Was ist 0G (0G)?

Ausführliche Erklärung

1. Hauptziel: Dezentrale KI-Infrastruktur

0G löst Engpässe bei dezentraler KI, wie das Speichern großer Modelle und Datensätze direkt auf der Blockchain, die Koordination verteilter Rechenressourcen und die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit in Echtzeit. Die modulare Architektur ermöglicht es Entwicklern, KI-Anwendungen zu erstellen, ohne auf zentrale Infrastruktur angewiesen zu sein (The Utility of 0G).

2. Wichtige Technologien

• 0G Storage: Eine dezentrale Datenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten (z. B. KI-Modelle, Spielinhalte), die Daten mithilfe von Erasure Coding auf verschiedene Knoten verteilt.
• 0G DA: Eine skalierbare Schicht zur Datenverfügbarkeit, die durch zufällige Stichproben und Konsensverfahren überprüft, ob Daten vorhanden sind – besonders wichtig für Layer-2-Lösungen und DeFi-Anwendungen.
• 0G Compute: Ein Marktplatz für GPU-Ressourcen, auf dem Entwickler Hardware für das Training und die Ausführung von KI-Modellen mieten können (0G Ecosystem).

3. Anwendungsbeispiele im Ökosystem

0G unterstützt:
- KI-Modelle: Training und Feinabstimmung von Modellen auf verteilten Daten, wie zum Beispiel die Graph Neural Networks von Pond.
- Gaming: Speicherung von Spielständen und Zero-Knowledge-Beweisen für überprüfbare Spielergebnisse.
- DePIN: Sichere Speicherung von Metadaten für dezentrale physische Infrastruktur-Netzwerke.
- Cross-Chain: Gemeinsame Sequencer und Rollups-as-a-Service (z. B. AltLayer) nutzen 0G für interoperable Datenflüsse zwischen Blockchains.

Fazit

0G gestaltet die Blockchain neu als grundlegende Plattform für dezentrale KI, indem es skalierbaren Speicher, überprüfbare Rechenleistung und Cross-Chain-Kompatibilität kombiniert. Durch die Vereinfachung der Infrastruktur ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen wie Empfehlungssysteme direkt auf der Blockchain oder autonome KI-Agenten zu erstellen. Mit Partnerschaften in über 220 Projekten hängt der Erfolg von 0G davon ab, wie gut es gelingt, Dezentralisierung mit den Leistungsanforderungen moderner KI in Einklang zu bringen. Wie wird sich das modulare Design von 0G weiterentwickeln, wenn KI-Modelle exponentiell größer und komplexer werden?