人工知能の能力は急速に進化していますが、コアリソースは依然として少数の大企業に握られています。私たちが普段使用しているほとんどのAIは、実際にはブラックボックスのようなものです：モデルは検証できず、データはプラットフォームの所有物であり、コンピューティングパワーも巨人によってコントロールされています。

私はずっと考えていました。もしAIもブロックチェーンのように非中央集権化されたら、どのようになるのでしょうか？
答えはおそらく 0G @0G_labs

■なぜ分散型AIは実現が難しいのか
-データが膨大：AIモデルとトレーニングセットはTBレベルに達することが多く、従来のブロックチェーンで保存や取得を行うと、コストが高く、速度も遅い

-コンピューティングパワー不足：AI の推論とトレーニングに必要なコンピューティングパワーは、大多数のパブリックチェーンノードが提供できるものよりもはるかに多い

-遅延問題：リアルタイムのAIアプリケーションには高スループットと低遅延が必要ですが、大多数のチェーンはこの性能を達成できません。

これらの障害が解決できなければ、【チェーン上のAI】はスローガンに留まるしかない。

■0Gの目標は：AIがチェーン上でより低コストで、より高効率で運用できるようにすることです。

それは、モジュラーアーキテクチャを採用した分散型AI L1チェーンであり、複雑な問題を4つの独立していて組み合わせ可能な部分に分解しています：

-0Gチェーン：これは高速のEVM L1で、AIエージェントやAI駆動のDeFiなどのシーンに適しています。

-0Gストレージ：モデル、データセット、資産を保存するために使用され、従来のソリューションよりも10〜100倍安い

-0G コンピューティング：オンデマンドの推論、トレーニング、および検証可能な計算を提供できます

-0Gデータ可用性（DA）：データがいつでもアクセス可能であり、ハイフリーアプリケーションをサポートします

■ここに私が面白いと思う点があります：

0G全体を一度に受け入れる必要はなく、その一部だけを使用できます。たとえば、すでにイーサリアム上にいる場合は、0Gのストレージを直接呼び出すことができます。

Solana上でもSDKを通じてコンピューティングパワーに接続できれば、柔軟性が非常に高いです。

実際、0Gはデータと計算を「高コスト、低効率、技術的障壁」の束縛から解放したいと考えています。

宇宙飛行士が無重力環境で自由に移動できるように、AIのコンピューティングパワーとデータの流れも0Gで自由に流れることができる。

過去数年、【AI 去中心化】を何度も聞いたが、大多数のプロジェクトはスローガンで止まっており、基盤となるインフラの問題を解決していない。

そして0Gの特別な点は、実際に【ストレージ—コンピューティング—チェーン—DA】のこれらの部分を分離し、組み合わせ可能で実現可能にすることです。

もちろん、将来的には多くの課題が残っています。例えば、エコシステムが迅速に成長できるか、ノードオペレーターがリソースを提供する意欲があるかなどですが、少なくとも方向性としては、Web3で最も欠けていた部分を補っていると言えます。

だから、私は0Gが注目に値すると感じています。なぜなら、それは分散型AIの基盤を構築しているからです。
#0GLabs