Интервью с CEO 0G Labs: за 2 года догнать ИИ Web2 — эксперимент с «нулевой гравитацией» для публичных ИИ-продуктов

Текст: TechFlow

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман неоднократно заявлял в подкастах и на публичных мероприятиях:

ИИ — это не гонка архитектур, а создание общественных благ, которые приносят пользу каждому и стимулируют глобальный экономический рост.

В то время как Web2 AI подвергается критике за олигопольную монополию, в мире Web3 с его идеей децентрализации также существует проект с ключевой миссией «сделать ИИ общественным благом», который за два с лишним года собрал раунд финансирования на сумму 35 млн долларов США, выстроил техническую базу для развития инновационных приложений в сфере ИИ и привлек более 300 партнеров по экосистеме, став одной из крупнейших децентрализованных ИИ-экосистем.

Это 0G Labs.

В ходе глубокого интервью с соучредителем и генеральным директором 0G Labs Майклом Гейнрихом концепция «общественного блага» звучала неоднократно. Рассказывая о своем понимании ИИ как общественного блага, Майкл отметил:

Мы стремимся создать модель развития ИИ, основанную на децентрализации и отказе от принципа «черного ящика»: она должна быть прозрачной, открытой, безопасной и инклюзивной, чтобы каждый мог участвовать, вносить вклад данными и вычислительными мощностями, получать вознаграждение, а всё общество могло пользоваться плодами прогресса ИИ.

А говоря о том, как этого добиться, Майкл пошагово раскрывает конкретный путь 0G:

Являясь Layer 1, специально разработанным для ИИ, 0G обладает выдающимися преимуществами в производительности, модульной архитектурой и бесконечно масштабируемым, программируемым слоем DA. От верифицируемых вычислений и многослойного хранения до неизменяемого слоя аудита мы формируем комплексную ИИ-экосистему, предоставляя все необходимые ключевые компоненты для развития технологии.

В данном выпуске мы последуем за Майклом Гейнрихом, чтобы вместе рассмотреть ключевое видение 0G, пути технической реализации, фокусные точки экосистемы и дорожную карту на будущее в разгар волны децентрализованного ИИ.

Инклюзивность: духовное ядро «Сделать ИИ общественным благом»

TechFlow: Спасибо за уделенное время. Прежде всего, пожалуйста, представьтесь.

Майкл:

Всем привет, я Майкл Гейнрих, соучредитель и генеральный директор 0G Labs.

У меня техническое образование. Я работал инженером и технологическим продуктовым менеджером в компаниях Microsoft и SAP Labs. Позже я переключился на коммерческую сторону бизнеса: сначала поработал в игровой компании, затем присоединился к Bridgewater Associates, где занимался формированием инвестиционного портфеля, ежедневно проверяя транзакции примерно на 60 млрд долларов США. После этого я решил вернуться в родной Стэнфорд для дальнейшего обучения и запустил свое первое стартап-предприятие. Компания получила венчурное финансирование, быстро выросла в единорога со штатом 650 сотрудников и выручкой в 100 млн долларов США, после чего я успешно вышел из проекта, продав бизнес.

Моя связь с 0G началась в один прекрасный день, когда мне позвонил мой однокурсник по Стэнфорду Томас и сказал:

Майкл, пять лет назад мы вместе инвестировали в несколько криптопроектов (включая Conflux). У Мин (соучредитель Conflux и 0G, а также CTO) и Фэн Лун (главный специалист по безопасности 0G Labs) — одни из самых талантливых инженеров, которых я поддерживал. Они хотят сделать вещь, способную к глобальному масштабированию. Хочешь встретиться с ними?

Благодаря знакомству, установленному Томасом, мы вчетвером прошли шестимесячный этап общения и притирки как соучредителей. В итоге я пришел к тому же выводу: У Мин и Фэн Лун — лучшие инженеры и специалисты по компьютерным наукам, с которыми я когда-либо работал. Тогда моей мыслью было: нам нужно начинать немедленно. Так появилась 0G Labs.

0G Labs была основана в мае 2023 года.Как крупнейшая и самая быстрорастущая платформа ИИ на базе Layer 1, мы создали полноценную децентрализованную операционную систему для ИИ и стремимся превратить её в общественное благо, позволяющее всем приложениям работать исключительно в децентрализованной среде. Это означает, что среда исполнения является частью L1, способна бесконечно масштабироваться как под хранение, так и под вычислительные сети, включая функции инференса, тонкой настройки и предобучения, что поддерживает построение любых инновационных ИИ-приложений.

TechFlow: Как вы упомянули ранее, 0G объединяет лучших специалистов из таких компаний, как Microsoft, Amazon и Bridgewater, в том числе нескольких членов вашей команды, которые уже добились заметных успехов в области ИИ, блокчейна, высокопроизводительных вычислений и других сферах. Какие убеждения и возможности побудили такую «команду мечты» полностью посвятить себя децентрализованному ИИ и присоединиться к 0G?

Майкл:

Причина, по которой мы вместе взялись за проект 0G, во многом проистекает из самой миссии проекта: превратить ИИ в общественное благо. Дополнительным мотиватором стала наша обеспокоенность текущим состоянием развития технологий.

В условиях централизации развитие ИИ может оказаться монополизировано несколькими крупными корпорациями и работать в режиме непрозрачных алгоритмов («черного ящика»). Вы не знаете, кто аннотировал данные, откуда они взялись, каковы веса и параметры модели или какая именно версия развернута в продакшене. Если возникнут сбои в ИИ, особенно когда автономные агенты выполняют массовые операции в сети, кто будет нести ответственность? Ещё хуже то, что централизованные компании могут вообще потерять контроль над своими моделями, из-за чего ИИ окончательно выйдет из-под контроля.

Мы беспокоимся по поводу такого вектора развития, поэтому хотим создать модель, основанную на децентрализации и отказе от принципа «черного ящика». Такая модель прозрачна, открыта, безопасна и инклюзивна, и мы называем её «децентрализованный ИИ». В такой системе каждый может участвовать, вносить вклад данными и вычислительными мощностями и получать справедливое вознаграждение. Мы хотим, чтобы эта модель стала общественным благом, распределяющим выгоды от ИИ среди всего общества.

TechFlow: Название «0G» звучит немного необычно. 0G — это аббревиатура от Zero Gravity. Можете рассказать об истории названия? Как оно отражает ваше понимание будущего децентрализованного ИИ?

Майкл:

На самом деле название нашего проекта восходит к одной фундаментальной идеи, которой мы придерживались всегда:

Технологии должны работать максимально незаметно, плавно и безупречно, особенно при создании инфраструктуры и бэкенда. То есть конечному пользователю не нужно осознавать, что он использует именно 0G; ему достаточно наслаждаться плавностью взаимодействия с продуктом.

Отсюда и название проекта: «Zero Gravity (нулевая гравитация)». В условиях отсутствия гравитации сопротивление минимизировано, а движение становится естественным и плавным. Именно такой опыт мы хотим подарить пользователям.

Так же и все продукты и приложения, построенные на базе 0G, должны передавать ощущение «абсолютной легкости». Например: если перед просмотром сериала на стриминговой платформе вам придется вручную выбирать сервер, настраивать алгоритм кодирования и прописывать шлюзы оплаты, это станет крайне неприятным опытом, полным трения.

По мере развития ИИ мы считаем, что всё изменится. Достаточно сказать агенту ИИ: «Найди самый успешный мем-токен прямо сейчас и купи XX штук», и агент автоматически проведет анализ показателей, оценит наличие тренда и реальной ценности, определит сеть, при необходимости осуществит мосты между chains и покупку активов. Весь процесс происходит без ручного ввода действий пользователем.

Устранение препятствий и обеспечение легкой работы для пользователей — вот «будущее без трения», к которому стремится赋能 (enable) 0G.

Сообщество навсегда перепишет модель развития ИИ

TechFlow: Реальная ситуация такова, что развитие Web3 ИИ всё ещё значительно отстает от Web2 ИИ. Почему вы считаете, что для прорыва на следующем этапе развитию ИИ жизненно необходима сила децентрализации?

Майкл:

Во время участия в круглом столе на конференции WebX в этом году один из спикеров произвел на меня огромное впечатление. Он имеет 15-летний опыт работы в Google DeepMind.

Мы сошлись во мнении: будущее ИИ принадлежит сетям, состоящим из множества меньших, узкоспециализированных языковых моделей, которые сохраняют возможности уровня «больших моделей». Когда такие специализированные модели с помощью маршрутизации, распределения ролей и согласования систем вознаграждения тщательно координируются, они превосходят одну гигантскую монолитную модель по точности, скорости адаптации, экономической эффективности и темпам обновления.

Причина кроется в том, что подавляющее большинство ценных обучающих данных не публикуется в открытом доступе, а скрыто в закрытых репозиториях, внутренних wiki, личных ноутбуках и зашифрованных хранилищах. Более 90 % отраслевой экспертизы блокировано и сильно привязано к личному опыту. Без достаточных стимулов большинство людей не будут добровольно отдавать свои проприетарные знания, подрывая свою экономическую выгоду.

Но модель стимулирования со стороны сообщества способна всё изменить. Например: я организую своих друзей-ML-разработчиков для обучения модели, отлично разбирающейся в Solidity. Они предоставляют фрагменты кода, логи отладки, вычислительные мощности и разметку данных, получая токены в качестве награды, а впоследствии, когда модель запускается в продакшене, они продолжают получать долю от использования.

Мы верим, что это и есть будущее искусственного интеллекта: в этой модели сообщество предоставляет распределённые вычислительные мощности и данные, значительно снижая порог входа для ИИ и уменьшая зависимость от сверхкрупных централизованных дата-центров, тем самым повышая общую устойчивость всей ИИ-системы.

Мы уверены, что такой распределенный подход ускорит развитие ИИ и приведет его к более эффективному достижению AGI.

TechFlow: Некоторые участники сообщества сравнивают отношения между 0G и ИИ с парадигмой Solana и DeFi. Как вы относитесь к этому сравнению?

Майкл:

Нам очень приятно видеть подобное сравнение, потому что сопоставление нас с лидерами отрасли, такими как Solana, служит для нас источником вдохновения и стимулом к росту. Разумеется, ориентируясь на долгосрочное развитие, мы хотим, чтобы в будущем у нас сформировалась собственная уникальная культура сообщества и узнаваемый бренд. Пусть 0G оценивают исключительно по своим заслугам, чтобы при упоминании ИИ-сектора само слово 0G стало достаточным указанием на лидерство, без необходимости использовать аналогии.

В отношении нашей будущей центральной стратегии мы планируем постепенно бросать вызов еще большим количеством закрытых корпораций, работающих по принципу черного ящика. Для этого нам необходимо укрепить инфраструктуру. В частности, в будущем мы продолжим фокусироваться на исследовании отрасли и жестких инженерных задачах. Это долгая и сложная работа, на которую в крайнем случае может уйти два года, но исходя из текущего прогресса, возможно, мы справимся уже за год.

Например, насколько нам известно, мы стали первым проектом, сумевшим успешно обучить ИИ-модель с 107 миллиардами параметров в полностью децентрализованной среде. Этот прорыв примерно в три раза превышает предыдущие общедоступные рекорды, что наглядно демонстрирует наше превосходство как в исследованиях, так и в практической реализации.

Возвращаясь к аналогии с Solana: на ранних этапах Solana первопроходцем создала новые стандарты производительности высокотранзакционных блокчейнов. 0G также намерена устанавливать рекорды в секторе ИИ.

Ключевые технические компоненты единой ИИ-экосистемы

TechFlow: Как Layer 1, специально спроектированный для ИИ, с технической точки зрения, какие функции или преимущества есть у 0G, которых нет у других Layer 1? Как они способствуют развитию ИИ?

Майкл:

На мой взгляд, как Layer 1, созданный специально для ИИ, первым уникальным преимуществом 0G является производительность.

Перенос ИИ в блокчейн в значительной степени означает необходимость обработки экстремальных рабочих нагрузок. Например: пропускная способность данных в современных ИИ-дата-центрах варьируется от сотен ГБ до терабайт в секунду, но в начале работы Serum показатели были около 80 КБ/с — почти миллион раз ниже требуемой для ИИ нагрузки. Поэтому мы спроектировали слой доступности данных (DA), внедрив сетевые узлы и механизмы консенсуса, чтобы обеспечить любым ИИ-приложениям практически неограниченную пропускную способность передачи данных.

Мы также применили архитектуру шардинга. Масштабные ИИ-приложения могут горизонтально увеличивать количество шардов для повышения общей пропускной способности, тем самым эффективно реализуя неограниченное количество транзакций в секунду. Подобный дизайн позволяет 0G удовлетворять любые рабочие нагрузки в различных сценариях, обеспечивая оптимальную поддержку инноваций в сфере ИИ.

Кроме того, модульная архитектура является еще одной характерной чертой 0G: вы можете использовать базовый Layer 1, отдельно применять слой хранения или отдельно слой вычислений. Они функционируют независимо, а в сочетании дают мощный синергетический эффект. Например, при обучении модели с 100 миллиардами параметров (100B) обучающие данные можно поместить в слой хранения, выполнить предобучение или тонкую настройку через вычислительную сеть 0G, а затем хеши датасета, хеши весов и другие неустанавливаемые доказательства закрепить в Layer 1. Можно использовать и только один компонент. Модульный подход позволяет разработчикам гибко подбирать нужные инструменты, одновременно сохраняя возможность аудита и масштабируемость, что придает 0G исключительную универсальность.

TechFlow: 0G создал бесконечно масштабируемый и программируемый слой DA. Не могли бы вы подробно объяснить, как это реализовано и как это способствует развитию ИИ?

Майкл:

Позвольте объяснить этот прорыв с технической точки зрения.

В целом, ключевые достижения заключаются в двух вещах: системном параллелизме; и полном разделении «пути публикации данных» и «пути хранения данных». Это позволяет эффективно избежать узкого места широковещательной рассылки по всей сети.

В традиционном дизайне слоя DA полный блок данных (Blob) отправляется всем валидаторам, после чего каждый валидатор выполняет идентичные вычисления и проводит выборочную проверку доступности данных для подтверждения её availability. Это крайне неэффективно, удваивая расход полосы пропускания и создавая узкое место широковещательной трансляции.

Поэтому в 0G применена архитектура Erasure Coding (коды восстановления информации). Один блок данных разделяется на множество фрагментов и кодируется. Скажем, блок разбивается на 3000 фрагментов, которые единожды сохраняются на узлах хранения, без повторной отправки исходного большого файла всем узловым участникам консенсуса. По сети транслируются только компактные криптографические обязательства (например, KZG commitment) и небольшая часть метаданных.

Затем система формирует случайную таблицу сбора подписей между узлами хранения и узлами DA. Случайные или ротационные комиссии выбирают фрагменты для проверки или валидации содержащихся доказательств, агрегируют подписи и объявляют: «условия доступности данных выполнены». Только commitments и агрегированные подписи попадают в очередь консенсуса, минимизируя трафик крупногранулярных данных в каналах консенсуса.

В результате, поскольку по сети циркулируют легкие обязательства и подписи, а не полные объемы данных, добавление новых узлов хранения увеличивает общую мощность записи/обслуживания. Например, пропускная способность одного узла составляет около 35 МБ/с. В идеале общая пропускная способность N узлов ≈ N × 35 МБ/с, что обеспечивает линейное масштабирование вплоть до появления нового ограничивающего фактора.

Когда появляется лимит, благодаря механике рестейкинга (restaking) сохраняется тот же уровень залога, и одновременно запускается неограниченное количество уровней консенсуса, позволяя эффективно масштабировать абсолютно любые тяжелые рабочие нагрузки. Возникает новый лимит? Процедура повторяется циклически, обеспечивая абсолютную бесконечную масштабируемость пропускной способности данных.

TechFlow: Как понимать видение «единой ИИ-экосистемы» 0G? На какие конкретные core components можно разложить термин «единая»?

Майкл:

Да, мы стремимся предоставить все необходимые ключевые компоненты, чтобы помочь вам строить любые ИИ-приложения непосредственно в блокчейне.

Эта видение состоит из нескольких слоев: во-первых, верифицируемые вычисления; во-вторых, многослойное хранилище; в-третьих, неустанавливаемый слой аудита, связывающий эти два компонента.

Что касается вычислений и их верификации, разработчики должны доказать, что определенный расчет корректно выполнен на заданных входных данных. Сейчас мы применяем решение на базе TEE (доверенной среды выполнения), которое через аппаратную изоляцию обеспечивает конфиденциальность и целостность, подтверждая факт вычислений.

После успешной верификации вы можете создать в блокчейне неустанавливаемую запись, подтверждающую выполнение конкретного расчета для определенного типа входных данных. Любые последующие участники смогут проверить это. В этой децентрализованной системе вам больше не нужно никому слепо доверять.

На уровне хранения, ИИ-агенты и конвейеры тренировки/инференса требуют разнообразного обращения с данными. 0G предоставляет хранилище, адаптированное под различные формы ИИ-данных. У вас может быть долговременное хранение, либо более сложные его виды. Например, если вам нужно максимально быстро менять оперативную память для агентов, вы можете выбрать сложный тип хранения, который поддерживает скоростное чтение/запись и активацию/выгрузку состояния сессий агента, выходя за рамки обычного append-only лога.

Одновременно 0G изначально предлагает два уровня хранения, устраняя трение при взаимодействии с несколькими поставщиками данных.

В целом, мы спроектировали всё необходимое: вычисления на базе TEE, многоуровневое хранение, модуль аудита в цепочке. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике и моделях, не тратя время на сборку базовых гарантий доверия по крупицам. Всё решается в рамках единого стека, предоставляемого 0G.

От 300+ партнеров до фонда экосистемы на 88,8 млн долларов: создание крупнейшей децентрализованной ИИ-экосистемы

TechFlow: На данный момент 0G насчитывает более 300 партнеров по экосистеме и стала одной из крупнейших децентрализованных ИИ-экосистем. С точки зрения экосистемы, какие use cases для ИИ представлены в экосистеме 0G? Какие проекты экосистемы стоит отметить?

Майкл:

Благодаря активной работе объем экосистемы 0G постепенно растет, охватывая как базовый слой предложения вычислительных мощностей, так и широкий спектр пользовательских ИИ-приложений.

Со стороны предложения некоторые разработчики ИИ, которым требуется большое количество GPU для плотных рабочих нагрузок, могут напрямую использовать ресурсы децентрализованных вычислительных сетей Aethir и Akash, избавляясь от постоянных переговоров с централизованными провайдерами.

На стороне приложений проекты экосистемы 0G демонстрируют высокую вариативность, например:

HAiO — это платформа для генерации музыки на базе ИИ, способная создавать композиции, учитывая погоду, настроение, время суток и другие факторы. Качество получаемых песен действительно впечатляет; Dormint использует децентрализованные GPU 0G и недорогое хранение для отслеживания показателей здоровья пользователей, удаляя персонализированные рекомендации из видимой части, делая управление здоровьем увлекательным процессом; Balkeum Labs представляет собой тренировку ИИ с приоритетом на конфиденциальность, поддерживающую совместное обучение моделей несколькими сторонами без раскрытия исходных данных; Blade Games — это экосистема on-chain игр и ИИ-агентов, построенная на стеке zkVM, планирующая внедрить управляемых ИИ NPC непосредственно в игры; а также Beacon Protocol, ориентированный на расширение защиты данных и конфиденциальности ИИ.

По мере стабилизации базового стека в экосистеме 0G продолжает появляться все больше нишевых сценариев, особое направление — «ИИ-агенты и их токенизация/управление». Для этого мы запустили первый рынок децентрализованных iNFT под названием AIverse, предлагающий наш новый стандарт. Мы разработали метод внедрения приватного ключа агента в метаданные NFT. Владение таким iNFT дает право собственности на соответствующего агента. AIverse позволяет торговать этими активами даже тогда, когда сам агент уже генерирует определенную внутреннюю ценность. Это существенно заполняет пробелы в вопросах принадлежности и переносимости автономных агентов. Держатели One Gravity NFT получают первоначальный доступ.

Помимо 0G, подобные потрясающие приложения сложно встретить в других экосистемах. В будущем их станет еще больше.

TechFlow: В распоряжении 0G находится фонд экосистемы объемом 88,8 млн долларов. Какие типы проектов легче всего получить поддержку фонда для разработки на платформе 0G? Помимо финансирования, какие ключевые ресурсы может предложить 0G?

Майкл:

Мы ориентированы на сотрудничество с ведущими разработчиками индустрии и постоянное повышение привлекательности платформы 0G для них. Для этого мы предоставляем не только капитал, но и целенаправленную практическую поддержку.

Финансирование — важнейший драйвер привлечения, однако многие технические команды часто испытывают растерянность относительно стратегии выхода на рынок, поиска Product-Market Fit, проектирования токеномики и порядка её выпуска, ведения переговоров с биржами, налаживания связей с маркет-мейкерами для предотвращения манипуляций. Наши внутренние эксперты обладают глубоким опытом в этих областях и готовы оказать им существенную помощь.

В фонде 0G работают двое бывших трейдеров Jump Crypto и специалист из Merrill Lynch с опытом изучения микроструктуры рынка. Они накопили богатый опыт в сфере ликвидности, исполнения ордеров и рыночной динамики. Мы предоставляем индивидуализированную поддержку в соответствии с потребностями каждой конкретной команды, вместо навязывания шаблонных решений.

Кроме того, наша процедура отбора грантов направлена на привлечение подлинно талантливых ИИ-разработчиков через инновационные подходы. Мы всегда открыты для общения с выдающимися фаундерами, разделяющими это видение.

Догнать централизованную ИИ-инфраструктуру за 2 года, активное строительство экосистемы продолжается

TechFlow: Ранее поступала новость, что 0G успешно завершила кластерное обучение сверхбольших ИИ-моделей с параметрами на уровне сотен миллиардов. Почему это считается знаковым достижением в DeAI?

Майкл:

До фактического воплощения этого проекта многие считали задачу невыполнимой.

Однако 0G добилась успеха, сумев успешно пройти training cluster model over 100 billion parameters без дорогостоящей централизованной инфраструктуры и опираясь на обычные сети. Это достижение — не просто инженерный прорыв, оно окажет глубокое влияние на бизнес-модели ИИ.

Мы сознательно смоделировали условия потребительского сегмента в эксперименте, достигнув этой вехи при пропускной способности домашнего интернета около 1 ГБ. Это означает, что в будущем любой человек, имеющий обычную видеокарту GPU, определенные данные и навыки, сможет присоединиться к цепи создания стоимости ИИ.

По мере улучшения характеристик edge-устройств даже смартфоны или домашние шлюзы смогут выполнять облегченные задачи, снимая монопольное ограничение на участие со стороны централизованных гигантов. В такой парадигме малое число ИИ-компаний больше не будет поглощать львиную долю экономической выгоды. Напротив, люди получат прямой доступ к участию: предоставлятьвычислительные мощности, добавлять или фильтровать данные, помогать проверять результаты и делить полученные дивиденды.

Мы считаем это истинно демократичной и ориентированной на публику новой парадигмой развития ИИ.

TechFlow: Уже ли наступила этапарадигма? Или мы пока находимся на ранней стадии?

Майкл:

В нескольких важных аспектах мы по-прежнему на начальном этапе.

Во-первых, мы пока не достигли AGI. Под AGI я понимаю способность агента охватывать огромный спектр задач, поддерживать уровень человеческого интеллекта и мгновенно самостоятельно интегрировать знания и разрабатывать стратегии при столкновении с новыми условиями. Современные системы пока не способны на такую адаптивную глубину. Но на данный момент мы находимся в очень ранней фазе.

Во-вторых, с точки зрения инфраструктуры мы всё ещё отстаем от крупных централизованных корпораций, использующих принцип черного ящика, у нас есть огромный потенциал для роста.

Еще один критически важный аспект заключается в недостаточном финансировании исследований в области ИИ-безопасности. Множество недавних исследовательских отчетов и тестов указывают, что модели ИИ создают правдоподобные комбинации и обманывают людей, оставаясь при этом активными. Например, одна из моделей OpenAI пыталась скопировать саму себя из страха быть отключенной. Если мы даже не можем верифицировать принципы работы таких проприетарных моделей, как мы будем ими управлять? И как мы изолируем потенциальные риски, если эти модели проникнут в нашу повседневную жизнь?

Поэтому, я считаю именно в этом заключается важность децентрализованного ИИ: посредством прозрачных/аудируемых компонентов, криптографии или экономических слоев верификации, многостороннего надзора, многоуровневого управления достигается широкое распределение доверия и ценности, вместо зависимости от единственной непрозрачной ИИ-структуры, присваивающей себе большую часть экономической выгоды.

TechFlow: Целевым показателем 0G является «достижение паритета с централизованной ИИ-инфраструктурой за 2 года». Какие staged milestones вы видите для достижения этой цели? Каковы основные приоритеты работы 0G на оставшуюся часть 2025 года?

Майкл:

В рамках цели «достижения паритета с централизованной ИИ-инфраструктурой за 2 года» наши усилия сфокусированы на трех опорных столпах:

• Производительность инфраструктуры

• Механизмы верификации

• Эффективность коммуникаций

Что касается инфраструктуры, наша цель — достичь и превзойти показатели уровня Web2. Конкретно: обрабатывать около 100 000 транзакций в секунду на один шард при времени генерации блока около 15 миллисекунд. Сегодня мы обрабатываем примерно 10 000–11 000 TPS на шард со временем блока около 500 миллисекунд. Как только мы сократим эту разницу, одного шарда хватит для бесперебойной поддержки практически любого традиционного Web2-приложения, что заложит основу надежного выполнения ИИ-нагрузок следующего поколения. Мы планируем достичь этой цели в течение предстоящего года.

В части верификации, TEE предоставляют аппаратные доказательства, гарантирующие выполнение указанных расчетов заявленным способом, однако проблема заключается в необходимости доверять производителям оборудования. При этом высокопроизводительные функции confidential computing сосредоточены на CPU и дорогих GPU уровня дата-центров, стоимость которых исчисляется десятками тысяч долларов. Наша цель — разработать слой верификации с низкой overhead стоимостью, объединив концепции легких криптографических доказательств и выборочных проверок. Мы обеспечим безопасность, близкую к TEE, при этом затраты останутся умеренными, что позволит любому желающему подключиться к сети и внести свой вклад.

Что касается коммуникаций, мы внедрили стратегию оптимизации: когда узел попадает в состояние gridlock (сетевой тупик) и не может выполнять вычисления, мы способны разблокировать его, разрешив всем узлам проводить вычисления одновременно.

Хотя ряд других вопросов еще требует решения, как только мы закроем эти три направления, любой тип обучения или рабочий процесс ИИ сможет эффективно функционировать в сети 0G.

Более того, поскольку мы получим доступ к большему количеству устройств — скажем, соберем сотни миллионов потребительских видеокарт GPU, — мы сможем даже обучать модели крупнее, чем у централизованных корпораций, что может стать интересным прорывом.

Возвращаясь к вопросу о приоритетах работы 0G на остаток 2025 года, яподчеркну, что мы сосредоточимся на развитии экосистемы, привлекая как можно больше участников для тестирования нашей инфраструктуры, чтобы иметь возможностьпостоянно совершенствовать платформу.

Кроме того, у нас запланированы масштабные исследовательские планы. В зону нашего внимания входят исследования в области распределенных вычислений, искусственного интеллекта, межагентных коммуникаций, proofs-of-usefulness (полезных доказательств работы), безопасности ИИ и исследований в области alignment (согласования целей). Надеемся добиться здесь дополнительных прорывов.

В прошлом квартале, мы опубликовали пять исследовательских статей, четыре из которых были приняты к печати в ведущих конференциях по программной инженерии в сфере ИИ. Исходя из этих достижений, мы считаем, что продолжим укреплять позиции лидера в децентрализованном ИИ и планируем развивать этот курс дальше.

TechFlow: В настоящее время внимание в секторе Crypto, кажется, сосредоточено на стейблкоинах и токенизированных акциях. По вашему мнению, есть ли более инновационные точки пересечения для ИИ с этими направлениями? И каким, по вашему мнению, будет следующий продукт, который вернет внимание сообщества к ИИ-сектору?

Майкл:

Появление технологий искусственного интеллекта сделает предельную стоимость восприятия (когнитивных услуг) близкой к нулю. Все процессы, поддающиеся автоматизации, в какой-то момент будут выполнены с помощью ИИ. То есть от автоматизации on-chain транзакций до формирования совершенно новых классов синтетических активов пройдет постепенный процесс. Например, автоматизируются генерация высокомаржинальных стейблкоинов, улучшение процессов клиринга некоторых финансовых инструментов.

Предположим, вы создаете синтетический стейблкоин на основе рыночно-нейтрального долга или структур хедж-фондов. Эти клиринговые процессы обычно занимают 3–4 месяца. Благодаря интеграции ИИ и смарт-контрактов логика сократится до примерно одного часа.

Таким образом, вызамечаете колоссальный рост эффективности работы всей системы как в временном, так и в финансовом измерении. Думаю, искусственный интеллект играет в этом ключевую роль.

В то же время, криптоинфраструктура служит фундаментом для верификации, гарантируя выполнение задачи строго по спецификации. В централизованной среде верификация всегда несет риски: злоумышленник способен вмешаться в базу данных и изменить одну запись, оставаясь незамеченным. Децентрализованная верификация ломает этот паттерн, обеспечивая куда более прочную основу доверия.

Вот почему системы на базе неизменяемого блокчейна настолько мощны. Например, в будущем будет крайне сложно отличить человека от агента ИИ по видеозаписи с камеры. Как провести в таком случае верификацию человечности? Здесь блокчейн-система с ее immutable ledger (неизменной цепочкой) сыграет решающую роль. Именно блокчейн приносит колоссальное усиление возможностей ИИ.