Autor original: Jtsong.eth (Ø,G) (@Jtsong2)
Reciente investigación y análisis de inversión en criptomonedas @MessariCrypto Se ha publicado un informe de investigación integral y profundo sobre 0G. Este artículo es una versión resumida en chino:
Resumen principal
Con la explosión de la pista de inteligencia artificial descentralizada (DeAI) en 2026,0G (Gravedad Cero) Con su arquitectura tecnológica disruptiva, pone fin definitivamente a la histórica dificultad de Web3 para soportar modelos de IA a gran escala. Su arma clave puede resumirse en:
Motor de alto rendimiento (ancho de banda de 50 Gbps)Mediante el desacoplamiento lógico y la fragmentación paralela multinivel, 0G logra un rendimiento significativamente superior al de las capas tradicionales de DA (como Ethereum y Celestia), superando en más de 600,000 veces Su rendimiento ha superado ampliamente, convirtiéndose en el único protocolo del mundo capaz de admitir la distribución en tiempo real de modelos de gran tamaño como DeepSeek V3.
Arquitectura modular de dAIOSPrimero en crear un paradigma operativo de sistema operativo con cuatro capas colaborativas: "liquidación, almacenamiento, disponibilidad de datos (DA) y cálculo", rompiendo los "déficit de almacenamiento" y "retraso en cálculo" tradicionales de las cadenas de bloques, logrando así un ciclo cerrado eficiente entre el flujo de datos y el flujo de ejecución de la inteligencia artificial.
Entorno de ejecución confiable nativo de IA (TEE + PoRA)Gracias a una integración profunda del entorno de ejecución confiable (TEE) y la prueba de acceso aleatorio (PoRA), 0G no solo resuelve las necesidades de "almacenamiento caliente" de grandes volúmenes de datos, sino que también construye un entorno de inferencia y entrenamiento de IA sin necesidad de confianza y con protección de la privacidad, logrando así un salto cualitativo desde el "libro de contabilidad" hacia la "base de la vida digital".
Capítulo 1: Contexto macroeconómico: "Desacoplamiento y reconfiguración" de la IA y Web3
En el contexto de la entrada de la inteligencia artificial en la era de los grandes modelos, los datos, los algoritmos y la capacidad de cálculo se han convertido en factores productivos clave. Sin embargo, la infraestructura blockchain tradicional existente (como Ethereum y Solana) se enfrenta actualmente a una grave "disonancia de rendimiento" al soportar aplicaciones de IA.
1. Limitaciones de las cadenas de bloques tradicionales: cuellos de botella en el throughput y el almacenamiento
El diseño tradicional de las cadenas de bloques de la capa 1 (Layer 1) tenía como objetivo inicial procesar transacciones de libros de contabilidad financieros, y no soportar conjuntos de datos de entrenamiento de inteligencia artificial de nivel terabyte ni tareas frecuentes de inferencia de modelos.
Déficit de almacenamientoLas cadenas como Ethereum tienen un costo de almacenamiento de datos extremadamente elevado y carecen de soporte nativo para grandes datos no estructurados, como archivos de pesos de modelos o conjuntos de datos de video.
Cuello de botella de throughputLa capacidad de ancho de banda de disponibilidad de datos (DA) de Ethereum es de aproximadamente 80 KB/s, y aún después de la actualización EIP-4844, sigue estando muy lejos de satisfacer las necesidades de ancho de banda a nivel de gigabytes (GB) requeridas para la inferencia en tiempo real de modelos grandes de lenguaje (LLM).
Calcular el retrasoLa inferencia de IA requiere una latencia extremadamente baja (a nivel de milisegundos), mientras que los mecanismos de consenso de la cadena de bloques suelen operar a nivel de segundos, lo que hace que la "IA en la cadena" sea casi inviable con la arquitectura actual.
2. La misión central de 0G: romper la "pared de datos"
La industria de la inteligencia artificial está actualmente monopolizada por gigantes centralizados, formando una "pared de datos (Data Wall)" de hecho, lo que conduce a una limitación de la privacidad de los datos, a salidas de modelos que no se pueden verificar y a costos elevados para su uso.0G (Gravedad Cero) Su aparición marca una reconfiguración profunda de la IA y Web3. Ya no solo ve la cadena de bloques como un libro de contabilidad para almacenar valores hash, sino que también la utiliza mediante...Arquitectura modularDesacoplar los "flujos de datos, flujos de almacenamiento y flujos de cálculo" necesarios para la inteligencia artificial. La misión central de 0G es romper la caja negra centralizada, utilizando tecnologías descentralizadas para convertir los activos de IA (datos y modelos) en bienes públicos cuyo control y propiedad sean autónomos.
Después de comprender este desajuste macro, necesitamos analizar en profundidad cómo 0G resuelve estos puntos problemáticos fragmentados, uno por uno, mediante una arquitectura estricta de cuatro capas.
Capítulo 2: Arquitectura central: la cooperación en capas de 0G Stack modular
0G no es simplemente una cadena de bloques única, sino que está definido como dAIOS (Sistema operativo de inteligencia artificial descentralizado)El núcleo de este concepto es proporcionar a los desarrolladores de IA una pila de protocolos completa similar a un sistema operativo, logrando un salto exponencial en el rendimiento mediante la profunda cooperación de su arquitectura de cuatro capas.
1. Análisis de la arquitectura en cuatro capas de dAIOS
0G Stack desacopla la ejecución, el consenso, el almacenamiento y el cálculo, asegurando que cada capa pueda escalar de forma independiente:
2. Cadena 0G: base de rendimiento basada en CometBFT
Como centro nervioso de dAIOS,Cadena 0G Adoptó una optimización altamente eficiente CometBFT Mecanismo de consenso. Su innovación radica en separar la capa de ejecución de la capa de consenso, y mediante el procesamiento paralelo por tuberías (pipelining) y el diseño modular ABCI, se logra reducir considerablemente el tiempo de espera para la producción de bloques. Indicadores de rendimientoSegún las pruebas de referencia más recientes, 0G Chain puede alcanzar en una sola partición (shard) 11,000+ TPS con una alta capacidad de procesamiento y una confirmación final subsegundo. Este alto rendimiento garantiza que, incluso con una gran cantidad de agentes de IA interactuando con alta frecuencia, el procesamiento en la cadena no se convierta en un cuello de botella.
3. Cooperación desacoplada entre 0G Storage y 0G DA
La ventaja tecnológica de 0G radica en su diseño de "doble canal", que separa la publicación de datos y el almacenamiento persistente:
0G DASe centra en la transmisión rápida de datos Blob y en la verificación de muestreo. Soporta un único Blob de hasta aproximadamente 32,5 MB. Gracias a la tecnología de codificación de corrección de errores (Erasure Coding), incluso si algunos nodos están fuera de línea, se puede garantizar la disponibilidad de los datos.
Almacenamiento 0GProcesar datos inmutables mediante la "Capa de registro (Log Layer)" y gestionar el estado dinámico mediante la "Capa clave-valor (KV Layer)".
Esta arquitectura colaborativa de cuatro capas proporciona un entorno propicio para el desarrollo de una capa DA de alto rendimiento. A continuación, profundizaremos en la parte más impactante del motor 0G: la tecnología DA de alto rendimiento.
Capítulo 3: Inmersión técnica en la capa DA de alto rendimiento (DA 0G)
En el ecosistema descentralizado de IA de 2026, la disponibilidad de datos (DA) no será solo un "prueba de publicación", sino que deberá soportar canales en tiempo real de archivos de pesos de IA a escala de petabytes y conjuntos de entrenamiento.
3.1 Desacoplamiento lógico y cooperación física: La evolución generacional de la arquitectura "de doble canal"
La ventaja principal de 0G DA proviene de su arquitectura "dual-channel" única: publicar datos (Data Publishing)YEl almacenamiento de datos (Data Storage) está desacoplado de forma lógica, pero se logra una coordinación eficiente en el nivel de nodos físicos.
Desacoplamiento lógicoA diferencia de la capa tradicional de DA, que mezcla la publicación de datos con el almacenamiento a largo plazo, la DA de 0G solo se encarga de verificar la accesibilidad de los bloques de datos a corto plazo, dejando la persistencia de grandes volúmenes de datos a 0G Storage.
Colaboración física: Uso de nodos de almacenamientoLa prueba de acceso aleatorio (PoRA) garantiza que los datos realmente existan, mientras que los nodos DA utilizan una red de consenso basada en fragmentación.Se garantizó la transparencia, logrando "verificación inmediata al emitir y almacén de verificaciones integrado".
3.2 Benchmark de rendimiento: una confrontación de datos a gran escala
El avance en throughput de DA 0G define directamente los límites de rendimiento del sistema operativo de IA descentralizado. La siguiente tabla muestra una comparación de los parámetros técnicos de 0G con las soluciones DA principales:
3.3 Fundamento técnico para la disponibilidad en tiempo real: códigos de corrección de errores y segmentación con múltiples consensos
Para soportar grandes volúmenes de datos de IA, 0G introdujoCódigos de corrección de errores (Erasure Coding) y sharding de múltiples consensos (Multi-sharding):
Optimización de códigos de corrección de erroresDemostrando mediante redundancia adicional que, incluso cuando una gran cantidad de nodos en la red estén fuera de línea, aún sea posible recuperar la información completa mediante la muestreo de fragmentos extremadamente pequeños de datos.
Múltiples consensos de fragmentación:0G ha abandonado la lógica lineal en la que una única cadena procesa todo el DA. A través de la expansión horizontal de la red de consenso, el throughput total aumenta junto con el número de nodos.Crecimiento linealEn las pruebas reales de 2026, soportó cientos de miles de solicitudes de verificación de blobs por segundo, garantizando la continuidad del flujo de entrenamiento de IA.
Tener simplemente canales de datos de alta velocidad no es suficiente; la inteligencia artificial también necesita una "memoria cerebral" de baja latencia y un "espacio de ejecución" seguro y privado, lo cual da lugar a una capa especializada y optimizada para la inteligencia artificial.
Capítulo 4: Optimización especializada para IA y mejora de la capacidad de cálculo segura
4.1 Resolviendo la ansiedad por retrasos en agentes de IA (AI Agents)
Para agentes de IA que ejecutan estrategias en tiempo real, la latencia de lectura de datos es la línea divisoria que determina su supervivencia.
Arquitectura de separación de datos fríos y calientesAlmacenamiento 0G dividido internamenteCapa de registro inmutable (Log Layer) y capa de estado mutable (KV Layer)Los datos calientes se almacenan en la capa de alto rendimiento KV, que permite accesos aleatorios en cuestión de subsegundos.
Protocolo de índice de alto rendimientoGracias a la tabla hash distribuida (DHT) y a los nodos de índice de metadatos dedicados, los agentes de IA pueden localizar los parámetros del modelo necesarios en milisegundos.
4.2 Mejora de TEE: la última pieza del rompecabezas para construir una IA sin necesidad de confianza (Trustless AI)
0G se introdujo completamente en 2026. TEE (Entorno de Ejecución Confiado) Actualización de seguridad.
Privacidad computacionalLos pesos del modelo y la entrada del usuario se procesan dentro de una "zona aislada" en la TEE (Execution Environment Enclaved). Incluso los operadores de los nodos no pueden acceder al proceso de cálculo.
Verificabilidad de los resultadosLa atestación remota generada por TEE se enviará junto con el resultado computado a la cadena 0G, asegurando que los resultados hayan sido generados por un modelo específico y no modificado.
4.3 Visión de Implementación: La transición de almacenamiento al sistema operativo
Los agentes de IA ya no son simplemente scripts aislados, sino que ahora cuentan con...Identidad soberana (estándar iNFT)Memoria protegida (Almacenamiento 0G)YUna entidad de vida digital basada en la lógica verificable (TEE Compute). Este ciclo cerrado elimina la monopolización de los fabricantes de nubes centralizadas sobre la inteligencia artificial, marcando la entrada de la IA descentralizada en una era de uso comercial a gran escala.
Sin embargo, para albergar estos "seres digitales", el almacenamiento distribuido subyacente debe experimentar una revolución en el rendimiento, pasando de lo "frío" a lo "caliente".
Capítulo 5: Innovación en la capa de almacenamiento distribuido — una revolución conceptual desde "archivos fríos" hasta "rendimiento caliente"
La innovación central de 0G Storage radica en romper las limitaciones tradicionales de rendimiento en el almacenamiento distribuido.
1. Arquitectura de doble capa: Desacoplamiento de la capa de registro (Log Layer) y la capa KV (KV Layer)
Capa de registro (procesamiento de datos en flujo)Diseñado especialmente para datos no estructurados (como registros de entrenamiento, conjuntos de datos). A través del modo de escritura solo de apéndice (append-only), garantiza la sincronización a nivel de milisegundos de grandes volúmenes de datos entre nodos distribuidos.
Capa KV (Gestión de Índices y Estados)Proporciona soporte de índice de alto rendimiento para datos estructurados. Al acceder a los pesos (weights) de los parámetros del modelo, reduce la latencia de respuesta a nivel de milisegundos.
2. PoRA (Prueba de Acceso Aleatorio): Sistema de resistencia a ataques Sybil y de verificación
Para garantizar la autenticidad del almacenamiento, 0G ha introducido Prueba de Acceso Aleatorio (PoRA).
Protección contra ataques de bruja (anti-sybil)PoRA vincula directamente la dificultad de minado al espacio físico de almacenamiento realmente ocupado.
VerificabilidadPermite que la red realice revisiones aleatorias a los nodos, asegurando que los datos no solo se almacenen, sino que también estén en un estado "listos para usarse" y activos.
3. Superación del rendimiento: Implementación ingenieril de búsquedas en milisegundos
0G logra un salto en la recuperación de datos, reduciendo el tiempo de "minutos" a "segundos", mediante la combinación de códigos de corrección de errores y canales DA de alto ancho de banda. Esta capacidad de "almacenamiento caliente" ofrece un rendimiento comparable al de los servicios en la nube centralizados.
Este salto en el rendimiento del almacenamiento proporciona una base descentralizada sólida para soportar modelos con cientos de miles de millones de parámetros.
Capítulo 6: Soporte nativo de IA — una base descentralizada para modelos con billones de parámetros
1. Nodos de Alineación de IA: Los guardianes de los flujos de trabajo de inteligencia artificial
Nodos de Alineación de IA (AI Alignment Nodes) Responsable de supervisar la colaboración entre los nodos de almacenamiento y los nodos de servicio. A través de la verificación de la autenticidad de las tareas de entrenamiento, se asegura de que el modelo de IA funcione sin desviarse del comportamiento lógico previsto.
2. Soporte para E/S masiva en paralelo
Para procesar modelos con parámetros en el rango de cientos de miles de millones o billones (como Llama 3 o DeepSeek-V3), se requiere una entrada/salida paralela extremadamente alta. 0G permite que miles de nodos procesen simultáneamente conjuntos de datos de gran tamaño mediante técnicas de segmentación de datos y fragmentación de consenso múltiple.
3. Colaboración entre puntos de control (Checkpoints) y DA de alto ancho de banda
Recuperación de fallos0G puede persistir rápidamente archivos de checkpoint de nivel de cientos de gigabytes.
Recuperación invisibleGracias al límite máximo de throughput de 50 Gbps, los nuevos nodos pueden sincronizar instantáneamente desde la capa DA las instantáneas de los puntos de verificación más recientes, resolviendo así el problema persistente de la dificultad para mantener a largo plazo el entrenamiento de modelos descentralizados de gran tamaño.
Además de los detalles técnicos, debemos ampliar nuestra visión a toda la industria y observar cómo 0G está arrasando con el mercado existente.
Capítulo 7: Panorama de la competencia — Supremacía dimensional de 0G y ventajas diferenciadas
7.1 Evaluación transversal de las soluciones DA más populares
7.2 Competencia clave: DA programable e integración vertical de almacenamiento
Eliminar el cuello de botella en la transmisiónUna capa de almacenamiento integrada de forma nativa que permite a los nodos de IA recuperar datos históricos directamente desde la capa DA.
Un salto de throughput de 50 Gbps: Más rápido que los productos competidores en varios órdenes de magnitud, soporta inferencia en tiempo real.
Programabilidad (DA programable)Permite a los desarrolladores personalizar estrategias de asignación de datos y ajustar dinámicamente el nivel de redundancia de los datos.
Esta dimensión de dominio anuncia el surgimiento de una gran economía, y la economía de tokens es el combustible que impulsa este sistema.
Capítulo 8: Perspectiva ecológica y economía de tokens para 2026
Con el funcionamiento estable de la red principal en 2025, el año 2026 se convertirá en un nodo clave para el despegue de la ecosfera 0G.
8.1 $0G Token: Ruta de Captura de Valor Multidimensional
Pago de recursos (Work Token)Único medio para acceder a DA de alto rendimiento y espacio de almacenamiento.
Staking (Apostilla de seguridad)Los validadores y los proveedores de almacenamiento deben apostar $0G para obtener dividendos de los ingresos de la red.
Asignación de prioridadesDurante los períodos de alta demanda, la cantidad de tokens determina la prioridad de las tareas de cálculo.
8.2 2026: Incentivos y desafíos ecológicos
Iniciar el plan 0G "Fundación Gravity 2026" Fondo especializado que se centra en apoyar el marco de inferencia DeAI y la plataforma de recaudación de datos. A pesar de su liderazgo tecnológico, 0G aún enfrentaAltos requisitos de hardware para los nodos、Arranque frío ecológicoYCumplimiento normativodesafíos.