原作者：Jtsong.eth (Ø,G)（@Jtsong2）
最近の暗号通貨投資および研究シンクタンク @MessariCrypto 0Gに関する包括的かつ深く掘り下げた調査報告書が発表され、本記事はその中国語版の要点まとめです：
【コアサマリー】
2026年に分散型人工知能（DeAI）分野が急成長するにつれて、0G（ゼロ重力） 破壊的な技術アーキテクチャにより、Web3が大規模なAIモデルを搭載できないという歴史的な課題を完全に終結させました。そのコアとなる決定的な技術は以下の通りです：
エキスパートパフォーマンス・エンジン（50 Gbpsのスループット）論理的デカップリングとマルチレベル並列シャーディングを通じて、0Gは伝統的なDA層（イーサリアムやCelestiaなど）と比べて、 600万倍 パフォーマンスの飛躍的な向上により、DeepSeek V3などの超大規模モデルのリアルタイム配信をサポートできる世界で唯一のプロトコルとなった。
dAIOS モジュール型アーキテクチャ「決済、ストレージ、データ可用性（DA）、計算」の4層が協働する独自のオペレーティングシステムパラダイムを初めて提唱し、従来のブロックチェーンにおける「ストレージ不足」と「計算の遅れ」を打破し、AIのデータフローと実行フローの高効率な閉ループを実現しました。
AIネイティブ・トラステッド・エグゼキューション環境（TEE + PoRA）0Gは、信頼できる実行環境（TEE）とランダムアクセス証明（PoRA）の深く統合された結果、大量データの「ホットストレージ」のニーズを解決するだけでなく、信頼を必要とせずプライバシーが保護されたAIの推論およびトレーニング環境を構築し、「台帳」から「デジタル生命基盤」への飛躍を実現しました。
第1章 マクロな背景：AIとWeb3の「分離と再構築」
人工知能が大規模モデル時代を迎える中、データ、アルゴリズム、そして計算能力は、コアとなる生産要素となっています。しかし、現行の伝統的なブロックチェーンインフラ（例えばイーサリアムやソラナなど）は、AIアプリケーションを支える上で「パフォーマンスの不一致」に直面しており、深刻な課題を抱えています。
1. 伝統的なブロックチェーンの限界：スループットとストレージのボトルネック
伝統的なレイヤー1のブロックチェーンは、金融台帳の取引を処理することを目的として設計されており、TB級のAIトレーニングデータセットを処理したり、高頻度のモデル推論タスクを実行したりするためのものではありません。
ストレージ・ディフェイシットイーサリアムなどのチェーンではデータの保存コストが非常に高く、また非構造化された大規模データ（モデルの重みファイルや動画データセットなど）に対するネイティブなサポートが欠如しています。
スループットのボトルネックイーサリアムのDA（データ可用性）帯域幅は約80KB/sであり、EIP-4844のアップグレードを経ても、大規模言語モデル（LLM）のリアルタイム推論に必要なギガバイト級のスループット要求を満たすことはできません。
ラグを計算するAIの推論には極めて低い遅延（ミリ秒単位）が求められるが、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムは多くの場合秒単位の遅延を伴うため、「オンチェーンAI」は現行のアーキテクチャではほぼ現実的ではない。
2. 0Gのコアミッション：「データの壁」を打ち破る
現在、AI業界は中央集権的な大手企業によって独占されており、事実上の「データの壁（Data Wall）」が形成されています。これにより、データプライバシーが制限され、モデルの出力が検証不能となり、さらに利用コストが高騰しています。0G（ゼロ重力） の登場は、AIとWeb3の深層的な再構築を示しています。これにより、ブロックチェーンが単なるハッシュ値を記録する帳簿としてではなく、より広範な機能を持つ存在として捉えられるようになりました。モジュール型アーキテクチャAI が求められる「データフロー、ストレージフロー、コンピューティングフロー」を分離する。0G のコアミッションは、中央集権的なブラックボックスを打破し、分散型技術を通じて AI 資産（データとモデル）を主権を持つことのできる公共財にすることである。
このようなマクロレベルでのミスマッチを理解した後、われわれは0Gが一連の厳密な4層アーキテクチャを通じて、これらの断片的な痛みのポイントを一つひとつ解決していくプロセスを深く分析する必要がある。
第2章 コアアーキテクチャ：モジュール化された0G Stackの4層の協働
0G は単なる単一のブロックチェーンではなく、次のように定義されています。 dAIOS（分散型AIオペレーティングシステム）この概念の核心は、AI開発者にオペレーティングシステムに類似した完全なプロトコルスタックを提供し、4層構造の深く連携することで、性能の指数関数的な向上を実現することにあります。
1. dAIOS の 4 レイヤーアーキテクチャの解説
0G Stack は実行、コンセンサス、ストレージ、およびコンピューティングを分離することで、それぞれのレイヤーが個別にスケーラブルであることを保証しています：
2. 0Gチェーン：CometBFT をベースとしたパフォーマンス基盤
DAIOS の神経中枢として、ゼロジー・チェーン 高度に最適化されたものを採用しました CometBFT コンセンサスメカニズム。その画期的な点は、実行層とコンセンサス層を分離し、パイプライン並列処理（Pipelining）とABCIのモジュール設計を通じて、ブロック生成の待機時間を大幅に短縮した点にあります。 パフォーマンス指標最新のベンチマークテストによると、0Gチェーンは単一のシャードで 11,000 TPS以上 高いスループットと亜秒レベル（サブセカンド）の最終的な確認性を備えています。この非常に高いパフォーマンスにより、大規模なAIエージェントが頻繁に相互作用する際に、チェーン上の決済がボトルネックになることがありません。
3. 0Gストレージと0G DAの分離的協働
0Gの技術的護城河は、「ダブルチャネル」設計にあります。この設計により、データの配信と永続的なストレージを分離しています。
0G DABlobデータの高速ブロードキャストとサンプリング検証に特化しています。単一のBlobで最大約32.5MBをサポートし、エラーコード（Erasure Coding）技術により、一部のノードがオフラインになってもデータの可用性を確保できます。
0G ストレージ「ログレイヤー（Log Layer）」を通じて不変データを処理し、「キー値レイヤー（KV Layer）」を通じて動的状態を処理します。
この4層の協調アーキテクチャは、高性能DA層の成長に適した土壌を提供します。次に、0Gコアエンジンの中で最もインパクトのある部分である高性能DA技術について詳しく掘り下げて説明します。
第3章 高性能DA層（0G DA）の技術的深掘り
2026年の分散型AIエコシステムにおいて、データ可用性（DA）は単なる「証明の公開」以上のものであり、PB級のAI重みファイルやトレーニングデータセットのリアルタイムパイプラインを支えることが求められる。
3.1 論理的デカップリングと物理的協働：「ダブルチャネル」アーキテクチャの世代的進化
0G DA のコアとなる優位性は、ユニークな「ダブルチャネル」アーキテクチャに由来します。これは、データ配信（Data Publishing）を分離し、それぞれを独立して最適化することで、高いパフォーマンスと信頼性を実現します。とデータストレージ（Data Storage）は論理的に完全にデカップルされているが、物理ノードレベルでは効率的な協調が実現されている。
論理的デカップリング従来のDA層がデータの公開と長期的な保存を混同するのとは異なり、0G DAはデータブロックの短時間におけるアクセス可能さの検証のみを担当し、大量のデータの永続化は0G Storageに任せる。
物理的協力作用ストレージ ノードの利用ランダムアクセス証明（PoRA）はデータが実際に存在することを保証し、DAノードはシャーディングベースのコンセンサスネットワークを通じてこれを実現します。透明性を確保し、「即時発行・即時検証、保管と検証が一体となった」体制を実現しました。
3.2 性能ベンチマーク：規模が先行するデータの対決
0G DA がスループットにおけるブレイクスルーを達成したことは、分散型AIオペレーティングシステムの性能境界を直接的に定義しました。以下は、0Gと主要なDAソリューションの技術仕様比較表です：
3.3 実時間での可用性を支える技術基盤：エラーノード耐性符号とマルチコンセンサス・シャーディング
大量なAIデータをサポートするために、0Gは導入しましたエラスチャ・コーディング（Erasure Coding）とマルチ・コンセンサス・シャーディング（Multi-sharding）：
エラスティックコードの最適化ネットワーク内の多くのノードがオフラインになっていても、冗長性を高めることで、極めて小さなデータ断片をサンプリングすることにより、完全な情報を復元できることが証明されている。
マルチコンセンサス・シャーディング0G は、単一のチェーンですべての DA（データ可用性）を処理する線形的な論理を放棄しました。合意ネットワークを水平方向にスケーリングすることで、トータルスループットがノード数の増加に比例して向上するようにしています。線形成長2026年の実測において、毎秒数万回のBlob検証リクエストを支え、AIトレーニングフローの連続性を確保しました。
高速なデータチャネルだけでは不十分であり、AIには低遅延の「脳の記憶域」と、セキュリティとプライバシーを確保した「実行空間」も必要となる。これにより、AI専用の最適化レイヤーが求められるようになった。
第4章 AI専用の最適化とセキュアなコンピューティング能力の強化
4.1 AIエージェントの遅延不安の解決
リアルタイムで戦略を実行するAIエージェントにとって、データの読み取りにかかる遅延は、存亡を分ける生死の境目となります。
ホットデータとコールドデータの分離アーキテクチャ0Gストレージは内部的に以下のように分割されています。不変ログ層（Log Layer）と可変状態層（KV Layer）ホットデータは高性能なKV層に保存され、サブセカンドレベルでのランダムアクセスをサポートしています。
高性能インデックスプロトコル分散ハッシュテーブル（DHT）と専用メタデータインデックスノードを活用することで、AIエージェントは必要なモデルパラメータをミリ秒単位で特定できます。
4.2 TEE強化：トラストレスAIの最後のピースを構築する
0G は 2026 年に全面的に導入されました。 TEE（信頼できる実行環境） セキュリティのアップグレード。
プライバシー保護計算モデルの重みとユーザーの入力は、TEE（Trusted Execution Environment）内の「隔離領域」で処理されます。これにより、ノード運用者でさえ計算プロセスを覗き見ることができません。
結果の検証可能性TEE によって生成されたリモート・アテステーションは、計算結果とともに 0G Chain に提出され、その結果が改ざんされていない特定のモデルによって生成されたことを保証します。
4.3 ビジョンの実現：ストレージからオペレーティングシステムへの飛躍
AIエージェントはもはや単なる個別のスクリプトではなく、持っている。主権アイデンティティ（iNFT 標準）保護付きメモリ (0G ストレージ)と検証可能な論理（TEE Compute）を備えたデジタル生命体です。この閉ループは、AIに対する中央集権型クラウドベンダーの独占を排除し、分散型AIが大規模商用化時代に入ったことを示しています。
しかし、これらの「デジタル生命」を支えるには、基盤となる分散ストレージは「冷」から「熱」へのパフォーマンス革命を遂げなければならない。
第5章 分散型ストレージレイヤーの革新――「コールド・アーカイブ」から「ホット・パフォーマンス」へのパラダイム革命
0Gストレージのコアとなるイノベーションは、従来の分散ストレージが性能に直面する制約を打ち破ることにあります。
1. 二層構造：Log Layer と KV Layer の分離
ログレイヤー（ストリーミングデータ処理）非構造化データ（トレーニングログやデータセットなど）に特化して設計されています。アペンドオンリーモードを通じて、大量のデータをミリ秒単位で分散ノード間で同期させることを確保します。
KV レイヤー（インデックスと状態管理）構造化データに対しては、高性能なインデックスをサポートします。モデルのパラメーターウェイト（Weights）を呼び出す際には、応答遅延をミリ秒レベルにまで抑えることができます。
2. PoRA（ランダムアクセスの証明）：サイビル攻撃への耐性と検証システム
真偽性を確保するために、0G は導入しました PoRA（ランダムアクセス証明）。
スパム対策PoRA は、マイニングの難易度を実際に使用されている物理的なストレージ容量と直接関連付けています。
検証可能性ネットワークがノードに対してランダムな「検査」を実施でき、データが単に保存されているだけでなく、「いつでも利用可能」なホット状態でアクティブであることを保証します。
3. パフォーマンスの飛躍：秒単位での検索を実現するエンジニアリング
0G は、エラスコードと高帯域幅DAチャネルの組み合わせにより、「分単位」から「秒単位」への検索性能の飛躍を実現しました。この「ホットストレージ」機能は、パフォーマンスが中央集権型クラウドサービスと同等の水準に達しています。
このようなストレージパフォーマンスの飛躍的進化により、100億パラメータ規模のモデルを支える堅牢な分散基盤が提供される。
第6章 AIネイティブサポート――100億パラメータモデルの分散型基盤
1. AIアラインメントノード：AIワークフローのガードナー
AIアラインメントノード ストレージノードとサービスノード間の協調動作を監視・管理します。トレーニングタスクの真偽を検証することで、AIモデルの動作が事前に設定された論理から逸脱しないことを保証します。
2. 大規模並列I/Oをサポートする
数百億から数千億のパラメータを持つモデル（Llama 3 や DeepSeek-V3 など）を処理するには、非常に高い並列I/Oが求められます。0G はデータスライスとマルチコンセンサス・シャーディング技術を採用し、数千台のノードが大規模データセットの読み込みを同時に処理できるようにしています。
3. チェックポイント（Checkpoints）と高帯域幅DAの協調性
障害回復0G は、数百GBものチェックポイントファイルを迅速に永続化できます。
無感復旧50 Gbpsのスループット上限により、新ノードはDA層から最新のチェックポイントスナップショットを瞬時に同期でき、分散型の大規模モデルのトレーニングが長期的に維持しにくいという課題を解決します。
技術的な詳細に加えて、私たちは視野を広げ、0Gが既存市場をどのように席捲しているのか、全体の業界の動きを見なければなりません。
第7章 競争構造――0Gの次元圧縮と差別化優位
7.1 主流DAソリューションの横断的評価
7.2 コアコンピタンス：プログラマブルDAと縦型統合ストレージ
伝送ボトルネックの解消ネイティブな統合ストレージレイヤーにより、AIノードが直接DAレイヤーから履歴データを取得できます。
50Gbpsのスループットの飛躍的向上：競合製品と比べて桁違いに高速で、リアルタイムでの推論をサポートします。
プログラマブルDA（Programmable DA）開発者がデータ配置戦略をカスタマイズでき、データの冗長度を動的に調整可能にします。
このような次元での圧勝は、巨大経済圏の台頭を示しており、トークン経済学こそがこの体系を駆動する燃料となる。
第8章 2026年 生態系展望とトークン経済学
2025年のメインネットワークの安定した運用に伴い、2026年は0Gエコシステムの急成長の重要な節目となるでしょう。
8.1 $0G トークン：多次元価値獲得のパス
リソース支払い（ワークトークン）高性能DAおよびストレージにアクセスする唯一の媒体です。
セキュリティ担保（ステーキング）検証者およびストレージプロバイダーは、ネットワークの収益分配を受けるために $0G を质押する必要があります。
優先度の割り当て忙しい時期には、トークンの保有量が計算タスクの優先順位を決定します。
8.2 2026年 生態インセンティブと課題
0G計画の開始 「重力財団 2026」 専門基金を設け、DeAI推論フレームワークおよびデータクラウドファンディングプラットフォームを重点的に支援する。技術は先進的であるにもかかわらず、0Gは依然として以下の課題に直面している。ノードのハードウェアのハードルが高い、エコロジカルな冷立ち上げおよびコンプライアンスなどの課題があります。