最近 @0G_labs 的疯狂暗示，要努力yap，一定要在8月加入，八月是大展身手、坚守阵地并发挥影响力的月份。 @0G_labs 实验室将引领去中心化AI时代，而官方正与我们的布道者一起推动这一进程。这似乎说的TGE不远了啊。小伙伴们觉得呢？ 介绍下 @0G_labs 是如何通过去中心化架构来推动 AI 公平化，解决传统中心化 AI 平台在隐私、公平性与价值对齐上的问题。 解决方案 0G 设计了一个 去中心化 AI 操作系统，采用 模块化+分层架构，核心由四个网络组成，并用创新分片机制实现无限水平扩展： 1. 存储网络（Storage Network） 节点通过 P2P 网络连接，将每个数据块的提交与顺序记录在共识网络。按分区（Partition）组织，支持多条并行独立共识网络，保证同等安全性。节点通过提交 数据可访问性证明 来获得奖励（激励贡献，而非惩罚失误）。具备日志层（存档非结构化数据）与键值层（管理结构化数据），方便 AI 数据处理与索引。 2. 数据可用性网络（DA Network） 用于 Layer2 或去中心化 AI 验证场景（如 ORA/OpML 提供 AI 任务欺诈证明）。 将数据可用性分为 数据发布通道 与 数据存储通道： 存储通道：使用纠删码切片，节点横向扩展传输海量数据。 发布通道：通过节点签名聚合确认数据可用性，减少共识广播负担。 DA 节点需同时是共识网络质押者，形成随机选出的安全仲裁组（基于 VRF 保证诚实分布）。提供 GPU 加速的纠删码计算，显著提升吞吐量。 3. 服务网络（Serving Network） 通用框架，支持数据检索、AI 推理甚至训练任务。服务提供方可注册类型、价格与验证方式，用户可发现并预付费用后直接调用服务。请求/响应记录由智能合约结算，并用于评估服务质量与分配奖励。工作负载可完美分片，区块链开销最小化。 4. 共识网络（Consensus Network） 负责记录各网络的提交与顺序，支持多共识并行，消除单一瓶颈。 解决了中心化AI平台虽然强大，但数据和算法掌握在少数机构受理，带来隐私泄露、价值错位等问题， 还有去中心化AI能提高透明度，可实现多元价值的对齐，但性能和基础设施上有挑战。 0G 通过 存储网络 + 数据可用性网络 + 服务网络 + 多共识机制，结合分片与 GPU 加速，实现了可无限扩展的去中心化 AI 基础设施，让 AI 的计算、存储与验证在开放网络中高效运行，从而推动 AI 的真正公平化。 目前八月结束都还有时间，小伙伴们没参与的记得参与起来呢。(DC大于C)