大家好，这里是 TokenPost，致力于引领数字资产的未来。今天，我们将深入探讨 0G Labs，它正在为去中心化人工智能 (DAI) 构建一个全新的基础设施层。基于我们从Mesari Research 获得的数据，我们将清晰地分析 0G 的定义、它旨在解决的问题以及其技术为何在当下如此重要。0G 是一个用于 AI 模型执行和数据处理的 Layer 1 网络。它提出了一种非常有趣的方案来解决现有 AI 基础设施过度中心化的问题。今天，我们将深入了解 0G 的核心技术、生态系统和代币模型。本次演讲将对那些对 AI 和区块链结合感兴趣的人特别有帮助。好的，现在让我们直入主题。首先，让我们解释一下 0G 的目标是什么。
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数据显示，这是一个以人工智能为中心的Layer 1网络。具体来说，这意味着什么？它是一个基础区块链，旨在处理人工智能模型训练、推理以及存储和发布所需海量数据集的整个流程，所有这些都在一个可验证的网络中完成。简而言之，其目标是提供基础设施，使人工智能的开发和运行无需依赖任何特定公司的服务器。啊，DAI，构建去中心化人工智能的基础设施。那么，现有的人工智能环境又如何呢？0G旨在改变目前主要由大型科技公司主导的中心化系统的哪些方面？这似乎是关键所在。是的，没错。我们正试图解决三大难题。
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首先，正如您所知，人工智能模型和数据集规模庞大，迁移成本高昂且效率低下。因此，0G 旨在提供一种更经济高效的方式来迁移如此庞大的数据量。其次，运行人工智能模型所需的计算资源需要可靠且即时可用，但目前这些资源往往绑定于特定公司。0G 的目标是在去中心化网络上实现这一点。最后，整个过程必须透明且可验证。目前，中心化系统使得外部人员难以了解结果的获取方式或所使用的数据。0G 旨在将这一过程记录在链上，从而将可验证性、可访问性和控制权交还给用户。以上便是 0G 的愿景。它旨在直接解决中心化人工智能基础设施的成本、可访问性和透明度问题。
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那么，0G究竟提供哪些具体服务呢？从数据来看，它大致可以分为三类：计算、存储、数据可用性和数据分析。没错，就是这样。我们来逐一了解一下。首先，0G计算是一个使用预训练AI模型（例如流行的Rama37TV模型）的市场。在这个市场中，您可以执行推理、结果推导和微调等任务。当用户请求使用这些数据对Rama3模型进行微调时，网络上的计算资源提供商会执行该请求，对结果进行加密签名，然后返回结果。费用会根据使用情况自动计算。加密签名的结果在这里似乎非常重要。这与您提到的可验证性有关吗？它与现有的云服务相比如何？您理解得没错。
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加密签名证明结果是由相应的计算提供商执行的。但更重要的是，该大脑的设计旨在验证和复现的不仅是结果，还有执行过程本身。因此，如果使用相同的输入和模型，不同的提供商应该产生相同的结果，而这可以在链上进行验证。现有的云计算通常像黑盒一样运行，而 Jijin 确保了这种透明度，使用户能够比较不同提供商的价格和速度，并在必要时轻松切换到更佳的选项。这不仅仅是简单的成本节约，而是关乎信任和灵活性。接下来是存储。这是一个分布式存储层，用于存储和访问 AI 模型本身、用于训练的数据集、检查点（中间结果）和最终结果。它的设计旨在确保即使某些特定节点发生故障，数据访问仍然完整无缺。
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我们还使用默克尔证明等技术来高效地证明数据未被篡改。默克尔证明？您能更简单地解释一下吗？哦，当然。默克尔证明是一种数学上高效的方法，可以证明大型数据集中的特定部分是原始的、未被更改的数据，而无需逐一验证整个数据。这就像验证大型文件中的特定页面是否被篡改，而不是复制并比较整个文档。您可以将其理解为验证该页面的唯一数字指纹。这就是确保数据完整性的关键所在。开发人员可以通过标准 API 轻松上传和下载数据。数据复制和恢复在后台自动处理。最后，还有 0G 数据可用性 DA 层。
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这项技术能够高效地将大量数据发布到区块链网络，使任何人都能在需要时验证数据的真实存在。这对于 Rollup 等网络解决方案尤为重要。这些解决方案需要将交易数据存储在某个地方，但借助 0GDA，您可以仅对部分数据进行采样，而无需下载全部数据，从而确保数据的可用性。这得益于纠删码等技术。它与 OfficeTech 和 Abitrom Nitro 等 Rollup 框架集成，使它们能够安全且经济地将处理后的数据发布到 0GDA。此外，紧凑型存储数据访问 (Compact Storage DA) 看似独立服务，实则相互关联。这些服务的模块化设计允许用户仅选择所需功能或选择不同的提供商。这种灵活组合的方式听起来很有意思。没错。
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这是 ZeroG 的主要优势之一。例如，如果您拥有自己的计算资源，但需要存储大量数据，您可以单独使用 ZeroG Storage。或者，您可以使用来自提供商 A 的 ZeroG Compute 和来自提供商 B 的 Storage，以此类推。由于每个服务接口都在协议层面进行了标准化，因此可以进行此类组合和修改而不会出现兼容性问题。从开发者的角度来看，您可以逐步引入 ZeroG 基础设施，从所需的部分开始，而无需一次性替换整个现有系统。这提供了极大的灵活性。是的，这些模块化服务看起来非常强大。那么，是什么底层基础设施确保这些服务可靠且透明地运行呢？正如您所提到的，管理和协调链上的一切需要一个强大的框架。让我们更深入地了解一下 ZeroG Chain 和 ZeroG Identity。
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这是一个与EVM兼容的Layer 1区块链。所有任务请求，例如“使用Llama Three模型执行此任务”，都会记录请求或所需数据在0G存储中的位置信息，验证任务完成后收到的结果，并最终使用0G代币向计算或存储提供商支付费用——所有这些流程都会在0G链上记录和协调。由于用户的任务意图以智能合约的形式记录，并且每个步骤都会被透明地跟踪，因此它为整个工作流程的可审计性和可重复性奠定了核心基础。0G身份是提升用户体验的关键要素。区块链地址是冗长而复杂的字符串，通常以0x开头，难以记忆和书写。0G身份系统可以将这些地址转换为人类可读且易于理解的名称，例如alice.0g。
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你可以把它想象成我们用域名而不是IP地址来记忆网站地址。这使得用户以及日益重要的AI代理能够使用可识别的名称相互识别和交互，从而大大简化授权和支付等任务。那么，这个Youngju身份是否只能在0G链上使用？还是也可以在其他区块链上使用？例如，我想知道我是否可以在以太坊或其他链上使用Alice Youngju这个名字。这是一个很好的问题。0G身份的关键特性之一就是跨链互操作性。因此，Alice 0G这个名字不仅可以在0G链上被识别和验证，也可以在其他关联的区块链上被识别和验证。
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如果一个人工智能代理在以太坊上执行某个任务，将结果存储在 0G 存储中，然后使用 0G 计算机进行进一步分析，那么它在整个过程中都可以使用一致的标识符 alice.0g。这可以大大简化跨多个区块链生态系统的复杂工作流程。一个能够跨多个区块链运行的 ID 系统无疑非常便捷。然而，从数据来看，还有一个名为“AI Alignment Node”（人工智能对齐节点）的概念，这似乎有些独特。它与典型的区块链验证器（Validator）有何不同？您可以将其理解为一种独立于验证器之外的监控或验证层。这些节点的主要作用是监控整个网络的健康状况。
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例如，如果Pansy计算机节点未能达到预期性能，存储节点丢失数据，或者DA层出现问题，甚至更进一步，如果AI模型输出的质量显著下降，或者违反了特定策略（例如有害内容的创建或禁止），系统都会对其进行监控和评估。通过这种方式，系统有助于提高整个网络的可靠性和稳定性。但有趣的是，持有AI对齐节点许可证的人和实际操作节点的人可以分开。许可证持有者可以直接操作节点，但如果技术能力不足，则可以委托给值得信赖的专业操作员。节点操作的奖励将分配给许可证持有者和操作员双方。
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这可以被视为一种激励机制，鼓励积极参与维护网络健康，而不是仅仅持有许可证就被动参与。技术层面看起来非常复杂。然而，无论技术多么先进，如果没有一个拥有实际用户和开发者的生态系统，一切都毫无意义，对吗？0G 在扩展这个生态系统方面做了哪些努力？我听说测试网的参与度很高。没错。看来他们对构建这个生态系统和对技术的重视程度不相上下。工基基金会设立了总额达 8888 万美元的生态系统增长基金。他们还运营着总额同样为 8888 万美元的 GuildOn GG 项目和一个加速器，积极支持早期项目。
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具体而言，他们正通过向早期团队提供补贴、通知服务以及信用技术集成支持，为DAI生态系统播下种子。这些早期团队涉及DAI生态系统的关键领域，例如人工智能代理、数据相关工具以及与现有服务的集成。测试网期间的反响也十分显著。不仅谷歌云、AWS、阿里云、日本NTT和Docomo等全球企业作为节点运营商参与其中，还有超过100家验证者，包括Blockdaemon Pigment和Coinbase Cloud等专业基础设施公司。这表明市场对互助技术有着浓厚的初期兴趣。主网上线仅一周后，前10大活跃验证者的权益分配就已相对均衡，这也预示着去中心化的初步成果。
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是否有具体的合作案例？我很好奇目前有哪些类型的项目是基于 Dot Gongji 构建的。是的，有一些有趣的例子被提及。例如，他们正在与 Web3 域名服务 Space Ide 合作开发一个基于 Dot Gongji 身份的 AI 代理。他们还在使用去中心化身份和数据协议 Beacon Protocol 构建一个系统，使用户能够控制和管理 AI 代理对其个人数据的访问权限。这些例子表明，Dot Gongji 不仅仅是提供基础设施，它还在为现实世界的 DAI 应用和服务奠定基础。他们也在投入大量精力来构建生态系统。现在，让我们来看看这一切的动力源泉：Dot、Gongji 和代币。
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它何时发布？具体用途是什么？代币经济模型的设计也至关重要。原因显而易见。首先，它用于支付网络服务使用费。使用我之前提到的 Zeroz Compute、Zeroz Storage 和 Zeroz Data Availability (DA) 服务时，用户必须使用 Zeroz 代币支付费用。费用根据服务类型而有所不同。例如，计算机服务的费用根据处理的 AI 模型、代币数量、使用的 GPU 数量和时间计算；而存储服务的费用则根据存储的数据量和使用时长计算。其次，还有 gas 费。所有在 Zeroz 链上发生的交易，例如发送代币或执行智能合约，都需要以 Zeroz 代币支付 gas 费。这些费用用于奖励维护网络和处理交易的验证者。
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除了网络服务费用之外，它还创造了对 0Z 代币的基本需求。第三点是质押。为了增强 0Z 网络的安全性，代币持有者可以通过委托给验证者或直接运行验证节点来质押他们的 0Z 代币。作为回报，质押参与者将获得一部分交易费和新发行的代币，称为区块奖励。相反，如果验证者违反网络规则或行为不端，他们质押的部分代币将被扣除，这种惩罚称为罚没，以鼓励诚信行为。使用费、gas 费质押和代币使用都非常清晰。但是代币是如何分配的呢？有人担心，如果一次性分配给初始投资者或团队成员，可能会影响价格。我很想知道这部分是如何设计的。是的，代币分配和锁定。
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因此，解锁计划是代币经济学中至关重要的组成部分。在10亿枚代币的总供应量中，56%分配给了社区和生态系统振兴。具体而言，最大的分配是生态系统增长基金，占比28%。15%分配给了AI对齐节点运营奖励，13%分配给了社区奖励，包括空投。剩余的44%分配给了项目核心团队、早期贡献者和顾问，22%分配给了初始投资者资料中提到的“支持者”。然而，这里需要注意的关键点是代币生成事件（TGE），它指的是代币首次投放市场时的流通供应量。在TGE上，仅解锁了总供应量的21.3%，这部分全部来自社区和生态系统的分配。核心团队和早期投资者占了总量的44%。
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这笔资金在TG（众筹）期间不会释放，并将完全锁定12个月。这是一个线性锁定期。之后，它将通过线性归属系统，在36个月（即三年）内按月等额释放。这是一个相对保守且稳定的设计，可以缓解初期市场突然抛售的压力，并有助于项目的长期成功。在TJ（众筹）期间未释放的剩余社区分配资金将在24至36个月内逐步发放。他们限制了初始流通量并制定了长期归属计划以确保稳定性，这一点令人印象深刻。那么，总结一下我们目前讨论的内容，您认为永州在DAI领域最终的意义是什么？您认为成功建立永进的最大挑战是什么？人工智能开发和运营的三大关键要素是什么？
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因此，我认为这是一项真正雄心勃勃且恰逢其时的尝试，旨在分散计算能力、数据存储、空间和数据可用性。正如Matsari报告所强调的，当前的AI基础设施过度集中在少数几家大型公司手中，导致人们日益担忧成本、审查以及数据隐私结果缺乏透明度等问题。Youngjin提出的技术方案正是为了解决这些问题。如果成功实施，该方案有望显著提高AI开发和执行流程的透明度、可复现性，以及最重要的——可访问性。尤其值得一提的是，我相信任何人都能验证模型执行结果、清晰地追踪所用数据的来源，并通过不同服务提供商之间的竞争提高成本效益，这将极大地促进分布式人工智能（DAI）生态系统的发展。
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然而，理想化的愿景与现实的市场应用之间显然存在着诸多挑战。最大的障碍当然是确保实际应用。关键在于实现供应商生态系统（提供GPU和存储等资源）和需求生态系统（在0G网络上运行AI模型并构建服务，涵盖开发者和用户两方面）的有效且平衡的增长。无论技术多么先进，如果无人使用，一切都毫无意义。此外，该公司还必须应对来自AWS和谷歌云等老牌集中式云巨头的竞争，这些巨头拥有雄厚的资金、完善的基础设施，以及最重要的——便捷性。成功与否将取决于该公司能否清晰地向患者展示其价值，并提供令人信服的激励措施来促使他们改变现有的工作流程。
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除了技术上的完美之外，实现真正的市场接受和市场适应仍然是一个艰巨的过程。尽管DAI无疑有潜力成为加密货币和人工智能大规模融合的核心基础设施，但同时也面临着显而易见的现实挑战。值得关注的是，Tenz如何平衡其技术愿景与市场需求，并持续发展。以上就是我们对Tenz Labs的深入分析。这是一个引人入胜的案例研究，它表明人工智能和区块链技术的结合可以超越简单的实验，带来现实世界的基础设施变革。我们希望这能为深入思考技术的未来发展方向提供契机。
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令人着迷的是，像Tenji的模块化方法、结果验证机制和AI对齐节点这样的独特举措将如何影响整个DAI生态系统。尤其是在人们对AI生成结果的可靠性和数据主权的担忧日益加剧的情况下，我相信像Tenji这样旨在构建透明和去中心化结构的基础设施的重要性只会与日俱增。听众朋友们，你们认为今天讨论的Tenz的哪些组件将对DAI的未来产生最大的影响？例如，在计算、存储和数据可用性方面，哪些服务将率先取代或补充现有系统？或者，Tenz Identity是否会真正彻底改变AI代理的交互方式？
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现在正是思考这些问题并畅想这项技术将带来的变革的绝佳时机。你觉得今天的故事有趣吗？下一篇文章我会带来更深入的分析。
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