Cours 0G

0G se distingue des autres réseaux Layer 1 grâce à son architecture modulaire spécialement conçue pour l'intelligence artificielle décentralisée :

• Stack IA complète : Plutôt que de se concentrer uniquement sur l'exécution, 0G intègre quatre couches interopérables : 0G Chain (exécution), 0G Storage, 0G Data Availability (DA) et 0G Serving (calcul, inférence et entraînement de modèles).
• Proof of Random Access (PoRA) : Un mécanisme de minage et de consensus sur mesure alimentant sa couche de stockage en soumettant les mineurs à des requêtes aléatoires portant sur des fragments de données archivées.
• Disponibilité des données à double voie (Dual-Lane DA) : 0G DA dissocie les transferts de données (Data Storage Lane utilisant l'erasure coding) de la vérification du consensus (Data Publishing Lane s'appuyant sur de minuscules signatures agrégées et des fonctions aléatoires vérifiables ou VRF).
• Scalabilité horizontale infinie : Le réseau prend en charge le shared staking à travers plusieurs réseaux de consensus parallèles qui partagent le même ensemble de validateurs et le même état de staking.

Au sein de l'écosystème 0G, le token 0G remplit plusieurs fonctions clés :

• Paiement des services & règlement sur la marketplace : utilisé pour payer les services du réseau, notamment le stockage de données selon un modèle de dotation « payez une fois pour une période fixe », la récupération décentralisée de données, l'inférence d'IA et les charges de travail liées à l'entraînement des modèles d'IA, réglées via des smart contracts.
• Staking & sécurité : staké pour sécuriser la couche de consensus et sélectionner les quorums de disponibilité des données (Data Availability ou DA) grâce à des fonctions aléatoires vérifiables (VRF).
• Récompenses des nœuds : distribué sous forme d'incitations opérationnelles, avec 15 % de l'offre totale de tokens 0G alloués pour récompenser les opérateurs de nœuds d'alignement de l'IA (AI Alignment Nodes) sur une période de 36 mois, afin de préserver l'intégrité du réseau.

Selon le whitepaper de 0G, le réseau promet un système d'exploitation d'IA décentralisé, modulaire et infiniment évolutif. Ses engagements clés incluent :

• Stockage décentralisé Full-Stack : Une couche de journalisation en ajout seul (append-only) pour l'archivage permanent des données brutes, un magasin clé-valeur pour les données mutables structurées, ainsi qu'un traitement transactionnel ACID destiné aux applications collaboratives multi-utilisateurs.
• Disponibilité des données accélérée par GPU : Résolution des goulots d'étranglement liés au traitement et à la diffusion des clients grâce à un code à effacement (erasure coding) accéléré par GPU et à des signatures de consensus agrégées ultra-légères.
• Marketplace de calcul vérifiable : Une marketplace décentralisée pour l'entraînement et l'inférence de l'IA, sécurisée et réglée via des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP).
• Scalabilité par staking partagé : Une scalabilité horizontale infinie obtenue grâce au déploiement de réseaux de consensus parallèles, sécurisés par des stakers partagés.

L'écosystème 0G met en œuvre une architecture de consensus multicouche :

• Consensus de stockage (PoRA) : Le réseau de stockage utilise la Proof of Random Access (PoRA), un mécanisme de minage intermittent où les mineurs chargent périodiquement des lots de fragments de données et doivent prouver qu'ils stockent activement des données archivées spécifiques lorsqu'ils sont soumis à des requêtes aléatoires.
• Consensus de disponibilité des données (DA) et d'exécution : La couche DA s'appuie sur des fonctions aléatoires vérifiables (VRF) pour sélectionner aléatoirement des quorums DA parmi les stakers du réseau, qui soumettent ensuite de micro-signatures agrégées aux réseaux de consensus de 0G. De plus, le système prend en charge le scaling horizontal à travers des réseaux de consensus parallèles partageant un ensemble unifié de validateurs ainsi que le statut de staking.

0G a été créé par 0G Labs et est administré par la 0G Foundation. Parmi les figures clés de son leadership, on retrouve :

• Michael Heinrich (Co-fondateur & CEO) : Entrepreneur en série ayant fondé deux licornes (dont l'une des meilleures entreprises de Y Combinator) et ancien collaborateur de Bridgewater.
• Ming Wu (Co-fondateur & CTO) : Titulaire d'un doctorat en architecture informatique, il a passé plus de 17 ans dans la recherche chez Microsoft et a précédemment occupé le poste de CTO de Conflux.

Ils ont créé 0G pour faire de l'IA un bien public. L'IA centralisée fonctionne généralement au sein de « boîtes noires » opaques, coûteuses et peu sûres, qui manquent d'une traçabilité claire des données, monopolisent les profits et risquent d'utiliser les données personnelles de manière abusive. 0G a été conçu pour créer un cadre décentralisé, transparent et détenu par la communauté, garantissant ainsi que l'IA reste responsable, vérifiable et alignée sur les besoins humains.

Vous pouvez interagir avec le token 0G et l'utiliser dans plusieurs pans de l'écosystème :

• Paiement anticipé de puissance de calcul et de services : payez pour l'entraînement d'IA décentralisée, les requêtes d'inférence et les requêtes de données via des smart contracts sur la marketplace 0G Serving.
• Paiement du stockage décentralisé : financez des dotations de stockage pour préserver les données, les modèles et les preuves sur la couche 0G Log Layer et le stockage Key-Value.
• Staking et sécurisation du réseau : stakez des tokens pour participer aux ensembles de validateurs ou aux quorums de DA afin de sécuriser l'exécution des transactions et la disponibilité des données.
• Participation aux Alignment Nodes : soutenez le réseau en exploitant un AI Alignment Node ou en y investissant pour surveiller l'état du système et recevoir des distributions de récompenses en tokens au fil du temps.

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0G s'attaque aux lacunes structurelles et aux goulots d'étranglement liés à la centralisation de l'intelligence artificielle traditionnelle, notamment :

• Des « boîtes noires » opaques : L'IA traditionnelle manque de transparence, de gouvernance et de responsabilité dans ses processus de prise de décision ainsi que dans ses jeux de données d'entraînement.
• La perte de propriété des données : Les plateformes centralisées exploitent ou gèrent souvent mal les données des utilisateurs, sans accorder aux contributeurs de droit de propriété, de regard ou de rémunération équitable.
• La monopolisation des profits : Dans l'IA centralisée, les gains économiques sont concentrés entre les mains de quelques institutions au lieu d'être partagés avec les fournisseurs de nœuds et les contributeurs de données.
• Les goulots d'étranglement de l'IA on-chain : Les architectures blockchain actuelles peinent à gérer les débits de données élevés, les coûts de stockage et les lourdes exigences de calcul, empêchant les charges de travail d'IA de fonctionner on-chain de manière totalement trustless.

0G atteint un débit massif et une faible latence grâce à sa structure modulaire :

• Séparation des flux de données : Le réseau DA sépare les données en un flux de stockage dédié utilisant l'erasure coding et un flux de publication léger qui soumet de minuscules signatures agrégées, évitant ainsi les goulets d'étranglement liés à la diffusion sur le réseau.
• Performances de la feuille de route : La feuille de route de 0G vise jusqu'à 100 000 transactions par seconde (TPS) par shard avec une latence de 50 ms, ainsi qu'une inférence vérifiable à grande échelle et la prise en charge de l'entraînement de modèles sur des appareils grand public.
• Débit démontré : Les phases du testnet (v2 et v3) ont traité plus de 400 millions de transactions, avec un volume quotidien dépassant les 10 millions de transactions dès le premier mois.

La vision globale de 0G est de faire de l'intelligence artificielle un bien public. En développant le premier système d'exploitation d'IA décentralisé (deAIOS), 0G vise à bâtir un cadre mondial où l'infrastructure de l'IA est transparente, vérifiablement sécurisée et détenue par la communauté, plutôt que contrôlée par des entités monopolistiques. Les objectifs à long terme comprennent la possibilité d'entraîner des modèles d'IA sur des appareils grand public, de fournir une inférence vérifiable à grande échelle, d'atteindre 100 000 TPS par shard et de financer des écosystèmes de créateurs qui soutiennent des agents IA autonomes, des dApps et une intelligence alignée sur les intérêts de la communauté.