0G的去中心化AI操作系统真的能在链上大规模驱动AI吗？
2024 年 11 月 13 日，0G Labs 宣布完成 4000 万美元 融资，由 Hack VC、Delphi Digital、OKX Ventures、Samsung Next 和 Animoca Brands 主导，使得这支致力于去中心化 AI 操作系统的团队一举成名。他们的模块化方案将去中心化存储、数据可用性验证与去中心化结算相结合，以实现链上 AI 应用。但他们真的能达到 GB/s 级别的吞吐量，为 Web3 的下一波 AI 采用提供动力吗？本深度报告评估了 0G 的架构 、激励机制、生态吸引力以及潜在风险，帮助你判断 0G 是否能够兑现其承诺。
背景
AI 领域因 ChatGPT、ERNIE Bot 等大语言模型而呈现爆炸式增长。然而，AI 不仅仅是聊天机器人和生成式文本，还包括 AlphaGo 的围棋胜利、MidJourney 等图像生成工具。许多开发者追求的终极目标是通用人工智能（AGI），即能够学习、感知、决策并执行复杂任务的 AI “代理”。
然而，AI 与 AI 代理应用极度 数据密集，训练与推理都依赖海量数据集。传统上，这些数据存储在中心化基础设施上。区块链的出现催生了 DeAI（去中心化 AI） 的概念，尝试利用去中心化网络进行数据存储、共享与验证，以克服中心化 AI 的局限。
0G Labs 在 DeAI 基础设施领域脱颖而出，致力于构建一个名为 0G 的 去中心化 AI 操作系统。
0G Labs 是什么？
在传统计算中，操作系统（OS） 管理硬件与软件资源——如 Windows、Linux、macOS、iOS 或 Android。操作 系统抽象底层硬件，使终端用户和开发者都能更便捷地使用计算机。
类比之下，0G OS 旨在在 Web3 中扮演同样的角色：
- 管理 去中心化存储、计算与数据可用性；
- 简化 链上 AI 应用的部署。
为何去中心化？ 传统 AI 系统将数据存储在中心化孤岛，导致数据透明度、用户隐私以及数据提供者报酬等问题。0G 通过去中心化存储、加密证明和开放激励模型来降低这些风险。
“0G” 代表 “Zero Gravity（零重力）”。团队设想一个数据交换与计算“无重量”的环境——从 AI 训练到推理再到数据可用性，都能在链上无缝进行。
0G 基金会 于 2024 年 10 月正式成立，使命是让 AI 成为公共产品，做到可访问、可验证、对所有人开放。
0G 操作系统的关键组件
从根本上看，0G 是为链上 AI 应用量身定制的模块化架构，核心由 三大支柱 组成：
- 0G Storage – 去中心化存储网络。
- 0G DA（Data Availability） – 专用的数据可用性层，确保数据完整性。
- 0G Compute Network – 去中心化计算资源管理与 AI 推理结算（未来还将支持训练）。
这三大支柱在 0G Chain（Layer1 网络）之下协同工作，负责共识与结算。
根据 0G 白皮书（《0G：迈向 Data Availability 2.0》），0G Storage 与 0G DA 均构建在 0G Chain 之上。开发者可以启动多个自定义 PoS 共识网络，每个网络都作为 0G DA 与 0G Storage 框架的一部分。模块化设计意味着系统负载增长时，0G 能动态添加验证者集合或专用节点实现横向扩容。
0G Storage
0G Storage 是面向大规模数据的去中心化存储系统，节点通过激励机制存储用户数据。关键在于使用 纠删码（Erasure Coding，EC） 将数据切分为 更小且冗余的“块”，并分布到不同存储节点。即使某些节点失效，仍可通过冗余块恢复数据。
支持的数据类型
0G Storage 同时支持 结构化 与 非结构化 数据。
- 结构化数据 采用 键值（Key-Value，KV）层，适用于动态、频繁更新的信息（如数据库、协作文档等）。
- 非结构化数据 采用 日志（Log）层，按时间顺序追加数据，类似于为大规模写入优化的文件系统。
通过在日志层之上叠加 KV 层，0G Storage 能满足从存储大模型权重（非结构化）到实时用户数据或指标（结构化）的多样化 AI 需求。
PoRA 共识
PoRA（Proof of Random Access） 用于验证存储节点真实持有其声称的块。工作原理：
- 存储矿工定期 被挑战 提交特定随机块的加密哈希。
- 矿工必须基于本地数据生成有效哈希（类似 PoW 的 puzzle 求解）。
为保证公平，系统将挖矿竞争限制在 8 TB 的分段内。大矿工可将硬件拆分为多个 8 TB 分区，小矿工则在单一 8 TB 边界内竞争。
激励设计
0G Storage 将数据划分为 8 GB 的 “定价段”。每段拥有 捐赠池 与 奖励池。用户存储数据时支付 0G Token（ZG） 费用，部分用于节点奖励。
- 基础奖励：存储节点提交有效 PoRA 证明后，立即获得该段的区块奖励。
- 持续奖励：捐赠池每年释放约 4% 到奖励池，激励节点长期存储数据。存储同一段的节点越少，单节点可获得的份额越大。
用户仅需 一次性 支付永久存储费用，但必须设置高于系统最低值的捐赠额。捐赠越高，矿工复制该数据的意愿越强。
版税机制：0G Storage 还引入 “版税” 或 “数据共享” 机制。早期存储提供者为每个数据块创建版税记录。若新节点想存储相同块，原节点可共享数据。当新节点后续通过 PoRA 证明存储时，原数据提供者持续获得版税。数据复制越广，早 期提供者的累计奖励越高。
与 Filecoin 与 Arweave 的对比
相似点
- 三者均激励去中心化数据存储。
- 0G Storage 与 Arweave 均追求 永久存储。
- 数据切块与冗余是通用做法。
关键差异
- 原生集成：0G Storage 不是独立区块链，而是直接集成在 0G Chain，主要面向 AI 场景。
- 结构化数据：0G 支持 KV 型结构化数据，满足 AI 工作负载的读写需求。
- 成本：0G 声称 $10–11/TB 的永久存储费用，低于 Arweave。
- 性能定位：专为 AI 吞吐量设计，而 Filecoin、Arweave 更偏向通用去中心化存储。
0G DA（数据可用性层）
数据可用性 确保每个网络参与者都能完整验证并获取交易数据。若数据缺失或被隐藏，区块链的信任假设即告失效。
在 0G 系统中，数据被切块并离链存储。系统记录这些块的 Merkle 根，DA 节点必须 抽样 检查块是否匹配 Merkle 根与纠删码承诺。只有通过抽样验证后，数据才被视为 “可用”，并写入共识状态。
DA 节点选取与激励
- DA 节点需 质押 ZG 才能参与。
- 节点通过 VRF（可验证随机函数） 随机分配到 仲裁组（quorum）。
- 每个节点仅验证 数据子集。若 2/3 的仲裁组确认数据可用且正确，则签署证明并聚合提交至 0G 共识网络。
- 奖励通过周期性抽样分配，仅抽中随机块的节点可获得当轮奖励。
与 Celestia 与 EigenLayer 的比较
0G DA 借鉴 Celestia（数据可用性抽样）和 EigenLayer（再质押）理念，但目标是实现 更高吞吐。Celestia 当前约 10 MB/s，区块时间 12 秒。EigenDA 主要服务于 Layer2，实现较为复杂。0G 设想 GB/s 级别的吞吐，以满足 50–100 GB/s 数据摄入的 AI 大规模工作负载。
0G Compute Network
0G Compute Network 是去中心化计算层，分阶段演进：
- 阶段 1：聚焦 AI 推理结算。网络在去中心化市场中匹配 “AI 模型买家”（用户）与计算提供者（卖家）。提供者在智能合约中注册服务与价格，用户发起推理请求并支付 ZG，合约完成结算。
- 后续阶 段：将支持链上训练、批处理等更复杂计算。
0G 生态与治理
0G 基金会通过 治理代币 ZG 实现社区共识。持币者可投票决定协议升级、费用模型以及激励参数。生态合作伙伴包括多家链上 AI 项目、去中心化数据市场以及传统 AI 企业。
潜在风险与挑战
- 技术实现难度：GB/s 级别的跨链数据抽样、纠删码恢复以及计算结算需要极高的网络同步效率，当前公链网络仍在探索阶段。
- 激励经济模型：永久存储的低成本可能导致质押收益不足，进而影响节点参与度。
- 监管不确定性：AI 数据涉及隐私与版权，去中心化存储可能面临合规审查。
- 竞争格局：其他 DeAI 项目（如 Fetch.ai、SingularityNET）也在同步推进，市场份额尚未明朗。
- 用户采纳：AI 开发者是否愿意将模型权重与推理数据迁移至链上仍是未知数。
结论
0G Labs 已成功完成大额融资，并展示了完整的模块化蓝图：从去中心化存储、数据可用性 到计算结算，形成了链上 AI 生态的闭环。若技术实现能够达到宣称的 GB/s 吞吐，0G 将在 Web3 上提供前所未有的 AI 扩展能力。然而，当前仍处于早期阶段，关键在于：
- 验证 PoRA 与 DA 抽样 在真实网络规模下的可靠性；
- 观察 激励池 是否能够持续吸引节点提供长期存储；
- 监测 市场需求，即链上 AI 推理与训练的实际使用量。
综合来看，0G 的愿景具有创新性且符合去中心化 AI 的长期趋势，但实现路径仍充满技术与经济的不确定性。投资者与开发者应在关注其进展的同时，保持对潜在风险的警惕。