零代：重塑去中心化AI作業系統

原文作者：Jtsong.eth (Ø,G)（X：@Jtsong2）

近期加密投研智庫 @MessariCrypto 發布了一篇關於 0G 的綜合深度研究報告，本文為繁體中文精華摘要版：

【核心摘要】

隨著 2026 年去中心化人工智慧（DeAI）賽道全面爆發，0G（Zero Gravity） 憑藉其顛覆性技術架構，徹底終結 Web3 無法承載大規模 AI 模型的歷史困境。其三大核心突破可歸納如下：

極速效能引擎（50 Gbps 吞吐量）：透過邏輯解耦與多級並行分片設計，0G 實現相較於傳統 DA 層（如以太坊、Celestia）逾 60 萬倍 的效能躍升，成為全球唯一支援 DeepSeek V3 等超大規模模型即時分發的協議。

dAIOS 模組化架構：首創「結算、儲存、資料可用性（DA）、運算」四層協同的操作系統範式，打破傳統區塊鏈長期存在的「儲存赤字」與「運算滯後」，實現 AI 資料流與執行流的高效閉環。

AI 原生可信環境（TEE + PoRA）：深度整合可信執行環境（TEE）與隨機存取證明（PoRA），不僅解決海量資料的「熱儲存」需求，更建構出無需信任、隱私受保障的 AI 推理與訓練環境，完成從「帳本」到「數位生命底座」的關鍵跨越。

第一章 宏觀背景：AI 與 Web3 的「解耦與重構」

在人工智慧邁入大模型時代的背景下，資料、演算法與算力已成為核心生產要素。然而，當前主流區塊鏈基礎設施（如以太坊、Solana）在支撐 AI 應用時，正面臨嚴峻的「效能錯位」挑戰。

1. 傳統區塊鏈的侷限性：吞吐量與儲存瓶頸

傳統 Layer 1 區塊鏈的設計初衷是處理金融帳本交易，而非承載 TB 級別的 AI 訓練資料集或高頻模型推理任務。

儲存赤字：以太坊等公鏈儲存成本高昂，且缺乏對非結構化大資料（如模型權重檔、影像資料集）的原生支援。

吞吐量瓶頸：以太坊 DA（資料可用性）頻寬僅約 80KB/s；即便經過 EIP-4844 升級，仍遠不足以滿足大型語言模型（LLM）即時推理所需的 GB 級吞吐需求。

運算滯後：AI 推理要求毫秒級極低延遲，而區塊鏈共識機制通常以秒為單位，導致「鏈上 AI」在既有架構下幾乎不可行。

2. 0G 的核心使命：打破「資料牆」

當前 AI 行業由中心化巨頭壟斷，形成事實上的「資料牆（Data Wall）」，導致資料隱私受限、模型輸出無法驗證、租用成本高昂。0G（Zero Gravity） 的出現，標誌著 AI 與 Web3 的深度重構——它不再僅將區塊鏈視為儲存雜湊值的帳本，而是透過模組化架構，將 AI 所需的「資料流、儲存流、運算流」進行解耦。0G 的核心使命，在於打破中心化黑箱，以去中心化技術使 AI 資產（資料與模型）成為使用者主權可擁有的公共商品。

理解此宏觀錯位後，我們需深入剖析 0G 如何透過嚴密的四層架構，逐一破解各項碎片化痛點。

第二章 核心架構：模組化 0G Stack 的四層協同

0G 不是單一區塊鏈，而是被定義為 dAIOS（去中心化 AI 作業系統）。此概念的核心在於：為 AI 開發者提供類似作業系統的完整協議棧，透過四層架構深度協同，實現效能指數級躍升。

1. dAIOS 的四層架構解析

0G Stack 透過解耦執行、共識、儲存與運算，確保每一層皆可獨立擴展：

2. 0G Chain：基於 CometBFT 的效能底座

作為 dAIOS 的神經中樞，0G Chain 採用高度優化的 CometBFT 共識機制。其創新之處在於執行層與共識層分離，並透過流水線並行處理（Pipelining）與 ABCI 模組化設計，大幅縮減區塊生成等待時間。效能指標：根據最新基準測試，0G Chain 在單一分片下可達 11,000+ TPS 吞吐量，並具備亞秒級（Sub-second）最終確認性。此高水準效能確保大規模 AI 代理（AI Agents）高頻互動時，鏈上結算不致成為瓶頸。

3. 0G Storage 與 0G DA 的解耦協同

0G 的技術護城河在於「雙通道」設計：將資料發布與持久化儲存明確分離：

0G DA：專注於 Blob 資料的快速廣播與採樣驗證。單一 Blob 最高支援約 32.5 MB，並透過糾刪碼（Erasure Coding）技術，即使部分節點離線，亦能確保資料可用。

0G Storage：透過「日誌層（Log Layer）」處理不可變資料，透過「鍵值層（KV Layer）」處理動態狀態。

此四層協同架構為高性能 DA 層奠定成長土壤；接下來，我們將深入探討 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技術。

第三章 高性能 DA 層（0G DA）技術深潛

在 2026 年的去中心化 AI 生態中，資料可用性（DA）已不僅是「發布證明」，更須承載 PB 級 AI 權重檔與訓練集的即時傳輸管道。

3.1 邏輯解耦與物理協同：「雙通道」架構的代際演進

0G DA 的核心優越性源於其獨特「雙通道」架構：將資料發布（Data Publishing）與資料儲存（Data Storage）在邏輯上徹底解耦，同時於物理節點層面實現高效協同。

邏輯解耦：不同於傳統 DA 層將資料發布與長期儲存混為一談，0G DA 僅負責驗證資料塊短時間內的可存取性，而將海量資料的持久化交由 0G Storage。

物理協同：儲存節點運用隨機存取證明（PoRA）確保資料真實存在，DA 節點則透過基於分片的共識網路確保透明度，達成「即發即驗、存驗一體」。

3.2 效能標竿：量級領先的資料對決

0G DA 在吞吐量上的突破，直接定義去中心化 AI 作業系統的效能邊界。下表展示 0G 與主流 DA 方案之技術參數比較：

3.3 即時可用性的技術底座：糾刪碼與多重共識分片

為支撐海量 AI 資料，0G 引入糾刪碼（Erasure Coding）與多重共識分片（Multi-sharding）：

糾刪碼優化：透過增加冗餘證明，即使網路中大量節點離線，仍可藉由採樣極小資料片段恢復完整資訊。

多重共識分片：0G 捨棄單一鏈處理所有 DA 的線性邏輯，改以橫向擴展共識網路，使總吞吐量隨節點數量增加而線性成長。2026 年實測中，成功支撐每秒數萬次 Blob 驗證請求，確保 AI 訓練流程連續穩定。

僅有高速資料通道尚不充足，AI 更需要低延遲的「大腦儲存」與安全隱私的「執行空間」，這便導向 AI 專用最佳化層。

第四章 AI 專用最佳化與安全算力強化

4.1 解決 AI 代理（AI Agents）的延遲焦慮

對需即時執行策略的 AI Agents 而言，資料讀取延遲是決定其生存的生死線。

冷熱資料分離架構：0G Storage 內部劃分為不可變日誌層（Log Layer）與可變狀態層（KV Layer）。熱資料存放於高效能 KV 層，支援亞秒級隨機存取。

高效能索引協議：運用分散式雜湊表（DHT）與專用元資料索引節點，AI 代理可在毫秒級定位所需模型參數。

4.2 TEE 強化：建構 Trustless AI 的最後一塊拼圖

0G 於 2026 年全面導入 TEE（可信執行環境） 安全升級。

運算隱私化：模型權重與使用者輸入於 TEE 內部「隔離區」處理，即使節點營運商亦無法窺視運算過程。

結果可驗證性：TEE 產生的遠端靜默證明（Remote Attestation）將連同運算結果一併提交至 0G Chain，確保結果由特定未竄改模型生成。

4.3 願景實現：從儲存到作業系統的躍遷

AI 代理不再是孤立腳本，而是擁有主權身分（iNFT 標準）、受保護記憶（0G Storage）與可驗證邏輯（TEE Compute）的數位生命實體。此閉環消除了中心化雲廠商對 AI 的壟斷，標誌去中心化 AI 正邁入大規模商用時代。

然而，要承載這些「數位生命」，底層分散式儲存必須經歷一場從「冷」到「熱」的效能革命。

第五章 分散式儲存層創新——從「冷封存」到「熱效能」的典範轉移

0G Storage 的核心創新，在於打破傳統分散式儲存在效能上的桎梏。

1. 雙層架構：Log Layer 與 KV Layer 的解耦

Log Layer（串流資料處理）：專為非結構化資料（如訓練日誌、資料集）設計，採用僅追加寫入（Append-only）模式，確保海量資料於分散式節點間達成毫秒級同步。

KV Layer（索引與狀態管理）：針對結構化資料提供高效能索引支援；調取模型參數權重（Weights）時，響應延遲壓低至毫秒級。

2. PoRA（Proof of Random Access）：抗 Sybil 攻擊與驗證體系

為確保儲存真實性，0G 導入 PoRA（隨機存取證明）。

抗女巫攻擊：PoRA 將挖礦難度與實際佔用之實體儲存空間直接掛鉤。

可驗證性：允許網路對節點進行隨機「抽查」，確保資料不僅被儲存，更處於「隨時可用」的熱啟用狀態。

3. 效能跨越：秒級檢索的工程實現

0G 結合糾刪碼與高頻寬 DA 通道，實現從「分鐘級」到「秒級」的檢索跨越。此「熱儲存」能力，效能足以媲美中心化雲服務。

此儲存效能飛躍，為支撐百億級參數模型提供了堅實的去中心化底座。

第六章 AI 原生支援——百億級參數模型的去中心化底座

1. AI Alignment Nodes：AI 工作流程的守護者

AI Alignment Nodes（AI 對齊節點） 負責監控儲存節點與服務節點間協作，透過驗證訓練任務真實性，確保 AI 模型執行不偏離預設邏輯。

2. 支援大規模平行 I/O

處理百億、千億級參數模型（如 Llama 3 或 DeepSeek-V3），需極高平行 I/O 效能。0G 透過資料切片與多重共識分片技術，允許多達數千節點同時處理大規模資料集讀取。

3. 檢查點（Checkpoints）與高頻寬 DA 的協同

故障復原：0G 可迅速將百 GB 級別檢查點檔案持久化。

無感復原：得益於 50 Gbps 吞吐上限，新節點可瞬間自 DA 層同步最新檢查點快照，解決去中心化大模型訓練難以長期維持的痛點。

在技術細節之外，我們須將視野拉高至整體產業格局，觀察 0G 如何橫掃現有市場。

第七章 競爭格局——0G 的維度碾壓與差異化優勢

7.1 主流 DA 方案橫向評測

7.2 核心競爭力：可程式化 DA 與垂直整合儲存

消除傳輸瓶頸：原生融合儲存層，使 AI 節點可直接自 DA 層檢索歷史資料。

50 Gbps 吞吐量飛躍：比競爭對手快數個數量級，支撐即時推理。

可程式化（Programmable DA）：允許開發者自訂資料分配策略，動態調整資料冗餘度。

此維度碾壓預示龐大經濟體的崛起，而代幣經濟學則是驅動此體系運轉的燃料。

第八章 2026 生態展望與代幣經濟學

隨著 2025 年主網穩健運作，2026 年將成為 0G 生態爆發的關鍵節點。

8.1 $0G 代幣：多維價值捕獲路徑

資源支付（Work Token）：存取高效能 DA 與儲存空間之唯一媒介。

安全質押（Staking）：驗證者與儲存提供者須質押 $0G，並享有網路收益分紅。

優先權配置：繁忙期依代幣持有量決定運算任務優先順序。

8.2 2026 生態激勵與挑戰

0G 計畫啟動 "Gravity Foundation 2026" 專項基金，重點扶植 DeAI 推理框架與資料眾籌平台。儘管技術領先，0G 仍面臨節點硬體門檻高、生態冷啟動及合規性等挑戰。

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