人工智能的能力正在在飛速發展，但核心資源還是攥在少數大公司手裏，我們平時用的大多數 AI，其實就像個黑箱子：模型沒辦法驗證，數據歸平台所有，算力也被巨頭把控着

我一直在想，如果 AI 也能像區塊鏈一樣去中心化，會是什麼樣？
答案可能就是 0G @0G_labs

■爲什麼去中心化 AI 難落地
-數據龐大：AI 模型和訓練集動不動就達到 TB 級別，用傳統的區塊鏈來存存取取，成本又高，速度還慢

-算力不足：AI 的推理和訓練需要的算力，比大多數公鏈節點能提供的要多得多

-延遲問題：實時的 AI 應用需要高吞吐和低延遲，可大部分鏈都達不到這個性能

如果這些障礙解決不了，【鏈上AI】就只能停留在口號

■0G 的目標是：讓 AI 能在鏈上以更低成本、更高效率運行

它是一個去中心化的 AI L1 鏈，採用模塊化架構，把復雜的問題拆成了四個獨立又能組合的部分：

-0G鏈：這是個高速的 EVM L1，適合 AI 代理、AI 驅動的 DeFi 這些場景

-0G存儲：用來存放模型、數據集和資產，比傳統方案便宜 10-100 倍

-0G 計算：能提供按需推理、訓練以及可驗證計算

-0G數據可用性（DA）：保證數據隨時都能訪問，支持高頻應用

■這裏有個我覺得很有意思的點：

不用一次性接受整個 0G，可以只用其中一部分，比如你已經在以太坊上，可以直接調用 0G 的存儲

如果在 Solana 上，也能通過 SDK 接入計算能力，靈活性很強

其實0G 就是想把數據和計算從 “高成本、低效率、技術壁壘” 的束重力解放出來

就像宇航員在零重力環境裏能自由移動一樣，AI 的計算和數據流在 0G 裏也能自由流動。

過去幾年，【AI 去中心化】聽過很多次，但大多數項目都停在口號，沒解決底層基礎設施的問題

而 0G 的特別的地方是，它真的把【存儲—計算—鏈—DA】這幾塊拆開，做到可組合和落地

當然，它未來還有很多挑戰，比如生態能不能快速成長、節點運營者是否願意貢獻資源等等，但至少方向上，它在補足 Web3 裏最缺的一環

所以，我覺得0G值得持續關注，因爲它在搭建的，是去中心化AI的地基
#0GLabs