Podcast Ep.317——Chuỗi khối thời đại AI, tại sao 0G lại hợp nhất "Ba mảnh vỡ phân mảnh lớn"

Dự án 0G tối ưu hóa tải trọng AI đã chỉ ra tiềm năng tăng trưởng và hạn chế của chuỗi khối AI. Báo cáo nghiên cứu gần đây của Messari cho thấy, 0G là một hạ tầng mô-đun cung cấp kênh tích hợp phát hành dữ liệu, lưu trữ và tính toán. Điểm đặc biệt lớn nhất của nó là tích hợp phí cho suy luận, tinh chỉnh, lưu trữ và khả năng sử dụng dữ liệu vào một hệ thống duy nhất thông qua “chuỗi 0G” Layer 1 tương thích EVM, giúp hợp nhất các quy trình.

Các dịch vụ AI dựa trên chuỗi khối truyền thống gặp phải các vấn đề cấu trúc như khó xác thực kết quả, hiệu quả xử lý dữ liệu thấp, và thiếu khả năng giám sát thực thi nhiệm vụ. Có ý kiến cho rằng, mặc dù chuỗi khối phù hợp để ghi lại thứ tự trạng thái, nhưng hạn chế trong việc lưu trữ lượng lớn dữ liệu hoặc xác thực kết quả tính toán ngoài chuỗi. Do đó, các dự án cần kết nối riêng biệt với mạng khả dụng dữ liệu, mạng lưu trữ tệp và mạng tính toán, dẫn đến các vấn đề về chi phí không thể dự đoán và phức tạp trong vận hành. 0G cho biết “sẽ điều phối ba hạ tầng cốt lõi qua một lớp thanh toán duy nhất, giải quyết các vấn đề phân tán của tải trọng AI”.

Các thành phần cốt lõi của 0G gồm bốn phần chính. Thứ nhất, chuỗi 0G sử dụng kiến trúc tách biệt thực thi và đồng thuận EVM, mỗi phân đoạn cung cấp 11.000 TPS và độ trễ cuối cùng dưới giây, nâng cao hiệu quả lưu lượng bằng cách triển khai phát hành dữ liệu và tính toán qua các phân đoạn phân tán. Quản lý tập hợp xác thực dựa trên thực thi Symbiotic của Ethereum, cân bằng giữa an toàn xác thực và linh hoạt.

Thứ hai, 0G DA là lớp khả dụng dữ liệu sử dụng công nghệ mã xóa để phát hành dư thừa các bộ dữ liệu AI khổng lồ, hỗ trợ xác thực mẫu. Rollup bên ngoài có thể kết nối với hệ thống này, dữ liệu thực tế được truy xuất qua thành phần lưu trữ 0G độc lập. Thứ ba, lưu trữ 0G phân biệt giữa lớp nhật ký cố định và lớp khóa-giá trị động, thực hiện lưu trữ phân tán từ lưu trữ đào tạo AI đến dữ liệu vận hành ứng dụng.

Cuối cùng, 0G Compute dựa trên thị trường suy luận và tinh chỉnh của nhà cung cấp GPU, có thể trả kết quả nhiệm vụ đã ký như một biên lai và hoàn tất thanh toán trên chuỗi 0G, dự kiến mở rộng hỗ trợ tiền huấn luyện mô hình trong tương lai. Xem xét cơ chế xác thực hiện tại còn hạn chế, dự án cũng dự định giới thiệu môi trường thực thi đáng tin cậy. Ngoài ra, 0G còn thiết kế cơ chế tương tác giữa AI代理 và người dùng qua NFT thông minh chứa thông tin cấu hình AI và hệ thống địa chỉ nhận diện “tên miền 0G”.

Các đối thủ cạnh tranh được Messari đề cập bao gồm các mạng DA như Celestia, EigenDA, dựa trên lưu trữ lưu trữ như Filecoin, Arweave, các thị trường GPU như Akash, Render, io.net, cùng các dự án DeAI nhỏ gọn như AIOZ, Autonomys. Khác với các giải pháp này, 0G nhấn mạnh khả năng hoàn thành nhiệm vụ, lưu trữ, xác thực và thanh toán trong một địa chỉ duy nhất. Tuy nhiên, nếu bất kỳ lớp tích hợp nào gặp giảm hiệu suất hoặc bị thị trường bỏ rơi, điều này có thể cản trở việc áp dụng toàn hệ thống, là rủi ro lớn của dự án.

Chìa khóa của năm 2026 là khả năng chuyển đổi kế hoạch hệ sinh thái và khuyến khích nút mạng cùng với các khoản đầu tư ban đầu thành nhu cầu thực tế liên tục. Đặc biệt, cách thức huy động 8,888 triệu USD từ quỹ sinh thái để hợp tác ứng dụng và chuyển đổi nhu cầu này thành chi phí Gas và tính toán bền vững vẫn còn là bài toán chưa có lời giải. Tóm lại, 0G có thể xem như “nỗ lực nén chuỗi khối AI khổng lồ này thành một quy trình làm việc duy nhất dễ quản lý”.