【毛毛の @0G_labs エコノート一】

0Gの裏付けのもと、汎用AIアーキテクチャプロジェクトの集団飛躍

2025年には、AIの焦点は「モデルパラメータがどれだけ大きいか」から「どのようにして知能を実際に活用するか」に移っています。企業のアプリケーションでもチェーン上のエコシステムでも、AIリソースを効率的に調整し、複数のエージェントの協力を信頼できるものにし、検証可能にすることが新たな核心命題となっています。

このトレンドは、Oro Labs、Bagel Labs、Warden Protocol、QuillAIなどのプロジェクトにおいて見事に表れています。これらはそれぞれ、企業レベルの協力、分散型検証、スマートアプリケーション、対抗セキュリティなどの視点から、AIアーキテクチャの次の進化を探求しています。 @procurewithORO @bagelopenai @wardenprotocol @QuillAI_Network

さらに重要なのは、これらのプロジェクトの基盤がすべて0Gを指していることです。これはAIのために設計されたモジュール式インフラストラクチャであり、マルチエージェントネットワークに高スループットの計算、スケーラブルなデータの可用性、分散ストレージ、検証可能な実行環境を提供します。

一、なぜ汎用型AIアーキテクチャは0Gに自然に適合するのか？

従来のAIアプリケーションは単一のクラウドインフラストラクチャに依存していましたが、0Gの出現によりAIの基盤ロジックが再構築されました。

• 高スループットと低遅延：0G のチェーン実行層（0G Chain）は、エンタープライズレベルのエージェント呼び出し、DeFi プロトコルロジック、および AI 推論トリガーをサポートします。

• 組み合わせ可能なモジュール設計：ストレージ（Storage）、データ可用性（DA）、コンピューティング（Compute）は必要に応じて呼び出すことができ、OroやWardenのような多シーン協力プロジェクトにとって重要です。

• 検証可能な信頼レイヤー：ZK技術、オンチェーン検証、モジュール間の同期を通じて、0Gはスマート出力に監査可能性を持たせることができます——これはBagelとQuillAIの技術的ニーズにぴったり合っています。

言い換えれば、0Gは「AIを協力させ、検証し、並行してスケジューリングする」オペレーティングシステムです。

二、エコロジー観察：4つの典型的なプロジェクトの集団的飛躍

1）Oro Labs：エンタープライズ向け AI コラボレーションのオーケストレーター

Oro Labsは、企業向けの調達およびワークフローオーケストレーションプラットフォームの世界的リーダーであり、最近、企業チームがコンプライアンスレビューからサプライチェーン管理までの複雑なタスクを処理するためのエージェントを迅速に作成できるノーコードAIエージェントビルダーを発表しました。

• OroはAIエージェントを通じて人的承認の負担を軽減し、部門間の意思決定の効率を向上させます。

• 0Gとの統合：0Gは、拡張可能なストレージと高い同時実行のチェーン実行環境を提供し、Oroのエージェントはチェーン上のデータを呼び出すことができるだけでなく、安全にログや監査トレースを保存することができます。

OroはAI機能を追加しただけでなく、人間と機械の協力を「自動化された作業バンド」に編成し、0Gのモジュール式スタックを利用して透明性と検証可能性を向上させました。

2）ベーグルラボ：分散検証の新しいパラダイム

Bagel Labsは、AIモデルの推論が信頼できることを証明する方法という核心的な問題を解決することに取り組んでいます。

• 最新リリースされたZKLoRAプロトコルは、1〜2秒でオープンソースの大規模モデル（Llama 3.3など）のファインチューニング検証を完了でき、100億パラメータに対応しています。

• これは2024年にはほぼ不可能ですが、ゼロ知識証明の遅延が高すぎますが、Bagel Labsはこのボトルネックを打破しました。

なぜそれは0Gが必要なのですか？

• Bagelのコアシーンは、高頻度モデルの検証とパラメータの提出であり、DA層とCompute層の両方に非常に高い要求があります。

• 0Gのデータ可用性とZKコンピュートの能力は、分散型の検証可能な計算能力とデータ流通の保障を提供します。

3）Warden Protocol：ブロックチェーンネイティブのスマートアプリケーションのフルスタック基盤

Wardenは、開発者向けに設計されたフルスタックL1プロトコルで、「インテリジェントアプリ」（Intelligent Apps）という概念を打ち出しています。

• AVRプラグインとSPEX（実行可能性検証）を提供し、オンチェーン/オフチェーンのスマートモデルがスマートコントラクトによって安全に呼び出されることを可能にします。

• その三層構造（ブロックチェーン層 + 検証層 + アプリケーション層）は、本質的にAI + ブロックチェーン相互運用プロトコルの一式です。

0G のここでの役割は：

• 高性能なオフチェーン推論の計算アクセラレーターとして機能し、ストレージとデータの可用性サポートを提供し、Wardenのエージェントエコシステムがクロスチェーンで高いセキュリティを持つ協力を実現する手助けをします。

4) QuillAI:インテリジェンスに対するセキュリティライン

QuillAIは対抗型人工知能ネットワーク（Adversarial AI Network）であり、ハッカーの行動やインテリジェントな攻撃パスを模倣することによって、オンチェーンAIエージェントが脆弱性を事前に発見し「免疫化」するのを助けます。

• それはAI免疫システムのように、エージェントが攻撃と防御のサイクルの中で進化する。

• QuillAI にとって、0G は計算および検証能力を提供するだけでなく、対抗訓練に対してオンチェーンのトレーサビリティと安全監査環境を提供します。

三、企業のアプリケーションとモジュールチェーンの結合パス

企業がAIを導入する際、最も心配するのはしばしば次のことです：

• データプライバシー（クラウドに上げないことは可能ですか？）

• コスト管理（迅速に試行錯誤できるか？）

• 監査コンプライアンス（検証可能で追跡可能ですか？）

0Gのモジュール式スタックは、企業向けAIアプリケーションに新しい道を開きました：

• チェーン：ビジネスロジックとプロセスをチェーン上に載せる（例：Oroのコンプライアンス監査）

• ストレージ：ログ、機密情報、トレーニングデータを保存する

• DA：大規模な状態とデータセットの検証可能性を確保する

• コンピュート：複雑な推論を実行し、ZK計算を検証する

このセットは、企業レベルのスマートアプリケーションを構築したいビルダーにとって、「必要に応じて構築できる基盤」です。

四、Bagel モード vs Warden モード：チェーンネイティブ AI の二つの位置付け

• ベーグルモード：検証（ZK + モデルの信頼性）を重視しており、AI開発における品質管理と監査の段階により適しています。

• Warden モード：実行（Intelligent Apps + Agent）に重点を置き、「オンチェーンインテリジェントアプリケーションファクトリー」に近い。

両者の共通点は、どちらも0Gの保証を必要とすることです。

0Gはそれらを実行するレイヤーであるだけでなく、多エージェントエコシステムに公共の計算市場と信頼できるインフラを提供するようなものです。

Oro、Bagel、Warden、QuillAI などの各分野で先進技術を持つチームが、同じモジュラーインフラストラクチャに統合することを選択したとき、発信されるメッセージは明確です：0G はすでに AI ネイティブエコシステムの基盤的コンセンサスとなっています。

ビルダーにとって、これは意味します：

車輪を再発明する必要はなく、スケーラブルで検証可能、協力可能な「AI OS」の上に直接立つべきです。

0Gは単なるツールではなく、知能エージェントが相互に信頼し協力するための基盤となる「プロトコル標準」です。

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