0G: การสร้างสรรค์ใหม่ของประสิทธิภาพสูงสุดและรูปแบบทางเทคนิคของระบบปฏิบัติการ AI แบบกระจายศูนย์

ผู้เขียนต้นฉบับ: Jtsong.eth (Ø,G) (X: @Jtsong2)

เมื่อเร็วๆ นี้ สถาบันวิจัยการลงทุนด้านคริปโต @MessariCrypto ได้เผยแพร่รายงานวิจัยเชิงลึกที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ 0G บทความนี้เป็นเวอร์ชันสรุปสาระสำคัญภาษาไทย:

【บทสรุปหลัก】

ด้วยการระเบิดของแทร็ก AI ที่กระจายอำนาจ (DeAI) ในปี 2026, 0G (Zero Gravity) ด้วยสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย ได้ยุติปัญหาทางประวัติศาสตร์ที่ Web3 ไม่สามารถรองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ อาวุธลับหลักสามารถสรุปได้ดังนี้:

เครื่องยนต์ประสิทธิภาพสูงสุด (ปริมาณงาน 50 Gbps): ผ่านการแยกส่วนเชิงตรรกะและการแบ่งส่วนแบบขนานหลายระดับ, 0G บรรลุประสิทธิภาพที่สูงกว่าเลเยอร์ DA แบบดั้งเดิม (เช่น Ethereum, Celestia) มากกว่า 600,000 เท่า, กลายเป็นโปรโตคอลเดียวในโลกที่สามารถรองรับการกระจายแบบเรียลไทม์ของโมเดลขนาดใหญ่มหาศาลเช่น DeepSeek V3

สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ dAIOS: เป็นผู้บุกเบิกกระบวนทัศน์ระบบปฏิบัติการแบบ "การชำระเงิน, การจัดเก็บ, ความพร้อมใช้งานของข้อมูล (DA), การคำนวณ" สี่ชั้นที่ทำงานประสานกัน, ทำลาย "การขาดแคลนพื้นที่จัดเก็บ" และ "ความล่าช้าในการคำนวณ" ของบล็อกเชนแบบดั้งเดิม, บรรลุวงจรปิดที่มีประสิทธิภาพของโฟลว์ข้อมูล AI และโฟลว์การดำเนินการ

สภาพแวดล้อมที่น่าเชื่อถือแบบเนทีฟสำหรับ AI (TEE + PoRA): ผ่านการผสานรวมอย่างลึกซึ้งของสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่น่าเชื่อถือ (TEE) และการพิสูจน์การเข้าถึงแบบสุ่ม (PoRA), 0G ไม่เพียงแต่แก้ไขความต้องการ "การจัดเก็บข้อมูลร้อน" ของข้อมูลมหาศาล, แต่ยังสร้างสภาพแวดล้อมการอนุมานและการฝึกอบรม AI ที่ไม่ต้องไว้วางใจและปกป้องความเป็นส่วนตัว, บรรลุการก้าวกระโดดจาก "บัญชีแยกประเภท" สู่ "ฐานรากของชีวิตดิจิทัล"

บทที่ 1 พื้นหลังมหภาค: "การแยกส่วนและการปรับโครงสร้างใหม่" ของ AI และ Web3

ในบริบทที่ปัญญาประดิษฐ์เข้าสู่ยุคโมเดลขนาดใหญ่, ข้อมูล, อัลกอริทึม และพลังการคำนวณกลายเป็นปัจจัยการผลิตหลัก อย่างไรก็ตาม, โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนแบบดั้งเดิมที่มีอยู่ (เช่น Ethereum, Solana) กำลังเผชิญกับ "ความไม่ตรงกันของประสิทธิภาพ" ที่รุนแรงเมื่อรองรับแอปพลิเคชัน AI

1. ข้อจำกัดของบล็อกเชนแบบดั้งเดิม: คอขวดด้านปริมาณงานและการจัดเก็บ

บล็อกเชนเลเยอร์ 1 แบบดั้งเดิมได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการธุรกรรมบัญชีแยกประเภททางการเงิน, ไม่ใช่เพื่อรองรับชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI ขนาด TB หรืองานอนุมานโมเดลความถี่สูง

การขาดแคลนพื้นที่จัดเก็บ: ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลบนเชนเช่น Ethereum สูงมาก, และขาดการสนับสนุนเนทีฟสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่เป็นโครงสร้าง (เช่น ไฟล์น้ำหนักโมเดล, ชุดข้อมูลวิดีโอ)

คอขวดด้านปริมาณงาน: แบนด์วิดท์ DA (ความพร้อมใช้งานของข้อมูล) ของ Ethereum มีเพียงประมาณ 80KB/s, แม้จะอัปเกรดด้วย EIP-4844, ก็ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการปริมาณงานระดับ GB ที่จำเป็นสำหรับการอนุมานแบบเรียลไทม์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ความล่าช้าในการคำนวณ: การอนุมาน AI ต้องการความหน่วงแฝงต่ำมาก (ระดับมิลลิวินาที), ในขณะที่กลไกฉันทามติของบล็อกเชนมักใช้หน่วยเป็นวินาที, ทำให้ "AI บนเชน" เป็นไปไม่ได้เกือบทั้งหมดภายใต้สถาปัตยกรรมที่มีอยู่

2. ภารกิจหลักของ 0G: ทำลาย "กำแพงข้อมูล"

อุตสาหกรรม AI ในปัจจุบันถูกผูกขาดโดยยักษ์ใหญ่แบบรวมศูนย์, ก่อตัวเป็น "กำแพงข้อมูล (Data Wall)" ในความเป็นจริง, ส่งผลให้ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลถูกจำกัด, ผลลัพธ์ของโมเดลไม่สามารถตรวจสอบได้ และค่าใช้จ่ายในการเช่ามีราคาแพง 0G (Zero Gravity) ปรากฏตัวขึ้น, เป็นสัญลักษณ์ของการปรับโครงสร้างใหม่อย่างลึกซึ้งระหว่าง AI และ Web3 มันไม่เพียงมองบล็อกเชนเป็นบัญชีแยกประเภทที่เก็บแฮชค่าเท่านั้น, แต่ผ่าน สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ เพื่อแยกส่วน "โฟลว์ข้อมูล, โฟลว์การจัดเก็บ, โฟลว์การคำนวณ" ที่ AI ต้องการ ภารกิจหลักของ 0G คือการทำลายกล่องดำแบบรวมศูนย์, ผ่านเทคโนโลยีแบบกระจายอำนาจเพื่อให้สินทรัพย์ AI (ข้อมูลและโมเดล) กลายเป็นสินค้าสาธารณะที่มีอธิปไตยและเป็นเจ้าของได้

หลังจากเข้าใจความไม่ตรงกันในระดับมหภาคนี้แล้ว, เราจำเป็นต้องวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งว่า 0G จะจัดการกับจุดเจ็บปวดที่กระจัดกระจายเหล่านี้ทีละจุดผ่านชุดสถาปัตยกรรมสี่ชั้นที่เข้มงวดได้อย่างไร

บทที่ 2 สถาปัตยกรรมหลัก: การทำงานร่วมกันสี่ชั้นของ 0G Stack แบบโมดูลาร์

0G ไม่ใช่บล็อกเชนเดี่ยวธรรมดาๆ, แต่ถูกกำหนดให้เป็น dAIOS (ระบบปฏิบัติการ AI แบบกระจายอำนาจ) แนวคิดหลักของสิ่งนี้คือ มันให้สแต็กโปรโตคอลที่สมบูรณ์คล้ายระบบปฏิบัติการแก่นักพัฒนา AI, ผ่านการทำงานร่วมกันอย่างลึกซึ้งของสถาปัตยกรรมสี่ชั้น, บรรลุการก้าวกระโดดแบบทวีคูณของประสิทธิภาพ

1. การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมสี่ชั้นของ dAIOS

0G Stack ผ่านการแยกส่วนการดำเนินการ, ฉันทามติ, การจัดเก็บ และการคำนวณ, รับประกันว่าทุกชั้นสามารถขยายได้อย่างอิสระ:

2. 0G Chain: ฐานประสิทธิภาพที่ใช้ CometBFT

ในฐานะศูนย์กลางประสาทของ dAIOS, 0G Chain ใช้กลไกฉันทามติ CometBFT ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสูง นวัตกรรมอยู่ที่การแยกเลเยอร์การดำเนินการออกจากเลเยอร์ฉันทามติ, และผ่านการประมวลผลแบบขนานไปป์ไลน์ (Pipelining) และการออกแบบโมดูลาร์ ABCI, ลดเวลารอคอยในการผลิตบล็อกอย่างมาก ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: ตามการทดสอบมาตรฐานล่าสุด, 0G Chain สามารถบรรลุปริมาณงาน 11,000+ TPS ภายใต้การแบ่งส่วนเดียว, และมีความแน่นอนขั้นสุดท้ายระดับต่ำกว่าวินาที (Sub-second) ประสิทธิภาพสูงสุดนี้รับประกันว่าเมื่อเอเจนต์ AI (AI Agents) ขนาดใหญ่โต้ตอบด้วยความถี่สูง, การชำระเงินบนเชนจะไม่กลายเป็นคอขวด

3. การแยกส่วนและการทำงานร่วมกันของ 0G Storage และ 0G DA

คูเมืองทางเทคนิคของ 0G อยู่ที่การออกแบบ "ช่องทางคู่", แยกการเผยแพร่ข้อมูลออกจากการจัดเก็บข้อมูลถาวร:

0G DA: มุ่งเน้นที่การกระจายเสียงอย่างรวดเร็วและการตรวจสอบตัวอย่างของข้อมูล Blob รองรับ Blob เดี่ยวสูงสุดประมาณ 32.5 MB, ผ่านเทคโนโลยีรหัสลบล้างความผิดพลาด (Erasure Coding), แม้ว่าบางโหนดจะออฟไลน์, ก็ยังรับประกันความพร้อมใช้งานของข้อมูล

0G Storage: จัดการข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลงผ่าน "เลเยอร์บันทึก (Log Layer)", จัดการสถานะไดนามิกผ่าน "เลเยอร์คีย์-ค่า (KV Layer)"

สถาปัตยกรรมการทำงานร่วมกันสี่ชั้นนี้ให้ดินแดนสำหรับการเติบโตของเลเยอร์ DA ประสิทธิภาพสูง, ต่อไปเราจะเจาะลึกส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุดในเครื่องยนต์หลักของ 0G - เทคโนโลยี DA ประสิทธิภาพสูง

บทที่ 3 การดำดิ่งลึกทางเทคนิคของเลเยอร์ DA ประสิทธิภาพสูง (0G DA)

ในระบบนิเวศ AI แบบกระจายอำนาจปี 2026, ความพร้อมใช้งานของข้อมูล (DA) ไม่ใช่แค่ "การพิสูจน์การเผยแพร่", แต่ต้องรองรับไปป์ไลน์แบบเรียลไทม์ของไฟล์น้ำหนัก AI และชุดการฝึกอบรมระดับ PB

3.1 การแยกส่วนเชิงตรรกะและการทำงานร่วมกันทางกายภาพ: การวิวัฒนาการข้ามรุ่นของสถาปัตยกรรม "ช่องทางคู่"

ความเหนือกว่าหลักของ 0G DA มาจากสถาปัตยกรรม "ช่องทางคู่" ที่เป็นเอกลักษณ์: แยกการเผยแพร่ข้อมูล (Data Publishing) และ การจัดเก็บข้อมูล (Data Storage) อย่างสมบูรณ์ในเชิงตรรกะ, แต่บรรลุการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพในระดับโหนดทางกายภาพ

การแยกส่วนเชิงตรรกะ: ต่างจากเลเยอร์ DA แบบดั้งเดิมที่ผสมผสานการเผยแพร่ข้อมูลกับการจัดเก็บระยะยาว, 0G DA มีหน้าที่ตรวจสอบความสามารถในการเข้าถึงของบล็อกข้อมูลในช่วงเวลาสั้นๆ เท่านั้น, และมอบการจัดเก็บข้อมูลมหาศาลถาวรให้กับ 0G Storage

การทำงานร่วมกันทางกายภาพ: โหนดจัดเก็บใช้ การพิสูจน์การเข้าถึงแบบสุ่ม (PoRA) เพื่อรับประกันว่าข้อมูลมีอยู่จริง, ในขณะที่โหนด DA รับประกันความโปร่งใสผ่านเครือข่ายฉันทามติที่ใช้การแบ่งส่วน, บรรลุ "เผยแพร่และตรวจสอบทันที, จัดเก็บและตรวจสอบเป็นหนึ่งเดียว"

3.2 มาตรฐานประสิทธิภาพ: การเปรียบเทียบข้อมูลที่นำหน้าด้วยระดับขนาด

ความก้าวหน้าของ 0G DA ในด้านปริมาณงาน, กำหนดขอบเขตประสิทธิภาพของระบบปฏิบัติการ AI แบบกระจายอำนาจโดยตรง ตารางด้านล่างแสดงการเปรียบเทียบพารามิเตอร์ทางเทคนิคระหว่าง 0G กับโซลูชัน DA หลัก:

3.3 ฐานทางเทคนิคของความพร้อมใช้งานแบบเรียลไทม์: รหัสลบล้างความผิดพลาดและการแบ่งส่วนฉันทามติหลายส่วน

เพื่อรองรับข้อมูล AI มหาศาล, 0G นำเสนอ รหัสลบล้างความผิดพลาด (Erasure Coding) และการแบ่งส่วนฉันทามติหลายส่วน (Multi-sharding):

การปรับให้เหมาะสมรหัสลบล้างความผิดพลาด: ผ่านการเพิ่มหลักฐานซ้ำซ้อน, แม้ว่าโหนดจำนวนมากในเครือข่ายจะออฟไลน์, ก็ยังสามารถกู้คืนข้อมูลทั้งหมดได้ผ่านการสุ่มตัวอย่างส่วนข้อมูลขนาดเล็กมาก

การแบ่งส่วนฉันทามติหลายส่วน: 0G ละทิ้งตรรกะเชิงเส้นของการประมวลผล DA ทั้งหมดด้วยเชนเดียว ผ่านการขยายเครือข่ายฉันทามติในแนวนอน, ทำให้ปริมาณงานทั้งหมดเพิ่มขึ้น แบบเชิงเส้น ตามจำนวนโหนดที่เพิ่มขึ้น ในการทดสอบจริงปี 2026, รองรับคำขอการตรวจสอบ Blob หลายหมื่นครั้งต่อวินาที, รับประกันความต่อเนื่องของโฟลว์การฝึกอบรม AI

เพียงแค่มีช่องทางข้อมูลความเร็วสูงไม่เพียงพอ, AI ยังต้องการ "พื้นที่จัดเก็บสมอง" ที่มีความหน่วงแฝงต่ำและ "พื้นที่ดำเนินการ" ที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัว, นี่นำไปสู่เลเยอร์การปรับให้เหมาะสมเฉพาะสำหรับ AI

บทที่ 4 การปรับให้เหมาะสมเฉพาะสำหรับ AI และการเพิ่มพลังการคำนวณที่ปลอดภัย

4.1 แก้ไขความกังวลด้านความหน่วงแฝงของเอเจนต์ AI (AI Agents)

สำหรับ AI Agents ที่ดำเนินกลยุทธ์แบบเรียลไทม์, ความหน่วงแฝงในการอ่านข้อมูลคือเส้นแบ่งชีวิตและความตายที่กำหนดการอยู่รอดของพวกมัน

สถาปัตยกรรมการแยกข้อมูลร้อนและเย็น: ภายใน 0G Storage แบ่งออกเป็น เลเยอร์บันทึกที่ไม่เปลี่ยนแปลง (Log Layer) และเลเยอร์สถานะที่เปลี่ยนแปลงได้ (KV Layer) ข้อมูลร้อนจัดเก็บในเลเยอร์ KV ประสิทธิภาพสูง, รองรับการเข้าถึงแบบสุ่มระดับต่ำกว่าวินาที

โปรโตคอลดัชนีประสิทธิภาพสูง: ใช้ตารางแฮชแบบกระจาย (DHT) และโหนดดัชนีเมตาดาต้าเฉพาะทาง, AI Agents สามารถระบุตำแหน่งพารามิเตอร์โมเดลที่ต้องการได้ในระดับมิลลิวินาที

4.2 การเสริม TEE: ชิ้นส่วนสุดท้ายของการสร้าง Trustless AI

0G ในปี 2026 นำเสนอการอัปเกรดความปลอดภัย TEE (สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่น่าเชื่อถือ) อย่างเต็มรูปแบบ

การคำนวณแบบเป็นส่วนตัว: น้ำหนักโมเดลและอินพุตผู้ใช้ได้รับการประมวลผลภายใน "โซนแยก" ภายใน TEE แม้แต่ผู้ให้บริการโหนดก็ไม่สามารถมองเห็นกระบวนการคำนวณได้

ความสามารถในการตรวจสอบผลลัพธ์: การพิสูจน์ระยะไกลแบบเงียบ (Remote Attestation) ที่สร้างโดย TEE จะถูกส่งไปยัง 0G Chain พร้อมกับผลการคำนวณ, รับประกันว่าผลลัพธ์ถูกสร้างโดยโมเดลเฉพาะที่ไม่ได้ถูกดัดแปลง

4.3 การบรรลุวิสัยทัศน์: การก้าวกระโดดจากการจัดเก็บสู่ระบบปฏิบัติการ

เอเจนต์ AI ไม่ใช่สคริปต์ที่แยกโดดอีกต่อไป, แต่เป็นเอนทิตีชีวิตดิจิทัลที่มี อัตลักษณ์อธิปไตย (มาตรฐาน iNFT), ความทรงจำที่ได้รับการปกป้อง (0G Storage) และ ตรรกะที่สามารถตรวจสอบได้ (TEE Compute) วงจรปิดนี้ขจัดการผูกขาด AI โดยผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์,