Tác giả gốc: Jtsong.eth (Ø,G) (X: @Jtsong2)
Mới đây, tổ chức nghiên cứu đầu tư crypto @MessariCrypto đã công bố một báo cáo nghiên cứu chuyên sâu về 0G. Bài viết này tóm tắt những điểm chính bằng tiếng Trung:
[Tóm tắt chính]
Với sự bùng nổ của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phi tập trung(DeAI) vào năm 2026, 0G (Zero Gravity) , với kiến trúc kỹ thuật Sự lật đổ, đã hoàn toàn chấm dứt vấn đề lịch sử của Web3 về khả năng hỗ trợ các mô hình AI quy mô lớn. Các tính năng nổi bật cốt lõi của nó có thể được tóm tắt như sau:
Bộ xử lý hiệu năng tốc độ cao (thông lượng 50 Gbps) : Thông qua việc tách rời logic và phân mảnh song song đa cấp, 0G đạt được bước nhảy vọt về hiệu năng hơn 600.000 lần so với các lớp DA truyền thống (như Ethereum và Celestia), trở thành giao thức duy nhất trên thế giới có thể hỗ trợ phân phối thời gian thực các mô hình quy mô cực lớn như DeepSeek V3.
Kiến trúc mô-đun của dAIOS : Nó tiên phong trong mô hình hệ điều hành hợp tác bốn lớp gồm "quyết toán, lưu trữ, khả dụng dữ liệu(DA) và tính toán", khắc phục "sự thiếu hụt lưu trữ" và "độ trễ tính toán" của blockchain truyền thống và hiện thực hóa một vòng lặp khép kín hiệu quả của luồng dữ liệu AI và luồng thực thi.
Hoàn cảnh tin cậy gốc AI (TEE + PoRA) : Thông qua tích hợp độ sâu giữa Hoàn cảnh thực thi tin cậy (TEE) và Bằng chứng truy cập ngẫu nhiên (PoRA), 0G không chỉ giải quyết nhu cầu "lưu trữ nóng" lượng dữ liệu khổng lồ mà còn xây dựng một hoàn cảnh suy luận và huấn luyện AI không cần tin tưởng và được bảo vệ quyền riêng tư, hiện thực hóa bước nhảy vọt từ "sổ cái" sang "nền tảng cuộc sống kỹ thuật số".
Chương 1 Bối cảnh vĩ mô: Sự "Tách rời và Tái cấu trúc" của AI và Web3
Khi trí tuệ nhân tạo bước vào bối cảnh nguyên của các mô hình quy mô lớn, dữ liệu, thuật toán và tỷ lệ băm đã trở thành những yếu tố sản xuất cốt lõi. Tuy nhiên, các cơ sở hạ tầng blockchain truyền thống hiện có (như Ethereum và Solana) đang phải đối mặt với sự "không tương thích về hiệu năng" nghiêm trọng khi hỗ trợ các ứng dụng AI.
1. Hạn chế của blockchain truyền thống: tắc nghẽn về thông lượng và dung lượng lưu trữ.
Blockchain Layer 1 truyền thống ban đầu được thiết kế để xử lý các giao dịch sổ cái tài chính, chứ không phải để xử lý dữ liệu huấn luyện AI quy mô terabyte hoặc nhiệm vụ suy luận mô hình tần suất cao.
Thiếu hụt dung lượng lưu trữ : Chi phí lưu trữ dữ liệu trên Chuỗi như Ethereum cực kỳ cao, và thiếu sự hỗ trợ gốc cho dữ liệu lớn phi cấu trúc (chẳng hạn như các tệp tỷ trọng mô hình và dữ liệu video).
Nút thắt cổ chai về thông lượng : Băng thông DA (Khả năng truy cập dữ liệu ) của Ethereum chỉ khoảng 80KB/s, ngay cả sau khi nâng cấp EIP-4844, vẫn còn xa so với yêu cầu thông lượng cấp GB của suy luận thời gian thực đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Độ trễ tính toán : Suy luận AI yêu cầu độ trễ cực thấp (mili giây), trong khi các cơ chế đồng thuận blockchain thường được đo bằng giây, khiến cho "AI Chuỗi" gần như không thể thực hiện được với kiến trúc hiện tại.
Nhiệm vụ cốt lõi của 2.0G: Phá vỡ "các kho dữ liệu riêng lẻ"
Ngành công nghiệp AI hiện đang bị độc quyền bởi các tập đoàn khổng lồ tập trung, tạo thành một "bức tường dữ liệu" trên thực tế, dẫn đến hạn chế về quyền riêng tư dữ liệu, kết quả đầu ra của mô hình không thể kiểm chứng và chi phí thuê ngoài cắt cổ. Sự xuất hiện của 0G (Zero Gravity) đánh dấu độ sâu của AI và Web3. Nó không còn xem blockchain chỉ đơn thuần là một sổ cái lưu trữ các giá trị băm, mà thay vào đó tách rời "luồng dữ liệu , luồng lưu trữ và luồng tính toán" cần thiết cho AI thông qua một kiến trúc mô-đun . Nhiệm vụ cốt lõi của 0G là phá vỡ hộp đen tập trung, cho phép tài sản AI (dữ liệu và mô hình) trở thành hàng hóa công cộng thuộc sở hữu cá nhân thông qua công nghệ phi tập trung .
Sau khi hiểu được sự sai lệch ở cấp độ vĩ mô này, chúng ta cần đi sâu vào cách 0G, thông qua kiến trúc bốn lớp chặt chẽ, giải quyết từng vấn đề nhỏ lẻ này.
Chương 2 Kiến trúc cốt lõi: Sự hợp tác bốn lớp của một ngăn xếp 0G mô-đun
0G không chỉ đơn thuần là một blockchain duy nhất, mà được định nghĩa là dAIOS (Hệ điều hành AI phi tập trung) . Cốt lõi của khái niệm này là nó cung cấp cho các nhà phát triển AI một bộ giao thức hoàn chỉnh tương tự như một hệ điều hành, đạt được bước nhảy vọt theo cấp số nhân về hiệu suất thông qua sự hợp tác độ sâu của kiến trúc bốn lớp.
1. Phân tích kiến trúc bốn lớp của dAIOS
Kiến trúc 0G Stack đảm bảo mỗi lớp có thể mở rộng độc lập bằng cách tách biệt quá trình thực thi, cơ chế đồng thuận, lưu trữ và tính toán.
2. Chuỗi 0G: Nền tảng hiệu năng dựa trên CometBFT
Là trung tâm điều khiển của dAIOS, 0G Chain sử dụng cơ chế đồng thuận CometBFT được tối ưu hóa cao. Sự đổi mới của nó nằm ở việc tách biệt lớp thực thi khỏi lớp đồng thuận và giảm đáng kể độ trễ sản xuất khối thông qua xử lý song song theo kiểu đường ống và thiết kế mô-đun ABCI. Chỉ báo hiệu năng : Theo các điểm chuẩn mới nhất, 0G Chain đạt được thông lượng hơn 11.000 giao dịch mỗi giây (TPS) trên một phân đoạn duy nhất và tự hào về độ hoàn tất dưới một giây. Hiệu năng cực cao này đảm bảo rằng quyết toán Chuỗi sẽ không trở thành nút thắt cổ chai trong các tương tác tần suất cao của AI Agent quy mô lớn.
3. Sự tách rời và hợp tác giữa lưu trữ 0G và DA 0G
Hệ thống bảo vệ công nghệ của 0G nằm ở thiết kế "kênh đôi", giúp tách biệt việc xuất bản dữ liệu khỏi việc lưu trữ lâu dài:
0G DA : Tập trung vào việc phát sóng nhanh và xác minh mẫu dữ liệu khối. Nó hỗ trợ các khối dữ liệu đơn lẻ có dung lượng lên đến khoảng 32,5 MB và đảm bảo tính khả dụng dữ liệu ngay cả khi một số nút ngoại tuyến thông qua công nghệ mã hóa xóa lỗi.
Bộ nhớ 0G : Xử lý dữ liệu bất biến thông qua "Lớp ghi nhật ký" và trạng thái động thông qua "Lớp khóa-giá trị".
Kiến trúc cộng tác bốn lớp này tạo nền tảng màu mỡ cho sự phát triển của các lớp DA hiệu năng cao. Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào phần ấn tượng nhất của lõi xử lý 0G—công nghệ DA hiệu năng cao.
Chương 3: Chiều sâu kỹ thuật của lớp DA hiệu năng cao (0G DA)
Trong hệ sinh thái AI phi tập trung năm 2026, tính khả dụng dữ liệu(DA) không chỉ đơn thuần là "cấp bằng chứng", mà phải là một quy trình thời gian thực xử lý hàng petabyte dữ liệu tỷ trọng AI và tập dữ liệu huấn luyện.
3.1 Tách rời logic và cộng hưởng vật lý: Sự tiến hóa qua các thế hệ của kiến trúc "kênh đôi"
Ưu điểm cốt lõi của 0G DA xuất phát từ kiến trúc "kênh đôi" độc đáo của nó: nó tách biệt về mặt logic việc xuất bản dữ liệukhỏi việc lưu trữ dữ liệu, nhưng vẫn đạt được sự cộng tác hiệu quả ở cấp độ nút vật lý.
Tách biệt logic : Không giống như các lớp DA truyền thống gộp việc công bố dữ liệu với việc lưu trữ dài hạn, 0G DA chỉ chịu trách nhiệm xác minh khả năng truy cập các khối dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn, trong khi để việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu cho 0G Storage.
Hợp tác vật lý : Nút lưu trữ sử dụng Bằng chứng truy cập ngẫu nhiên (PoRA) để đảm bảo tính xác thực dữ liệu, trong khi nút DA đảm bảo tính minh bạch thông qua mạng lưới đồng thuận dựa trên phân mảnh , đạt được "xác minh tức thì và lưu trữ cũng như xác minh tích hợp".
3.2 Chuẩn đánh giá hiệu năng: So sánh dữ liệu với quy mô hàng đầu
Bước đột phá về thông lượng đạt được bởi 0G DA trực tiếp xác định giới hạn hiệu năng của các hệ điều hành AI phi tập trung. Bảng dưới đây so sánh các thông số kỹ thuật của 0G với các giải pháp DA phổ biến:
3.3 Nền tảng kỹ thuật cho khả năng truy cập thời gian thực: Mã hóa xóa lỗi và phân mảnh đa đồng thuận
Để hỗ trợ lượng dữ liệu AI khổng lồ, 0G đã giới thiệu mã hóa xóa lỗi và phân mảnh đa cấp :
Tối ưu hóa mã hóa xóa lỗi : Bằng cách thêm các bằng chứng dư thừa, thông tin đầy đủ vẫn có thể được khôi phục bằng cách lấy mẫu một đoạn dữ liệu rất nhỏ ngay cả khi lượng lớn nút trong mạng bị ngoại tuyến.
Phân mảnh đa đồng thuận : 0G từ bỏ logic tuyến tính của một Chuỗi duy nhất xử lý tất cả các DA. Bằng cách mở rộng mạng đồng thuận theo chiều ngang, tổng thông lượng tăng tăng trưởng với số lượng nút . Trong thử nghiệm thực tế vào năm 2026, nó đã hỗ trợ hàng chục lần yêu cầu xác minh Blob mỗi giây, đảm bảo tính liên tục của luồng huấn luyện AI.
Chỉ riêng các kênh truyền dữ liệu tốc độ cao thôi là chưa đủ; AI cũng cần một "bộ nhớ lưu trữ" có độ trễ thấp và một "không gian thực thi" an toàn và riêng tư, dẫn đến sự phát triển của các lớp tối ưu hóa dành riêng cho AI.
Chương 4 Tối ưu hóa dành riêng cho AI và tăng cường tỷ lệ băm bảo mật
4.1 Giải quyết nỗi lo về độ trễ trong AI Agent
Đối với các tác nhân AI thực thi chiến lược trong thời gian thực, độ trễ khi đọc dữ liệu là vấn đề sống còn.
Kiến trúc phân tách dữ liệu nóng và lạnh : 0G Storage được chia thành hai lớp bên trong: lớp ghi nhật ký bất biến và lớp cặp khóa-giá trị có thể thay đổi . Dữ liệu nóng được lưu trữ trong lớp cặp khóa-giá trị hiệu năng cao, hỗ trợ truy cập ngẫu nhiên dưới một giây.
Giao thức lập chỉ mục hiệu năng cao : Bằng cách sử dụng bảng băm phân tán (DHT) và nút chỉ mục dữ liệu chuyên dụng, AI Agent có thể định vị các tham số mô hình cần thiết trong vòng mili giây.
4.2 Cải tiến TEE: Mảnh ghép cuối cùng cho Trí tuệ nhân tạo không cần tin cậy
Vào năm 2026, 0G đã chính thức triển khai nâng cấp bảo mật TEE ( Hoàn cảnh thực thi đáng tin cậy) .
Bảo mật tính toán : Tỷ trọng mô hình và dữ liệu đầu vào của người dùng được xử lý trong một "vùng biệt lập" bên trong TEE. Ngay cả người vận hành nút cũng không thể quan sát quá trình tính toán.
Khả năng xác minh kết quả : Chứng thực từ xa do TEE tạo ra được gửi đến Chuỗi 0G cùng với kết quả tính toán, đảm bảo rằng kết quả được tạo ra bởi một mô hình cụ thể, không thể bị giả mạo.
4.3 Hiện thực hóa viễn cảnh mong đợi: Bước nhảy vọt từ lưu trữ sang hệ điều hành
AI Agent không còn là những kịch bản riêng lẻ, mà là các thực thể sống kỹ thuật số với danh tính độc lập (tiêu chuẩn iNFT) , bộ nhớ được bảo vệ (Lưu trữ 0G) và logic có thể kiểm chứng (TEE Compute). Vòng lặp khép kín này loại bỏ sự độc quyền của các nhà cung cấp điện toán đám mây tập trung đối với AI, đánh dấu phi tập trung.
Tuy nhiên, để hỗ trợ "cuộc sống kỹ thuật số" này, hệ thống lưu trữ phân tán cơ bản cần phải trải qua một cuộc cách mạng về hiệu năng, chuyển từ "lạnh" sang "nóng".
Chương 5 Đổi mới trong các lớp lưu trữ phân tán — Một cuộc cách mạng mô hình từ "Lưu trữ lạnh" sang "Hiệu năng cao"
Điểm đột phá cốt lõi của 0G Storage nằm ở việc phá vỡ những hạn chế về hiệu năng của hệ thống lưu trữ phân tán truyền thống.
1. Kiến trúc hai lớp: Tách biệt lớp ghi nhật ký và lớp giá trị khóa.
Lớp ghi nhật ký (Xử lý dữ liệu luồng) : Được thiết kế đặc biệt cho dữ liệu phi cấu trúc (như nhật ký huấn luyện và dữ liệu). Thông qua chế độ chỉ ghi thêm, nó đảm bảo đồng bộ hóa ở mức mili giây lượng dữ liệu khổng lồ trên nút phân tán.
Lớp Khóa-Giá trị (Lập chỉ mục và Quản lý trạng thái) : Cung cấp hỗ trợ lập chỉ mục hiệu suất cao cho dữ liệu có cấu trúc. Giảm độ trễ phản hồi xuống còn mili giây khi truy xuất tỷ trọng tham số mô hình.
2. PoRA (Proof of Random Access): Một hệ thống xác thực chống tấn công Sybil.
Để đảm bảo tính xác thực của dữ liệu lưu trữ, 0G đã giới thiệu PoRA (Proof of Random Access) .
Cuộc tấn công chống lại Phù thủy : PoRA liên kết trực tiếp độ khó khai thác với dung lượng lưu trữ vật lý thực tế được sử dụng.
Khả năng kiểm chứng : Cho phép mạng "kiểm tra" ngẫu nhiên nút, đảm bảo rằng dữ liệu không chỉ được lưu trữ mà còn ở trạng thái "sẵn sàng sử dụng" với tính năng kích hoạt nóng.
3. Bước nhảy vọt về hiệu suất: Triển khai kỹ thuật tìm kiếm cấp hai
Công nghệ 0G đạt được bước nhảy vọt từ khả năng truy xuất dữ liệu "ở mức độ phút" lên "ở mức độ giây" bằng cách kết hợp mã hóa xóa lỗi với các kênh DA băng thông cao. Khả năng "lưu trữ nóng" này mang lại hiệu suất tương đương với các dịch vụ đám mây tập trung.
Bước tiến vượt bậc về hiệu năng lưu trữ này cung cấp một nền tảng phi tập trung vững chắc để hỗ trợ các mô hình với hàng tỷ tham số.
Chương Sáu: Hỗ trợ AI gốc — Nền tảng phi tập trung cho các mô hình với hàng tỷ tham số
1. Các nút điều chỉnh AI: Người bảo vệ quy trình làm việc AI
Nút căn chỉnh AI chịu trách nhiệm giám sát sự hợp tác giữa nút lưu trữ và nút dịch vụ. Bằng cách xác minh tính xác thực của nhiệm vụ huấn luyện, chúng đảm bảo rằng mô hình AI không đi chệch khỏi logic đã được thiết lập sẵn.
2. Hỗ trợ I/O song song quy mô lớn
Việc xử lý các mô hình với hàng chục hoặc hàng trăm tỷ tham số (như Llama 3 hoặc DeepSeek-V3) đòi hỏi khả năng I/O song song cực cao. 0G, thông qua công nghệ phân chia dữ liệu và phân mảnh đa đồng thuận, cho phép hàng nghìn nút xử lý đồng thời các tập dữ liệu mô lớn.
3. Sự phối hợp giữa các điểm kiểm soát và mạng truy cập băng thông rộng (DA)
Khôi phục lỗi : 0G có thể nhanh chóng lưu trữ các tệp điểm kiểm tra có kích thước hàng trăm gigabyte.
Khôi phục liền mạch : Nhờ giới hạn thông lượng 50 Gbps, nút mới có thể đồng bộ hóa ngay lập tức ảnh chụp nhanh điểm kiểm tra mới nhất từ lớp DA, giải quyết được vấn đề khó khăn trong việc duy trì quá trình huấn luyện các mô hình lớn phi tập trung trong thời gian dài.
Ngoài những chi tiết kỹ thuật, chúng ta cần mở rộng tầm nhìn ra toàn bộ ngành công nghiệp và xem xét cách công nghệ 0G đang lan rộng trong thị trường hiện tại.
Chương Bảy: Bức tranh cạnh tranh – Quy mô áp đảo và lợi thế khác biệt của 0G
7.1 Đánh giá ngang các giải pháp DA chính thống
7.2 Năng lực cốt lõi: DA lập trình được và lưu trữ tích hợp theo chiều dọc
Loại bỏ các điểm nghẽn trong quá trình truyền tải : Lớp lưu trữ hội tụ gốc cho phép nút AI truy xuất dữ liệu lịch sử trực tiếp từ lớp DA.
Tốc độ truyền dữ liệu tăng vọt lên 50Gbps : nhanh hơn nhiều bậc so với các đối thủ cạnh tranh, hỗ trợ suy luận thời gian thực.
Phân bổ dữ liệu có thể lập trình (DA) : Cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh chiến lược phân bổ dữ liệu và điều chỉnh động mức độ dư thừa dữ liệu.
Sự thống trị áp đảo này báo trước sự trỗi dậy của một nền kinh tế khổng lồ, được thúc đẩy bởi kinh tế học token.
Chương 8 Triển vọng sinh thái năm 2026 và kinh tế học token
Với mainnet) hoạt động trơn tru vào năm 2025, năm 2026 sẽ là một nút then chốt cho sự bùng nổ của hệ sinh thái 0G.
8.1 Token$0G: Một con đường nắm bắt giá trị đa chiều
Work Token : Phương tiện duy nhất để truy cập dữ liệu hiệu năng cao (DA) và không gian lưu trữ.
Staking bảo mật : Các nhà xác thực và nhà cung cấp lưu trữ phải đặt cọc 0G để chia sẻ lợi nhuận mạng.
Phân bổ ưu tiên : Trong thời gian cao điểm, số lượng token đang nắm giữ sẽ quyết định mức độ ưu tiên của nhiệm vụ tính toán.
8.2 Khích lệ và thách thức sinh thái trong năm 2026
0G dự định ra mắt quỹ đặc biệt "Gravity Foundation 2026" để tập trung hỗ trợ các khung suy luận DeAI và các nền tảng huy động vốn cộng đồng dữ liệu. Mặc dù dẫn đầu về công nghệ, 0G vẫn phải đối mặt với những thách thức như rào cản phần cứng cao đối với các nút mạng , khởi đầu chậm chạp cho hệ sinh thái của mình và các vấn đề tuân thủ .
