大家好，這裡是 TokenPost，致力於引領數位資產的未來。今天，我們將深入探討 0G Labs，它正在為去中心化人工智慧 (DAI) 建立一個全新的基礎設施層。基於我們從Mesari Research 獲得的數據，我們將清楚地分析 0G 的定義、它旨在解決的問題以及為何其技術在當下如此重要。 0G 是一個用於 AI 模型執行和資料處理的 Layer 1 網路。它提出了一個非常有趣的方案來解決現有 AI 基礎設施過度中心化的問題。今天，我們將深入了解 0G 的核心技術、生態系統和代幣模型。本次演講將對對 AI 和區塊鏈結合感興趣的人特別有幫助。好的，現在讓我們直入主題。首先，讓我們先解釋一下 0G 的目標是什麼。
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數據顯示，這是一個以人工智慧為中心的Layer 1網路。具體來說，這意味著什麼？它是一個基礎區塊鏈，旨在處理人工智慧模型訓練、推理以及儲存和發布所需海量資料集的整個流程，所有這些都在一個可驗證的網路中完成。簡而言之，其目標是提供基礎設施，使人工智慧的開發和運作無需依賴任何特定公司的伺服器。啊，DAI，建構去中心化人工智慧的基礎設施。那麼，現有的人工智慧環境又如何呢？ 0G旨在改變目前主要由大型科技公司主導的中心化系統的哪些面向？這似乎是關鍵所在。是的，沒錯。我們正試圖解決三大難題。
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首先，如您所知，人工智慧模型和資料集規模龐大，遷移成本高昂且效率低。因此，0G 旨在提供一種更經濟高效的方式來遷移如此龐大的資料量。其次，運行人工智慧模型所需的運算資源需要可靠且即時可用，但目前這些資源往往綁定於特定公司。 0G 的目標是在去中心化網路上實現這一點。最後，整個過程必須透明且可驗證。目前，中心化系統使得外部人員難以了解結果的取得方式或所使用的資料。 0G 旨在將此流程記錄在鏈上，從而將可驗證性、可存取性和控制權交還給使用者。以上便是 0G 的願景。它旨在直接解決中心化人工智慧基礎設施的成本、可近性和透明度問題。
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那麼，0G究竟提供哪些具體服務呢？從數據來看，它大致可以分為三類：計算、儲存、數據可用性和數據分析。沒錯，就是這樣。我們來逐一了解一下。首先，0G計算是一個使用預訓練AI模型（例如流行的Rama37TV模型）的市場。在這個市場中，您可以執行推理、結果推導和微調等任務。當使用者要求使用這些資料對Rama3模型進行微調時，網路上的運算資源提供者會執行該請求，對結果進行加密簽名，然後傳回結果。費用會根據使用情況自動計算。加密簽名的結果在這裡似乎非常重要。這與您提到的可驗證性有關嗎？它與現有的雲端服務相比如何？您理解得沒錯。
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加密簽章證明結果是由相應的計算提供者執行的。但更重要的是，該大腦的設計旨在驗證和復現的不僅是結果，還有執行過程本身。因此，如果使用相同的輸入和模型，則不同的提供者應該產生相同的結果，而這可以在鏈上進行驗證。現有的雲端運算通常像黑盒一樣運行，而 Jijin 確保了這種透明度，使用戶能夠比較不同提供者的價格和速度，並在必要時輕鬆切換到更好的選項。這不僅是簡單的成本節約，而是關乎信任和彈性。接下來是儲存。這是一個分散式儲存層，用於儲存和存取 AI 模型本身、用於訓練的資料集、檢查點（中間結果）和最終結果。它的設計旨在確保即使某些特定節點發生故障，資料存取仍然完整無缺。
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我們也使用梅克爾證明等技術來有效率地證明資料未被竄改。梅克爾證明？能更簡單解釋一下嗎？哦，當然。梅克爾證明是一種數學上高效的方法，可以證明大型數據集中的特定部分是原始的、未被更改的數據，而無需逐一驗證整個數據。這就像驗證大型文件中的特定頁面是否被篡改，而不是複製並比較整個文件。您可以將其理解為驗證該頁面的唯一數位指紋。這就是確保資料完整性的關鍵所在。開發人員可以透過標準 API 輕鬆上傳和下載資料。資料複製和恢復在後台自動處理。最後，還有 0G 資料可用性 DA 層。
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這項技術能夠有效率地將大量資料發佈到區塊鏈網絡，使任何人都能在需要時驗證資料的真實存在。這對於 Rollup 等網路解決方案尤其重要。這些解決方案需要將交易數據儲存在某個地方，但藉助 0GDA，您可以僅對部分數據進行採樣，而無需下載全部數據，從而確保數據的可用性。這得歸功於糾刪碼等技術。它與 OfficeTech 和 Abitrom Nitro 等 Rollup 框架集成，使它們能夠安全且經濟地將處理後的資料發佈到 0GDA。此外，緊湊型儲存資料存取 (Compact Storage DA) 看似獨立服務，實則相互關聯。這些服務的模組化設計允許使用者僅選擇所需功能或選擇不同的提供者。這種靈活組合的方式聽起來很有趣。沒錯。
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這是 ZeroG 的主要優勢之一。例如，如果您擁有自己的運算資源，但需要儲存大量數據，您可以單獨使用 ZeroG Storage。或者，您可以使用來自提供者 A 的 ZeroG Compute 和來自提供者 B 的 Storage，以此類推。由於每個服務介面都在協議層面進行了標準化，因此可以進行此類組合和修改而不會出現相容性問題。從開發者的角度來看，您可以逐步引入 ZeroG 基礎設施，從所需的部分開始，而無需一次性替換整個現有系統。這提供了極大的靈活性。是的，這些模組化服務看起來非常強大。那麼，是什麼底層基礎設施確保這些服務可靠且透明地運作呢？正如您所提到的，管理和協調鏈上的一切需要一個強大的框架。讓我們更深入地了解一下 ZeroG Chain 和 ZeroG Identity。
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這是一個與EVM相容的Layer 1區塊鏈。所有任務請求，例如“使用Llama Three模型執行此任務”，都會記錄請求或所需數據在0G存儲中的位置信息，驗證任務完成後收到的結果，並最終使用0G代幣向計算或存儲提供商支付費用——所有這些流程都會在0G鏈上記錄和協調。由於使用者的任務意圖以智慧合約的形式記錄，並且每個步驟都會被透明地跟踪，因此它為整個工作流程的可審計性和可重複性奠定了核心基礎。 0G身分是提升使用者體驗的關鍵要素。區塊鏈位址是冗長而複雜的字串，通常以0x開頭，難以記憶和書寫。 0G身分系統可以將這些位址轉換為人類可讀且易於理解的名稱，例如alice.0g。
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你可以把它想像成我們用網域名稱而不是IP位址來記憶網站位址。這使得用戶以及日益重要的AI代理能夠使用可識別的名稱相互識別和交互，從而大大簡化授權和支付等任務。那麼，這個Youngju身分是否只能在0G鏈上使用？還是也可以在其他區塊鏈上使用？例如，我想知道我是否可以在以太坊或其他鏈上使用Alice Youngju這個名字。這是一個很好的問題。 0G身分的關鍵特性之一就是跨鏈互通性。因此，Alice 0G這個名字不僅可以在0G鏈上被識別和驗證，也可以在其他關聯的區塊鏈上被識別和驗證。
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如果一個人工智慧代理程式在以太坊上執行某個任務，將結果儲存在 0G 儲存中，然後使用 0G 電腦進行進一步分析，那麼它在整個過程中都可以使用一致的標識符 alice.0g。這可以大大簡化跨多個區塊鏈生態系統的複雜工作流程。一個能夠跨多個區塊鏈運行的 ID 系統無疑非常便捷。然而，從數據來看，還有一個名為「AI Alignment Node」（人工智慧對齊節點）的概念，似乎有些獨特。它與典型的區塊鏈驗證器（Validator）有何不同？您可以將其理解為獨立於驗證器之外的監控或驗證層。這些節點的主要作用是監控整個網路的健康狀況。
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例如，如果Pansy電腦節點未能達到預期效能，儲存節點遺失數據，或DA層出現問題，甚至更進一步，如果AI模型輸出的品質顯著下降，或違反了特定策略（例如有害內容的創建或禁止），系統都會對其進行監控和評估。透過這種方式，系統有助於提高整個網路的可靠性和穩定性。但有趣的是，持有AI對齊節點許可證的人和實際操作節點的人可以分開。許可證持有者可以直接操作節點，但如果技術能力不足，則可以委託給值得信賴的專業操作員。節點操作的獎勵將分配給許可證持有者和操作員雙方。
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這可以被視為一種激勵機制，鼓勵積極參與維護網路健康，而不是僅僅持有許可證就被動參與。技術層面看起來非常複雜。然而，無論技術多麼先進，如果沒有一個擁有實際用戶和開發者的生態系統，一切都毫無意義，對嗎？ 0G 在擴展這個生態系統方面做了哪些努力？我聽說測試網的參與度很高。沒錯。看來他們對建構這個生態系統和對科技的重視程度不相上下。工基基金會設立了總額達 8,888 萬美元的生態系成長基金。他們也經營總額同樣為 8,888 萬美元的 GuildOn GG 計畫和加速器，積極支持早期計畫。
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具體而言，他們正透過向早期團隊提供補貼、通知服務以及信用技術整合支持，為DAI生態系統播下種子。這些早期團隊涉及DAI生態系統的關鍵領域，例如人工智慧代理、資料相關工具以及與現有服務的整合。測試網期間的反應也十分顯著。不僅谷歌雲端、AWS、阿里雲、日本NTT和Docomo等全球企業作為節點營運商參與其中，還有超過100家驗證者，包括Blockdaemon Pigment和Coinbase Cloud等專業基礎設施公司。這顯示市場對互助技術有著濃厚的初期興趣。主網上線僅一週後，前10大活躍驗證者的權益分配就已相對均衡，這也預示著去中心化的初步成果。
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是否有具體的合作案例？我很好奇目前有哪些類型的專案是基於 Dot Gongji 建構的。是的，有一些有趣的例子被提及。例如，他們正在與 Web3 網域服務 Space Ide 合作開發一個基於 Dot Gongji 身分的 AI 代理程式。他們也正在使用去中心化身分和資料協定 Beacon Protocol 建立一個系統，使用戶能夠控制和管理 AI 代理對其個人資料的存取權限。這些例子表明，Dot Gongji 不僅僅是提供基礎設施，它還在為現實世界的 DAI 應用和服務奠定基礎。他們也投入大量精力來建立生態系統。現在，讓我們來看看這一切的動力來源：Dot、Gongji 和代幣。
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它何時發布？具體用途是什麼？代幣經濟模型的設計也至關重要。原因顯而易見。首先，它用於支付網路服務使用費。使用我之前提到的 Zeroz Compute、Zeroz Storage 和 Zeroz Data Availability (DA) 服務時，用戶必須使用 Zeroz 代幣支付費用。費用根據服務類型而有所不同。例如，電腦服務的費用是根據處理的 AI 模型、代幣數量、使用的 GPU 數量和時間計算；而儲存服務的費用則根據儲存的資料量和使用時長計算。其次，還有 gas 費。所有在 Zeroz 鏈上發生的交易，例如發送代幣或執行智能合約，都需要以 Zeroz 代幣支付 gas 費用。這些費用用於獎勵維護網路和處理交易的驗證者。
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除了網路服務費用之外，它還創造了對 0Z 代幣的基本需求。第三點是質押。為了增強 0Z 網路的安全性，代幣持有者可以透過委託給驗證者或直接運行驗證節點來質押他們的 0Z 代幣。作為回報，質押參與者將獲得一部分交易費和新發行的代幣，稱為區塊獎勵。相反，如果驗證者違反網路規則或行為不端，他們質押的部分代幣將被扣除，這種懲罰稱為罰沒，以鼓勵誠信行為。使用費、gas 費質押和代幣使用都非常清晰。但是代幣是如何分配的呢？有人擔心，如果一次性分配給初始投資者或團隊成員，可能會影響價格。我很想知道這部分是如何設計的。是的，代幣分配和鎖定。
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因此，解鎖計劃是代幣經濟學中至關重要的組成部分。在10億枚代幣的總供應量中，56%分配給了社區和生態系統振興。具體而言，最大的分配是生態系成長基金，佔28%。 15%分配給了AI對齊節點運營獎勵，13%分配給了社區獎勵，包括空投。剩餘的44%分配給了專案核心團隊、早期貢獻者和顧問，22%分配給了初始投資者資料中提到的「支持者」。然而，這裡需要注意的關鍵點是代幣產生事件（TGE），它指的是代幣首次投放市場時的流通供應量。在TGE上，僅解鎖了總供應量的21.3%，這部分全部來自社區和生態系統的分配。核心團隊和早期投資者佔了總量的44%。
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這筆資金在TG（眾籌）期間不會釋放，並將完全鎖定12個月。這是一個線性鎖定期。之後，它將通過線性歸屬系統，在36個月（即三年）內按月等額釋放。這是一個相對保守且穩定的設計，可以緩解初期市場突然拋售的壓力，並有助於專案的長期成功。在TJ（群眾募資）期間未釋放的剩餘社區分配資金將在24至36個月內逐步發放。他們限制了初始流通量並製定了長期歸屬計劃以確保穩定性，這一點令人印象深刻。那麼，總結一下我們目前討論的內容，您認為永州在DAI領域的最終意義是什麼？您認為成功建立永進的最大挑戰是什麼？人工智慧開發和營運的三大關鍵要素是什麼？
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因此，我認為這是一項真正雄心勃勃且恰逢其時的嘗試，旨在分散運算能力、資料儲存、空間和資料可用性。正如Matsari報告所強調的，目前的AI基礎設施過度集中在少數幾家大型公司手中，導致人們日益擔憂成本、審查以及數據隱私結果缺乏透明度等問題。 Youngjin提出的技術方案正是為了解決這些問題。如果成功實施，該方案有望顯著提高AI開發和執行流程的透明度、可複現性，以及最重要的—可訪問性。尤其值得一提的是，我相信任何人都能驗證模型執行結果、清晰地追蹤所用數據的來源，並透過不同服務提供者之間的競爭提高成本效益，這將極大地促進分散式人工智慧（DAI）生態系統的發展。
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然而，理想化的願景與現實的市場應用之間顯然存在著許多挑戰。最大的障礙當然是確保實際應用。關鍵在於實現供應商生態系統（提供GPU和儲存等資源）和需求生態系統（在0G網路上運行AI模型並建立服務，涵蓋開發者和用戶兩方面）的有效且平衡的成長。無論技術多麼先進，如果無人使用，一切都毫無意義。此外，該公司還必須應對來自AWS和谷歌雲端等老牌集中式雲端巨頭的競爭，這些巨頭擁有雄厚的資金、完善的基礎設施，以及最重要的——便利性。成功與否將取決於該公司能否清楚地向患者展示其價值，並提供令人信服的激勵措施來促使他們改變現有的工作流程。
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除了技術上的完美之外，實現真正的市場接受和市場適應仍然是一個艱鉅的過程。儘管DAI無疑有潛力成為加密貨幣和人工智慧大規模融合的核心基礎設施，但同時也面臨著顯而易見的現實挑戰。值得關注的是，Tenz如何平衡其技術願景與市場需求，並持續發展。以上就是我們對Tenz Labs的深入分析。這是一個引人入勝的案例研究，它表明人工智慧和區塊鏈技術的結合可以超越簡單的實驗，帶來現實世界的基礎設施變革。我們希望這能為深入思考科技的未來發展方向提供契機。
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令人著迷的是，像Tenji的模組化方法、結果驗證機制和AI對齊節點這樣的獨特舉措將如何影響整個DAI生態系統。尤其是在人們對AI生成結果的可靠性和數據主權的擔憂日益加劇的情況下，我相信像Tenji這樣旨在構建透明和去中心化結構的基礎設施的重要性只會與日俱增。聽眾朋友們，你們認為今天要討論的Tenz的哪些組件將對DAI的未來產生最大的影響？例如，在運算、儲存和資料可用性方面，哪些服務將率先取代或補充現有系統？或者，Tenz Identity是否會真正徹底改變AI代理的互動方式？
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現在正是思考這些問題並暢想這項技術將帶來的變革的絕佳時機。你覺得今天的故事有趣嗎？下一篇文章我會帶來更深入的分析。
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