0G：分散型AIオペレーティングシステムの性能頂点と技術パラダイムの再構築

星球君的朋友们

Odaily资深作者

2026-01-23 08:23

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2026年の分散型人工知能分野の爆発的成長に伴い、0G (Zero Gravity) はその画期的な技術アーキテクチャにより、Web3が大規模AIモデルを扱えないという歴史的課題に完全に終止符を打った。

AI要約

展開

核心的な視点：0G (Zero Gravity) は、その画期的なモジュラーアーキテクチャと極めて高性能なデータ可用性層を通じて、従来のブロックチェーンが大規模AIアプリケーションを支えられないボトルネックを解決し、分散型人工知能にインフラストラクチャサポートを提供することを目指している。
重要な要素：
1. 性能のブレークスルー：そのデータ可用性層は、50 Gbpsに達するスループットを実現すると宣言しており、イーサリアムなどの従来のソリューションを大幅に上回り、超大規模AIモデルのリアルタイム配信をサポートすることを目指している。
2. アーキテクチャの革新：dAIOS四層アーキテクチャ（決済、ストレージ、DA、計算）を採用し、AIワークフローを分離して独立に拡張可能とし、TEEとPoRA技術を統合してプライバシーと検証可能性を保証する。
3. ストレージパラダイムの革新：0G Storageは、ログ層とキーバリュー層の分離、ランダムアクセス証明の組み合わせにより、「コールドアーカイブ」から中央集権型クラウドに匹敵する「ホットパフォーマンス」アクセスへの実現を目指す。
4. 競争ポジショニング：レポートは、0Gがスループットにおいて既存の主流DAソリューションに対して「次元を超えた圧倒的優位」を形成し、プログラマブルDAと垂直統合ストレージを通じて差別化された優位性を構築することを強調している。
5. トークンエコノミクス：$0Gトークンは、リソースの支払い、セキュリティステーキング、およびタスク優先度割り当てに使用するように設計されており、ネットワークの使用価値を捕捉し、エコシステムの発展を促進する。

原文著者：Jtsong.eth (Ø,G)（X：@Jtsong2）

最近、暗号資産リサーチシンクタンク @MessariCrypto が0Gに関する包括的な詳細リサーチレポートを発表しました。本稿はその中国語要約版です：

【コアサマリー】

2026年の分散型人工知能（DeAI）分野の爆発的成長に伴い、0G (Zero Gravity) はその破壊的な技術アーキテクチャにより、Web3が大規模AIモデルを扱えないという歴史的課題に完全に終止符を打ちました。その核心的な強みは以下のように要約できます：

超高速パフォーマンスエンジン（50 Gbpsスループット）：論理的分離とマルチレベル並列シャーディングにより、0Gは従来のDAレイヤー（イーサリアム、Celestiaなど）と比較して60万倍以上の性能向上を実現し、DeepSeek V3などの超大型モデルのリアルタイム配信をサポートできる世界唯一のプロトコルとなりました。

dAIOSモジュラーアーキテクチャ：「決済、ストレージ、データ可用性（DA）、計算」の4層が連携するオペレーティングシステムのパラダイムを初めて創出し、従来のブロックチェーンの「ストレージ赤字」と「計算遅延」を打破し、AIデータフローと実行フローの効率的な閉ループを実現しました。

AIネイティブな信頼できる環境（TEE + PoRA）：信頼できる実行環境（TEE）とランダムアクセス証明（PoRA）の深い統合により、0Gは膨大なデータの「ホットストレージ」ニーズを解決するだけでなく、信頼不要でプライバシーが保護されたAI推論とトレーニング環境を構築し、「台帳」から「デジタルライフ基盤」への飛躍を実現しました。

第1章マクロ背景：AIとWeb3の「分離と再構築」

人工知能が大規模モデル時代に入った背景において、データ、アルゴリズム、計算能力は核心的な生産要素となっています。しかし、既存の従来型ブロックチェーンインフラ（イーサリアム、Solanaなど）は、AIアプリケーションを扱う際に深刻な「パフォーマンスミスマッチ」に直面しています。

1. 従来型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

従来のLayer 1ブロックチェーンは、金融台帳取引を処理するために設計されており、TBレベルのAIトレーニングデータセットや高頻度のモデル推論タスクを扱うようには設計されていません。

ストレージ赤字：イーサリアムなどのチェーンではデータストレージコストが非常に高く、非構造化ビッグデータ（モデル重みファイル、動画データセットなど）へのネイティブサポートが欠如しています。

スループットボトルネック：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アップグレード後でも、大規模言語モデル（LLM）のリアルタイム推論に必要なGBレベルのスループット需要を満たすには程遠いです。

計算遅延：AI推論は非常に低い遅延（ミリ秒レベル）を要求しますが、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムはしばしば秒単位であるため、「オンチェーンAI」は既存のアーキテクチャ下ではほぼ実現不可能です。

2. 0Gの核心的使命：「データの壁」を打破する

AI業界は現在、中央集権的な巨大企業によって独占され、事実上の「データの壁（Data Wall）」が形成されており、データプライバシーの制限、モデル出力の検証不可能性、高額なレンタルコストを引き起こしています。0G (Zero Gravity) の登場は、AIとWeb3の深い再構築を示しています。それは単にブロックチェーンをハッシュ値を保存する台帳と見なすのではなく、モジュラーアーキテクチャを通じてAIに必要な「データフロー、ストレージフロー、計算フロー」を分離します。0Gの核心的使命は、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）を主権的に所有可能な公共財とすることです。

このマクロなミスマッチを理解した後、0Gがどのように緻密な4層アーキテクチャを通じてこれらの断片化された課題を一つ一つ解決するかを深く分析する必要があります。

第2章コアアーキテクチャ：モジュラー0G Stackの4層連携

0Gは単純な単一ブロックチェーンではなく、dAIOS（分散型AIオペレーティングシステム）と定義されています。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のような完全なプロトコルスタックを提供し、4層アーキテクチャの深い連携を通じて、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層アーキテクチャ解析

0G Stackは、実行、コンセンサス、ストレージ、計算を分離することで、各層が独立して拡張できることを保証します：

2. 0G Chain：CometBFTベースのパフォーマンス基盤

dAIOSの神経中枢として、0G Chain は高度に最適化された CometBFT コンセンサスメカニズムを採用しています。その革新性は、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モジュラー設計を通じて、ブロック生成の待ち時間を大幅に短縮することにあります。 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 Chainは単一シャードで11,000+ TPSのスループットを実現可能であり、サブ秒（Sub-second）レベルの最終確定性を備えています。この極めて高い性能は、大規模なAIエージェント（AI Agents）が高頻度で相互作用する際に、オンチェーン決済がボトルネックにならないことを保証します。

3. 0G Storageと0G DAの分離連携

0Gの技術的参入障壁は、「デュアルチャネル」設計にあり、データ公開と永続的ストレージを分離しています：

0G DA：Blob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Blobで最大約32.5 MBをサポートし、消去符号（Erasure Coding）技術により、一部のノードがオフラインでもデータ可用性を確保します。

0G Storage：「ログ層（Log Layer）」で不変データを処理し、「キーバリュー層（KV Layer）」で動的状態を処理します。

この4層連携アーキテクチャは、高性能DAレイヤーが成長する土壌を提供します。次に、0Gのコアエンジンの中で最も衝撃的な部分である高性能DA技術について深く探求します。

第3章高性能DAレイヤー（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」ではなく、PBレベルのAI重みファイルとトレーニングセットのリアルタイムパイプラインを担わなければなりません。

3.1 論理的分離と物理的連携：「デュアルチャネル」アーキテクチャの世代間進化

0G DAの核心的優位性は、その独特な「デュアルチャネル」アーキテクチャに由来します：データ公開（Data Publishing）とデータストレージ（Data Storage）を論理的に完全に分離しつつ、物理ノードレベルで効率的に連携させます。

論理的分離：従来のDAレイヤーがデータ公開と長期保存を混同していたのとは異なり、0G DAはデータブロックの短時間内のアクセス可能性の検証のみを担当し、膨大なデータの永続化は0G Storageに委ねます。

物理的連携：ストレージノードはランダムアクセス証明（PoRA）を利用してデータの実在を確保し、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透明性を確保し、「発信即検証、保存検証一体」を実現します。

3.2 パフォーマンスベンチマーク：桁違いのリードを示すデータ対決

0G DAのスループットにおけるブレークスルーは、分散型AIオペレーティングシステムの性能限界を直接定義します。以下の表は、0Gと主要DAソリューションの技術パラメータ比較を示しています：

3.3 リアルタイム可用性の技術基盤：消去符号とマルチコンセンサスシャーディング

膨大なAIデータを支えるために、0Gは消去符号（Erasure Coding）とマルチコンセンサスシャーディング（Multi-sharding）を導入しています：

消去符号の最適化：冗長性証明を増やすことで、ネットワーク内の多数のノードがオフラインでも、極小のデータ断片をサンプリングすることで完全な情報を復元できます。

マルチコンセンサスシャーディング：0Gは、単一チェーンですべてのDAを処理する線形ロジックを放棄しました。コンセンサスネットワークを水平方向に拡張することで、総スループットがノード数に応じて線形的に増加します。2026年の実測では、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す。AIには低遅延の「脳ストレージ」と安全でプライベートな「実行空間」が必要であり、これがAI専用最適化レイヤーを導きます。

第4章 AI専用最適化と安全な計算能力強化

4.1 AIエージェント（AI Agents）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、データ読み取り遅延はその存続を決定する生死線です。

コールドデータとホットデータの分離アーキテクチャ：0G Storage内部は不変ログ層（Log Layer）と可変状態層（KV Layer）に分割されます。ホットデータは高性能KV層に保存され、サブ秒レベルのランダムアクセスをサポートします。

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利用することで、AIエージェントはミリ秒レベルで必要なモデルパラメータを特定できます。

4.2 TEE強化：Trustless AIを構築する最後のピース

0Gは2026年に TEE（信頼できる実行環境） のセキュリティアップグレードを全面的に導入しました。

計算のプライバシー化：モデル重みとユーザー入力は、TEE内部の「隔離領域」で処理されます。ノードオペレーターでさえも計算過程を覗き見ることはできません。

結果の検証可能性：TEEが生成するリモートサイレント証明（Remote Attestation）は、計算結果とともに0G Chainに提出され、結果が特定の改ざんされていない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孤立したスクリプトではなく、主権的アイデンティティ（iNFT標準）、保護された記憶（0G Storage）と検証可能なロジック（TEE Compute）を持つデジタルライフエンティティとなります。この閉ループは、中央集権的なクラウドプロバイダーによるAIの独占を排除し、分散型AIが大規模商用時代に入ったことを示しています。

しかし、これらの「デジタルライフ」を支えるためには、基盤となる分散ストレージが「コールド」から「ホット」への性能革命を経験しなければなりません。