0G (0G) là gì?

Phân tích chi tiết

1. Mục đích & Giá trị mang lại

0G giải quyết những hạn chế của các blockchain hiện tại trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu và nhu cầu tính toán cao của AI. Các blockchain truyền thống gặp khó khăn khi lưu trữ dữ liệu lớn hoặc chạy các mô hình AI phức tạp trên chuỗi. Mạng lưu trữ phi tập trung của 0G (0G Storage) cho phép các dự án lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc (ví dụ: mô hình AI, dữ liệu trò chơi) với chi phí thấp, trong khi lớp đảm bảo dữ liệu của nó (0G DA) giúp xác minh nhanh chóng cho các rollup và ứng dụng phi tập trung (dApps). Cơ sở hạ tầng này mở ra các trường hợp sử dụng như suy luận AI trên chuỗi, trạng thái trò chơi phi tập trung và khả năng tương tác đa chuỗi an toàn.

2. Công nghệ & Kiến trúc

0G sử dụng thiết kế mô-đun để tách biệt lưu trữ, đồng thuận và tính toán:
- 0G Storage: Chia nhỏ dữ liệu thành các phần nhỏ bằng kỹ thuật mã hóa erasure và phân phối chúng trên các nút mạng để đảm bảo dự phòng và khả năng mở rộng.
- 0G DA: Sử dụng phương pháp lấy mẫu xác suất để xác nhận tính khả dụng của dữ liệu một cách hiệu quả, giúp giảm chi phí cho các mạng Layer 2/3.
- 0G Compute: Thị trường GPU phi tập trung dành cho các tác vụ AI, tích hợp với các đối tác như Aethir và Akash Network.
- 0G Chain: Lớp thực thi tương thích với EVM, được tối ưu hóa cho các hợp đồng thông minh AI.

Cấu trúc này cho phép các nhà phát triển sử dụng từng thành phần riêng lẻ (ví dụ chỉ lưu trữ) hoặc kết hợp chúng để tạo ra các quy trình phức tạp.

3. Điểm khác biệt chính

Khác với các blockchain đơn khối hoặc các giải pháp rời rạc, 0G hợp nhất lưu trữ mở rộng, tính toán và đảm bảo dữ liệu thành một hệ thống duy nhất. Ví dụ, khả năng xử lý lưu trữ của nó (hơn 11.000 giao dịch mỗi giây trên mỗi phân đoạn) vượt trội so với các đối thủ như Arbitrum (~4.000 TPS). 0G cũng giới thiệu các khái niệm mới như iNFTs (NFT thông minh dành cho các tác nhân AI) và hợp tác với các dự án Web3 để tích hợp trực tiếp khả năng AI vào ứng dụng.

Kết luận

0G tái định nghĩa blockchain như một lớp nền tảng cho AI phi tập trung, kết hợp khả năng mở rộng, tương tác đa chuỗi và cơ sở hạ tầng chuyên biệt. Khi việc áp dụng ngày càng tăng, thiết kế mô-đun của nó sẽ cân bằng thế nào giữa tùy chỉnh và tích hợp liền mạch trong hệ sinh thái Web3?