從技術層面看@0G_labs 解決的最核心矛盾是擴容與去中心化之間的矛盾。放眼望去之前所有的解決方案都是在這兩者之間做妥協，要麼快但是中心化，要麼去中心化但是慢得要死。 0G Labs 的突破在於DiLoCoX 框架，成功在 1 Gbps 帶寬下訓練了 107 億參數的 AI 模型。這個數字看上去其實沒什麼感覺，但實際情況是比 PrimeIntellect 的 Intellect-1 大了整整 10 倍！而且用的帶寬就是普通辦公室的帶寬。 更為關鍵的是，這個技術突破直接打通 DeAI 的最後一公里。之前基於LLM大模型，大家的認知都是去中心化 AI 是未來，但實際上訓練LLM大模型基本上還是得靠超算中心。現在用分佈式的普通設備也能幹這個活，而且效率還不差。 🌟0G模組化架構拆解 0G Storage：去中心化存儲 0G DA：數據可用性層 0G Serving：AI 推理服務 0G Chain：高性能共識網絡 這套組合讓整個系統的吞吐量達到了 50 GB/s，比現有競爭對手快 5 萬倍，成本還便宜 100 倍。 Forbes的報導中提到了個很關鍵的點：這不只是技術炫技，而是真正讓 AI 變成公共物品。當訓練大模型不再需要天價的基礎設施，當普通開發者也能參與到 AI 的構建中來，整個行業的格局就會被重新洗牌。而 @0G_labs 就是改變格局的那一位.