人工智能的能力正在在飞速发展，但核心资源还是攥在少数大公司手里，我们平时用的大多数 AI，其实就像个黑箱子：模型没办法验证，数据归平台所有，算力也被巨头把控着

我一直在想，如果 AI 也能像区块链一样去中心化，会是什么样？
答案可能就是 0G @0G_labs

■为什么去中心化 AI 难落地
-数据庞大：AI 模型和训练集动不动就达到 TB 级别，用传统的区块链来存存取取，成本又高，速度还慢

-算力不足：AI 的推理和训练需要的算力，比大多数公链节点能提供的要多得多

-延迟问题：实时的 AI 应用需要高吞吐和低延迟，可大部分链都达不到这个性能

如果这些障碍解决不了，【链上AI】就只能停留在口号

■0G 的目标是：让 AI 能在链上以更低成本、更高效率运行

它是一个去中心化的 AI L1 链，采用模块化架构，把复杂的问题拆成了四个独立又能组合的部分：

-0G链：这是个高速的 EVM L1，适合 AI 代理、AI 驱动的 DeFi 这些场景

-0G存储：用来存放模型、数据集和资产，比传统方案便宜 10-100 倍

-0G 计算：能提供按需推理、训练以及可验证计算

-0G数据可用性（DA）：保证数据随时都能访问，支持高频应用

■这里有个我觉得很有意思的点：

不用一次性接受整个 0G，可以只用其中一部分，比如你已经在以太坊上，可以直接调用 0G 的存储

如果在 Solana 上，也能通过 SDK 接入计算能力，灵活性很强

其实0G 就是想把数据和计算从 “高成本、低效率、技术壁垒” 的束重力解放出来

就像宇航员在零重力环境里能自由移动一样，AI 的计算和数据流在 0G 里也能自由流动。

过去几年，【AI 去中心化】听过很多次，但大多数项目都停在口号，没解决底层基础设施的问题

而 0G 的特别的地方是，它真的把【存储—计算—链—DA】这几块拆开，做到可组合和落地

当然，它未来还有很多挑战，比如生态能不能快速成长、节点运营者是否愿意贡献资源等等，但至少方向上，它在补足 Web3 里最缺的一环

所以，我觉得0G值得持续关注，因为它在搭建的，是去中心化AI的地基
#0GLabs