0G Kurs

0G unterscheidet sich von anderen Layer-1-Netzwerken durch seine modulare Architektur, die speziell auf dezentrale künstliche Intelligenz zugeschnitten ist:

• Umfassender AI-Stack: Anstatt sich ausschliesslich auf die Ausführung zu konzentrieren, integriert 0G vier interoperable Ebenen: 0G Chain (Execution), 0G Storage, 0G Data Availability (DA) und 0G Serving (Compute, Inferenz und Modelltraining).
• Proof of Random Access (PoRA): Ein massgeschneiderter Mining- und Konsensmechanismus, der die Speicherebene antreibt, indem er Miner dazu auffordert, zufällige Abfragen zu archivierten Datenblöcken zu beantworten.
• Dual-Lane Data Availability: 0G DA entkoppelt Datentransfers (Data Storage Lane mittels Erasure Coding) von der Konsensverifizierung (Data Publishing Lane unter Verwendung winziger aggregierter Signaturen und Verifiable Random Functions).
• Unendliche horizontale Skalierbarkeit: Das Netzwerk unterstützt Shared Staking über mehrere parallele Konsensnetzwerke hinweg, die dasselbe Validator-Set und denselben Staking-Status nutzen.

Innerhalb des 0G-Ökosystems erfüllt der 0G-Token wesentliche funktionale Aufgaben:

• Zahlung von Dienstleistungen & Marktplatz-Abwicklung: Dient zur Bezahlung von Netzwerkdiensten, einschließlich Datenspeicherung im Rahmen eines „Einmalzahlung für einen festgelegten Zeitraum“-Stiftungsmodells (Endowment-Modell), dezentralem Datenabruf, KI-Inferenz und Trainings-Workloads für KI-Modelle, die über Smart Contracts abgewickelt werden.
• Staking & Sicherheit: Wird gestakt, um die Konsensschicht abzusichern und Data Availability (DA) Quoren über Verifiable Random Functions (VRFs) auszuwählen.
• Node-Belohnungen: Wird als operative Anreize ausgeschüttet, wobei 15 % des gesamten 0G-Token-Angebots dafür vorgesehen sind, Betreiber von AI Alignment Nodes über einen Zeitraum von 36 Monaten für die Sicherung der Netzwerkintegrität zu belohnen.

Laut dem 0G-Whitepaper verspricht das Netzwerk ein unendlich skalierbares, modulares und dezentrales KI-Betriebssystem. Zu den wichtigsten Kernfunktionen gehören:

• Full-Stack Decentralized Storage: Ein Append-Only-Log-Layer für die dauerhafte Archivierung von Rohdaten, ein Key-Value-Store für strukturierte, veränderbare Daten und transaktionale ACID-Verarbeitung für kollaborative Multi-User-Anwendungen.
• GPU-Accelerated Data Availability: Behebung von Verarbeitungs- und Übertragungs-Engpässen auf Client-Ebene durch GPU-beschleunigtes Erasure Coding und kompakte, aggregierte Konsens-Signaturen.
• Verifiable Compute Marketplace: Ein dezentraler Marktplatz für KI-Training und -Inferenz, der über Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) abgewickelt wird.
• Shared Staking Scalability: Unbegrenzte horizontale Skalierung durch die Bereitstellung paralleler Konsens-Netzwerke, die durch Shared Staker abgesichert werden.

Das 0G-Ökosystem implementiert ein mehrschichtiges Konsensdesign:

• Storage Consensus (PoRA): Das Speichernetzwerk nutzt Proof of Random Access (PoRA), einen intermittierenden Mining-Mechanismus, bei dem Miner periodisch gebündelte Datenblöcke (Chunks) laden und nachweisen müssen, dass sie bestimmte archivierte Daten aktiv speichern, wenn sie durch zufällige Abfragen herausgefordert werden.
• Data Availability & Execution Consensus: Die DA-Schicht verwendet Verifiable Random Functions (VRF), um DA-Quoren nach dem Zufallsprinzip aus den Netzwerk-Stakern auszuwählen. Diese übermitteln anschliessend winzige aggregierte Signaturen an die Konsensnetzwerke von 0G. Darüber hinaus unterstützt das System die horizontale Skalierung über parallele Konsensnetzwerke hinweg, die sich ein einheitliches Validator-Set und denselben Staking-Status teilen.

0G wurde von 0G Labs entwickelt und wird von der 0G Foundation verwaltet. Zu den wichtigsten Führungspersönlichkeiten gehören:

• Michael Heinrich (Mitgründer & CEO): Ein Serienunternehmer, der zwei Unicorn-Unternehmen gegründet hat (darunter ein führendes Y-Combinator-Unternehmen) und zuvor bei Bridgewater tätig war.
• Ming Wu (Mitgründer & CTO): Hat einen Doktortitel in Computerarchitektur, forschte über 17 Jahre lang bei Microsoft und war zuvor CTO von Conflux.

Sie haben 0G ins Leben gerufen, um KI zu einem öffentlichen Gut zu machen. Zentralisierte KI arbeitet typischerweise in undurchsichtigen, kostspieligen und unsicheren „Blackboxes“, denen es an klarer Datenherkunft mangelt, die Gewinne monopolisieren und das Risiko bergen, persönliche Daten zu missbrauchen. 0G wurde entwickelt, um ein dezentrales, transparentes und gemeinschaftseigenes Framework zu schaffen, das dafür sorgt, dass KI rechenschaftspflichtig und überprüfbar bleibt und an den menschlichen Bedürfnissen ausgerichtet ist.

Du kannst mit dem 0G-Token in verschiedenen Bereichen des Ökosystems interagieren und ihn vielfältig nutzen:

• Vorauszahlung von Rechenleistung & Services: Bezahle für dezentrales KI-Training, Inference-Anfragen und Datenabfragen über Smart Contracts auf dem 0G Serving-Marktplatz.
• Bezahlung von dezentralem Speicherplatz: Finanziere Speicherzuweisungen (Storage Endowments), um Daten, Modelle und Proofs über den 0G Log Layer und den Key-Value-Store hinweg zu sichern.
• Staking & Absicherung des Netzwerks: Stake Tokens, um an Validator-Sets oder DA-Quoren teilzunehmen, die Transaktionsausführung zu sichern und die Datenverfügbarkeit (Data Availability) zu gewährleisten.
• Teilnahme an Alignment Nodes: Unterstütze das Netzwerk, indem du eine AI Alignment Node betreibst oder in eine solche investierst, um die Systemintegrität zu überwachen und im Laufe der Zeit Token-Belohnungen zu erhalten.

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0G geht die strukturellen Defizite und Zentralisierungs-Engpässe traditioneller künstlicher Intelligenz gezielt an, insbesondere:

• Undurchsichtige „Blackboxes“: Traditioneller KI fehlt es an Transparenz, Governance und Nachvollziehbarkeit bei Entscheidungsprozessen sowie Trainingsdatensätzen.
• Verlust der Datensouveränität: Zentralisierte Plattformen nutzen Nutzerdaten häufig aus oder verwalten sie fehlerhaft, ohne den Beitragenden Eigentumsrechte, Kontrolle oder eine faire Vergütung zu gewähren.
• Gewinnmonopolisierung: Die wirtschaftlichen Erträge zentralisierter KI konzentrieren sich auf wenige Institutionen, anstatt mit Datenlieferanten und Node-Betreibern geteilt zu werden.
• On-Chain-KI-Engpässe: Bestehende Blockchain-Architekturen stoßen bei hohem Datendurchsatz, Speicherkosten und rechenintensiven Anforderungen an ihre Grenzen. Das verhindert, dass KI-Workloads trustless on-chain ausgeführt werden können.

0G erreicht durch seine modulare Struktur einen massiven Durchsatz und extrem niedrige Latenzzeiten:

• Trennung der Datenbahnen (Data Lane Separation): Das DA-Netzwerk teilt die Daten in eine dedizierte Storage-Lane mittels Erasure Coding und eine leichtgewichtige Publishing-Lane auf, die winzige aggregierte Signaturen übermittelt. Dadurch werden Engpässe beim Broadcasting im Netzwerk vermieden.
• Roadmap-Performance: Die Roadmap von 0G zielt auf bis zu 100.000 Transaktionen pro Sekunde (TPS) pro Shard bei einer Latenz von 50 ms ab – zusammen mit verifizierbaren Inference-Prozessen im grossen Massstab und Unterstützung für das Modelltraining auf Endgeräten.
• Nachgewiesener Durchsatz: Die Testnet-Phasen (v2 und v3) haben bereits über 400 Millionen Transaktionen verarbeitet, wobei das tägliche Volumen im ersten Monat die Marke von 10 Millionen Transaktionen überschritten hat.

Die übergeordnete Vision von 0G ist es, künstliche Intelligenz zu einem öffentlichen Gut zu machen. Durch die Entwicklung des führenden dezentralen KI-Betriebssystems (deAIOS) zielt 0G darauf ab, ein globales Framework zu schaffen, in dem KI-Infrastruktur transparent, verifizierbar sicher und im Besitz der Community ist – anstatt von monopolistischen Akteuren kontrolliert zu werden. Zu den langfristigen Zielen gehören das Ermöglichen von KI-Training auf Endgeräten, die Bereitstellung verifizierbarer Inferenz in großem Maßstab, das Erreichen von 100.000 TPS pro Shard sowie die Finanzierung von Builder-Ökosystemen, die autonome KI-Agenten, dApps und an den Interessen der Community ausgerichtete Intelligenz unterstützen.