0G s'associe à HackQuest : construire un écosystème de développeurs AI véritablement ouvert et tourné vers l'avenir 0G @0G_labs et HackQuest @HackQuest_ ont récemment suscité un grand intérêt dans la communauté des développeurs grâce à leur collaboration approfondie. En tant que plateforme d'éducation pour développeurs qui vient de lever 4,1 millions de dollars, HackQuest devient un acteur clé de l'infrastructure éducative dans le domaine du Web3. Quant à 0G, en tant que blockchain modulaire AI décentralisée parmi les premières à établir une collaboration approfondie avec HackQuest, il est clair qu'elle s'engage dans une initiative d'une signification structurelle plus profonde — construire un véritable écosystème de développeurs AI ouvert et tourné vers l'avenir. D'un certain point de vue, l'AI devient la ressource la plus stratégique de notre époque, mais elle reste actuellement fortement concentrée entre les mains de quelques géants de la technologie. Ce modèle centralisé entraîne de nombreux problèmes concrets : abus des données des utilisateurs, décisions algorithmiques non transparentes, mécanismes de répartition des bénéfices non publics. L'AI devrait être une ressource sociale accessible à tous, mais dans la structure actuelle, elle ressemble davantage à un "territoire privé" des grandes entreprises. Cela explique également pourquoi "l'AI décentralisée" évolue d'un concept technique à une revendication éthique. L'AI décentralisée tente de répondre à ces questions fondamentales. Elle met l'accent sur l'ouverture et la co-gouvernance : tout le monde peut participer au processus d'entraînement et d'inférence de l'AI, les algorithmes sont audités, les comportements traçables, rendant ainsi "l'AI non plus une boîte noire". Plus important encore, l'architecture distribuée renforce la résilience du système, éliminant le risque d'une défaillance unique entraînant un effondrement complet des services. Dans certains scénarios hautement sensibles ou de grande valeur — par exemple, la santé, la finance, la gouvernance publique — les utilisateurs peuvent même vérifier et retracer le processus d'inférence de l'AI. Cette vérifiabilité est précisément ce que les systèmes centralisés ont du mal à offrir. D'un point de vue technique, le choix de 0G d'adopter une approche modulaire pour entrer dans cette voie est particulièrement intéressant. Actuellement, la grande majorité des systèmes AI reposent encore sur des architectures fermées et hautement couplées, avec une évolutivité limitée et un flux de données non transparent. En revanche, 0G applique dès le premier niveau une pensée modulaire, y compris des couches d'exécution, de consensus et de stockage pouvant être mises à jour indépendamment, tout en étant compatibles avec les applications de l'écosystème EVM existant. Sa couche de stockage, 0G Storage, utilise des codes de correction d'erreurs et un mécanisme de Proof of Random Access (PoRA) pour garantir la sécurité et la disponibilité des données ; la couche de disponibilité des données (DA) atteint le consensus en sélectionnant aléatoirement des nœuds via VRF, cherchant un équilibre entre évolutivité et fiabilité. De plus, l'architecture 0G Serving propose un SDK complet pour les appels de services, soutenant les processus d'inférence et d'entraînement des modèles AI, et pouvant intégrer un mécanisme de paiement automatisé. L'introduction de nœuds d'alignement décentralisés vise à confier véritablement le pouvoir de gouvernance à la communauté tout en garantissant l'efficacité du système. L'ensemble de cette conception dépasse déjà l'imagination simple de "l'AI sur la chaîne", mais reconsidère une infrastructure AI complète, collaborative et vérifiable. Bien sûr, la modularité n'est pas sans défis. Les délais naturels et la complexité de coordination des systèmes distribués persistent, et l'interopérabilité entre différents modules, si elle manque de normes unifiées, pourrait entraîner une fragmentation de l'écosystème. Ce sont là des questions techniques qui nécessitent des réponses urgentes. Bien que 0G n'ait pas encore réalisé de TGE, ses progrès en matière de financement et de construction d'écosystème sont déjà remarquables. En janvier de cette année, le projet a révélé avoir levé 325 millions de dollars, fonds qui seront principalement utilisés pour l'expansion des produits et la construction de la communauté des développeurs. D'après les données du réseau de test, le volume des transactions sur la chaîne a déjà dépassé 650 millions, le nombre de comptes a dépassé 22 millions, le nombre de nœuds validateurs a atteint 8000, et le TPS de pointe des fragments approche 11 000 — ces chiffres sont même très convaincants parmi les blockchains de premier plan. En plus des infrastructures de base, 0G pousse également l'innovation au niveau des applications, et son concept d'iNFT (NFT intelligent) mérite une attention particulière. L'iNFT consiste essentiellement à encapsuler un agent AI en tant qu'unité NFT pouvant être possédée, échangée, autorisée et même générer des redevances, ce qui restructure complètement la propriété et le modèle économique des agents AI. Le standard ERC-7857 qu'il suit prend en charge les métadonnées cryptées et un mécanisme de mise à jour dynamique, ce qui signifie que l'agent peut évoluer continuellement et prendre de la valeur, tout en garantissant le transfert synchronisé des métadonnées et de la propriété — l'acheteur ne reçoit plus un "NFT vide", mais un véritable actif AI utilisable et itérable. En regardant en arrière, la collaboration entre 0G et HackQuest va bien au-delà d'une simple interaction écologique. C'est plutôt une expérience architecturale tournée vers l'avenir : en soutenant les développeurs à entrer en contact avec le paradigme de l'AI décentralisée dès la phase éducative, 0G cultive en réalité la première génération de "constructeurs natifs" pour elle-même et pour l'ensemble du secteur. Cette stratégie de mise en place dès le départ pourrait avoir plus de valeur à long terme que la recherche d'un nombre d'applications à court terme. Actuellement, 0G démontre un degré de compétitivité considérable sur quatre dimensions : idéologie, architecture, financement et écosystème. Son choix d'un chemin AI modulaire, vérifiable et de collaboration ouverte correspond également à la quête des systèmes AI de prochaine génération pour la transparence, la fiabilité et la résistance à la censure. Le véritable défi pourrait être : peut-elle trouver le meilleur équilibre entre expérience de performance, normalisation et conformité, et finalement transformer cette vision en un réseau mondial véritablement utilisable.