0G と HackQuest: 真に将来性のあるオープンな AI 開発者エコシステムの構築 0G @0G_labs と HackQuest @HackQuest_ の緊密なコラボレーションは、最近開発者コミュニティで大きな注目を集めています。 410 万ドルの資金調達ラウンドを終了したばかりの開発者教育プラットフォームとして、HackQuest は Web3 分野の教育インフラストラクチャにおける重要なプレーヤーとして台頭しています。 0G と緊密な協力関係に達した最初の分散型 AI モジュラー パブリック チェーンとして、真に未来志向のオープンな AI 開発者エコシステムを構築するという、より構造的なものを展開していることは明らかです。 ある意味、AI はこの時代の最も戦略的なリソースになりつつありますが、依然として少数のテクノロジー大手の手に高度に集中しています。 この集中型モデルは、ユーザー データが悪用されている、アルゴリズムによる決定が透明でないこと、収益分配メカニズムがオープンではないなど、多くの実際的な問題をもたらします。 AIは包括的な社会資源であるはずですが、既存の構造の下では、大工場の「私有領域」のようなものです。 これは、「分散型 AI」が技術的な概念から倫理的な要求へと進化している理由を説明しています。 分散型 AI が対応しようとしているのは、まさにこれらの基本的な質問です。 オープン性と共同統治を強調しており、誰でも AI のトレーニングと推論プロセスに参加でき、アルゴリズムを監査し、行動を追跡でき、真に「AI はもはやブラックボックスではありません」。 さらに、分散アーキテクチャによりシステムの脆弱性が強化され、単一障害点が完全なサービスクラッシュにつながるリスクが排除されます。 医療、金融、公共ガバナンスなど、機密性の高いシナリオや価値の高いシナリオでは、ユーザーは AI の推論プロセスを検証して追跡することもできます。 この種の検証可能性は、まさに集中型システムが提供するのが難しいものです。 技術アーキテクチャの観点から見ると、モジュラーパスでこのトラックに参入するという 0G の選択は、精査する価値があります。 現在、AI システムの大部分は依然としてクローズドで高度に結合されたアーキテクチャ上に構築されており、スケーラビリティは限られており、データ フローは不透明です。 対照的に、0G は、独立してアップグレード可能な実行層、コンセンサス層、ストレージ層、既存の EVM エコシステム アプリケーションとの互換性など、最初の層からモジュール式アプローチを実装しています。 そのストレージ層 0G ストレージは、イレイジャー コーディングとランダム アクセス証明 (PoRA) メカニズムを使用して、データのセキュリティと可用性を確保します。 データ可用性レイヤー (DA) は、VRF を使用してノードをランダムに選択してコンセンサスに達し、スケーラビリティと信頼性のバランスを見つけます。 さらに、0G Serving アーキテクチャは、AI モデルの推論とトレーニング プロセスをサポートするサービス コール SDK の完全なセットを提供し、自動支払いメカニズムを統合できます。 分散型アライメント ノードの導入は、ガバナンス権をコミュニティに真に引き継ぎながら、システムの効率を確保しようとしています。 この設計全体は、概念的には「オンチェーン AI」の単純な想像から飛び出しましたが、完全で協力的で検証可能な AI インフラストラクチャを再考しました。 もちろん、モジュール化には課題がないわけではありません。 分散システムに固有の遅延と調整の複雑さは依然として存在しており、異なるモジュール間の相互運用性に関する統一された標準が欠如しているため、生態系の断片化につながる可能性があります。 これらはすべて、技術レベルで緊急に答える必要がある質問です。 0G はまだ TGE を実施していませんが、資金調達とエコロジー構築における進歩は非常に目覚ましいものです。 1月、プロジェクトは3億2,500万ドルの資金調達を受け取ったことを明らかにし、主に製品の拡張と開発者コミュニティの構築に使用される予定だ。 テストネットのデータから判断すると、オンチェーン取引量は 6 億 5,000 万を超え、アカウント数は 2,200 万を超え、バリデーター ノードの数は 8,000 に達し、ピーク シャーディング TPS は 11,000 に近づいており、これらの数字は第 1 層のパブリック チェーンでも非常に説得力があります。 基盤となる施設を超えて、0G はアプリケーション層でもイノベーションを推進しており、提案されている iNFT (スマート NFT) のコンセプトは特に注目に値します。 iNFT の本質は、AI エージェントを所有、取引、ライセンス供与、さらにはロイヤリティ徴収が可能な NFT ユニットとしてカプセル化することであり、AI エージェントの所有権と経済モデルを完全に再構築します。 それが従うERC-7857標準は、暗号化されたメタデータと動的更新メカニズムをサポートしており、エージェントはメタデータと所有権が同期的に転送されることを保証しながら、進化と価値の向上を続けることができます。 振り返ってみると、0G と HackQuest の協力は単なる通常の生態学的つながりをはるかに超えています。 これはむしろ未来志向のアーキテクチャ実験のようなもので、開発者が教育段階から分散型 AI のパラダイムに取り組むのをサポートすることで、0G は実際に自社とトラック全体にとって最初の「ネイティブ ビルダー」を育成しています。 ソースからレイアウトするこの戦略は、短期的にアプリケーション数を追求するよりも長期的な価値があるかもしれません。 現在、0Gはコンセプト、アーキテクチャ、資本、エコロジーの4つの側面でかなりの競争力を示しています。 モジュール式で検証可能、オープンで協調的なAIパスを中核として選択したことは、次世代AIシステムにおける透明性、信頼性、検閲耐性の追求にも合致しています。 本当の課題は、パフォーマンスエクスペリエンス、標準の調和、コンプライアンスの適応の間で最適なバランスを見つけ、最終的にこのビジョンを真に使用可能なグローバルネットワークに変換できるかどうかかもしれません。 #0G #HackQuest #AI @0g_CN