0G如何成为AI与Web3融合的关键基础设施？

你是不是也觉得，现在的AI越来越强，但好像也越来越被大公司垄断？训练一个像GPT-4这样的大模型动辄上亿美元，普通人甚至中小团队根本玩不起。有没有一种可能，能把AI的力量 democratize，让它变得更开放、更透明、更大家都能参与呢？🤔 这就是0G（Zero Gravity）想解决的核心问题。简单来说，0G的目标是构建一个​​专为AI设计的模块化区块链​​，或者说一个​​去中心化的AI操作系统​​（DeAIOS），让运行AI应用像今天部署一个网站一样简单和便宜。

说实话，传统区块链在处理AI任务时真的有点力不从心，主要卡在三个地方：

• ​​速度太慢​​：AI要处理海量数据，传统区块链那点吞吐量根本不够看，就像用一根吸管排干一个游泳池。

• ​​成本太高​​：在以太坊这类链上存点小数据还行，但存储整个AI模型？费用简直是天文数字。

• ​​不好验证​​：AI计算往往在链下完成，结果再上链，这个过程像个黑盒子，很难验证它是不是真的公平可靠。

0G的思路挺巧妙的，它不像有些项目那样把所有东西都硬塞进一条链。它玩的是​​模块化​​，就像搭乐高积木。把整个系统拆成几个核心层，每层专门负责一件事，但又可以无缝协作。这套系统主要包括：

• ​​0G Chain​​：作为基础，一个兼容EVM的AI优化执行层，处理智能合约和交易。

• ​​0G Data Availability (DA)​​：这是0G的王牌之一，号称数据吞吐量能达到​​每秒50GB​​。他们通过把数据发布和存储的通道分开，来实现这个惊人的速度，说是比传统方案快了几万倍，成本还能降下来100倍。这对于需要实时处理大量数据的AI应用至关重要。

• ​​0G Storage​​：专门为AI数据优化的存储层，比如存模型权重、训练数据集。据说成本能做到极低，大概​​每TB低于11美元​​，这比起Filecoin（上千美元/TB）或Arweave（上万美元/TB）优势明显。

• ​​0G Compute​​：一个去中心化的计算网络，可以调动闲置的GPU资源来跑AI模型的训练和推理，并且通过一些技术（如零知识证明）来验证计算结果是可信的。

这么设计有个好处，就是开发者可以根据自己AI应用的需要，像点菜一样灵活选用0G的不同模块，不用被绑死在一个整套方案里。

0G的团队背景看起来也挺扎实的。联合创始人里，Michael Heinrich（CEO）以前创立的Garten是家Y Combinator支持的独角兽公司；吴明（Ming Wu, CTO）和范龙（Fan Long, CSSO）都是公链项目Conflux的联合创始人，在分布式系统和密码学方面经验丰富；Thomas Yao（CBO）则是Web3的早期投资者。到2025年7月，已经有​​超过236个项目​​在0G的生态里构建，完成了350多次集成，覆盖AI、DeFi、游戏、DePIN等多个领域。他们的测试网数据也挺唬人，处理了​​5亿笔交易​​，有​​2200多万活跃账户​​和​​8000多个验证节点​​。

当然啦，0G面临的挑战也不小。这么高的性能指标（比如50GB/s的DA吞吐量）在实际主网环境中能不能稳稳达到，还需要时间检验。这个领域竞争也非常激烈，像Celestia、EigenLayer、Avail等都在数据可用性等方向发力。另外，代币经济方面，虽然初始流通量是232%（约132亿枚），但团队和投资者部分占了总供应量的44%，这些代币未来会线性解锁，可能对市场带来一定的抛压。

从我个人的角度看，0G最大的价值在于它试图从根本上解决AI和Web3结合时遇到的基础设施瓶颈。如果它的技术承诺大部分能落地，那确实有可能大大降低链上AI应用的门槛和成本。但关键在于执行，蓝图画得再好，最终还是要看能有多少真正好用、能被大规模采用的应用跑出来。这个领域需要耐心，基础设施项目的价值往往需要更长时间才能完全显现。