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0G生态系统报告：推动去中心化AI成为Web3核心驱动

梦游仙境 2025-01-21 19:13:12 快讯已有人查阅

导读0G 虽然仍处于相对年轻的发展阶段，但我们已迅速成为 Web3 领域的核心力量。在 2024 年，我们与各大 Web3 领域的顶级项目建立了合作关系并实现集成，不断突破去中心化 AI 基础设施的可能性。自首次生态系统...

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0G 虽然仍处于相对年轻的发展阶段，但我们已迅速成为 Web3 领域的核心力量。在 2024 年，我们与各大 Web3 领域的顶级项目建立了合作关系并实现集成，不断突破去中心化 AI 基础设施的可能性。

自首次生态系统报告发布以来，我们的生态发展迅速。不仅扩展了合作伙伴网络，还进入了 Web3 领域的一些全新赛道。例如，在需求端，我们已与 DePIN、跨链基础设施以及 AI 驱动的游戏项目达成合作，充分展示了我们技术的多样性与适应性。

本报告全面概述了 0G 生态系统，突出了我们广泛的集成能力以及所支持的创新解决方案。

本报告分为两个部分：

· 为何实现卓越增长？深入探讨 0G 如何转型为全球首个去中心化 AI 操作系统（deAIOS），重点介绍其独特的模块化基础设施和去中心化解决方案，这些因素推动了其在 Web3 领域的广泛应用。

· 由 0G 赋能的项目：概述利用 0G deAIOS 提供存储、数据可用性、AI 资源等服务的各类项目，覆盖 Web3 的各个垂直领域。

· 0G 生态系统的核心支柱：支撑 0G 成功的基础技术，包括 GPU、索引工具、预言机、零知识技术（ZK）、互操作性基础设施等。

解读 0G 的强劲势头：成功的关键

当前的 AI 基础设施高度集中化，这带来了数据所有权、透明性、盈利模式以及激励机制不匹配等问题。而在过去，由于扩展性、延迟以及分布式系统在高性能工作负载下的协调限制，去中心化 AI 一直被认为难以实现。

0G 作为去中心化 AI 的基础层，重新定义了这一可能性，不仅为用户提供了对数据的完全掌控，还实现了透明的决策流程和公平的盈利模式。这一变革的核心在于我们能够通过去中心化 AI 操作系统（deAIOS）协调分布式硬件资源，如存储、算力和数据可用性，真正实现去中心化 AI 的潜力。

通过集成模块化系统和先进技术，0G 的 AI 基础设施能够与任何项目或工作流程无缝集成，最终将去中心化 AI 引入链上。

其中包括多个为支持 AI 工作流不同方面而设计的架构组件：

· 0G Storage：一个旨在高效且安全地处理海量数据负载的去中心化网络。

· 0G DA（数据可用性）：一个无限可扩展且可编程的数据可用性层，为终端用户提供无缝的数据访问和验证。

· 0G Service Marketplace：一个用于推理的 AI 服务市场平台，预计将在 2025 年新增 AI 模型和数据集等更多服务。

· 0G Compute：一个 AI 服务市场，专为 GPU 等计算资源而设，由我们的合作伙伴如 Aethir 和 Akash Network 提供支持。

任何希望实现链上数据存储、快速且低成本数据可用性、访问多种计算资源等需求的项目，都可以将 0G 作为一站式解决方案。这种综合能力在行业中备受需求，因此来自众多垂直领域的合作伙伴纷纷选择与 0G 合作。

例如，0G 使游戏项目能够完全在链上运行，同时不牺牲性能或成本效率。而 DePIN 项目则依赖 0G 实现安全的元数据存储和快速数据检索，从而在去中心化系统之间实现无缝通信。

在本报告中，我们将探讨 AI、游戏等各类项目如何积极利用 0G 的去中心化 AI 操作系统（dAIOS），以展示我们技术的适应性和影响力。

使用 0G 的项目

AI 项目

当前 AI 项目面临的一个主要问题是难以将数据完全存储在链上并快速检索。即使使用现有的链上数据库，这些数据库往往与 AI 系统脱节，导致互操作性问题和处理延迟。

0G 提供了一体化的 AI 解决方案，使任何 AI 项目不仅可以利用 0G 存储其庞大的数据集，还能访问其他数据集，同时内置了高度可扩展的数据可用性以及按需获取 GPU 计算资源的能力。

0G 支持的 AI 项目可分为几个不同的领域：

· 推理与模型：提供实时链上 AI 推理能力以及预训练 AI 模型的访问，支持高效部署。例如，Pond 正在创建一个社区生成的 AI 模型中心，而 Assisterr 专注于将小型语言模型（SLMs）引入链上，用于特定应用场景。

· 训练与微调：通过去中心化存储和计算资源，帮助开发者安全地训练和微调 AI 模型。例如，Bagel 协调数据存储以微调 AI 模型，使开发者能够高效管理和检索数据集。

· 应用程序：支持多种 AI 驱动的应用程序，包括分析工具、推荐系统等。例如，Capx 将利用 0G Storage 服务其向量数据库需求。

· 代理：促进自主 AI 代理的创建和部署，确保安全访问链上数据集和计算资源，如 Talus 和 Theoriq。

许多项目还利用了 0G DA 和 0G Service Marketplace，例如 Talus，通过 0G DA 访问并查询支持网络中的数据。

游戏

游戏长期以来在链上运行面临诸多挑战，例如扩展性问题、高昂的交易成本以及实时管理去中心化数据的复杂性。这些限制使开发者难以创建具备 Web2 性能的游戏，更不用说集成需要大规模计算和数据可用性的 AI 驱动功能了。

通过使用 0G，游戏项目现可克服这些障碍，利用 0G Storage 实现安全且去中心化的游戏数据存储，借助 0G DA 提供可扩展的数据可用性，并通过 0G Compute 集成 AI 驱动的游戏机制。这一基础设施使游戏能够以实时响应性、可验证的结果和更低的开发成本运行，同时为玩家提供真正的资产所有权和透明性。

例如，Blade Games 使用 0G 在链上存储游戏状态，包括存储可供任何人验证的 ZK 证明，以及任务 ID（游戏内操作的专属标识符）等内容。

同样，Neon Machine（Shrapnel的创办人）将集成 0G Storage，以确保射击游戏中游戏资产的完整性。而 Gaimin 则利用 0G DA 为玩家实时发放奖励，并通过 0G DA 存储元数据，例如玩家对游戏内资产的所有权。

零知识证明

零知识证明（ZK Proofs）作为 Web3 中的一项变革性技术，可以在不泄露敏感信息的情况下实现无需信任验证。然而，由于生成证明的计算强度大、管理安全环境复杂，以及与去中心化系统高效集成的难度，许多项目在大规模应用 ZK 技术时仍面临挑战。

像 Gevulot 和 Orochi Network 这样的项目依赖 0G 来支持 ZK 证明的生成和安全计算环境的构建。例如，Orochi 在 0G 上存储其 zkDatabase 数据，并通过 0G DA 优化其 zkMemory 的 AI 模型部署。

跨链与 Web3 基础设施

现有的 AI 基础设施解决方案存在碎片化问题，仅在部分网络（如某些 Layer 2 网络）上运行。而 0G 网络本身与其他网络兼容，且 0G DA 可在跨网络传输资产和信息时确保安全。

正因如此，0G 正在支持像 AltLayer、Caldera 和 Rome Protocol 这样的 RAAS（Rollups-as-a-Service）。

无缝互操作性对于扩展 Web3 至关重要。0G 与 Rome Protocol 和 AltLayer 等基础设施项目合作，为应用链和跨链服务提供可扩展的数据解决方案。Hemera 和 Redstone 等平台强化了数据索引和预言机功能，而 Galxe 等行业领导者则将 0G 集成到 AI、存储和营销等应用中。

L1、L2 和 Rollups-as-a-Service

Web3 将重点发展针对不同需求的应用链（App-Chain），但要实现这一目标，需要强大的数据可用性和安全的互操作性来支持其高效运作。0G 不仅能够提供这些支持，还能提供对其他产品和服务的原生访问，包括 0G Storage 和 0G Service Marketplace，使任何人都能获取 GPU 等 AI 资源。

这意味着，任何 Layer 1、Layer 2 或 Rollup-as-a-Service 都可以自动为其网络上的开发者提供 AI 资源和工具的访问权限。

这尤为关键，因为它为开发者选择开发平台提供了差异化优势，同时为他们提供了一站式解决方案，而无需集成多个分散的组件（例如独立的存储解决方案和数据可用性解决方案）并将其拼凑在一起。

AltLayer、Caldera 和 Rome Protocol 等知名 RaaS 提供商正在使用 0G，为其应用链提供高性能、可扩展且去中心化的基础设施。同时，包括 Arbitrum、Optimism 在内的领先 Layer 1 和 Layer 2 网络也在利用 0G 提升其扩展性、互操作性以及对 AI 资源的访问能力。