Uma postagem marcadas com "0G Labs"

Em 13 de novembro de 2024, 0G Labs anunciou uma rodada de financiamento de US$ 40 milhões liderada pela Hack VC, Delphi Digital, OKX Ventures, Samsung Next e Animoca Brands, projetando a equipe por trás deste sistema operacional de IA descentralizado sob os holofotes. Sua abordagem modular combina armazenamento descentralizado, verificação de disponibilidade de dados e liquidação descentralizada para habilitar aplicações de IA on-chain. Mas será que eles conseguem realisticamente alcançar taxa de transferência em nível GB/s para alimentar a próxima era de adoção de IA no Web3? Este relatório aprofundado avalia a arquitetura da 0G, mecânicas de incentivo, tração do ecossistema e possíveis armadilhas, visando ajudá-lo a medir se a 0G pode cumprir sua promessa.

Contexto​

O setor de IA tem experimentado um crescimento meteórico, impulsionado por grandes modelos de linguagem como ChatGPT e ERNIE Bot. Contudo, IA vai além de chatbots e texto gerativo; inclui tudo, desde as vitórias de AlphaGo no Go até ferramentas de geração de imagens como MidJourney. O santo graal que muitos desenvolvedores buscam é uma IA de propósito geral, ou AGI (Inteligência Artificial Geral) — coloquialmente descrita como um “Agente” de IA capaz de aprender, perceber, tomar decisões e executar tarefas complexas de forma semelhante à inteligência humana.

Entretanto, tanto aplicações de IA quanto de Agentes de IA são extremamente intensivas em dados. Elas dependem de conjuntos massivos de dados para treinamento e inferência. Tradicionalmente, esses dados são armazenados e processados em infraestruturas centralizadas. Com o advento da blockchain, surgiu uma nova abordagem conhecida como DeAI (IA Descentralizada). DeAI tenta aproveitar redes descentralizadas para armazenamento, compartilhamento e verificação de dados, superando as limitações das soluções de IA centralizadas.

0G Labs destaca‑se nesse cenário de infraestrutura DeAI, almejando construir um sistema operacional de IA descentralizado chamado simplesmente 0G.

O que é a 0G Labs?​

Na computação tradicional, um Sistema Operacional (SO) gerencia recursos de hardware e software — pense em Microsoft Windows, Linux, macOS, iOS ou Android. Um SO abstrai a complexidade do hardware subjacente, facilitando a interação tanto de usuários finais quanto de desenvolvedores com o computador.

Por analogia, o 0G OS aspira cumprir um papel semelhante no Web3:

• Gerenciar armazenamento descentralizado, computação e disponibilidade de dados.
• Simplificar a implantação de aplicações de IA on-chain.

Por que descentralização? Sistemas de IA convencionais armazenam e processam dados em silos centralizados, levantando preocupações sobre transparência dos dados, privacidade dos usuários e remuneração justa para provedores de dados. A abordagem da 0G utiliza armazenamento descentralizado, provas criptográficas e modelos de incentivo abertos para mitigar esses riscos.

O nome “0G” significa “Zero Gravidade.” A equipe imagina um ambiente onde troca de dados e computação sejam “sem peso” — tudo, desde treinamento de IA até inferência e disponibilidade de dados, acontece de forma fluida on-chain.

A 0G Foundation, formalmente criada em outubro de 2024, conduz essa iniciativa. Sua missão declarada é tornar a IA um bem público — acessível, verificável e aberto a todos.

Componentes Principais do Sistema Operacional 0G​

Fundamentalmente, 0G é uma arquitetura modular projetada especificamente para suportar aplicações de IA on-chain. Seus três pilares principais são:

1. 0G Storage – Rede de armazenamento descentralizado.
2. 0G DA (Disponibilidade de Dados) – Camada especializada que garante integridade dos dados.
3. 0G Compute Network – Gerenciamento descentralizado de recursos computacionais e liquidação para inferência de IA (e, futuramente, treinamento).

Esses pilares operam em conjunto sob a égide de uma rede Layer1 chamada 0G Chain, responsável pelo consenso e liquidação.

De acordo com o Whitepaper da 0G (“0G: Towards Data Availability 2.0”), tanto as camadas 0G Storage quanto 0G DA são construídas sobre a 0G Chain. Desenvolvedores podem lançar múltiplas redes de consenso PoS customizadas, cada uma funcionando como parte do framework 0G DA e 0G Storage. Essa abordagem modular permite que, à medida que a carga do sistema cresce, a 0G adicione dinamicamente novos conjuntos de validadores ou nós especializados para escalar horizontalmente.

0G Storage​

0G Storage é um sistema de armazenamento descentralizado voltado para dados em grande escala. Utiliza nós distribuídos com incentivos embutidos para armazenar dados dos usuários. Crucialmente, ele divide os dados em “chunks” menores e redundantes usando Erasure Coding (EC), distribuindo esses chunks entre diferentes nós de armazenamento. Se um nó falhar, os dados ainda podem ser reconstruídos a partir dos chunks redundantes.

Tipos de Dados Suportados​

0G Storage acomoda tanto dados estruturados quanto dados não estruturados.

1. Dados Estruturados são armazenados em uma camada Key‑Value (KV), adequada para informações dinâmicas e frequentemente atualizadas (por exemplo, bancos de dados, documentos colaborativos etc.).
2. Dados Não Estruturados são armazenados em uma camada Log, que adiciona entradas cronologicamente. Essa camada se assemelha a um sistema de arquivos otimizado para cargas de trabalho de append‑only em grande escala.

Ao empilhar uma camada KV sobre a camada Log, 0G Storage pode atender a diversas necessidades de aplicações de IA — desde o armazenamento de grandes pesos de modelos (não estruturados) até dados dinâmicos de usuários ou métricas em tempo real (estruturados).

Consenso PoRA​

PoRA (Proof of Random Access) garante que os nós de armazenamento realmente possuam os chunks que afirmam armazenar. Funciona da seguinte forma:

• Mineradores de armazenamento são periodicamente desafiados a produzir hashes criptográficos de chunks de dados aleatórios que armazenam.
• Eles devem responder gerando um hash válido (semelhante a um puzzle PoW) derivado de sua cópia local dos dados.

Para nivelar o campo de jogo, o sistema limita as competições de mineração a segmentos de 8 TB. Um minerador grande pode subdividir seu hardware em múltiplas partições de 8 TB, enquanto mineradores menores competem dentro de um único limite de 8 TB.

Design de Incentivos​

Os dados em 0G Storage são divididos em “Segmentos de Precificação” de 8 GB. Cada segmento possui um pool de doação e um pool de recompensa. Usuários que desejam armazenar pagam uma taxa em 0G Token (ZG), que parcialmente financia as recompensas dos nós.

• Recompensa Base: Quando um nó de armazenamento submete provas PoRA válidas, recebe recompensas de bloco imediatas para aquele segmento.
• Recompensa Contínua: Ao longo do tempo, o pool de doação libera uma parcela (atualmente 4 % ao ano) para o pool de recompensa, incentivando os nós a armazenarem dados permanentemente. Quanto menos nós armazenarem um segmento específico, maior a fatia que cada nó pode ganhar.

Os usuários pagam uma única vez pelo armazenamento permanente, mas devem definir uma taxa de doação acima de um mínimo de sistema. Quanto maior a doação, maior a probabilidade de os mineradores replicarem os dados do usuário.

Mecanismo de Royalty: 0G Storage inclui ainda um mecanismo de “royalty” ou “compartilhamento de dados”. Provedores iniciais criam “registros de royalty” para cada chunk. Se novos nós quiserem armazenar o mesmo chunk, o nó original pode compartilhá‑lo. Quando o novo nó prova o armazenamento (via PoRA), o provedor original recebe uma royalty contínua. Quanto mais amplamente replicado o dado, maior a recompensa agregada para os provedores iniciais.

Comparação com Filecoin e Arweave​

Semelhanças:

• Todos incentivam armazenamento descentralizado de dados.
• Tanto 0G Storage quanto Arweave almejam armazenamento permanente.
• Chunking e redundância são abordagens padrão.

Diferenças Principais:

• Integração Nativa: 0G Storage não é uma blockchain independente; está integrada diretamente à 0G Chain e foca em casos de uso de IA.
• Dados Estruturados: 0G suporta dados estruturados KV além de dados não estruturados, essencial para workloads de IA que exigem acesso frequente leitura‑escrita.
• Custo: 0G afirma US$ 10–11/TB para armazenamento permanente, supostamente mais barato que Arweave.
• Foco de Performance: Projetado especificamente para atender demandas de taxa de transferência de IA, ao passo que Filecoin e Arweave são redes de armazenamento de propósito geral.

0G DA (Camada de Disponibilidade de Dados)​

Disponibilidade de dados garante que todo participante da rede possa verificar e recuperar integralmente os dados de transação. Se os dados estiverem incompletos ou retidos, as premissas de confiança da blockchain se rompem.

No sistema 0G, os dados são chunked e armazenados off‑chain. A rede registra raízes Merkle desses chunks, e nós DA devem amostrar esses chunks para garantir que correspondam às raízes Merkle e aos compromissos de erasure‑coding. Só então os dados são considerados “disponíveis” e incorporados ao estado de consenso.

Seleção de Nós DA e Incentivos​

• Nós DA precisam apostar ZG para participar.
• São agrupados em quóruns aleatórios via Funções Aleatórias Verificáveis (VRFs).
• Cada nó valida apenas um subconjunto dos dados. Se 2/3 de um quórum confirmarem a disponibilidade e correção dos dados, eles assinam uma prova que é agregada e submetida à rede de consenso 0G.
• A distribuição de recompensas ocorre também por amostragem periódica; apenas os nós que armazenam os chunks amostrados recebem recompensas naquele ciclo.

Comparação com Celestia e EigenLayer​

0G DA se inspira em Celestia (amostragem de disponibilidade) e EigenLayer (restaking), mas busca oferecer taxa de transferência maior. Celestia atualmente atinge cerca de 10 MB/s com blocos de 12 s. Já EigenDA serve principalmente soluções Layer2 e pode ser complexo de implementar. A 0G almeja GB/s, adequado a workloads de IA que podem exigir ingestão de 50–100 GB/s.

0G Compute Network​

0G Compute Network funciona como camada de computação descentralizada, evoluindo em fases:

• Fase 1: Foco na liquidação para inferência de IA.
  • A rede casa “compradores de modelos de IA” (usuários) com provedores de computação (vendedores) em um marketplace descentralizado. Provedores registram serviços e preços em contrato inteligente. Usuários pré‑financiam o contrato, consomem o serviço e o contrato media o pagamento.
• Futuramente, a equipe pretende expandir para treinamento completo de IA on-chain, embora isso seja mais complexo.

Processamento em Lote: Provedores podem agrupar requisições de usuários para reduzir overhead on‑chain, melhorando eficiência e reduzindo custos.

0G Chain​

0G Chain é uma rede Layer1 que serve como base para a arquitetura modular da 0G. Ela sustenta:

• 0G Storage (via contratos inteligentes)
• 0G DA (provas de disponibilidade)
• 0G Compute (mecanismos de liquidação)

Conforme a documentação oficial, a 0G Chain é compatível com EVM, facilitando a migração de dApps existentes.

Consenso e Validação​

A 0G Chain utiliza consenso PoS tradicional, permitindo que desenvolvedores criem suas próprias redes de consenso PoS customizadas que operam como sub‑cadenas dentro do ecossistema 0G. Isso permite que diferentes aplicações tenham parâmetros de consenso adaptados às suas necessidades específicas, ao mesmo tempo em que compartilham a segurança da camada base.

Token 0G (ZG)​

O token nativo ZG alimenta todas as camadas de incentivo:

• Armazenamento: Pagamento por chunks em 0G Storage.
• Disponibilidade: Staking para nós DA.
• Computação: Taxas de serviço no Compute Network.

ZG também pode ser usado para governança descentralizada, permitindo que detentores votem em atualizações de protocolo e ajustes de parâmetros econômicos.

Mecânicas de Incentivo e Segurança​

A 0G combina três vetores de incentivo:

1. Staking de ZG para validadores e nós DA, garantindo que comportamentos maliciosos resultem em perda de stake.
2. Recompensas de bloco para nós de armazenamento que submetem provas PoRA válidas.
3. Taxas de serviço no Compute Network, que são distribuídas entre provedores de computação e nós de disponibilidade que garantem que os dados necessários estejam acessíveis.

Além disso, a 0G implementa penalidades de slashing para validadores que falharem em publicar blocos ou apresentarem provas inválidas, reforçando a segurança econômica da rede.

Desafios e Pontos de Atenção​

• Escalabilidade de Rede: Embora a meta seja GB/s, a latência de rede e a sobrecarga de comunicação entre nós podem limitar a taxa prática, especialmente em ambientes globais altamente distribuídos.
• Custo de Gas: Mesmo com EVM‑compatibilidade, taxas de gas elevadas em períodos de congestionamento podem tornar inferências de IA caras para usuários finais.
• Complexidade de Treinamento On‑Chain: Treinar grandes modelos de IA requer recursos computacionais massivos; a viabilidade econômica de tal operação ainda é incerta.
• Adoção de Usuário: A transição de desenvolvedores de pipelines de IA tradicionais para um modelo totalmente on‑chain exige ferramentas, SDKs e documentação robustas que ainda estão em fase inicial.

Conclusão​

A 0G Labs apresenta uma visão ambiciosa: transformar IA em um recurso verdadeiramente descentralizado e on‑chain, com um ecossistema que cobre armazenamento, disponibilidade e computação. Seu modelo modular, aliado a incentivos econômicos bem estruturados, oferece um caminho promissor para superar as limitações das soluções centralizadas atuais.

Entretanto, alcançar taxas de transferência em nível GB/s em um ambiente descentralizado ainda representa um grande desafio técnico e econômico. A viabilidade de treinar modelos de IA completos on‑chain, bem como a sustentabilidade de custos de armazenamento permanente, permanecerão como métricas críticas para avaliar o sucesso a longo prazo da 0G.

À medida que a rede evolui, a comunidade deverá observar de perto:

• A efetividade das provas PoRA em escala real.
• O comportamento dos pools de recompensa à medida que mais dados são armazenados permanentemente.
• A adaptação de desenvolvedores ao modelo de computação em lote e ao marketplace de inferência.

Se a 0G conseguir equilibrar esses fatores, poderá abrir caminho para uma nova geração de aplicações de IA verdadeiramente descentralizadas, onde dados, modelos e computação coexistam de forma segura e transparente no Web3.