0G: Tái Cấu Trúc Đỉnh Cao Hiệu Suất và Mô Hình Công Nghệ của Hệ Điều Hành AI Phi Tập Trung

Tác giả gốc: Jtsong.eth (Ø,G) (X: @Jtsong2)

Gần đây, viện nghiên cứu đầu tư tiền mã hóa @MessariCrypto đã công bố một báo cáo nghiên cứu chuyên sâu toàn diện về 0G. Đây là phiên bản tóm tắt tinh túy bằng tiếng Việt:

【Tóm tắt cốt lõi】

Với sự bùng nổ của lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung (DeAI) vào năm 2026, 0G (Zero Gravity) với kiến trúc công nghệ đột phá đã chấm dứt hoàn toàn vấn đề lịch sử về việc Web3 không thể chứa các mô hình AI quy mô lớn. Vũ khí lợi hại cốt lõi của nó có thể được tóm tắt như sau:

Động cơ hiệu suất cực nhanh (Thông lượng 50 Gbps): Thông qua việc tách rời logic và phân mảnh song song đa cấp, 0G đạt được hiệu suất vượt trội hơn 600.000 lần so với các lớp DA truyền thống (như Ethereum, Celestia), trở thành giao thức duy nhất trên toàn cầu có thể hỗ trợ phân phối thời gian thực cho các mô hình siêu lớn như DeepSeek V3.

Kiến trúc mô-đun dAIOS: Tiên phong trong mô hình hệ điều hành hợp tác bốn lớp "Thanh toán, Lưu trữ, Khả dụng Dữ liệu (DA), Tính toán", phá vỡ "thâm hụt lưu trữ" và "độ trễ tính toán" của blockchain truyền thống, đạt được vòng lặp khép kín hiệu quả giữa luồng dữ liệu AI và luồng thực thi.

Môi trường đáng tin cậy bản địa AI (TEE + PoRA): Thông qua tích hợp sâu giữa Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEE) và Bằng chứng Truy cập Ngẫu nhiên (PoRA), 0G không chỉ giải quyết nhu cầu "lưu trữ nóng" cho dữ liệu khổng lồ mà còn xây dựng một môi trường suy luận và đào tạo AI được bảo vệ quyền riêng tư, không cần tin cậy, thực hiện bước nhảy vọt từ "sổ cái" sang "nền tảng sự sống kỹ thuật số".

Chương 1 Bối cảnh vĩ mô: "Tách rời và Tái cấu trúc" của AI và Web3

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo bước vào kỷ nguyên mô hình lớn, dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán đã trở thành các yếu tố sản xuất cốt lõi. Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng blockchain truyền thống hiện có (như Ethereum, Solana) đang phải đối mặt với sự "lệch pha hiệu suất" nghiêm trọng khi chứa các ứng dụng AI.

1. Hạn chế của Blockchain truyền thống: Nút cổ chai về thông lượng và lưu trữ

Thiết kế ban đầu của các blockchain Lớp 1 truyền thống là để xử lý các giao dịch sổ cái tài chính, chứ không phải để chứa các tập dữ liệu đào tạo AI cấp TB hoặc các tác vụ suy luận mô hình tần suất cao.

Thâm hụt lưu trữ: Chi phí lưu trữ dữ liệu trên các chuỗi như Ethereum cực kỳ cao và thiếu hỗ trợ bản địa cho dữ liệu lớn phi cấu trúc (như tệp trọng số mô hình, tập dữ liệu video).

Nút cổ chai thông lượng: Băng thông DA (Khả dụng Dữ liệu) của Ethereum chỉ vào khoảng 80KB/s, ngay cả sau nâng cấp EIP-4844, vẫn không thể đáp ứng nhu cầu thông lượng cấp GB cần thiết cho suy luận thời gian thực của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).

Độ trễ tính toán: Suy luận AI yêu cầu độ trễ cực thấp (cấp mili giây), trong khi cơ chế đồng thuận của blockchain thường tính bằng giây, khiến "AI trên chuỗi" gần như không khả thi trong kiến trúc hiện tại.

2. Sứ mệnh cốt lõi của 0G: Phá vỡ "Bức tường Dữ liệu"

Ngành công nghiệp AI hiện đang bị độc quyền bởi các gã khổng lồ tập trung, hình thành nên "Bức tường Dữ liệu (Data Wall)" trên thực tế, dẫn đến quyền riêng tư dữ liệu bị hạn chế, đầu ra mô hình không thể xác minh và chi phí thuê đắt đỏ. Sự xuất hiện của 0G (Zero Gravity) đánh dấu sự tái cấu trúc sâu sắc giữa AI và Web3. Nó không còn chỉ coi blockchain như một sổ cái lưu trữ giá trị băm, mà thông qua kiến trúc mô-đun để tách rời "luồng dữ liệu, luồng lưu trữ, luồng tính toán" mà AI cần. Sứ mệnh cốt lõi của 0G là phá vỡ hộp đen tập trung, thông qua công nghệ phi tập trung để biến tài sản AI (dữ liệu và mô hình) thành hàng hóa công cộng có chủ quyền sở hữu.

Sau khi hiểu được sự lệch pha vĩ mô này, chúng ta cần đi sâu phân tích cách 0G thông qua một kiến trúc bốn lớp chặt chẽ, từng bước phá vỡ các điểm đau rời rạc này.

Chương 2 Kiến trúc cốt lõi: Sự hợp tác bốn lớp của Ngăn xếp 0G mô-đun

0G không đơn giản là một blockchain đơn lẻ, mà được định nghĩa là dAIOS (hệ điều hành AI phi tập trung). Cốt lõi của khái niệm này nằm ở việc nó cung cấp cho nhà phát triển AI một ngăn xếp giao thức hoàn chỉnh tương tự hệ điều hành, thông qua sự hợp tác sâu sắc của kiến trúc bốn lớp, đạt được sự nhảy vọt cấp số mũ về hiệu suất.

1. Phân tích kiến trúc bốn lớp của dAIOS

0G Stack thông qua việc tách rời thực thi, đồng thuận, lưu trữ và tính toán, đảm bảo mỗi lớp có thể mở rộng độc lập:

2. 0G Chain: Nền tảng hiệu suất dựa trên CometBFT

Là trung tâm thần kinh của dAIOS, 0G Chain sử dụng cơ chế đồng thuận CometBFT được tối ưu hóa cao. Điểm đổi mới của nó nằm ở việc tách biệt lớp thực thi với lớp đồng thuận, và thông qua xử lý song song đường ống (Pipelining) cùng thiết kế mô-đun ABCI, đã giảm đáng kể thời gian chờ đợi sản xuất khối. Chỉ số hiệu suất: Theo thử nghiệm chuẩn mới nhất, 0G Chain trong một phân mảnh duy nhất có thể đạt được thông lượng hơn 11.000 TPS và có tính xác nhận cuối cùng cấp dưới giây (Sub-second). Hiệu suất cực cao này đảm bảo rằng khi các tác nhân AI (AI Agents) quy mô lớn tương tác tần suất cao, việc thanh toán trên chuỗi sẽ không trở thành nút cổ chai.

3. Sự hợp tác tách rời của 0G Storage và 0G DA

Hào công nghệ của 0G nằm ở thiết kế "kênh kép", tách biệt việc công bố dữ liệu với lưu trữ lâu dài:

0G DA: Tập trung vào việc phát sóng nhanh dữ liệu Blob và xác minh lấy mẫu. Nó hỗ trợ tối đa khoảng 32,5 MB cho một Blob đơn lẻ, thông qua công nghệ mã xóa (Erasure Coding), ngay cả khi một số nút ngoại tuyến, vẫn đảm bảo dữ liệu khả dụng.

0G Storage: Xử lý dữ liệu bất biến thông qua "Lớp nhật ký (Log Layer)", xử lý trạng thái động thông qua "Lớp khóa-giá trị (KV Layer)".

Kiến trúc hợp tác bốn lớp này cung cấp môi trường phát triển cho lớp DA hiệu suất cao. Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu khám phá phần ấn tượng nhất trong động cơ cốt lõi của 0G - công nghệ DA hiệu suất cao.

Chương 3 Lặn sâu vào công nghệ của Lớp DA hiệu suất cao (0G DA)

Trong hệ sinh thái AI phi tập trung năm 2026, Khả dụng Dữ liệu (DA) không chỉ đơn thuần là "bằng chứng công bố", mà phải chứa đường ống thời gian thực cho các tệp trọng số và tập dữ liệu đào tạo AI cấp PB.

3.1 Tách rời logic và hợp tác vật lý: Sự tiến hóa thế hệ của kiến trúc "Kênh kép"

Ưu thế cốt lõi của 0G DA bắt nguồn từ kiến trúc "Kênh kép" độc đáo: tách rời hoàn toàn việc công bố dữ liệu (Data Publishing) với lưu trữ dữ liệu (Data Storage) về mặt logic, nhưng đạt được sự hợp tác hiệu quả ở cấp độ nút vật lý.

Tách rời logic: Khác với các lớp DA truyền thống trộn lẫn việc công bố dữ liệu với lưu trữ lâu dài, 0G DA chỉ chịu trách nhiệm xác minh khả năng truy cập của khối dữ liệu trong thời gian ngắn, trong khi việc lưu trữ lâu dài dữ liệu khổng lồ được giao cho 0G Storage.

Hợp tác vật lý: Các nút lưu trữ sử dụng Bằng chứng Truy cập Ngẫu nhiên (PoRA) để đảm bảo dữ liệu thực sự tồn tại, trong khi các nút DA thông qua mạng đồng thuận dựa trên phân mảnh đảm bảo tính minh bạch, đạt được "phát là xác minh, lưu trữ và xác minh là một".

3.2 Tiêu chuẩn hiệu suất: So sánh dữ liệu vượt trội về cấp độ

Đột phá về thông lượng của 0G DA trực tiếp định nghĩa ranh giới hiệu suất của hệ điều hành AI phi tập trung. Bảng dưới đây thể hiện so sánh thông số kỹ thuật giữa 0G và các giải pháp DA chủ đạo:

3.3 Nền tảng công nghệ cho tính khả dụng thời gian thực: Mã xóa và Phân mảnh đồng thuận đa dạng

Để hỗ trợ dữ liệu AI khổng lồ, 0G giới thiệu Mã xóa (Erasure Coding) và Phân mảnh đồng thuận đa dạng (Multi-sharding):

Tối ưu hóa mã xóa: Bằng cách tăng bằng chứng dự phòng, ngay cả khi một lượng lớn nút trong mạng ngoại tuyến, vẫn có thể khôi phục thông tin đầy đủ thông qua việc lấy mẫu các đoạn dữ liệu cực nhỏ.

Phân mảnh đồng thuận đa dạng: 0G loại bỏ logic tuyến tính xử lý tất cả DA trên một chuỗi duy nhất. Bằng cách mở rộng ngang mạng đồng thuận, tổng thông lượng tăng tuyến tính cùng với số lượng nút. Trong thử nghiệm thực tế năm 2026, nó đã hỗ trợ hàng chục nghìn yêu cầu xác minh Blob mỗi giây, đảm bảo tính liên tục của luồng đào tạo AI.

Chỉ có kênh dữ liệu tốc độ cao là chưa đủ, AI còn cần một "bộ nhớ não" độ trễ thấp và "không gian thực thi" an toàn, riêng tư, điều này dẫn đến lớp tối ưu hóa chuyên dụng cho AI.

Chương 4 Tối ưu hóa chuyên dụng AI và Tăng cường sức mạnh tính toán an toàn

4.1 Giải quyết lo lắng về độ trễ của Tác nhân AI (AI Agents)

Đối với các Tác nhân AI thực thi chiến lược thời gian thực, độ trễ đọc dữ liệu là ranh giới sống còn quyết định sự tồn tại của chúng.

Kiến trúc tách biệt