TinTinLand x 0G 的第一课(AI x 区块链的融合范式)
Sebelumnya, 0G adalah proyek L1 AI yang dipimpin oleh HackVC dalam dua putaran dalam satu tahun. Dibandingkan dengan dokumen pengembangan yang membuat kepala saya pusing, JT Guru menjelaskan dengan jelas dan menarik, pengetahuan masuk ke dalam pikiran saya dengan cepat.
Bagian pertama terutama adalah penjelasan umum tentang 0G, tidak seperti pengenalan proyek Web3 biasa yang hanya membahas konsep, ini benar-benar memberi saya pemahaman perspektif mendasar tentang istilah 'infrastruktur AI terdesentralisasi'.
Menurut pemahaman saya sendiri, mungkin saya atur menjadi dua bagian:
Bagian 1｜Kemajuan dan tantangan nyata dari pendanaan, data hingga ekosistem
- Total pendanaan sekitar 300 juta dolar AS, di belakangnya adalah investor yang dikenal, kekuatan tidak boleh diremehkan;
- Mendirikan dana ekosistem sebesar 80 juta dolar AS untuk menginkubasi dan mendukung proyek pengembang;
- Sering muncul di berbagai konferensi internasional seperti Token2049, sudah ada jalur eksposur dan koneksi yang jelas;
- Memiliki inkubator sendiri, mendorong proyek untuk terwujud, bukan hanya berhenti di tahap 'peta ekosistem'.
Data di rantai menunjukkan kemampuan nyata
Iterasi testnet sebelum mainnet sebanyak 3 kali, jumlah alamat dompet saat ini melebihi 7 juta; node penyimpanan lebih dari 9000; data yang diproses lebih dari 100TB; volume transaksi harian sekitar 3,5 juta transaksi.
Indikator di rantai ini cukup untuk membuktikan bahwa 0G memiliki TPS tinggi, skalabilitas yang kuat, dan merupakan sistem yang berjalan secara nyata, bukan hanya omong kosong.
Bagian 2｜Struktur mendalam: Mengapa AI × Web3 perlu dibangun dari dasar seperti 0G?
Kemampuan dasar blockchain menentukan apakah AI dapat berjalan dengan dapat dipercaya
Dengan perbandingan PoW dan PoS, menunjukkan bagaimana blockchain mencapai konsensus melalui desain mekanisme.
PoW: Mengandalkan kekuatan komputasi → Biaya tinggi tetapi aman
PoS: Mengandalkan staking → Lebih hemat energi dan mekanisme yang lebih fleksibel
Menghadirkan pemahaman kunci:
Mekanisme konsensus tidak hanya merupakan 'mekanisme keamanan buku besar', tetapi juga merupakan syarat utama dari setiap sistem yang dapat dipercaya — termasuk AI. Konsep dasar seperti mesin virtual, transisi status, dan kontrak pintar adalah dukungan 'tingkat sistem operasi' untuk membangun sistem eksekusi AI yang dapat diverifikasi.
Apa yang dihadapi AI bukanlah 'apakah pintar atau tidak', tetapi 'apakah yang dikatakan benar atau tidak'
Model AI terpusat menghadapi tiga tantangan besar:
- Tidak dapat dijelaskan (mengapa memberikan jawaban ini?)
- Tidak dapat diverifikasi (menggunakan data apa? Apakah ada bias?)
- Hambatan biaya (siapa yang bisa melatih, siapa yang bisa mengendalikan)
Di kelas, contoh 'panda berubah menjadi kuda' diambil, menunjukkan bahwa model dapat dengan mudah dibohongi. Crypto × AI tidak seharusnya mengulang roda, tetapi melalui teknologi blockchain, membangun arsitektur eksekusi yang dapat diverifikasi, diaudit, dan dapat dimintai pertanggungjawaban.
Dasar seperti 0G menyediakan fondasi modular berbiaya rendah yang diperlukan untuk membangun sistem semacam ini, yang merupakan kunci untuk membuat AI bergerak dari 'kuat' menjadi 'dapat dipercaya'.
