去中心化 AI 作業系統 0G 研究報告：能否大規模推動 AI 應用上鍊？全景式拆解其技術原理、關鍵組件、生態現狀、優缺點風險及未來挑戰

2024 年 11 月 13 日，0G Labs 宣布完成由 Hack VC、Delphi Digital、OKX Ventures、Samsung Next、Animoca Brands 等機構和天使投資的 4000 萬美元融資，這筆融資也使 0G Labs 團隊再一次受到廣泛關注。

0G Labs 團隊推出的核心產品是其去中心化的 AI 作業系統，該系統試圖透過提供去中心化儲存、資料可用性驗證和去中心化結算三個模組化的功能，來實現對於 AI 資料需求方面的處理，使得 AI 系統變得更加去中心化、透明化和高效化，並最終使建構者能夠方便地在鏈上部署 AI 應用。

那麼，這套去中心化 AI 作業系統究竟如何運作？其核心架構是怎麼設計的？在儲存、資料可用性和結算三個模組中，它們如何與主網協同工作？此外，0G 系統又是如何設計節點的激勵機制的？帶著這些疑問，筆者將在本篇研報中對 0G Labs 和它的 0G 作業系統進行深入的分析，以幫助你理解其設計原理和專案願景。

作者： ShirleyLi ，Web3Caff Research 研究員

封面：Logo by 0G Labs，Typography by Web3Caff Research

字數：全文共 9700+ 字

目錄

• 背景
• 0G Labs
•  0G 作業系統的關鍵元件
  • 0G Storage
    •  0G Storage 支援的資料類型
    •  PoRA 共識
    •  0G Storage 的激勵制度
    • 0G Storage 與 Filecoin、Arweave 的差別？
  • 0G DA
    •  DA 節點的選擇及激勵
    • 0G DA 與 Celestia 和 EigenLayer
  •  0G 運算網絡
  • 0G Chain
    •  0G 共識網絡
    • 0G Token（ZG）
  •  小結
•  0G 生態
  •  供應側
  • 需求方
•  0G 的未來規劃與風險點
•  總結
•  參考文獻

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