0G：重构去中心化 AI 操作系统的性能巅峰与技术范式

互联网阅读 29 2026-01-23 11:30:22

原文报告：《Understanding 0G: A Comprehensive Overview》

近期加密投研智库 @MessariCrypto 出台了一篇关于 0G 的综合深度研究报告，本文是中文精华总结版：

【核心摘要】

随着 2026 年去中心化人工智能（DeAI）赛道的爆发，0G (Zero Gravity) 以其颠覆性的技术架构，彻底终结了 Web3 无法承载大规模 AI 模型的历史难题。其核心杀手锏可归纳为：

极速性能引擎（50 Gbps 吞吐量）： 通过逻辑解耦与多级并行分片，0G 实现了相较于传统 DA 层（如以太坊、Celestia）逾 60 万倍的性能跨越，成为全球唯一能支持 DeepSeek V3 等超大规模模型实时分发的协议。

dAIOS 模块化架构： 首创“结算、存储、数据可用性（DA）、计算”四层协同的操作系统范式，打破了传统区块链的“存储赤字”与“计算滞后”，实现了 AI 数据流与执行流的高效闭环。

AI 原生可信环境（TEE PoRA）： 通过可信执行环境（TEE）与随机访问证明（PoRA）的深度集成，0G 不仅解决了海量数据的“热存储”需求，更构建了一个无需信任、隐私受保护的 AI 推理与训练环境，实现了从“账本”向“数字生命底座”的飞跃。

第一章宏观背景：AI 与 Web3 的“解耦与重构”

在人工智能进入大模型时代的背景下，数据、算法与算力成为了核心生产要素。然而，现有的传统区块链基础设施（如以太坊、Solana）在承载 AI 应用时正面临严峻的“性能错位”。

1. 传统区块链的局限性：吞吐量与存储的瓶颈

传统的 Layer 1 区块链设计初衷是处理金融账本交易，而非承载 TB 级别的 AI 训练数据集或高频的模型推理任务。

存储赤字： 以太坊等链的数据存储成本极高，且缺乏对非结构化大数据（如模型权重文件、视频数据集）的原生支持。
吞吐量瓶颈： 以太坊的 DA（数据可用性）带宽仅为约 80KB/s，即便经过 EIP-4844 升级，也远无法满足大型语言模型（LLM）实时推理所需的 GB 级吞吐需求。
计算滞后： AI 推理要求极低的延迟（毫秒级），而区块链的共识机制往往以秒为单位，导致“链上 AI”在现有架构下几乎不可行。

2. 0G 的核心使命：打破“数据墙”

AI 行业目前被中心化巨头垄断，形成了事实上的“数据墙（Data Wall）”，导致数据隐私受限、模型输出不可验证且租用成本昂贵。0G (Zero Gravity) 的出现，标志着 AI 与 Web3 的深度重构。它不再仅仅将区块链视为一个存储哈希值的账本，而是通过模块化架构将 AI 所需的“数据流、存储流、计算流”进行解耦。0G 的核心使命是打破中心化黑盒，通过去中心化技术让 AI 资产（数据和模型）成为主权可拥有的公共商品。

在理解了这种宏观错位后，我们需要深入剖析 0G 如何通过一套严密的四层架构，将这些碎片化的痛点逐一击破。

第二章核心架构：模块化 0G Stack 的四层协同

0G 并非简单的单一区块链，而是被定义为 dAIOS (去中心化 AI 操作系统)。这一概念的核心在于，它为 AI 开发者提供了一个类似操作系统的完整协议栈，通过四层架构的深度协同，实现了性能的指数级跃升。

1. dAIOS 的四层架构解析

0G Stack 通过解耦执行、共识、存储与计算，确保了每一层都能独立扩展

2. 0G Chain：基于 CometBFT 的性能底座

作为 dAIOS 的神经中枢，0G Chain 采用了高度优化的 CometBFT 共识机制。其创新之处在于将执行层与共识层分离，并通过流水线并行处理（Pipelining）和 ABCI 模块化设计，大幅缩减了区块生产的等待时间。

性能指标： 根据最新基准测试，0G Chain 在单分片下可实现 11,000 TPS 的吞吐量，并具备**亚秒级（Sub-second）**的最终确认性。这种极高性能确保了在大规模 AI 代理（AI Agents）高频交互时，链上结算不会成为瓶颈。

3. 0G Storage 与 0G DA 的解耦协同

0G 的技术护城河在于其“双通道”设计，将数据发布与持久化存储分离：

0G DA： 专注于 Blob 数据的快速广播与采样验证。它支持单 Blob 最高约 32.5 MB，通过纠删码（Erasure Coding）技术，即便部分节点离线，也能确保数据可用。
0G Storage： 通过“日志层（Log Layer）”处理不可变数据，通过“键值层（KV Layer）”处理动态状态。

这种四层协同架构为高性能 DA 层提供了生长的土壤，接下来我们将深入探讨 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技术。

第三章高性能 DA 层（0G DA）的技术深潜

在 2026 年的去中心化 AI 生态中，数据可用性（DA）不仅仅是“发布证明”，而必须承载 PB 级 AI 权重文件与训练集的实时管道。

3.1 逻辑解耦与物理协同：“双通道”架构的代际演进

0G DA 的核心优越性源于其独特的“双通道”架构：将数据发布（Data Publishing）与数据存储（Data Storage）在逻辑上彻底解耦，但在物理节点层面实现高效协同。

逻辑解耦： 不同于传统 DA 层将数据发布与长期存储混为一谈，0G DA 仅负责验证数据块在短时间内的可访问性，而将海量数据的持久化交由 0G Storage。
物理协同： 存储节点利用随机访问证明（PoRA）确保数据真实存在，而 DA 节点则通过基于分片的共识网络确保透明度，实现了“即发即验、存验一体”。

3.2 性能标杆：量级领先的数据对垒

0G DA 在吞吐量上的突破，直接定义了去中心化 AI 操作系统的性能边界。下表展示了 0G 与主流 DA 方案的技术参数对比：

3.3 实时可用性的技术底座：纠删码与多共识分片

为了支撑海量 AI 数据，0G 引入了纠删码（Erasure Coding）与多共识分片（Multi-sharding）：

纠删码优化： 通过增加冗余证明，即使网络中大量节点离线，仍能通过采样极小的数据片段恢复完整信息。
多共识分片： 0G 摒弃了单条链处理所有 DA 的线性逻辑。通过横向扩展共识网络，使总吞吐量随节点数量增加而线性增长。在 2026 年的实测中，支撑了每秒数万次的 Blob 验证请求，确保了 AI 训练流的连续性。

仅仅有高速的数据通道是不够的，AI 还需要一个低延迟的“大脑存储”和安全隐私的“执行空间”，这便引出了 AI 专用优化层。

第四章 AI 专用优化与安全算力增强

4.1 解决 AI 代理（AI Agents）的延迟焦虑

对于实时执行策略的 AI Agents 而言，数据读取延迟是决定其生存的生死线。

冷热数据分离架构： 0G Storage 内部划分为不可变日志层（Log Layer）与可变状态层（KV Layer）。热数据存储于高性能 KV 层，支持亚秒级随机访问。
高性能索引协议： 利用分布式哈希表（DHT）与专用元数据索引节点，AI 代理能在毫秒级定位所需的模型参数。

4.2 TEE 增强：构建 Trustless AI 的最后一块拼图

0G 在 2026 年全面引入了 TEE（可信执行环境） 安全升级。

计算隐私化： 模型权重与用户输入在 TEE 内部的“隔离区”处理。即便节点运营商也无法窥视计算过程。
结果可验证性： TEE 生成的远程静默证明（Remote Attestation）会连同计算结果一同提交至 0G Chain，确保结果由特定的未篡改模型生成。

4.3 愿景实现：从存储到操作系统的跃迁

AI 代理不再是孤立的脚本，而是拥有主权身份（iNFT 标准）、受保护记忆（0G Storage）与可验证逻辑（TEE Compute）的数字生命实体。这种闭环消除了中心化云厂商对 AI 的垄断，标志着去中心化 AI 进入了大规模商用时代。

然而，要承载这些“数字生命”，底层的分布式存储必须经历一场从“冷”到“热”的性能革命。

第五章分布式存储层的创新——从“冷存档”到“热性能”的范式革命

0G Storage 的核心创新在于打破了传统分布式存储在性能上的桎梏。

1. 双层架构：Log Layer 与 KV Layer 的解耦

Log Layer（流式数据处理）： 专为非结构化数据（如训练日志、数据集）设计。通过追加写（Append-only）模式，确保海量数据在分布式节点间实现毫秒级的同步。
KV Layer（索引与状态管理）： 针对结构化数据，提供高性能索引支持。在调取模型参数权重（Weights）时，将响应延迟压低至毫秒级。