không cần phải xử lý sự phức tạp của phần cứng.
0G lập luận rằng nền kinh tế AI cần một lớp tương tự cho một thế giới phân tán. Trong môi trường này, tài nguyên không bị giới hạn ở một máy duy nhất. Chúng bao gồm lưu trữ toàn cầu, băng thông, sức mạnh tính toán và Consensus.
Thay vì kết hợp các mạng lưu trữ riêng biệt, các lớp DA, thị trường tính toán và chuỗi thanh toán, các nhà phát triển cần một hệ thống duy nhất hoạt động như một thể thống nhất.
Lời hứa đằng sau dAIOS
Dựa trên ý tưởng này, 0G coi lưu trữ, khả năng truy cập dữ liệu, tính toán và thanh toán là các phần phối hợp của một nền tảng duy nhất. Lựa chọn này định hình toàn bộ kiến trúc.
Ngoài ra còn có một ý nghĩa rộng hơn. Trong kỷ nguyên Web2, trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên tập trung cao độ. Các mô hình và dữ liệu được kiểm soát bởi một số ít công ty. Quyền truy cập bị hạn chế và việc kiểm toán rất hiếm khi xảy ra. 0G nỗ lực đưa AI hướng tới một mô hình cởi mở và giống như tiện ích hơn.
Trong tầm nhìn này, dữ liệu có thể thuộc sở hữu của những người đóng góp. Các mô hình có thể được lưu trữ và theo dõi một cách công khai. Quá trình tính toán có thể được xác minh. Quyền truy cập được định giá bởi thị trường chứ không phải do một nền tảng duy nhất kiểm soát.
Tham vọng này rất lớn và đầy rủi ro. Nếu thành công, 0G sẽ trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nếu thất bại, nó có nguy cơ trở thành một hệ thống phức tạp mà không đủ nhu cầu.
BÊN TRONG NGĂN XẾP: CÁCH XÂY DỰNG CÔNG NGHỆ
Để hiểu về 0G, việc theo dõi cách dữ liệu di chuyển trong hệ thống là rất hữu ích.
Chuỗi 0G đóng vai trò là lớp phối hợp
Chuỗi 0G đóng vai trò là Settlement Layer. Nó được xây dựng trên CometBFT và tập trung vào Xuất lượng cao và Tính chất cuối cùng nhanh chóng. Đồng thời, nó vẫn tương thích với Máy ảo Ethereum (EVM).
Thiết kế này giúp giảm bớt rào cản cho các nhà phát triển. Các công cụ và hợp đồng thông minh hiện có có thể được chuyển đổi với mức độ khó khăn tối thiểu. Mặc dù lớp này không phải là sự đổi mới đột phá nhất, nhưng nó lại là yếu tố then chốt giúp toàn bộ hệ thống hoạt động trơn tru.
Thiết kế lại hệ thống lưu trữ dành riêng cho các tác vụ AI.
Sự khác biệt thực sự nằm ở dung lượng lưu trữ 0G.
Hầu hết các hệ thống lưu trữ phi tập trung ưu tiên độ bền lâu dài. Do đó, chúng thường chấp nhận hiệu suất đọc chậm hơn. Tuy nhiên, các tác vụ AI lại đảo ngược ưu tiên này. Quá trình huấn luyện và suy luận phụ thuộc vào việc đọc nhanh và thường xuyên.
Hệ thống lưu trữ 0G sử dụng cấu trúc hai làn. Một làn mang các mã băm, siêu dữ liệu và bằng chứng về việc lưu trữ đã diễn ra. Làn này được tối ưu hóa cho Consensus. Làn còn lại xử lý các tệp lớn và cho phép dữ liệu di chuyển trực tiếp giữa các nút lưu trữ mà không làm quá tải chuỗi.
Để hỗ trợ thiết kế này, 0G giới thiệu cơ chế Chứng minh Truy cập Ngẫu nhiên (Proof of Random Access, hay PoRA). Mạng lưới sẽ ngẫu nhiên yêu cầu các nút lưu trữ trả về các đoạn dữ liệu nhỏ trong một khoảng thời gian Short . Phản hồi nhanh sẽ được thưởng, trong khi phản hồi chậm sẽ bị phạt. Điều này thúc đẩy các nhà khai thác hướng tới lưu trữ hiệu năng cao thay vì các kho lưu trữ ít dữ liệu.
Tính khả dụng của dữ liệu được tích hợp với lưu trữ.
Ở lớp khả dụng dữ liệu, 0G tuân theo một mô hình khác so với hầu hết các mạng DA.
Thay vì yêu cầu các nút DA tải xuống và truyền tải toàn bộ khối dữ liệu, dữ liệu được ghi trực tiếp vào lớp lưu trữ. Lớp DA tập trung vào việc xác minh bằng chứng về tính khả dụng và chữ ký. Kết quả là, một quy trình tiêu tốn nhiều băng thông trở thành một nhiệm vụ xác minh.
Nếu phương pháp này hoạt động hiệu quả trên quy mô lớn, nó sẽ nâng cao đáng kể giới hạn của hệ thống. Luồng dữ liệu quy mô AI không còn bị hạn chế bởi các lớp DA được xây dựng cho các giao dịch tổng hợp. Lưu trữ và DA hoạt động như một hệ thống tích hợp chặt chẽ chứ không phải là các thành phần riêng biệt.
Các nút tính toán và căn chỉnh có thể kiểm chứng
Về phía điện toán, 0G kết nối nguồn cung GPU với nhu cầu AI thông qua một thị trường phi tập trung. Tuy nhiên, trọng tâm không chỉ dừng lại ở việc cho thuê phần cứng. Hệ thống này hướng đến mục tiêu xác minh rằng các tác vụ được thực hiện chính xác.
0G nhấn mạnh việc xác thực mật mã và sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy để giảm nguy cơ kết quả sai hoặc rò rỉ dữ liệu.
Ngoài ra, các nút căn chỉnh AI đóng một vai trò riêng biệt. Các nút này không tạo ra các khối. Thay vào đó, chúng giám sát hành vi của mô hình và các mẫu đầu ra để phát hiện các bất thường hoặc khả năng thao túng. Mục đích của chúng là thiết lập sự giám sát liên tục ở cấp độ hệ thống.
THIẾT KẾ Token VÀ THỰC TẾ THỊ TRƯỜNG
Một hệ thống phức tạp như vậy đòi hỏi những động lực mạnh mẽ. Các đơn vị xác thực, các nút lưu trữ và các nhà cung cấp dịch vụ điện toán phải duy trì hoạt động trực tuyến và phản hồi nhanh chóng trong thời gian dài.
Mô hình lạm phát và vai trò Token
0G áp dụng nguồn cung ban đầu với lạm phát dài hạn, tương tự như các mạng lưới như Ethereum hoặc Solana. Token này được sử dụng để thanh toán cho các giao dịch, phí lưu trữ, phần thưởng cho các node và tham gia quản trị.
Từ góc độ kỹ thuật, thiết kế này hỗ trợ an ninh lâu dài. Từ góc độ thị trường, nó đặt ra những vấn đề cần cân nhắc quan trọng.
Mở khóa và áp lực tài chính
Một yếu tố quan trọng là lịch trình mở khóa. Việc phân bổ nhóm, những người ủng hộ sớm và phân phối liên quan đến nút mạng làm tăng nguồn cung theo thời gian. Điều này tạo ra áp lực trừ khi nhu cầu thực sự tăng lên trước các đợt mở khóa lớn.
Một yếu tố khác là cấu trúc tài chính bao gồm các cam kết mua Token . Đối với quỹ, điều này mang lại sự ổn định tài chính dài hạn. Đối với thị trường thứ cấp, nó cũng có thể tạo ra kỳ vọng pha loãng liên tục nếu được sử dụng thường xuyên.
Sự không chắc chắn cốt lõi
Rủi ro quan trọng nhất không phải là cạnh tranh, mà là việc thực hiện các hoạt động.
Các hệ thống Xuất lượng cao thường phụ thuộc vào phần cứng tiên tiến và các trung tâm dữ liệu. Ở giai đoạn đầu, điều này có thể tiềm ẩn rủi ro tập trung hóa. Nếu các dịch vụ quan trọng phụ thuộc nhiều vào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, hệ thống sẽ kế thừa các giả định về độ tin cậy theo kiểu Web2.
Các sự cố trong quá khứ cho thấy rằng ngay cả khi quy trình được duy trì nguyên vẹn, những điểm yếu trong vận hành cũng có thể nhanh chóng làm tổn hại lòng tin.
Một khoản đặt cược dài hạn
Tóm lại, công nghệ 0G đang đặt cược vào một sự thay đổi dài hạn.
Nếu các tác nhân AI trở thành hình thức tương tác kỹ thuật số chủ đạo, nhu cầu về dữ liệu và khả năng tính toán nhanh chóng, chi phí thấp và có thể kiểm chứng sẽ tiếp tục tăng. Trong kịch bản đó, kiến trúc dAIOS có thể phát triển thành một lớp nền tảng thực sự.
Nếu tương lai đó đến chậm hơn, hoặc nếu các nhà phát triển thích các công cụ dạng mô-đun mà họ có thể dễ dàng thay thế, thì 0G phải chứng minh rằng sự tích hợp sâu rộng mang lại đủ giá trị để biện minh cho những sự đánh đổi.
Đây là một cuộc đua rõ ràng nhưng đầy khó khăn. Kết quả sẽ được quyết định không phải bằng những lời hứa suông, mà bằng việc sử dụng liên tục và khối lượng công việc thực tế theo thời gian.
〈 Phòng thí nghiệm 0G và cuộc đua xây dựng hệ điều hành AI phi tập trung 〉這篇文章最早發佈於《 CoinRank 》。
