この期間、ずっと@0G_labsのドキュメント、ホワイトペーパー、そして関連資料を見ていて、0Gの素晴らしさについて話すためにいくつかの重要なポイントをまとめました：

1. 完全な分散化で、AIエコシステムの弱点を補う
従来のAIシステムは高度に中央集権化されており、データ、モデル、計算能力が大企業によって独占されています。ユーザーは制御権を持たず、利益を共有することも非常に困難です。現在の「準AI Layer1」は、AIの微調整やインセンティブメカニズムにおいて部分的に非中央集権化を実現していますが、トレーニングデータやモデルの保存などの核心的な部分は依然として中央集権的であり、「真の非中央集権」とは言えません。

0GのdeAIOS（分散型AIオペレーティングシステム）は、最初から最後まで分散型設計を中心に展開されています：

▪️AIデータストレージ：0G Storageは効率的かつ安全に膨大なAIデータ（例えばトレーニングデータセットやモデルパラメータ）を保存でき、イーサリアムのように小容量（125KB/ブロック）に制限されることなく、AIモデルの規模が100GBから1TBに及ぶ場合でも容易に対応できます。
▪️データ可用性（DA）：0G DAは非永続ストレージを提供し、AIアプリケーションおよびRollupシナリオ向けに最適化されており、高頻度の読み書きとデータ検証をサポートしています。
▪️算力市場：0G Computeは、GPU提供者とAIユーザーがスマートコントラクトを通じて算力の需要をマッチングし、コストは中央集権型クラウドサービスよりも低く、さらに分散型決済が可能です。
▪️AI製品取引：0G Marketplace（開発中）は、AIモデルやエージェントなどがチェーン上で取引できるようにします。類似して
▪️ガバナンス監視：Alignment Nodes（対齐ノード）は、エコシステム内のAIモデル、データ、ノードの行動の透明性と一貫性を確保し、「ブラックボックス」操作を防ぎます。

まとめると、0GはAIの各プロセス——データ、モデル、計算力、取引、ガバナンス——をすべてブロックチェーンに移し、「全チェーンAI」を真に実現しました。

2. モジュール設計、柔軟かつ効率的
0Gの全システムは極限までモジュール化されています：
▪️技術モジュール：0G Chain、0G Storag、0G DA はそれぞれ独立しており、機能が明確です。どのモジュールをアップグレードする必要があるかに応じて、その部分だけを変更すればよく、ゼロからやり直す必要はありません。
例えば、0G ChainはEVMに対応しており、開発者は馴染みのあるツールを使ってすぐに始めることができます；0G StorageはAIの高頻度の読み書きに最適化されており、IPFSやFilecoinなどの従来の分散ストレージの性能ボトルネックを克服しています。
▪️エコシステムモジュール：0G Compute、Marketplace、Alignment Nodesなどのモジュールは、Web3やWeb2のAI、非AIシーンにも単独でサービスを提供できます。
例えば、0G DAはすでにArbitrumやOP StackのRollupのニーズをサポートしており、エコシステム間の互換性が非常に高いです。

このモジュール設計は、0GがAI技術の急速な進化に柔軟に対応できるだけでなく、「バラ売り」も可能にし、より広範なシーンにサービスを提供できるため、将来の可能性は非常に大きい。

3. 0Gチェーン——速い、互換性があり、AIフレンドリー
0G Chainは0Gエコシステムのコアで、AIアプリケーション向けに最適化されています：
▪️高性能：TPS（毎秒取引数）2500+に達し、単一のシャードは11000に達することもあり、Ethereum（15-30 TPS）を大きく上回ります。AIアプリケーションは頻繁なインタラクションを必要とし、0G Chainの低遅延と高スループットは完璧に適合します。
▪️EVM互換：開発者はイーサリアムのツールを使用して直接スマートコントラクトを開発でき、学習コストを削減します。
▪️簡素化検証：50〜200の検証者のみが必要（イーサリアムの百万レベルと比較）、コンセンサス効率が向上し、AI取引は半日待つ必要がありません。

簡単に言うと、0G Chainは速くて使いやすく、開発者が使うのもスムーズで、AIアプリケーションもスムーズに動作します。

4. ストレージとDAはAI専用にカスタマイズされています
AIモデルとデータの規模が非常に大きく、従来のブロックチェーンでは保存できず、一般的な分散ストレージは遅すぎます。0Gのソリューションは非常にハードコアです。
▪️0Gストレージ：ログ層（大きなデータを保存、ハードディスクのように）とキー・バリュー層（高速な読み書き、メモリのように）に分かれており、AIのトレーニングデータ、モデル、推論データを効率的に処理できます。データはエラーレジスタ技術で分散ストレージされており、30％のノードがダウンしても復元可能で、安全かつ信頼性があります。
▪️0G DA：AIとRollupのための一時的なストレージを提供し、データの検索がより迅速で、高頻度のシナリオをサポートします。それに対して、bittensorのAIデータは主に中央集権的なストレージに依存しており、0Gはこの部分を分散化し、重要なギャップを埋めています。

5. エコシステムの構築
0Gのエコシステムはすでに規模を持ち、そのテストネットのデータは素晴らしく、2400万のウォレット、3億を超えるインタラクションがある；300以上のプロジェクトと協力し、450以上を統合し、AI、DeFi、ゲーム、DePINなどの分野をカバーしている；8.5万以上のアライメントノードを売却し、世界中で8500名のオペレーターが参加している。0Gのインフラは非常に堅実で、エコシステムの構築も非常に包括的であることがわかる！

6. 分散化の意味:AI独占を打破する

集中化AI（ChatGPTなど）は「情報の繭」を形成しやすく、トレーニングデータが限られ、モデルに偏見が生じる可能性があり、高価です。0Gの分散型AIには2つの大きな利点があります：▪️データ共有：分散型ストレージにより、より多くの人がデータを提供でき、AIモデルはより広範なデータに基づいてトレーニングされ、偏見を減らし、品質を向上させることができます。
▪️低コストのエンパワーメント：分散型コンピューティングと市場がAIの開発と利用コストを低下させ、スタートアップ企業や一般ユーザーもAIを利用できるようにします。

簡単に言うと、0GはAIを大企業の玩具ではなく、みんなの公共資源にしました。

0Gがより良いAI Layer1エコシステムと見なされる理由は、去中心化AIの痛点を「フルスタック」で解決していることにあります：データストレージ、計算力の配分からモデルの取引、エコシステムのガバナンスまで、0Gは一整套のモジュール化された拡張可能なソリューションを提供しています。

より重要なのは、0Gのモジュール設計とEVM互換性により、Web3とWeb2にシームレスに接続でき、AIシーンと非AIシーンの両方にサービスを提供できることです。その潜在能力は、単一のAI Layer1をはるかに超えています。エコデータと協力プロジェクトも示しているように、0Gは単なる口先だけではなく、迅速に実現しています。

エコシステムはまだ初期段階ですが、AIアプリケーションの実際の展開効果は観察が必要です。しかし全体として、0Gの技術的先見性とエコシステムの野心は、AI Layer1の分野で確かに優れていると言えます！

#0GLabs # 0g_galileo #kaitoyappers # KAITO #Starboard