维度 黑盒AI 白盒AI
透明度 不可见 完全透明
可解释性 低（仅输出结果） 高（提供逻辑和原因）
适用场景 复杂任务（如图像识别） 需合规或关键决策的场景
用户信任度 较低（因不可解释） 较高（逻辑清晰）

白盒核心价值——通过解释决策依据（如“基于用户偏好和历史结果”）增强可信度。

“去中心化AI”（Decentralized AI） 的解决方案，旨在通过区块链和代币经济机制解决当前中心化AI（尤其是黑盒AI）的透明性和信任问题。以下是具体解读：

1. 核心主张：去中心化AI的解决方案

  • 目标：
    构建一个 透明（transparent）、可验证（verifiable）、社区共治（community-owned） 的AI系统，替代现有的黑盒AI（不透明、不可解释的集中式模型）。
  • 实现方式：
    • 代币化治理（Token-based governance）：通过区块链代币激励或惩罚机制（如奖励诚实行为/Slashing惩罚作弊），确保AI代理（AI agents）的行为可信。
    • 基础设施层：图中提到 OG（可能指某项目或组织）正在构建去中心化AI的基础设施，为这一愿景提供技术支持。

2. 针对的问题：当前AI的缺陷

  • 黑盒AI的弊端：
    • 集中控制、决策不透明（如大科技公司垄断模型）。
    • 存在滥用、偏见或作弊风险（缺乏验证机制）。
  • 监管与反垄断压力：
    • 引用《福布斯》和《彭博社》的观点，暗示当前AI领域面临反垄断审查（如“Antitrust Comes For AI”），而去中心化是可能的出路。

3. 关键机制与优势

机制 作用
代币治理 通过经济激励（奖励）和惩罚（Slashing）约束AI行为，确保诚实性。
社区共治 决策权分散给代币持有者，避免单一实体垄断。
透明可验证 所有AI决策和训练数据上链，可供公开审计。

4. 行业意义

  • 未来愿景：
    推动AI从“大公司控制的黑盒”转向开放、民主化的生态系统，类似Web3对互联网的改造。
  • 应用场景：
    适合需要高透明度的领域（如医疗诊断、金融风控、公共决策等）。

总结

图中提出的“去中心化AI”试图通过区块链+代币经济解决AI的透明性与信任危机，强调社区共治和可验证性，是对当前中心化AI垄断现状的一种颠覆性回应。

deAIOS → 去中心化AI操作系统

2. 第一模块：Alignment（对齐/协调）

  • Model Data → 模型数据
  • Bar Detection → 障碍检测（或”规则检测”，需结合上下文）
  • Governance → 治理

3. 第二模块：Service Marketplace（服务市场）

  • Provider → 服务提供商
  • Developer → 开发者
  • Payment → 支付
  • Registration → 注册
  • Service → 服务
  • Settlement → 结算

4. 第三模块：Storage Network（存储网络）

  • Data Availability → 数据可用性
  • Compute Network → 计算网络
  • Datasets → 数据集
  • Provenance → 数据溯源
  • Inference → 推理
  • Models → 模型
  • Accessibility → 可访问性
  • Training → 训练
  • Assets → 资产
  • PAFs → 协议资产框架（推测：Protocol Asset Frameworks）
  • Vectors → 向量
  • Agents → 智能体

5. 第四模块：Chain（区块链层）

  • Infrastructure → 基础设施
  • Security → 安全性

0G高性能存储的核心原理总结

1. 核心技术方案

  • 分片存储（Sharded storage）
    数据被分割成多片分布式存储，实现并行读写（测试速度达 2GB/s）。
  • 纠删码（Erasure coding）
    通过数据冗余编码提高容错性，确保部分节点故障时数据可恢复。
  • 并行共识（Parallelized consensus）
    多节点同时验证数据，提升存储效率（避免传统区块链的串行瓶颈）。

2. 核心能力

  • 全链上AI数据（Fully on-chain）
    所有AI数据（训练集、模型、资产）均存储在链上，保证可追溯。
  • 可验证性（Verified）
    通过密码学证明验证数据、模型和资产的真实性。
  • 高性能与线性扩展
    支持高吞吐AI应用（如实时推理），存储能力随节点增加近线性提升。

3. 硬件架构设计

  • 分布式服务器（Disperse Servers）
    • 数据存储线路（>60dB信噪比）：保障数据传输稳定性。
    • 多区域设备分布（>10bit寻址）：支持全球节点部署。
    • 高带宽路由（>40bit通道）：优化跨节点通信效率。

4. 网络组件

  • OG存储网络：基础分布式存储层。
  • OG共识机制：定制化高效共识算法（未披露细节）。
  • 智能连接（Smart Connect）：动态优化数据路由。
  • 深度发布库（Deep publishing bank）：可能指链上数据发布与索引服务。

5. 核心优势

  • 去中心化：无单点故障，抵抗审查。
  • 企业级性能：满足AI训练/推理的低延迟需求。
  • 可验证信任：从硬件到协议层确保数据可靠性。

练习题

06 在存储网络中，我们通过何种方式支持海量数据存储（单选）
正确答案：C. 分片机制

解析：
分片机制是去中心化存储网络支持海量数据存储的核心技术方案。它将数据分割成多个碎片并分布式存储在不同节点，既能实现存储容量的横向扩展，又符合去中心化的设计原则。其他选项中：

  • 超大规模硬盘（A）属于集中式存储方案
  • 纠删码（B）主要用于数据冗余而非存储扩展
  • Metadata上链（D）仅处理元数据存储
    因此分片机制是最佳选择。

链接

  1. 0G 项目相关信息
    官网链接：https://cn.rootdata.com/Projects/detail/OG?k=MTEwOTE%3D

  2. 0G 测试网水龙头

  3. Eliza 开源 AI Agent 框架
    GitHub 仓库：https://github.com/elizaOS/eliza

  4. 0G Eliza 框架
    GitHub 仓库：https://github.com/0glabs/0g-eliza