0G dan HackQuest: Membangun ekosistem pengembang AI yang benar-benar tahan masa depan dan terbuka Kolaborasi mendalam antara 0G @0G_labs dan HackQuest @HackQuest_ baru-baru ini menarik banyak perhatian di komunitas pengembang. Sebagai platform pendidikan pengembang yang baru saja menutup putaran pendanaan senilai $4,1 juta, HackQuest muncul sebagai pemain penting dalam infrastruktur pendidikan di ruang Web3. Sebagai rantai publik modular AI terdesentralisasi pertama yang mencapai kerja sama mendalam dengan 0G, jelas bahwa itu sedang menyusun hal yang lebih struktural - membangun ekosistem pengembang AI yang benar-benar berorientasi pada masa depan dan terbuka. Di satu sisi, AI menjadi sumber daya paling strategis di era ini, tetapi masih sangat terkonsentrasi di tangan beberapa raksasa teknologi. Model terpusat ini membawa banyak masalah praktis: data pengguna disalahgunakan, keputusan algoritmik tidak transparan, dan mekanisme distribusi pendapatan tidak terbuka. AI seharusnya menjadi sumber daya sosial yang inklusif, tetapi di bawah struktur yang ada, itu lebih seperti "wilayah pribadi" pabrik-pabrik besar. Ini menjelaskan mengapa "AI terdesentralisasi" berkembang dari konsep teknis menjadi tuntutan etis. Justru pertanyaan-pertanyaan mendasar inilah yang coba ditanggapi oleh AI terdesentralisasi. Ini menekankan keterbukaan dan tata kelola bersama: siapa pun dapat berpartisipasi dalam proses pelatihan dan penalaran AI, algoritme dapat diaudit, perilaku dapat dilacak, dan benar-benar "AI bukan lagi kotak hitam". Terlebih lagi, arsitektur terdistribusi meningkatkan kerentanan sistem dan menghilangkan risiko satu titik kegagalan yang menyebabkan kerusakan layanan lengkap. Dalam beberapa skenario yang sangat sensitif atau bernilai tinggi—seperti perawatan kesehatan, keuangan, tata kelola publik—pengguna bahkan dapat memvalidasi dan melacak proses inferensi AI. Verifikasi semacam ini justru yang sulit disediakan oleh sistem terpusat. Dari perspektif arsitektur teknis, pilihan 0G untuk memasuki jalur ini dengan jalur modular cukup layak untuk diteliti. Saat ini, sebagian besar sistem AI masih dibangun di atas arsitektur tertutup yang sangat digabungkan, dengan skalabilitas terbatas dan aliran data buram. Sebaliknya, 0G menerapkan pendekatan modular dari lapisan pertama, termasuk lapisan eksekusi yang dapat ditingkatkan secara independen, lapisan konsensus, lapisan penyimpanan, dan kompatibilitas dengan aplikasi ekosistem EVM yang ada. Lapisan penyimpanannya 0G Storage menggunakan pengkodean penghapusan dan mekanisme Proof of Random Access (PoRA) untuk memastikan keamanan dan ketersediaan data. Data Availability Layer (DA) menggunakan VRF untuk memilih node secara acak untuk mencapai konsensus, menemukan keseimbangan antara skalabilitas dan kepercayaan. Selain itu, arsitektur Layanan 0G menyediakan satu set lengkap SDK panggilan layanan untuk mendukung proses inferensi dan pelatihan model AI, dan dapat mengintegrasikan mekanisme pembayaran otomatis. Pengenalan Node Alignment terdesentralisasi berusaha untuk memastikan efisiensi sistem sambil benar-benar menyerahkan hak tata kelola kepada masyarakat. Seluruh desain ini telah melompat keluar dari imajinasi sederhana "AI on-chain" dalam hal konsep, tetapi telah menata ulang infrastruktur AI yang lengkap, kolaboratif, dan dapat diverifikasi. Tentu saja, modularitas bukannya tanpa tantangan. Latensi dan kompleksitas koordinasi yang melekat pada sistem terdistribusi masih ada, dan kurangnya standar terpadu untuk interoperabilitas antara modul yang berbeda dapat menyebabkan fragmentasi ekologis. Ini semua adalah pertanyaan yang perlu dijawab segera di tingkat teknis. Meskipun 0G belum melakukan TGE, kemajuannya dalam pembiayaan dan konstruksi ekologis cukup luar biasa. Pada bulan Januari, proyek tersebut mengungkapkan bahwa mereka telah menerima pembiayaan $ 325 juta, yang terutama akan digunakan untuk perluasan produk dan pembangunan komunitas pengembang. Dilihat dari data testnet, volume transaksi on-chain telah melebihi 650 juta, jumlah akun telah melebihi 22 juta, jumlah node validator telah mencapai 8.000, dan TPS sharding puncak mendekati 11.000 - angka-angka ini cukup meyakinkan bahkan di rantai publik tingkat pertama. Di luar fasilitas yang mendasarinya, 0G juga mendorong inovasi di lapisan aplikasi, dengan konsep iNFT (Smart NFT) yang diusulkan sangat patut diperhatikan. Inti dari iNFT adalah untuk merangkum Agen AI sebagai unit NFT yang dapat dimiliki, diperdagangkan, dilisensikan, dan bahkan dikumpulkan royalti, yang sepenuhnya merekonstruksi kepemilikan dan model ekonomi agen AI. Standar ERC-7857 yang diikutinya mendukung metadata terenkripsi dan mekanisme pembaruan dinamis, yang berarti bahwa agen dapat terus berkembang dan meningkatkan nilainya sambil memastikan bahwa metadata dan kepemilikan ditransfer secara sinkron - pembeli tidak lagi mendapatkan "shell NFT" tetapi aset AI yang benar-benar dapat digunakan dan dapat diulang. Melihat ke belakang, kerja sama antara 0G dan HackQuest jauh lebih dari sekadar hubungan ekologis biasa. Ini lebih seperti eksperimen arsitektur berorientasi masa depan: dengan mendukung pengembang untuk terlibat dengan paradigma AI terdesentralisasi dari tahap pendidikan, 0G sebenarnya menumbuhkan "pembangun asli" pertama untuk dirinya sendiri dan untuk seluruh jalur. Strategi penatalan dari sumber ini mungkin memiliki nilai jangka panjang yang lebih besar daripada mengejar jumlah aplikasi dalam jangka pendek. Saat ini, 0G telah menunjukkan tingkat daya saing yang cukup besar dalam empat dimensi konsep, arsitektur, modal, dan ekologi. Pilihannya untuk jalur AI modular, terverifikasi, terbuka, dan kolaboratif sebagai intinya juga sejalan dengan pengejaran transparansi, kredibilitas, dan resistensi sensor dalam sistem AI generasi berikutnya. Tantangan sebenarnya mungkin adalah apakah dapat menemukan keseimbangan terbaik antara pengalaman kinerja, harmonisasi standar, dan adaptasi kepatuhan, dan pada akhirnya menerjemahkan visi ini ke dalam jaringan global yang benar-benar dapat digunakan. #0G #HackQuest #AI @0g_CN