0G：重構去中心化AI操作系統的性能巔峰與技術範式

原文作者：Jtsong.eth (Ø,G)（X：@Jtsong2）

近期加密投研智庫 @MessariCrypto 出台了一篇關於0G的綜合深度研究報告，本文是中文精華總結版：

【核心摘要】

隨著 2026 年去中心化人工智慧（DeAI）賽道的爆發，0G (Zero Gravity) 以其顛覆性的技術架構，徹底終結了 Web3 無法承載大規模 AI 模型的歷史難題。其核心殺手鐧可歸納為：

極速性能引擎（50 Gbps 吞吐量）：透過邏輯解耦與多級平行分片，0G 實現了相較於傳統 DA 層（如以太坊、Celestia）逾 60 萬倍 的性能跨越，成為全球唯一能支援 DeepSeek V3 等超大規模模型即時分發的協定。

dAIOS 模組化架構：首創「結算、儲存、資料可用性（DA）、計算」四層協同的作業系統範式，打破了傳統區塊鏈的「儲存赤字」與「計算滯後」，實現了 AI 資料流與執行流的高效閉環。

AI 原生可信環境（TEE + PoRA）：透過可信執行環境（TEE）與隨機存取證明（PoRA）的深度整合，0G 不僅解決了海量資料的「熱儲存」需求，更構建了一個無需信任、隱私受保護的 AI 推理與訓練環境，實現了從「帳本」向「數位生命底座」的飛躍。

第一章 宏觀背景：AI 與 Web3 的「解耦與重構」

在人工智慧進入大模型時代的背景下，資料、演算法與算力成為了核心生產要素。然而，現有的傳統區塊鏈基礎設施（如以太坊、Solana）在承載 AI 應用時正面臨嚴峻的「性能錯位」。

1. 傳統區塊鏈的局限性：吞吐量與儲存的瓶頸

傳統的 Layer 1 區塊鏈設計初衷是處理金融帳本交易，而非承載 TB 級別的 AI 訓練資料集或高頻的模型推理任務。

儲存赤字：以太坊等鏈的資料儲存成本極高，且缺乏對非結構化大資料（如模型權重檔案、影片資料集）的原生支援。

吞吐量瓶頸：以太坊的 DA（資料可用性）頻寬僅為約 80KB/s，即便經過 EIP-4844 升級，也遠無法滿足大型語言模型（LLM）即時推理所需的 GB 級吞吐需求。

計算滯後：AI 推理要求極低的延遲（毫秒級），而區塊鏈的共識機制往往以秒為單位，導致「鏈上 AI」在現有架構下幾乎不可行。

2. 0G 的核心使命：打破「資料牆」

AI 行業目前被中心化巨頭壟斷，形成了事實上的「資料牆（Data Wall）」，導致資料隱私受限、模型輸出不可驗證且租用成本昂貴。0G (Zero Gravity) 的出現，標誌著 AI 與 Web3 的深度重構。它不再僅僅將區塊鏈視為一個儲存雜湊值的帳本，而是透過模組化架構將 AI 所需的「資料流、儲存流、計算流」進行解耦。0G 的核心使命是打破中心化黑盒，透過去中心化技術讓 AI 資產（資料和模型）成為主權可擁有的公共商品。

在理解了這種宏觀錯位後，我們需要深入剖析 0G 如何透過一套嚴密的四層架構，將這些碎片化的痛點逐一擊破。

第二章 核心架構：模組化 0G Stack 的四層協同

0G 並非簡單的單一區塊鏈，而是被定義為 dAIOS (去中心化 AI 作業系統)。這一概念的核心在於，它為 AI 開發者提供了一個類似作業系統的完整協定堆疊，透過四層架構的深度協同，實現了性能的指數級躍升。

1. dAIOS 的四層架構解析

0G Stack 透過解耦執行、共識、儲存與計算，確保了每一層都能獨立擴展：

2. 0G Chain：基於 CometBFT 的性能底座

作為 dAIOS 的神經中樞，0G Chain 採用了高度優化的 CometBFT 共識機制。其創新之處在於將執行層與共識層分離，並透過流水線平行處理（Pipelining）和 ABCI 模組化設計，大幅縮減了區塊生產的等待時間。 性能指標：根據最新基準測試，0G Chain 在單分片下可實現 11,000+ TPS 的吞吐量，並具備亞秒級（Sub-second）的最終確認性。這種極高性能確保了在大規模 AI 代理（AI Agents）高頻互動時，鏈上結算不會成為瓶頸。

3. 0G Storage 與 0G DA 的解耦協同

0G 的技術護城河在於其「雙通道」設計，將資料發佈與持久化儲存分離：

0G DA：專注於 Blob 資料的快速廣播與取樣驗證。它支援單 Blob 最高約 32.5 MB，透過糾刪碼（Erasure Coding）技術，即便部分節點離線，也能確保資料可用。

0G Storage：透過「日誌層（Log Layer）」處理不可變資料，透過「鍵值層（KV Layer）」處理動態狀態。

這種四層協同架構為高性能 DA 層提供了生長的土壤，接下來我們將深入探討 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技術。

第三章 高性能 DA 層（0G DA）的技術深潛

在 2026 年的去中心化 AI 生態中，資料可用性（DA）不僅僅是「發佈證明」，而必須承載 PB 級 AI 權重檔案與訓練集的即時管道。

3.1 邏輯解耦與物理協同：「雙通道」架構的代際演進

0G DA 的核心優越性源於其獨特的「雙通道」架構：將資料發佈（Data Publishing）與資料儲存（Data Storage）在邏輯上徹底解耦，但在物理節點層面實現高效協同。

邏輯解耦：不同於傳統 DA 層將資料發佈與長期儲存混為一談，0G DA 僅負責驗證資料塊在短時間內的可存取性，而將海量資料的持久化交由 0G Storage。

物理協同：儲存節點利用隨機存取證明（PoRA）確保資料真實存在，而 DA 節點則透過基於分片的共識網路確保透明度，實現了「即發即驗、存驗一體」。

3.2 性能標竿：量級領先的資料對壘

0G DA 在吞吐量上的突破，直接定義了去中心化 AI 作業系統的性能邊界。下表展示了 0G 與主流 DA 方案的技術參數對比：

3.3 即時可用性的技術底座：糾刪碼與多共識分片

為了支撐海量 AI 資料，0G 引入了糾刪碼（Erasure Coding）與多共識分片（Multi-sharding）：

糾刪碼優化：透過增加冗餘證明，即使網路中大量節點離線，仍能透過取樣極小的資料片段恢復完整資訊。

多共識分片：0G 摒棄了單條鏈處理所有 DA 的線性邏輯。透過橫向擴展共識網路，使總吞吐量隨節點數量增加而線性增長。在 2026 年的實測中，支撐了每秒數萬次的 Blob 驗證請求，確保了 AI 訓練流的連續性。

僅僅有高速的資料通道是不夠的，AI 還需要一個低延遲的「大腦儲存」和安全隱私的「執行空間」，這便引出了 AI 專用優化層。

第四章 AI 專用優化與安全算力增強

4.1 解決 AI 代理（AI Agents）的延遲焦慮

對於即時執行策略的 AI Agents 而言，資料讀取延遲是決定其生存的生死線。

冷熱資料分離架構：0G Storage 內部劃分為不可變日誌層（Log Layer）與可變狀態層（KV Layer）。熱資料儲存於高性能 KV 層，支援亞秒級隨機存取。

高性能索引協定：利用分散式雜湊表（DHT）與專用元資料索引節點，AI 代理能在毫秒級定位所需的模型參數。

4.2 TEE 增強：構建 Trustless AI 的最後一塊拼圖

0G 在 2026 年全面引入了 TEE（可信執行環境） 安全升級。

計算隱私化：模型權重與使用者輸入在 TEE 內部的「隔離區」處理。即便節點營運商也無法窺視計算過程。

結果可驗證性：TEE 生成的遠端靜默證明（Remote Attestation）會連同計算結果一同提交至 0G Chain，確保結果由特定的未篡改模型生成。

4.3 願景實現：從儲存到作業系統的躍遷

AI 代理不再是孤立的腳本，而是擁有主權身份（iNFT 標準）、受保護記憶（0G Storage）與可驗證邏輯（TEE Compute）的數位生命實體。這種閉環消除了中心化雲廠商對 AI 的壟斷，標誌著去中心化 AI 進入了大規模商用時代。

然而，要承載這些「數位生命」，底層的分散式儲存必須經歷一場從「冷」到「熱」的性能革命。

第五章 分散式儲存層的創新——從「冷存檔」到「熱性能」的範式革命

0G Storage 的核心創新在於打破了傳統分散式儲存在性能上的桎梏。

1. 雙層架構：Log Layer 與 KV Layer 的解耦

Log Layer（流式資料處理）：專為非結構化資料（如訓練日誌、資料集）設計。透過追加寫（Append-only）模式，確保海量資料在分散式節點間實現毫秒級的同步。

KV Layer（索引與狀態管理）：針對結構化資料，提供高性能索引支援。在調取模型參數權重（Weights）時，將響應延遲壓低至毫秒級。

2. PoRA (Proof of Random Access)：抗 Sybil 攻擊與驗證體系

為了確保儲存的真實性，0G 引入了 PoRA (隨機存取證明)。

抗女巫攻擊：PoRA 將挖礦難度與實際佔用的實體儲存空間直接掛鉤。

可驗證性：允許網路對節點進行隨機「抽查」，確保資料不僅被儲存，而且處於「隨時可用」的熱啟動狀態。

3. 性能跨越：秒級檢索的工程實現

0G 透過糾刪碼與高頻寬 DA 通道的結合，實現了從「分鐘級」到「秒級」的檢索跨越。這種「熱儲存」能力，性能足以媲美中心化雲服務。

這種儲存性能的飛躍，為支撐百億級參數的模型提供了堅實的去中心化底座。

第六章 AI 原生支援——百億級參數模型的去中心化底座

1. AI Alignment Nodes：AI 工作流的守護者

AI Alignment Nodes（AI 對齊節點） 負責監控儲存節點與服務節點間的協作。透過對訓練任務真實性驗證，確保 AI 模型執行不偏離預設邏輯。

2. 支撐大規模平行 I/O

處理百億、千億級參數模型（如 Llama 3 或 DeepSeek-V3），需要極高的平行 I/O。0G 透過資料切片與多共識分片技術，允許數千個節點同時處理大規模資料集讀取。

3. 檢查點（Checkpoints）與高頻寬 DA 的協同

故障恢復：0G 能夠將百 GB 級別的檢查點檔案迅速持久化。

無感恢復：得益於 50 Gbps 吞吐上限，新節點可以瞬間從 DA 層同步最新的檢查點快照，解決了去中心化大模型訓練難以長期維持的痛點。

在技術細節之外，我們必須將視野放大到整個行業，看 0G 是如何橫掃現有市場的。

第七章 競爭格局——0G 的維度碾壓與差異化優勢

7.1 主流 DA 方案的橫向測評

7.2 核心競爭力：可程式設計 DA 與垂直整合儲存

消除傳輸瓶頸：原生融合儲存層，使 AI 節點直接從 DA 層檢索歷史資料。

50Gbps 的吞吐量飛躍：比競品快了幾個數量級，支撐即時推理。

可程式設計性（Programmable DA）：允許開發者自訂資料分配策略，動態調整資料冗餘度。

這種維度的碾壓預示著一個龐大經濟體的崛起，而代幣經濟學則是驅動這一體系的燃料。

第八章 2026 生態展望與代幣經濟學

隨著 2025 年主網的平穩執行，2026 年將成為 0G 生態爆發的關鍵節點。

8.1 $0G 代幣：多維價值捕獲路徑

資源支付（Work Token）：存取高性能 DA 和儲存空間的唯一媒介。

安全抵押（Staking）：驗證者和儲存提供者必須質押 $0G，提供網路收益分紅。

優先順序分配：在繁忙期，代幣持有量決定計算任務的優先順序。

8.2 2026 生態激勵與