0G та HackQuest: створення справді перспективної та відкритої екосистеми розробників зі штучним інтелектом Глибока співпраця між 0G @0G_labs та HackQuest @HackQuest_ останнім часом привернула багато уваги у спільноті розробників. Як освітня платформа для розробників, яка щойно закрила раунд фінансування на суму 4,1 мільйона доларів, HackQuest стає значним гравцем в освітній інфраструктурі у просторі Web3. Як перший децентралізований модульний публічний ланцюжок зі штучним інтелектом, який досяг поглибленої співпраці з 0G, очевидно, що він викладає більш структурну річ – побудову справді орієнтованої на майбутнє та відкритої екосистеми розробників штучного інтелекту. У певному сенсі штучний інтелект стає найбільш стратегічним ресурсом цієї епохи, але він все ще сильно сконцентрований в руках кількох технологічних гігантів. Така централізована модель приносить багато практичних проблем: дані користувачів використовуються не за призначенням, алгоритмічні рішення не прозорі, а механізми розподілу доходів не відкриті. Штучний інтелект має бути інклюзивним соціальним ресурсом, але за існуючої структури він більше схожий на «приватну територію» великих заводів. Це пояснює, чому «децентралізований штучний інтелект» еволюціонує від технічної концепції до етичної вимоги. Саме на ці фундаментальні питання намагається відповісти децентралізований ШІ. У ньому наголошується на відкритості та співуправлінні: будь-хто може брати участь у процесі навчання та міркувань щодо штучного інтелекту, алгоритми можна перевіряти, поведінку можна відстежувати, і справді «штучний інтелект більше не є чорним ящиком». Більш того, розподілена архітектура підвищує вразливість системи і усуває ризик єдиної точки відмови, що призведе до повного збою служби. У деяких високочутливих або високоцінних сценаріях, таких як охорона здоров'я, фінанси, державне управління, користувачі можуть навіть перевіряти та відстежувати процес висновків штучного інтелекту. Саме таку перевірюваність важко забезпечити централізованим системам. З точки зору технічної архітектури, вибір 0G увійти в цей трек модульним шляхом цілком заслуговує на увагу. В даний час переважна більшість систем штучного інтелекту все ще побудовані на закритих, високо пов'язаних архітектурах, з обмеженою масштабованістю та непрозорим потоком даних. На противагу цьому, 0G реалізує модульний підхід з першого рівня, включаючи рівень виконання, який можна самостійно оновлювати, рівень консенсусу, рівень зберігання та сумісність з існуючими програмами екосистеми EVM. Його рівень зберігання 0G Storage використовує механізми стирання, кодування та доказу випадкового доступу (PoRA) для забезпечення безпеки та доступності даних. Рівень доступності даних (DA) використовує VRF для випадкового вибору вузлів для досягнення консенсусу, знаходячи баланс між масштабованістю та надійністю. Крім того, архітектура 0G Serving надає повний набір SDK для сервісних дзвінків для підтримки процесу висновків і навчання моделей штучного інтелекту, а також може інтегрувати автоматизовані платіжні механізми. Впровадження децентралізованих вузлів вирівнювання є спробою забезпечити ефективність системи, насправді передаючи права управління спільноті. Весь цей дизайн вистрибнув з простої уяви «ончейн ШІ» з точки зору концепції, але переосмислив повноцінну, спільну та перевірену інфраструктуру штучного інтелекту. Звичайно, модульність не позбавлена проблем. Притаманна розподіленим системам затримка та складність координації все ще існують, а відсутність єдиних стандартів сумісності між різними модулями може призвести до екологічної фрагментації. Це все питання, на які потрібно терміново відповісти на технічному рівні. Незважаючи на те, що 0G ще не провела TGE, її прогрес у фінансуванні та екологічному будівництві був досить значним. У січні проєкт повідомив, що отримав $325 млн фінансування, яке в основному буде використано для розширення продукту та створення спільноти розробників. Судячи з даних тестнету, обсяг транзакцій у ланцюжку перевищив 650 мільйонів, кількість облікових записів перевищила 22 мільйони, кількість вузлів-валідаторів досягла 8 000, а піковий шардинг TPS близький до 11 000 – ці цифри досить переконливі навіть у публічній мережі першого рівня. Окрім базових можливостей, 0G також впроваджує інновації на прикладному рівні, особливо заслуговує на увагу запропонована концепція iNFT (Smart NFT). Суть iNFT полягає в тому, щоб інкапсулювати AI Agents як одиниці NFT, якими можна володіти, торгувати, ліцензувати та навіть збирати роялті, що повністю реконструює модель власності та економіки агентів штучного інтелекту. Стандарт ERC-7857, якого він дотримується, підтримує зашифровані метадані та динамічні механізми оновлення, що означає, що агенти можуть продовжувати розвиватися та збільшувати вартість, гарантуючи, що метадані та право власності передаються синхронно – покупці більше не отримують «shell NFT», а справді придатний для використання та ітерацій актив зі штучним інтелектом. Озираючись назад, можна сказати, що співпраця між 0G і HackQuest – це набагато більше, ніж просто звичайний екологічний зв'язок. Це більше схоже на архітектурний експеримент, орієнтований на майбутнє: підтримуючи розробників у взаємодії з парадигмою децентралізованого ШІ з освітнього етапу, 0G фактично вирощує перших «рідних будівельників» для себе та для всього треку. Ця стратегія викладання з джерела може мати більш довгострокову цінність, ніж переслідування кількості заявок у короткостроковій перспективі. В даний час 0G продемонструвала значний ступінь конкурентоспроможності в чотирьох вимірах: концепція, архітектура, капітал і екологія. Його вибір модульного, перевірюваного, відкритого та спільного шляху штучного інтелекту як основи також відповідає прагненню до прозорості, довіри та стійкості до цензури в наступному поколінні систем штучного інтелекту. Справжня проблема може полягати в тому, чи зможе вона знайти найкращий баланс між досвідом роботи, гармонізацією стандартів та адаптацією до відповідності, і в кінцевому підсумку втілити це бачення в дійсно придатну для використання глобальну мережу. #0G #HackQuest #AI @0g_CN