deAIOS von 0G: Decentralized AI Operating System erklärt

💡 0G: Das Wichtigste in Kürze

• Dezentrales KI-Betriebssystem: 0G ist das erste dezentrale AI-Operating-System (deAIOS), das Ressourcen wie Speicher, Datenverfügbarkeit und Rechenleistung über ein erlaubnisfreies Netzwerk koordiniert.
• KI-Marktführer: 0G ist mit über 300 Projekten das größte KI-Ökosystem. Sie haben die schnellste Infrastruktur und Layer 1 aufgebaut und insgesamt 325 Millionen US-Dollar als Finanzierung erhalten. Damit sind sie die ideale Heimat für DeAI.
• On-Chain KI: Das System ermöglicht es, KI-Anwendungen vollständig on-chain zu betreiben, wodurch Transparenz, Sicherheit und Benutzerkontrolle gewährleistet werden.
• Modulare Architektur: 0G umfasst Komponenten wie Storage, Data Availability und Serving, um eine skalierbare und effiziente KI-Infrastruktur bereitzustellen.
• Zukunft der KI: 0G zielt darauf ab, KI als öffentliches Gut zu etablieren, die Dezentralisierung zu fördern und Datenschutz, Nachhaltigkeit sowie Transparenz in der KI-Entwicklung sicherzustellen.

0G Labs und 0G Foundation

Die Entwicklung und Förderung des ersten dezentralen KI-Betriebssystems (deAIOS) basiert auf der Zusammenarbeit von zwei zentralen Akteuren: 0G Labs und der 0G Foundation.

Vision und Ziele

Die 0G Foundation verfolgt das Ziel, eine dezentrale und transparente KI-Infrastruktur zu etablieren. Ihre Vision ist es, KI als öffentliches Gut zugänglich zu machen, um Machtkonzentrationen in der Technologiebranche entgegenzuwirken. Zu ihren Hauptzielen zählen:

• Förderung der Dezentralisierung, um Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.
• Unterstützung von Open-Source-Projekten und einer gemeinschaftlich getragenen KI-Entwicklung.
• Aufbau eines globalen Netzwerks von Entwicklern, Forschern und Knotenbetreibern, die das 0G-Ökosystem stärken.

Die 0G Labs konzentrieren sich dagegen auf die praktische Umsetzung der Vision durch technologische Innovationen. Ihr Hauptziel ist die Entwicklung des dezentralen KI-Betriebssystems (deAIOS). Sie arbeiten an der Optimierung von Modulen wie Speicherlösungen, Datenverfügbarkeit und Modellinferenz. Zudem stellen die Labs sicher, dass diese Technologien effizient skalierbar sind und hohen Anforderungen an Sicherheit und Transparenz genügen.

Hintergrund der Organisation

Die 0G Foundation wurde gegründet, um ethische Standards und öffentliche Kontrolle in der Künstlichen Intelligenz zu fördern. Sie dient als Koordinatorin für die Entwicklung des 0G-Netzwerks und arbeitet eng mit Partnern und politischen Entscheidungsträgern zusammen. Ihr Fokus liegt auf der langfristigen Sicherstellung eines offenen, sicheren und nachhaltigen KI-Ökosystems.

Die 0G Labs agieren hingegen als technologische Triebkraft. Sie bestehen aus einem Team von Ingenieuren, Entwicklern und KI-Forschern, die die Architektur des 0G-Systems gestalten. Die Labs arbeiten an der Realisierung der Infrastruktur, die es ermöglicht, KI-Anwendungen vollständig on-chain zu betreiben. Mit ihrer Arbeit legen sie den Grundstein für die praktische Nutzung der von der Foundation propagierten Vision.

Was ist das dezentrale KI-Betriebssystem (deAIOS)?

Das decentralized AI operating system (dezentrales KI-Betriebssystem) von 0G ist eine innovative Plattform, die entwickelt wurde, um Künstliche Intelligenz (KI) in einer dezentralen Umgebung effizient zu betreiben. Es koordiniert Ressourcen wie Speicher, Datenverfügbarkeit und Rechenleistung über ein erlaubnisfreies Netzwerk und bietet damit die notwendige Infrastruktur, um dezentrale KI-Anwendungen zu realisieren.

Decentralized AI wie bei 0G basiert auf einer Blockchain oder einem verteilten Netzwerk. Die Daten und Modelle sind häufig transparent und open-source. Die Entwicklung und Nutzung werden von einer Community gesteuert.

Closed AI wäre hier das Gegenteil davon und wird von zentralen Unternehmen oder Organisationen kontrolliert. Der Quellcode und die Daten sind in der Regel proprietär und nicht öffentlich zugänglich. Entscheidungen und Updates erfolgen ausschließlich intern.

Folgende Dinge könnten bei einer Closed AI beispielsweise falsch laufen:

• Plagiarismus: Inhalte werden ohne angemessene Genehmigung oder Attribution übernommen und verbreitet.
• Mangelnde Transparenz: Quellenangaben sind unzureichend oder schwer auffindbar, was die Glaubwürdigkeit untergräbt.
• Verzerrte Darstellung: AI-Systeme können Berichte aus dem Kontext reißen oder verzerrt wiedergeben.
• Missbrauch von geistigem Eigentum: Geschützte Inhalte werden kopiert und in anderen Formaten verbreitet (z. B. Podcasts oder Videos), ohne den ursprünglichen Autoren zu würdigen.
• Schädigung von Originalquellen: Die Verbreitung durch Closed AI kann dazu führen, dass die ursprüngliche Quelle im Ranking schlechter abschneidet.
• Unverantwortliches Verhalten: Fehlende Bereitschaft, Fehler zu korrigieren oder betroffene Parteien zu entschädigen.
• Amoralische Entwicklung: Entscheidungen werden ohne Berücksichtigung ethischer oder gesellschaftlicher Konsequenzen getroffen.

Grundprinzipien und Funktionen

Die Hauptprinzipien von deAIOS sind:

• Dezentralisierung: Durch die Nutzung eines verteilten Netzwerks werden zentrale Kontrollinstanzen vermieden, was zu erhöhter Sicherheit und Unabhängigkeit führt.
• Transparenz: Alle Prozesse und Entscheidungen innerhalb des Systems sind nachvollziehbar, wodurch Vertrauen und Integrität gewährleistet werden.
• Skalierbarkeit: Die modulare Architektur ermöglicht es, das System flexibel an unterschiedliche Anforderungen anzupassen und große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

Funktionen des deAIOS umfassen:

• Datenverwaltung: Effizientes Speichern und Abrufen großer Datenmengen.
• KI-Inferenz und -Training: Unterstützung bei der Durchführung von KI-Modellinferenz und -Training in Echtzeit.
• Datenverfügbarkeit: Sicherstellung, dass Daten jederzeit zugänglich und überprüfbar sind.

Technologische Komponenten von 0G

Das deAIOS besteht aus mehreren modularen Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine vollständige KI-Infrastruktur bereitzustellen:

• 0G Storage: Ein dezentrales Speichernetzwerk, optimiert für die Handhabung großer Datenmengen. Es ermöglicht eine kosteneffiziente und skalierbare Speicherung von Daten.
• 0G DA (Data Availability): Eine unendlich skalierbare und programmierbare Daten-Layer, die für Endnutzer nahtlosen Zugang und Überprüfung von Daten bietet. Sie stellt sicher, dass Daten schnell und zuverlässig verfügbar sind.
• 0G compute: Ein flexibles Framework für Datenabruf, KI-Inferenz und Modelltraining. Es verbindet Dienstanbieter mit Endnutzern und ermöglicht die Bereitstellung von KI-Diensten in einer dezentralen Umgebung.
• 0G Service marketplace: Der 0G Service Marketplace ist ein dezentraler Peer-to-Peer-Marktplatz, der Entwickler mit KI-Dienstleistern verbindet und den Zugang zu Diensten wie Modellinferenz, Feinabstimmung und anderen KI-bezogenen Aufgaben ermöglicht.

Diese Komponenten sind modular aufgebaut und können unabhängig voneinander in verschiedene KI-Workflows integriert werden. Durch die Entkopplung von Funktionen wie Datenspeicherung, -verfügbarkeit und -verarbeitung bietet 0G eine flexible und anpassungsfähige Infrastruktur für vielfältige Anwendungsfälle in der Künstlichen Intelligenz.

Vorteile des deAIOS

Das dezentrale KI-Betriebssystem (deAIOS) von 0G bietet mehrere Vorteile, die es von traditionellen, zentralisierten Systemen abheben.

Durch die Dezentralisierung werden Daten und Rechenprozesse über ein Netzwerk von Nodes verteilt, wodurch das Risiko eines einzelnen Ausfallpunkts (single point of failure) minimiert wird. Diese Struktur erhöht die Sicherheit, da Manipulationen oder unbefugte Zugriffe erschwert werden. Zudem ermöglicht die Dezentralisierung eine höhere Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberangriffen, da kein zentraler Angriffspunkt existiert.

In einem dezentralen System wie deAIOS behalten Benutzer die Kontrolle über ihre Daten und Entscheidungen. Die Transparenz der Blockchain-Technologie stellt sicher, dass alle Transaktionen und Prozesse nachvollziehbar sind, was das Vertrauen in das System stärkt. Benutzer können sicher sein, dass ihre Daten nicht ohne ihre Zustimmung verwendet oder verändert werden.

deAIOS nutzt die kollektiven Ressourcen des Netzwerks effizient, indem es Rechenleistung und Speicherplatz optimal verteilt. Dies führt zu einer besseren Skalierbarkeit und ermöglicht es, große Datenmengen effektiv zu verarbeiten. Zudem kann die Nutzung dezentraler Ressourcen kosteneffizienter sein, da sie die Abhängigkeit von teurer zentraler Infrastruktur reduziert.

Die Produkte von 0G

Das 0G-System bietet eine Reihe von Produkten, die speziell für die Anforderungen moderner, datenintensiver Anwendungen entwickelt wurden.

0G Storage

0G Storage ist ein dezentrales Speichersystem, das für große Datenmengen optimiert ist. Es verwendet Erasure Coding, um Daten in kleinere, redundante Fragmente zu zerlegen und diese über verschiedene Knoten zu verteilen. Dies gewährleistet eine hohe Zuverlässigkeit und schnelle Datenwiederherstellung im Falle von Knotenausfällen.

Die Architektur umfasst eine Log-Layer für unstrukturierte, nur anhängbare Daten und eine Key-Value-Layer für strukturierte, veränderbare Daten. Diese modulare Struktur ermöglicht es Entwicklern, sowohl einfache als auch komplexe Daten effizient zu speichern und abzurufen.

0G DA (Data Availability)

0G DA ist eine unendlich skalierbare und programmierbare Data-Layer, die sicherstellt, dass Daten jederzeit verfügbar und überprüfbar sind. Sie arbeitet eng mit 0G Storage zusammen und nutzt Mechanismen wie Data Availability Sampling (DAS) und Quorum-basierte Datenverfügbarkeitsprüfungen, um die Integrität und Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die auf die ständige Verfügbarkeit großer Datenmengen angewiesen sind, wie z.B. KI-Modelle und On-Chain-Anwendungen.

Data Availability (DA) Nodes sind ein zentraler Bestandteil des 0G-Ökosystems. Sie übernehmen wichtige Aufgaben, um die Integrität und Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen.

Funktionen der DA Nodes:

• Verifizierung: DA Nodes prüfen die Korrektheit der ihnen zugewiesenen Datenfragmente, sogenannte »Slices«. Durch diese Verifizierung wird sichergestellt, dass die Daten korrekt und unverändert sind.
• Signierung: Nach erfolgreicher Verifizierung signieren die DA Nodes die Datenfragmente digital. Diese Signaturen dienen als Nachweis für die Integrität der Daten und ermöglichen es anderen Netzwerkteilnehmern, die Authentizität der Daten zu überprüfen.
• Speicherung: Die signierten Datenfragmente werden von den DA Nodes gespeichert. Diese dezentrale Speicherung gewährleistet, dass die Daten redundant und ausfallsicher im Netzwerk vorhanden sind.
• Sampling: DA Nodes nehmen am Data Availability Sampling teil, einem Prozess, bei dem zufällig ausgewählte Datenfragmente überprüft werden, um die allgemeine Datenverfügbarkeit im Netzwerk sicherzustellen. Dieses Sampling erhöht die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systems.

0G Compute

0G Compute ist ein vielseitiges Framework für KI-Berechnungen, das schnellen Datenabruf, Modellinferenz und -training unterstützt. Es ermöglicht die effiziente Nutzung verteilter Rechenressourcen, um komplexe KI-Workloads zu bewältigen. Durch die Integration in das 0G-Ökosystem können Entwickler skalierbare und leistungsfähige KI-Anwendungen erstellen, die von der dezentralen Infrastruktur profitieren.

0G Chain

0G Chain ist eine hoch skalierbare, für KI optimierte Layer-1-Blockchain, die für datenintensive Anwendungen entwickelt wurde. Ihre modulare Architektur ermöglicht die unabhängige Optimierung von Komponenten wie Konsens, Ausführung und Speicherung.

Die vollständige Kompatibilität mit der Ethereum Virtual Machine (EVM) erleichtert es, bestehende dezentrale Anwendungen (dApps) in das 0G-Ökosystem zu integrieren. 0G Chain unterstützt Netzwerke wie das Data Availability Network, das verteilte Speichernetzwerk und das KI-Serving-Netzwerk, die alle in das skalierbare Konsensnetzwerk integriert sind.

Validatoren, die am 0G-Consensus teilnehmen, erhalten Token als Belohnung für ihre Arbeit. Die verdienten Tokens werden auf den 0G-Netzwerken verbrannt, während gleichzeitig äquivalente Tokens auf dem Ethereum-Mainnet geprägt werden.

Dieses Verfahren schafft eine nahtlose Verbindung zwischen dem 0G-Konsensmechanismus und der stabilen Infrastruktur von Ethereum, wodurch ein effizientes und zuverlässiges Belohnungssystem gewährleistet wird.

Anwendungsbereiche des 0G-Systems

Das 0G-System bietet vielfältige Anwendungsbereiche, die sowohl die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) als auch deren Einsatz in öffentlichen und privaten Projekten betreffen.

Durch seine dezentrale Architektur ermöglicht das 0G-System die Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen in einer offenen und transparenten Umgebung. Dies fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Forschern weltweit und unterstützt die Schaffung innovativer KI-Lösungen. Die modulare Struktur des Systems erlaubt es, verschiedene KI-Komponenten effizient zu integrieren und anzupassen, was die Flexibilität und Skalierbarkeit von KI-Anwendungen erhöht.

Im privaten Sektor unterstützt das System Unternehmen bei der Implementierung von KI-Anwendungen in Bereichen wie Automatisierung, Datenanalyse und Kundenservice. Die dezentrale Natur des 0G-Systems stellt sicher, dass Datenhoheit und Datenschutz gewahrt bleiben, was für viele Organisationen von entscheidender Bedeutung ist.

0G Parnterschaften

0G hat Partnerschaften mit verschiedenen Projekten aufgebaut, um die Integration und Nutzung seiner dezentralen KI-Infrastruktur zu fördern. Hier sind einige dieser Kooperationen:

• Optimism: 0G bietet eine leistungsstarke Data Availability (DA)-Layer, die mit Optimism integriert werden kann. Das ermöglicht eine kosteneffiziente und sichere Speicherung von Transaktionsdaten für Rollups, die auf dem OP Stack basieren.
• AltLayer: Als Anbieter von Rollups-as-a-Service (RaaS) nutzt AltLayer 0G's DA-Lösung, um die Konfiguration und Bereitstellung von Rollups zu erleichtern. Durch die skalierbare Infrastruktur von 0G kann AltLayer die sichere Datenverfügbarkeit über mehrere Rollups hinweg gewährleisten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Ora: Ora integriert 0G in sein Optimistic Machine Learning (OPML)-Framework, das Off-Chain-Maschinenlern-Berechnungen mit Smart Contracts verbindet. Diese Integration ermöglicht es, KI-gesteuerte Entscheidungen in dezentralen Anwendungen effizient und vertrauenswürdig umzusetzen.
• Phala Network: Durch die Partnerschaft mit Phala Network implementiert 0G deren Trusted Execution Environment (TEE)-basiertes SDK. Dies verbessert die vertrauliche KI-Verarbeitung, lokale Verifizierung und den Schutz vor Eingriffen Dritter innerhalb des dezentralen KI-Betriebssystems von 0G.

0G arbeitet außerdem eng mit führenden Forschern renommierter Universitäten wie Stanford, MIT, Tsinghua und Cornell zusammen, um komplexe Herausforderungen im Bereich der KI-Ausrichtung und des Modelltrainings zu bewältigen.

Diese Kooperationen ermöglichen es, modernste wissenschaftliche Erkenntnisse in die Entwicklung und Optimierung der dezentralen KI-Infrastruktur einzubringen.

Im Fokus stehen dabei unter anderem:

• KI-Ausrichtung: Sicherstellung, dass KI-Modelle ethische und sichere Entscheidungen treffen.
• Modelltraining: Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Modellen durch innovative Ansätze und optimierte Trainingsprozesse.

Die Zusammenarbeit mit diesen weltweit anerkannten Institutionen unterstreicht das Engagement von 0G, nicht nur technologisch, sondern auch wissenschaftlich eine führende Rolle in der Weiterentwicklung von KI-Lösungen zu spielen.

Fazit: Was ist 0G?

Das 0G-System stellt eine Plattform dar, welche die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz neu definiert. Mit seinem dezentralen KI-Betriebssystem (deAIOS) schafft 0G eine transparente, sichere und skalierbare Infrastruktur, die Datenverfügbarkeit, Speicherkapazität und Rechenleistung effizient miteinander verbindet.

Mit einer starken finanziellen Unterstützung und der Integration von Technologien wie dem 0G-Konsenssystem schafft 0G eine verlässliche Verbindung zu etablierten Netzwerken wie Ethereum. Die Vorteile wie Dezentralität, Transparenz und ressourceneffiziente Verarbeitung machen das 0G-System zu einem wichtigen Meilenstein in der Evolution der Künstlichen Intelligenz.