播客文字稿

让去中心化 AI 成为公共产品

Michael Heinrich 融资 3.5 亿美元 · 0G Labs 联合创始人兼 CEO

Michael Heinrich 正在把 0G 打造成一套模块化的去中心化 AI 操作系统,将区块链、存储与算力整合在同一技术栈中。他解释了可验证性、隐私和共享基础设施为何可能影响企业决策,0G 如何吸引开发者,以及哪些 AI Agent 应用最可能率先落地。

  • 发布于 2025年9月29日
  • 时长 34:20
  • 创始人
  • 录制语言 英语
播客单集《让去中心化 AI 成为公共产品》,嘉宾 Michael Heinrich(融资 3.5 亿美元 · 0G Labs 联合创始人兼 CEO)
// 速读版
  • Michael Heinrich 认为,让 AI 成为公共产品与做大公司并不矛盾。在他的设想中,参与者提供算力和数据,保留所有权并获得回报,平台则从算力、存储和交易费用中获得收入。
  • 0G 的模块化方案让开发者自行决定工作负载需要多大程度的公开或私密。Heinrich 以 Beacon Protocol 的加密数据访问和 Balkeum Labs 的联邦学习为例,说明生态中的隐私层如何工作。
  • 他给企业的决策框架首先关注信任放在哪里:是信任单一供应商,还是验证模型如何训练和使用。隐私、资本开支和运营成本也是实际采购时需要考虑的因素。
  • Heinrich 将 0G 的市场策略概括为清晰的 AI 定位、战略商务拓展和基于里程碑的激励。留存遵循“获取、留住、增长”:吸引开发者,保证基础设施可靠,再帮助他们的产品扩大规模。
  • 他预计,交易和资金管理 Agent 会成为最早落地的应用。更长期看,他希望专业社区共同训练并拥有垂直模型,贡献分布式算力,并从模型创造的价值中获得收益。

AI 如何既成为公共产品,又支撑可持续商业模式?

观看这一段 · 0:00

Kevin Wavect,一家了解你需求的 Web3 软件公司。大家好,今天我要和 0G Labs 首席执行官 Michael Heinrich 进行对话。他们基本上正在构建一个 AI 原生Layer 1,让你可以构建大规模且保护隐私的 AI 应用程序。这是超级激动人心的一集。我非常希望听到你对本次会议的反馈。是的,话不多说,享受这一集吧。你说过你想让人工智能成为公共产品。从商业角度来看,你如何将这一点与建立一家盈利且同时以风险投资为基础的公司协调起来?

Michael 当然,让人工智能成为每个人都可以为人工智能做出贡献的公共产品并不需要以建立一家大型公司为代价。因为否则的话,像以太坊或 Solana 这样的公司就不会这么大。因为以类似的方式,他们基本上找到了创建去中心化环境的方法。一个去中心化的网络为参与者创造大量价值,然后这些参与者实际上真正拥有自己的资产。因此,从 0G 的角度来看,这并没有什么不同。仅仅因为人们可以提供他们的计算、他们的数据,然后能够训练,比如说,可以代币化的新模型,然后他们可以从中为自己带来一定的利润,并在模型被使用时获得实际的奖励,但这并不意味着该平台不能捕获一些价值。因此,如果你始终如一地考虑双赢,那么自然地,当你使用这些计算资源时,你必须在计算上花费,你必须在存储上花费,你必须在链上花费汽油费。因此,随着越来越多的人使用它,随着时间的推移,这些小额费用加起来会变得非常重要。而且也许未来,连人都不会使用这条链。这将是人工智能代理。因此,我们不仅将拥有数十亿个代理,而且在某个时候甚至可能拥有数万亿个代理。谁知道?所以从这个角度来看,他们彼此并不矛盾。

0G 如何处理隐私与数据所有权?

观看这一段 · 2:03

Kevin 好的。我的意思是,当我们谈论隐私、数据所有权以及所有这些事情时,它通常是一个范围,对吗?当然,在隐私和所有权方面,你们可能处于[不清楚]的一端。但到什么程度,对吧?因为你通常有类似基本模型的东西,并且你有可拥有的数据,例如,在其之上,可能作为 RAG 的一部分。好的。这就是它的工作原理。你能否稍微透露一下这一点,比如你的公司是如何运作的,你们做了什么不同的事情?

Michael 所以我们的理念是,如果你愿意的话,我们称自己为模块化堆栈。因此,我们的理念确实是,这应该取决于开发人员或最终用户的喜好。因此,如果最终用户需要绝对的隐私,并且他们提供某种类型的个人身份信息,比如说生物识别、DNA 数据,那么当然,我希望这些信息是完全私密的,并且我希望将其存储在某种安全库中或任何你想要存储的地方。因此我们启用这些选项。再次回到这种模块化理念,如果你需要深度隐私,那么你实际上可以使用像Beacon Protocol这样的东西,而不是直接将其存储到我们的存储网络上,它构建在我们的平台之上,并使所有内容完全加密。因此,另一个好处是成为去中心化存储网络的一部分,例如,除非我们积极尝试并实际抓取数据,否则我们看不到数据。因此,该系统中存在一种设计上的隐私。你可以再次选择你想要的频谱。比如说,训练方面也是如此。你可以决定,好吧,我不介意公开构建这个模型,所以我想把所有东西都完全开源。我想将训练数据开源。我想将权重和偏差完全开源。这是你的设计选择。但如果你有一些非常敏感的数据,我不知道,也许就像核访问代码,你想以此为基础训练一个模型,并不是说这是一个好主意,但我们可以说事实就是这样,那么你可以使用像 Balkeum Labs 这样的东西,它是去中心化的联合学习,其中数据本身是完全保密的,没有人可以干扰它,但模型仍然可以与其他参与者一起构建。因此,我们为整个范围提供支持。这就是设计使然。

0G 面向哪些开发者?

观看这一段 · 4:33

Kevin 好吧,有趣。每当我与创始人谈论产品时,通常都会存在诸如用户差距之类的问题,即他们拥有什么样的用户或他们拥有的客户以及他们喜欢拥有什么样的用户和客户。你能分享一下这两个吗?

Michael 是的,考虑到我们仍然是一个相对年轻的协议,我们大约有两年的历史,我们的许多初始用户都更熟悉 Web3 和 AI 的交叉点。因此,它们在设计上往往更倾向于加密原生。所以很多人在那个空间里建造。例如,有人可能正在构建一个使用人工智能来重新平衡LP 头寸的去中心化交易所。因此,这不是普通人工智能开发人员会使用的东西,除非他们碰巧是一个私下也玩 DeFi 的 degen。业余时间也管理 LP 头寸。但我想说,这就是早期采用者。但实际上,随着时间的推移,我认为我们想要瞄准的早期大众用户是正在构建大规模人工智能应用程序的人工智能开发人员。现在,有一些组件需要成为其中的一部分。一是平台需要绝对可扩展。因此,不应该有任何性能权衡或很少有性能权衡。并且还需要补充。就像 Y Combinator 所谓的 10 倍差异一样。这需要体现为一些独特能力,比如可验证性,以及内置的人工智能对齐和安全功能。因此,考虑到我们目前的旅程阶段,我们还没有完全达到能够真正接触到早期大众用户并说,嘿,我们有一个杀手级用例给你。它非常容易使用。你可以将其插入你正在构建的任何类型的工作流程中。但我们已经非常接近了。我想说再给六个月。我认为我们可以从我们为实现这一目标而构建的基础设施开始。是否能够训练非常大规模的模型。例如,我们最近完成了一篇研究论文,首次能够训练完全去中心化的 1070 亿参数模型。所以我们开始有效地达到同等水平。最终,我们还需要一个 Web2 包装器,我不知道,你现在可以使用它,甚至像 Lovable 或 Replit 或任何这些系统一样,它们会找到所有 API 来为你构建系统。我们需要达到一个像简单的 API 调用一样简单的阶段,并且你可以使用 0G 的所有基础设施。因此,我再次认为还需要 6 个月,也许最多 12 个月才能成熟。

0G 如何建立持久的网络效应?

观看这一段 · 7:15

Kevin 好吧,基本上,开发人员的可访问性也是马路对面的主要构建块或路障。

Michael 确切地。

Kevin 我的意思是,这是一般情况,对吗?开发人员通常对此类应用程序有好主意,对吧?或者生态系统,因为他们正在构建产品,然后这些产品基本上会产生回声效应或指数增长黑客。

Michael 是的,这就是我的看法。这有点像有效的网络效应。所以你需要有一些基本的流动性层,这样才能吸引开发者在你的链上进行构建。一旦他们来了,然后他们构建了一个出色的应用程序,用户就会来。它们带来了更多的流动性,并有效地创造了这种积极的飞轮。

Kevin 是的,100%。我的意思是,每当我们谈论网络链时,基本上都有两种网络效应。强大的网络效应基本上具有锁定之类的效果,对吗?我们有这些较弱的网络效应,通常与 EVM 兼容的网络都会陷入这种情况,对吗?因为改变网络非常容易。但只是更换 RPC。比如,你知道这是一个非常非常具有挑战性且有些尚未解决的问题,你如何尝试解决这个问题?

Michael 这是围绕这些网络效应的一个很好的观点。我认为还存在单边和双边网络效应,它们也决定了强度。但为了简单地回答这个问题,我想说这不仅仅是我们正在构建的第一层。这是一种完整的人工智能方法。仅仅简单地部署在第一层不足以构建大规模的人工智能应用程序。你再次需要一个真正高性能的存储网络。你需要一个高性能的计算网络。因此,今天,鉴于我们已经取得的成就,你在其他任何地方都找不到这样的成就。因此你可以使用每个单独的组件。但与使用 iPhone 类似,单独使用它也很棒。但如果你处于整个生态系统中,一切都会协同工作。就像我的 MacBook 可以轻松配对一样。我可以用 iPhone 轻松工作。然后,你知道,我可以通过 AirDrop 轻松传输到其他 iPhone。这就是我们想要通过构建整个生态系统加上一个不仅仅是第一层的堆栈来实现的网络效应类型。

Kevin 好的。

为什么选择去中心化 AI,而不是云服务商?

观看这一段 · 9:38

Kevin 好吧,酷。我想在这里快速做一些类似角色扮演的事情。假设我是一名首席信息官,例如首席信息官或数据科学家或其他什么。好的。我正在评估,比如,我是否应该选择你的链、你的生态系统,比如去中心化的人工智能模型,基本上,而不是中心化的模型,或者甚至只是选择云提供商并在那里训练我自己的模型。比如,我采用你的方法的动机应该是什么?

Michael 关键问题是,你希望信任源位于何处?你想信任一个实体为你做一切事情吗?或者你希望能够在一个可以验证信任的系统上?我所说的验证信任的意思是,你关心模型展示的值类型吗?你关心为模型提供的训练数据类型吗?例如,你是否需要将你的数据保密?例如,你有敏感的客户数据吗?如果你使用的是 OpenAI 之类的东西,那么你就放心了。每当数据进入他们的服务器时,他们都会查看数据。例如,很难完全关闭防火墙。因此,始终存在安全问题。这就是为什么许多大公司实际上禁止使用 OpenAI,特别是在办公室。那么,隐私是一个重要的问题吗?那么,成本和效率呢?其中一些 AI 系统按每个席位计算非常昂贵,特别是如果你使用一些更高级的功能,例如每月 200 美元等。这是你的企业能够负担得起的吗?或者你是否想要一个成本减少 90% 的解决方案,以便你可以根据现有数据训练你想要的任何模型?作为其中的一部分,你是否需要投资自己的基础设施,或者你实际上是否想要使用共享基础设施,该基础设施仍然保持一切完全私密和安全,但成本差异很大?无需资本支出,运营支出可减少高达 95%。所以,这些就是我会问的问题类型。然后,如果存在其他类型的安全问题,例如模型行为不当,你可以采取什么措施?你是否希望设置一定的护栏,以便在发生负面情况时可以快速从该模型中删除资源?或者再说一次,你是否信任一个实体可以为你做到这一点?

Kevin 是的,希望我们永远不会看到那些人工智能真的变得失控,对吧?就像,所有这些......是的。 ...安全,比方说,调查或基本上是他们已经经历过并继续经历过的场景,对吧?

0G 如何吸引开发者和项目?

观看这一段 · 12:31

Kevin 让我们更原生一点 Web3,对吧?因为你提到你的第一批用户实际上更多是加密原生的。众所周知,alt-L1、L2,就像基本上任何生态系统一样,通常需要大量的努力才能真正做某事。所以,你不必从零到一,对吗?这是一个生态系统。这只是游戏的一部分。例如,你的市场策略是什么?因为我们听说分销是最新的瓶颈,对吧?这也是常识。当然,除了播客之外,你还在这里玩什么?

Michael 一直只有播客和活动。我们就是这样滚动的。

Kevin 是的。是的。

Michael 不,我想说的是三个方面在起作用:激励措施、业务发展,然后是营销关键部分。作为营销的一部分,我会倒退。拥有差异化的定位非常重要。所以,我们非常清楚。我们是一个人工智能链。我们专为极端用例而设计。构建你想要的任何人工智能应用程序。碰巧的是,我们相信,随着时间的推移,人工智能代理不仅会取代我们(大多数交易),而且随着时间的推移,大多数公司最终都会成为人工智能公司。因此,这确实是对更长远未来的赌注。通过差异化,我们能够吸引真正关心这一点的构建者,然后想要推出,因为他们看到,哦,还有其他人工智能构建者的生态系统。我可以问他们一些非常有趣的事情,而不是去另一个可能更通用的链,在那里我不会得到相同的答案,或者我会有很多失败的交易,这是不可能的。因此,我认为这对于我的应用程序来说是一个很好的例子,因为我需要 100% 保证,如果这个特定的、你知道的、去中心化推理调用进来,它实际上也会通​​过,因为我的应用程序确实是关键任务。因此,营销实际上就是围绕这一点进行的。它正在树立品牌,并不断重复该品牌,这是一个承诺。然后能够通过播客、活动、精彩的博客和社交活动以及影响者的参与等等来吸引合适的建设者。所以,这当然是必须存在的。那么业务开发方面是一个有趣的方面,因为这也是我们可以非常具有战略意义的地方。所以,我们的业务开发主管来自Chainlink。他是那里最好的销售人员之一,对机构端和更德根端(如果你愿意的话)都有很好的把握。因此,他基本上认识这个领域的每个人。因此,例如,我们将在主网第一天发布一个重大公告。我们将拥有 100 多个启动合作伙伴和一些超级知名品牌。例如,在推出任何第一层的第一天,我们可能会拥有最令人印象深刻的钱包列表之一。因此,这也是我们拥有的一大实力和优势。我们对我们想要吸引的人采取真正的战略,并且能够非常非常快地接触到他们。事实上,我们收到了大量的入站流量,因为我们的营销策略也很正确。不仅来自项目,还来自想要向我们介绍其他项目的合作伙伴。无论是正确构建流动性活动,还是能够拥有关心链上人员的代理。无论是正在构建人工智能代理并希望与 0G 相关联的新旅行社,还是像 Dormint AI 这样从事生物识别的公司。并给你推荐。只有 0G 才是最好的构建位置,因为我们拥有全栈 AI 经验。所以,它让你对 BD 方面有一点了解。然后自然是激励措施,因为每个生态系统都需要以某种方式播种。因此,我们有一个价值 8888 万美元的生态系统计划,我们称之为。其中的两个关键方面,实际上三个关键方面是开发人员的完整生命周期。我们在亚太地区经常开展的深度黑客马拉松活动。是的。然后我们有第三个加速器,我们最近一直在做,然后通过加速器真正实践。我们已经有了三批加速器。我们的第一个加速器是由它产生的 CARV,这个项目在鼎盛时期大约是一个价值 10 亿美元的项目。我们推出了 PlaysOut 的第二个加速器,我认为目前在币安上推出的项目规模约为 3 亿美元。我们刚刚完成了第三个加速器。因此,我们希望这也能成为一个真正伟大的成功故事的一部分。最后,我们有 Guild on 0G 计划,这更多的是一个定制的解决方案。那么,如果你是后期建设者,并且你只需要帮助我如何与这些做市商打交道?好吧,我们团队中有两个[不清楚]的人可以帮助你解决这个问题。另一个人在美林证券 (Merrill Lynch) 工作了 12 年,最近三年一直在加密货币领域工作,并经营着一家做市商。因此,作为该计划的一部分,我们可以为你插入正确的资源。因此,我们相信这一点。当你采用 0G 时,你将获得竞争优势。它有这种代理模式。这是另一个重要的差异化因素。我什至为许多创始人提供办公时间,因为我坚信构建生态系统。他们需要个人风格。也许他们只需要向他们真正想要关闭的投资者进行一次介绍。所以,是的,激励层绝对是其中的一部分。因此,答案可能比你想要的更长。

0G 如何把开发者获客转化为长期留存?

观看这一段 · 18:10

Kevin 不,我喜欢那个。谢谢。我有深度吧?就像,不是那些肤浅、肤浅的东西。所以,这一切都很棒。在我看来,你基本上已经很好地解决了用户获取问题。很多项目有点忽视的是用户留存部分。比如,你的策略或方法是什么?

Michael 因此,当我们刚刚处于测试网时,这有点棘手。所以,一旦我们进入主网,事情就容易多了。我好像看到了这一点。但至少目前我们已经建立了一个客户体验层,以便我们有人持续跟进并试图了解你目前在这个旅程中的进度。从项目的角度来看,你处于什么位置?但是,从利用 0G 生态系统资源以及我们拥有的不同产品的角度来看,你处于什么位置?我们是否可以通过我们拥有的不同资源来实现你的业务模式或用户增长?因此,我们在这种客户体验层上投入了大量资金以保留客户。所以,在我看来,这有点像获取、保留、增长方面。因此,正如我所提到的,获取完全是关于业务开发方面或营销方面。 Keep 确保平台始终如一地运行并且基础设施确实有效。然后,增长就是有效地提升客户体验层。好的。

Kevin 所以,它基本上是为了……从这个意义上来说,我不会称其为 PLG 方法,对吗?因为你确实有 BD 和营销以及一切。但从保留方面来看,你基本上只是尝试建立一个真正核心的、强大的、用户友好的生态系统,并基本上为创始人提供足够或足够好的支持,以便他们真正吸引用户,对吗?这就是主要规划。好的。

Michael 确切地。另一方面,我们必须倾听正在构建我们的连锁店的人们的意见。因此,我们也必须不断创新。如果我们只是停滞不前,我认为那时你也会开始看到人员流失。

0G 如何避免短期 Token 激励的陷阱?

观看这一段 · 20:20

Kevin 是的。是的。我的意思是,如果你不成长,你就会萎缩。这就是商业上残酷的事实,对吧。我的意思是,你只是在测试网上,对吧?但很多项目也使用代币作为获取用户的手段,对吗?有了空投和我们拥有的所有其他机制。你如何避免陷入这个陷阱或者你的……因为它通常被视为消极的东西,对吧?人们看到的大多数代币就像我们现在看到的代币一样。你对此有何看法?

Michael 例如,我们尽量不提供资助。我们尝试从投资的角度来看待它。因此,我们希望看到的关键不仅仅是为任何来到连锁店的人提供大量激励,而是让他们觉得这是我正确的家,然后在整个旅程中支持他们。所以,我们要确保不仅仅是有人来到这里,因为,就像,哦,我已经从其他链获得了三笔资助,我将从 0G 获得另一笔资助。更重要的是,嘿,这拥有我成功所需的正确基础设施。作为创始人。一旦实现,我们就会全力支持这些创始人。所以,这就是我们的想法。因此,我们实际上不会提供大量的预付款,而是会做更多类似追溯类型的空投。并且有一种更具里程碑意义的方法,因为这样我们就会互相了解。然后看看你作为创始人如何与 0G 互动,你为社区做出了哪些贡献。然后,你知道,一步一步地在你身后。当你经历那种经历时。我认为这就是你如何建立更像一个邪教,而不仅仅是一个连锁店。所以,我们更多地从这个角度去思考。所以,在我之前的公司,我经历过 Y Combinator。亚历克西斯·奥哈尼安 (Alexis Ohanian) 是我们的投资者之一。他只是让这种想法根深蒂固,就像他是 Reddit 的联合创始人一样。因此,他让我的想法根深蒂固,比如建立一个邪教。建立一个邪教。就像,这就是你所需要的。你通过伟大的经历建立崇拜。但也通过这种个人接触以及对开发人员和最终用户的痴迷。

为什么强大的工程能力还不够?

观看这一段 · 22:45

Kevin 我的意思是,这就是你现在所需要的,对吗?说实话。但竞争太多了,对吧?在某种程度上,软件的构建变得更加容易,对吧。但最终,关键在于谁在使用它以及为什么使用它,对吧?正如你所说,很多原因都是如此。来到社区。当然,它也必须是一款出色的产品,对吧?所以,可靠性、隐私以及你提到的所有事情。是的。

Michael 构建伟大技术的作用不容小觑。我的意思是,这很难。例如,每个分片达到每秒 11,000 TPS,然后无限扩展。我的意思是,这是一个非常困难的工程问题。世界上可能有 1,000 人知道如何以小于 400 毫秒的阻塞时间解决这个问题。我的意思是,这太难了。因此,根本不能低估。但如果你无法传达它,也无法解释你为什么存在以及为什么我们正在构建的东西很重要,那么它最终就会成为未被使用的技术。

Kevin 100%,对吗?事实上,很多创始人都犯了错误,对吧?他们建造一些东西。而且,就像 TPS 部分一样,对吗?就像,我完全同意。这非常具有挑战性。但是,例如,作为一家小公司。小容量企业应用程序可能不需要千 TPS,对吧?例如。当然,尽管你有吵闹的邻居问题。所以,如果还有其他游戏影响你,当然还有很多东西值得关注。所以,从技术角度来看,这非常具有挑战性,对吧?就像你说的那样。

Web3 开发为何启动缓慢?

观看这一段 · 24:30

Kevin 让我们从开发者的角度来看一下。你认为最具挑战性的方面是什么?比如说,我们是一家软件机构,对吧?当我们使用新网络时,主要的挑战通常是,为了使用可用的工具和技术为该网络构建安全且本机的应用程序,你需要进行哪些独特的调整?比如,主要的挑战是什么?

Michael 我认为在 Web 3.0 中,总的来说,这是启动时间。假设你来自 Web 2.0 环境并且习惯了,嘿,我已经使用了前端框架。然后在后端,也许我会使用像 LangChain 这样的一堆其他东西。现在我必须弄清楚,你知道,这可能是你使用的一些服务。也许你可以让 Vercel 快速部署。在 Web 3.0 方面,你可能会想,好吧,我该去哪里进行推理?那么我该去哪里寻找安全层呢?那我该怎么做呢?比如 RPC 调用?我什么时候使用智能合约而不是集中式合约?所以基本上就是所有这些,比如启动成本。那么我如何确保能够尽快将想法转化为生产呢?因此我们希望尽可能减少延迟。所以这就是我们一般的想法。我们如何使启动成本如此之低,以至于任何类型的 Web 2.0 开发人员都愿意在链上进行构建?并从中获得好处?所以我认为这是一个特别具有挑战性的问题。因为有很多新概念正在发挥作用。所以我认为我们还没有达到我们想要的目标。理想情况下,我只需启动一个 Docker 容器即可。你拥有你的整个环境。你实际上可以将智能合约或人工智能代理部署到我们的链上。我的意思是,那太棒了。所以我认为这是我们正在考虑的一个关键问题。另一件事是还要确保开发人员有足够的知识来理解为什么可验证性等事情很重要。因此,人们在查看我们的开发人员文档时也必须考虑教育因素。因为它是完全不同的。就像,如果你习惯于信任你的人工智能实体,那么可验证性对你来说就不那么重要了。但对我来说,它需要是一等公民。这就是去中心化人工智能存在的首要原因。所以整个精神,有一个完整的教育组成部分。所以我认为这又涉及到一些启动成本。所以我认为这是我们考虑的两个关键问题。第三件事是,因为 Web3 中有很多噪音,所以很容易陷入这样的陷阱,比如,哦,我只是要去参加所有会议并在 Twitter 上保持活跃,而忘记了产品市场契合度。实际上,你仍然需要构建人们使用和喜欢的东西。我认为这是一个关键的事情。我认为这个空间有时噪音太大。有时,帮助指导创始人完成这一任务是另一个挑战。

什么时候产品市场契合比扩容更重要?

观看这一段 · 27:40

Kevin 好的。我喜欢那个。我的意思是,听起来有点像你个人认为主要挑战主要在产品管理方面,如果我没说错的话。当然,这意味着我们的开发速度,价值实现时间,比如它的移动速度。基本上就像即插即用因素一样。是的。但与此同时,也在商业方面对他们进行一些指导,以便让自给自足的企业家进入你的网络。这基本上就像那种孵化方法。我说得对吗?

Michael 好的。是的,我会这么说,因为其他人可能会与我争论,并说,好吧,我们没有从基础设施方面做到这一点。而且,你知道,技术还没有准备好等等。

Kevin 当然。

Michael 但这将是 12 个月后的事。我的意思是,11,000 TPS,你可以在分片中构建一个中型的 Web 2 应用程序。你能在拥有十亿多用户的环境中构建 WhatsApp 吗?不。但是在 100,000 TPS 的情况下,你可以。一年后,我们将有效解决这个问题。因此,在某些时候,它不再是一种扩展挑战。它更多的是关于让我们构建真正重要的东西。所以,是的,Web 3 仍然具有一定程度的产品市场契合度。我的意思是,在很多市场契合方面,某些东西绝对是产品市场契合的,比如投机、交易,现在稳定币更是如此。希望随着时间的推移,会出现越来越多的用例,例如病史、数据,以及构建实际的人工智能模型作为社区,以便我们能够共同繁荣。构建更小的专家模型,我们可以将它们串联起来,从而改善我们的生活。甚至可能调整机器人技术。因此它对于人类消费来说实际上是安全的。当大型公司试图在没有安全开关和对齐实践的情况下推出机器人技术时,我感到非常担心。所以,是的,这些就是我希望人们解决的问题类型。

哪些去中心化 AI 应用会在近期和未来产生价值?

观看这一段 · 29:44

Kevin 喜欢听这个。凉爽的。也许还有最后一个问题。你认为最好的用例之一是什么,比如实际用例?为了你的基础设施。从短期来看。为了让事情变得更容易。短期。

Michael 好的。我的意思是,短期来看,因为我们仍然处于 Web 3 环境中,所以肯定会涉及交易流动性和所有这些方面。基本上是这样的事情,比如如何使复杂的操作变得简单,以便我可以从中受益?假设你是市场中性的对冲基金。你已经发现了一个机会,比如一个很棒的循环策略。它需要大量的人力参与。比方说,你需要进行一场投注资产的比赛。作为回报,你将获得流动性质押代币。然后你可以借用 USDC。然后你循环它多次。或者你持有的代币实际上是市场中性对冲基金或长期基差交易的回报。然后你循环多次。它需要始终如一的大量可见性。因为如果你的借款利率高于你的回报率。然后你需要快速平仓该交易并进行不同的交易。那么,为什么人工智能代理不能持续为我监控并找到最高收益,然后持续找到最佳机会呢?所以我认为像短期这样的方面非常非常有用。例如,因为他们可以瞄准并帮助公司更轻松地管理其财务。或者产生这些市场中立的对冲基金想要的回报类型,然后有效地将其传递给客户。所以从短期来看,我看到了很多像我们一起构建的强大应用程序。从中期来看,我喜欢看到的正是我提到的。就像社区聚集在一起并构建优于最先进模型的专家模型一样。假设我认识 20 名 Solidity 专家开发人员。我们大家聚在一起。我们分享我们的代码。我们贡献计算。我们浏览 0G 启动板。我们标记该特定模型。模型在该特定基准上表现优于。它用于生产。我通过代币获得贡献的报酬。就像我想看到的那样。到那时,去中心化人工智能将会出现。到那时,集中式人工智能将非常严肃地对待我们。当我们也有无限计算时,可以这么说,我会给你一个例子。所以前几天,我做了一个计算。基本上,Grok 接受了 200,000 台 H200 的训练。现在,他们每个人的运算速度约为 60 teraflops 左右。你的 iPhone 16 的运算速度约为 2 teraflops。所以大约有 30 倍的差异。所以你可以说 Grok 是用 600 万部 iPhone 进行训练的。想象一下,如果你有 60 亿部 iPhone 可供使用,你能从中借用算力。你能用它构建什么?而且它是分布式的。因此,你不需要在一个集中位置拥有所有这些,例如强大的电源。当你训练这些不同的模型时,它可能遍布世界各地。你基本上是在将权力交还给最终用户、小型企业和其他想要参与人工智能而不只是被人工智能扰乱的公司。因此,从中期来看,这就是我希望看到的这些类型的应用程序,因为这将创造我们的使命,即让人工智能为公众带来好处,并为每个人(而不仅仅是少数人)带来真正的丰富。例如,然后你会采取某种普遍的基本收入支票。

在哪里可以关注 Michael Heinrich 和 0G?

观看这一段 · 33:20

Kevin 超级有趣。谢谢,迈克尔。真的很多。超级有趣。是的,我的意思是,你还有什么要说的吗?有什么呼吁我们的观众采取行动的吗?

Michael 好吧,一定要在 X 上关注我。我只是 michaelh_0g。总是喜欢与我们的社区互动,聆听伟大的想法,讨论新的商业想法等等。所以请跟着我去那里。然后是周围的所有资源。 0G 就在我们的网站上。组织得很好。我们所有的生态系统计划都在那里。 0G.ai。所以它是数字0G,就像michaelh_0g也是数字一样。所以很容易找到我们、关注我们并与我们互动。

Kevin 很酷的东西。再次感谢,迈克尔。感谢大家的观看。

Michael 谢谢。

Kevin Wavect,一家了解你需求的 Web3 软件公司。

文字稿由英语录音翻译而来,并为便于阅读略作编辑。以原始录音为准。

本集回答的问题

Michael Heinrich 是 0G Labs 联合创始人兼 CEO。本期节目中,他介绍了构建模块化去中心化 AI 操作系统的计划,希望让 AI 基础设施更可验证、更注重隐私,也让所有权分布得更广。
Heinrich 强调,0G 不只是一条 Layer 1。它把高性能区块链、去中心化存储和算力整合进同一个技术栈,让开发者可以在一个生态中构建、训练和运行 AI 应用。
节目将隐私视为可以按需选择的设计,而不是单一开关。开发者可以公开数据、权重和偏置,也可以采用 Beacon Protocol 等加密数据基础设施,或通过联邦学习共同训练模型而不暴露原始数据。
Heinrich 认为,关键在于企业希望把信任放在哪里。去中心化方案可以让训练数据、模型行为和执行过程更容易验证,同时使用共享基础设施。他在节目中提到的成本节省数字属于嘉宾观点,并非独立 benchmark。
短期内,他看好自动执行交易、流动性和资金管理策略的 Agent。中期则希望专业社区汇集代码、数据和算力,训练并代币化垂直模型,再共同分享模型创造的价值。

想把这种思路用到你的产品上?

我们做 MVP,也做兼职 CTO,服务那些宁可埋头交付、不想空谈的创始人。