0G und HackQuest: Aufbau eines wirklich zukunftsorientierten, offenen AI-Entwickler-Ökosystems 0G @0G_labs und HackQuest @HackQuest_ haben kürzlich in der Entwickler-Community für Aufsehen gesorgt. Als eine Entwicklerbildungsplattform, die gerade 4,1 Millionen Dollar an Finanzierung abgeschlossen hat, wird HackQuest zu einem wichtigen Akteur in der Bildungsinfrastruktur im Web3-Bereich. 0G, als eine der ersten dezentralen AI-modularen Blockchains, die eine tiefgreifende Zusammenarbeit mit HackQuest eingegangen ist, scheint offensichtlich eine strukturell bedeutende Initiative zu verfolgen – den Aufbau eines wirklich zukunftsorientierten, offenen AI-Entwickler-Ökosystems. Aus einer bestimmten Perspektive wird AI zur strategisch bedeutendsten Ressource dieser Zeit, aber derzeit ist sie immer noch stark in den Händen weniger Technologiegiganten konzentriert. Dieses zentralisierte Modell bringt zahlreiche reale Probleme mit sich: Nutzerdaten werden missbraucht, algorithmische Entscheidungen sind intransparent, und die Mechanismen zur Verteilung von Gewinnen sind nicht öffentlich. AI sollte eine universelle soziale Ressource sein, aber unter den bestehenden Strukturen ähnelt sie eher dem "Privatbesitz" großer Unternehmen. Dies erklärt auch, warum "dezentrale AI" von einem technischen Konzept zu einer ethischen Forderung wird. Die dezentrale AI versucht, genau diese grundlegenden Fragen zu beantworten. Sie betont Offenheit und Mitbestimmung: Jeder kann am Trainings- und Inferenzprozess von AI teilnehmen, Algorithmen sind prüfbar, und das Verhalten ist nachvollziehbar, sodass "AI nicht mehr eine Black Box ist". Noch wichtiger ist, dass die verteilte Architektur die Widerstandsfähigkeit des Systems erhöht und das Risiko eines vollständigen Ausfalls aufgrund eines einzelnen Fehlers beseitigt. In bestimmten hochsensiblen oder wertvollen Szenarien – wie im Gesundheitswesen, Finanzwesen oder in der öffentlichen Verwaltung – können Nutzer sogar den Inferenzprozess von AI verifizieren und zurückverfolgen. Diese Verifizierbarkeit ist genau das, was zentralisierte Systeme schwer bieten können. Technisch gesehen ist die Entscheidung von 0G, über einen modularen Ansatz in diesen Bereich einzutreten, durchaus bemerkenswert. Derzeit basieren die meisten AI-Systeme immer noch auf geschlossenen, stark gekoppelten Architekturen, die in ihrer Skalierbarkeit eingeschränkt und intransparent in ihrem Datenfluss sind. Im Gegensatz dazu verfolgt 0G von der ersten Schicht an einen modularen Ansatz, einschließlich einer unabhängig aktualisierbaren Ausführungsschicht, Konsensschicht und Speicherschicht, die mit bestehenden EVM-Ökosystemanwendungen kompatibel ist. Die Speicherschicht 0G Storage verwendet Fehlerkorrekturcodes und Proof of Random Access (PoRA)-Mechanismen, um Datensicherheit und -verfügbarkeit zu gewährleisten; die Datenverfügbarkeitsschicht (DA) erreicht Konsens durch zufällige Auswahl von Knoten mittels VRF und sucht das Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit. Darüber hinaus bietet die 0G Serving-Architektur ein vollständiges SDK für Dienstaufrufe, das den Inferenz- und Trainingsprozess von AI-Modellen unterstützt und eine automatisierte Zahlungsmechanismus integrieren kann. Die Einführung dezentraler Alignment Nodes versucht, die Governance-Rechte tatsächlich an die Community zu übertragen, während die Systemeffizienz gewährleistet bleibt. Dieses gesamte Design hat sich konzeptionell über die einfache Vorstellung von "On-Chain-AI" hinausbewegt und ein vollständiges, kooperatives und verifizierbares AI-Infrastruktur neu konzipiert. Natürlich ist Modularität nicht ohne Herausforderungen. Die natürlichen Verzögerungen und die Komplexität der Koordination in verteilten Systemen bestehen weiterhin, und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Modulen könnte, wenn es an einheitlichen Standards mangelt, zu einer Fragmentierung des Ökosystems führen. All dies sind technische Fragen, die dringend beantwortet werden müssen. Obwohl 0G derzeit noch kein TGE durchgeführt hat, sind die Fortschritte in der Finanzierung und im Ökosystem bereits bemerkenswert. Im Januar dieses Jahres gab das Projekt bekannt, 325 Millionen Dollar an Finanzierung erhalten zu haben, die hauptsächlich für die Produktentwicklung und den Aufbau der Entwickler-Community verwendet werden sollen. Laut den Daten des Testnetzes hat das On-Chain-Transaktionsvolumen bereits 650 Millionen überschritten, die Anzahl der Konten über 22 Millionen, die Anzahl der Validierungsknoten beträgt 8000, und die Spitzen-TPS der Shards liegt nahe bei 11.000 – diese Zahlen sind selbst im Vergleich zu führenden Blockchains ziemlich überzeugend. Neben der zugrunde liegenden Infrastruktur fördert 0G auch Innovationen auf der Anwendungsebene, insbesondere das von ihnen vorgeschlagene Konzept der iNFT (intelligente NFT) ist bemerkenswert. Das Wesen von iNFT besteht darin, AI-Agenten als NFT-Einheiten zu verpacken, die besessen, gehandelt, autorisiert und sogar Lizenzgebühren generieren können, was das Eigentum und das Wirtschaftsmodell von AI-Agenten grundlegend umgestaltet. Der zugrunde liegende ERC-7857-Standard unterstützt kryptografische Metadaten und dynamische Aktualisierungsmechanismen, was bedeutet, dass Agenten kontinuierlich evolvieren und an Wert gewinnen können, während die Metadaten und das Eigentum synchron übertragen werden – Käufer erhalten nicht mehr ein "leeres NFT", sondern ein tatsächlich nutzbares, iterierbares AI-Asset. Rückblickend ist die Zusammenarbeit zwischen 0G und HackQuest weit mehr als nur eine gewöhnliche ökologische Verbindung. Es ist eher ein architektonisches Experiment für die Zukunft: Durch die Unterstützung von Entwicklern, die bereits in der Bildungsphase mit dem Paradigma der dezentralen AI in Berührung kommen, kultiviert 0G tatsächlich die erste Generation von "nativem Bauherren" für sich selbst und für das gesamte Feld. Diese Strategie, die von der Quelle aus angelegt wird, könnte langfristig wertvoller sein als die kurzfristige Verfolgung von Anwendungszahlen. Derzeit zeigt 0G in den Dimensionen Konzept, Architektur, Finanzierung und Ökosystem ein bemerkenswertes Maß an Wettbewerbsfähigkeit. Der gewählte AI-Weg, der auf Modularität, Verifizierbarkeit und offener Zusammenarbeit basiert, entspricht genau den Anforderungen der nächsten Generation von AI-Systemen an Transparenz, Vertrauenswürdigkeit und Widerstandsfähigkeit gegen Zensur. Die wirkliche Herausforderung könnte darin bestehen, das beste Gleichgewicht zwischen Leistungserfahrung, einheitlichen Standards und Compliance-Anpassungen zu finden und letztendlich diese Vision in ein tatsächlich nutzbares globales Netzwerk umzusetzen. #0G #HackQuest #AI @0g_CN