Trong thời gian qua, tôi đã xem tài liệu, White Paper và các tài liệu liên quan của @0G_labs, tóm tắt một vài điểm quan trọng để nói về sức mạnh của 0G:
1. Phi tập trung toàn diện, bù đắp cho những thiếu sót của hệ sinh thái AI
Hệ thống AI truyền thống rất tập trung, dữ liệu, mô hình và sức mạnh tính toán đều bị các công ty lớn độc quyền, người dùng không có quyền kiểm soát và cũng rất khó chia sẻ lợi nhuận. Mặc dù "Layer1 gần AI" hiện tại đã đạt được một phần phi tập trung trong việc tinh chỉnh AI hoặc cơ chế kích thích, nhưng các khâu cốt lõi như dữ liệu huấn luyện và lưu trữ mô hình vẫn là trung tâm, không thể gọi là "phi tập trung thực sự".
Hệ thống điều hành AI phi tập trung 0G (deAIOS) được thiết kế hoàn toàn xoay quanh tính phi tập trung:
▪️Lưu trữ dữ liệu AI: 0G Storage có thể lưu trữ hiệu quả và an toàn khối lượng lớn dữ liệu AI (chẳng hạn như tập dữ liệu huấn luyện, tham số mô hình), không bị giới hạn bởi dung lượng nhỏ (125KB/blốc) như Ethereum, có thể dễ dàng xử lý quy mô mô hình AI thường từ 100GB-1TB.
▪️Tính khả dụng của dữ liệu (DA): 0G DA cung cấp lưu trữ không vĩnh viễn, được tối ưu hóa đặc biệt cho các ứng dụng AI và kịch bản Rollup, hỗ trợ đọc ghi tần suất cao và xác thực dữ liệu.
▪️Thị trường sức mạnh tính toán: 0G Compute cho phép nhà cung cấp GPU và người dùng AI phù hợp nhu cầu sức mạnh tính toán thông qua hợp đồng thông minh, chi phí thấp hơn dịch vụ đám mây tập trung, và còn có thể thanh toán phi tập trung.
▪️Giao dịch sản phẩm AI: 0G Marketplace (đang phát triển) cho phép các mô hình AI, Agent, v.v. có thể giao dịch trên chuỗi, tương tự như
▪️Giám sát quản trị: Các Node Căn chỉnh (Alignment Nodes) đảm bảo tính minh bạch và nhất quán trong hành vi của mô hình AI, dữ liệu và các node trong hệ sinh thái, ngăn chặn các hoạt động "hộp đen".
Tóm lại, 0G đã đưa từng khâu của AI - dữ liệu, mô hình, sức mạnh tính toán, giao dịch, quản trị - lên chuỗi, thực sự hiện thực hóa "AI toàn chuỗi".
2. Thiết kế mô-đun, linh hoạt và hiệu quả
Toàn bộ hệ thống 0G được mô-đun hóa đến mức tối đa:
▪️Mô-đun kỹ thuật: 0G Chain, 0G Storag, 0G DA độc lập với nhau, chức năng rõ ràng. Cần nâng cấp mô-đun nào, chỉ cần sửa phần đó, không cần làm lại từ đầu.
Ví dụ, 0G Chain tương thích với EVM, các nhà phát triển có thể dễ dàng bắt tay vào việc sử dụng các công cụ quen thuộc; 0G Storage được tối ưu hóa đặc biệt cho đọc/ghi tần suất cao của AI, vượt qua các nút thắt hiệu suất của lưu trữ phi tập trung truyền thống như IPFS, Filecoin.
▪️Mô-đun sinh thái: 0G Compute, Marketplace, Alignment Nodes và các mô-đun khác cũng có thể phục vụ riêng cho các tình huống AI hoặc phi AI của Web3 hoặc Web2.
Ví dụ, 0G DA đã hỗ trợ nhu cầu Rollup của Arbitrum và OP Stack, khả năng tương thích xuyên sinh thái rất mạnh.
Thiết kế mô-đun này cho phép 0G vừa linh hoạt thích ứng với nhu cầu phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, vừa có thể "bán từng phần", phục vụ cho nhiều bối cảnh hơn, tiềm năng trong tương lai rất lớn.
3. 0G Chain——Nhanh, tương thích, thân thiện với AI
0G Chain là cốt lõi của hệ sinh thái 0G, được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI:
▪️Hiệu suất cao: TPS (số giao dịch mỗi giây) lên tới 2500+, một phân đoạn đơn lẻ thậm chí có thể đạt 11000, vượt xa Ethereum (15-30 TPS). Ứng dụng AI cần tương tác thường xuyên, độ trễ thấp và khả năng thông lượng cao của 0G Chain hoàn toàn phù hợp.
▪️EVM tương thích: Các nhà phát triển có thể sử dụng công cụ của Ethereum để phát triển hợp đồng thông minh trực tiếp, giảm chi phí học tập.
▪️Xác minh tinh gọn: Chỉ cần 50-200 người xác minh (so với hàng triệu của Ethereum), hiệu quả đồng thuận cao hơn, giao dịch AI không phải chờ đợi cả ngày.
Nói một cách đơn giản, 0G Chain vừa nhanh vừa dễ sử dụng, các nhà phát triển sử dụng rất thuận tiện, ứng dụng AI cũng chạy mượt mà.
4. Lưu trữ và DA được thiết kế đặc biệt cho AI
Mô hình AI và dữ liệu có quy mô lớn, blockchain truyền thống không thể lưu trữ, lưu trữ phi tập trung thông thường lại quá chậm. Giải pháp 0G rất cứng cáp:
▪️0G Storage：Được chia thành lớp nhật ký (lưu trữ dữ liệu lớn, giống như ổ cứng) và lớp khóa-giá trị (đọc/ghi nhanh, giống như bộ nhớ), có thể xử lý hiệu quả dữ liệu huấn luyện AI, mô hình và dữ liệu suy diễn. Dữ liệu được lưu trữ phân tán bằng công nghệ mã sửa lỗi, ngay cả khi 30% nút bị hỏng cũng có thể phục hồi, an toàn và đáng tin cậy.
▪️0G DA: Cung cấp lưu trữ tạm thời cho AI và Rollup, truy xuất dữ liệu nhanh hơn, hỗ trợ các tình huống tần suất cao. So với đó, dữ liệu AI của bittensor chủ yếu dựa vào lưu trữ tập trung, 0G đã đưa phần này vào phân cấp, lấp đầy khoảng trống quan trọng.
5. Xây dựng hệ sinh thái
Hệ sinh thái 0G đã bắt đầu hình thành quy mô, dữ liệu từ mạng thử nghiệm rất ấn tượng, có 24 triệu ví, hơn 300 triệu giao dịch; hợp tác với hơn 300 dự án, tích hợp hơn 450, bao phủ các lĩnh vực AI, DeFi, trò chơi, DePIN, v.v.; đã bán ra hơn 85.000 nút đồng bộ, có 8.500 nhà điều hành toàn cầu tham gia. Có thể thấy hạ tầng của 0G rất vững chắc, việc xây dựng hệ sinh thái cũng rất toàn diện!
6. Ý nghĩa của việc phi tập trung: Đập tan sự độc quyền của AI
AI phi tập trung (như ChatGPT) dễ tạo ra "kho thông tin", dữ liệu huấn luyện bị hạn chế, mô hình có thể có định kiến, và đắt. AI phi tập trung của 0G có hai lợi thế lớn: ▪️ Chia sẻ dữ liệu: Lưu trữ phi tập trung cho phép nhiều người đóng góp dữ liệu hơn, mô hình AI có thể được huấn luyện dựa trên dữ liệu rộng hơn, giảm thiểu định kiến, nâng cao chất lượng.
▪️Năng lực chi phí thấp: Sức mạnh tính toán phi tập trung và thị trường giảm chi phí phát triển và sử dụng AI, giúp các công ty khởi nghiệp và người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào AI.
Nói một cách đơn giản, 0G khiến AI không còn là đồ chơi của các công ty lớn, mà trở thành tài nguyên công cộng của mọi người.
0G được coi là một hệ sinh thái AI Layer1 tốt hơn vì nó giải quyết toàn diện các vấn đề của AI phi tập trung: từ lưu trữ dữ liệu, phân phối sức mạnh tính toán đến giao dịch mô hình và quản trị hệ sinh thái, 0G cung cấp một bộ giải pháp mô-đun, có thể mở rộng.
Điều quan trọng hơn là thiết kế mô-đun của 0G và khả năng tương thích EVM cho phép nó kết nối liền mạch với Web3 và Web2, phục vụ cả các cảnh AI và không phải AI, tiềm năng vượt xa một Layer1 AI đơn lẻ. Dữ liệu sinh thái và các dự án hợp tác cũng cho thấy, 0G không chỉ là lý thuyết suông, mà đã nhanh chóng được triển khai.
Mặc dù hệ sinh thái vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng hiệu quả thực tế của việc ứng dụng AI vẫn cần được quan sát. Tuy nhiên, nhìn chung, tính tiên phong về công nghệ và tham vọng hệ sinh thái của 0G khiến nó thực sự vượt trội hơn trong lĩnh vực AI Layer1!
#0GLabs #0g_galileo #kaitoyappers #KAITO #Starboard
![]()
