Первый урок TinTinLand x 0G (Слияние ИИ и блокчейна)
Ранее известный 0G — это L1 AI проект, который HackVC возглавил за два раунда за год. Вместо того, чтобы мучиться с болью в голове от документации по разработке, JT учитель объяснял доступно и увлекательно, знания безумно врывались в голову.
Первый раздел в основном посвящен общему объяснению 0G, в отличие от обычного представления проектов Web3, которое касается только концепций, это действительно дало мне понимание термина "децентрализованная инфраструктура ИИ" с базовой точки зрения.
По моему собственному пониманию, это можно разбить на две части:
Часть 1｜Реальные достижения в финансировании, данных и экосистеме
- Совокупное финансирование превышает 300 миллионов долларов, за спиной стоят известные инвесторы, сила которых не подлежит сомнению;
- Учредили экосистемный фонд в 80 миллионов долларов для инкубации и поддержки проектов разработчиков;
- Часто появляется на международных конференциях, таких как Token2049, уже есть четкие пути экспозиции и соединения;
- Имеет собственный инкубатор, поощряющий проекты к реализации, а не оставаясь на стадии "экосистемного плана".
Данные на цепи демонстрируют реальную емкость
Перед основным запуском тестовая сеть была итеративно обновлена 3 раза, текущее количество адресов кошельков превышает 7 миллионов; количество узлов хранения превышает 9000; обработанные данные превышают 100TB; ежедневный объем торгов составляет около 3,5 миллиона сделок.
Эти показатели на цепи достаточно, чтобы доказать, что 0G обладает высокой TPS, сильной масштабируемостью и является реальной работающей системой, без пустых разговоров.
Часть 2｜Глубинная структура: почему ИИ × Web3 необходимо строить с такой базы, как 0G?
Базовые возможности блокчейна определяют, может ли ИИ работать надежно
Сравнение PoW и PoS объясняет, как блокчейн достигает консенсуса через проектирование механизмов.
PoW: зависит от вычислительной мощности → высокая стоимость, но безопасность
PoS: зависит от стейкинга → более энергоэффективен и имеет более гибкий механизм
Вывод ключевого понимания:
Механизм консенсуса — это не только "механизм безопасности книги учета", но и предпосылка для любой надежной системы — включая ИИ. Основные концепции, такие как виртуальная машина, передача состояния, смарт-контракты, также являются "операционной системой" для построения системы исполняемого ИИ, которую можно проверить.
С тем, с чем сталкивается ИИ, не является "умным ли он", а "правильно ли он говорит"
Централизованные модели ИИ сталкиваются с тремя основными проблемами:
- Невозможно интерпретировать (почему был дан этот ответ?)
- Невозможно проверить (какие данные использовались? Есть ли предвзятость?)
- Барьеры для затрат (кто может обучать, тот может контролировать)
На занятии был приведен пример "панды, превращающейся в лошадь", чтобы показать, как модель может быть легко обманута. Crypto × AI не должны повторно изобретать колесо; вместо этого они должны использовать технологии блокчейна для создания исполняемой структуры, которую можно проверить, провести аудит и привлечь к ответственности.
Такая база, как 0G, предоставляет необходимые модульные основы с низкими затратами для построения таких систем, что является ключом к тому, чтобы ИИ стал "надежным".
