上次，Michael 回复我说在Q3晚些时候TGE 所以我推测TGE时间应该在九月底 大家别卷的那么厉害，放开0仔，让我来！ @michaelh_0g 有些数据大家都知道了吗？截至 2025 年 H1，已有 236 个项目选择集成 0G，合计超过 350+ 集成行为，这些项目覆盖了通用 AI、Agent、推理模型、DePIN、游戏、金融、安全等多个关键赛道。 一个去中心化 AI 基础设施协议，如何在短短几个月内完成如此规模化的 builder 聚集？不是AI赛道的一定很懵 它背后的逻辑不仅仅是“赶上 AI 热门”，而是从设计层面对下一代链上 AI 运行环境做了最深层次的适配。 今天，我从三个核心要素来解读这个爆发的内因。 🔧 一、四大核心模块，构成 AI-native 堆栈的骨架 1️⃣ 0G Chain（130+ 集成） • 高性能执行层，支持 EVM 智能合约。 • 专为运行 AI Agent、DeFi 协议和数据调用逻辑优化。 • 亚秒级出块，匹配实时推理和模型触发机制。 2️⃣ 0G Storage（80+ 集成） • 分布式、纠删码加速的存储层。 • 针对 AI 模型、训练数据、结构化知识等高频数据做吞吐优化。 • 成本为传统链上存储的 1/10 至 1/100。 3️⃣ 0G DA（Data Availability）（80+ 集成） • 横向可扩展 DA 层，支持 50GB/s 以上吞吐。 • 提供大规模数据集、状态更新等可验证可用性保障。 • 类似 Celestia，但吞吐与成本远超其上限。 4️⃣ 0G Compute（60+ 集成） • 基于 GPU 的分布式推理/训练网络。 • 结合 ZK 可验证计算，适配 AI Inference 与 Fine-tuning。 • 已通过 DiLoCoX 框架实测，在 1Gbps 网络训练出 107B 参数模型。 这四层架构模块化可组合。开发者可以只调用其中一层，也可搭配成完整 AI 架构栈。 🧩 二、模块化设计，为何是 AI 应用最核心的灵魂？ 中心化 AI 的最大瓶颈，不在模型，而在资源分配和调用方式： • 训练需要超算 / 存储需要安全数据源 / 推理需要 GPU 资源 • 不同业务对性能、数据隐私、可验证性有不同优先级 0G 的模块化架构，解决了三个核心问题： 1. 资源独立调度，按需调用 • 如果你只需要数据可用性服务，可仅集成 DA • 如果你已有训练模型，只用 Compute 来做链上推理 2. 生态灵活组合，支持碎片化开发 • Game 项目可只调用 Chain + Storage • RWA 项目可用 DA + Chain + AI Agent 3. 可拓展结构，为 AI 量级设计的吞吐 • 当前已有项目通过 0G 实现链上模型执行（如 Talus、PlayArts） • 数据图谱项目（如 Sapien、Mind Network）基于 Storage 构建长期生态闭环 这种「即插即用 + 深度集成并存」的架构，让 0G 成为真正适配多样 AI 项目生命周期的平台。 🚀 三、主网临近 + TGE 预热 + 巨额激励，共同点燃 Builder 入场 0G 的这波生态增长并非“自然发酵”，背后是明确且持续的系统运营推动： 🔸 主网临近（预计 2025 Q3 内） • 当前测试网已接入 250 万+ 钱包 • 完成 3.5 亿笔+交易、部署 52 万+ 合约 • 存储与计算矿工测试激励同步进行中 🔸 TGE 预热中（Tokenomics 板块已标记“Very Soon”） • 多次公开 AMA 强调 TGE 时间节点与代币经济机制已敲定 🔸 激励计划高达 88.88M + 8.88M • 面向 dApp / Agent / AI Builder / Storage Miner / Validator 的多元激励 • 多个 Guild 已启动孵化周期，One Gravity NFT 持有者进入核心权益圈 @0G_labs 是一种全新的基础设施叙事方式： 它用 Chain + Storage + Compute + DA 重构了智能的执行路径 它用模块化支持了碎片化的构建模式和资源优化 它用主网+激励+TGE 建立了对 Builder 的吸引引力场 而这仅仅是开始。 @0g_CN @0G_Foundation @0G_labs @KaitoAI #KaitoYapper(MEJ毛毛姐(Ø,G) $M | 🐜)