随着AI系统以前所未有的速度消耗数据，一个可能定义未来十年技术发展的问题浮现：所有这些数据将存储在哪里？谁将控制对这些数据的访问？

答案在2025年9月悄然到来。0G Labs推出了其Aristotle主网，带来了专为AI工作负载设计的存储层。此次发布获得了超过100家生态合作伙伴的支持，包括Chainlink、谷歌云、阿里云以及Coinbase和MetaMask等主要钱包提供商。

无人谈论的数据存储危机

每个AI系统，从聊天机器人到自动驾驶汽车，都依赖一个基本资源：数据。不仅仅是任何数据，而是必须以推动当前基础设施达到极限的速度存储、访问和处理的海量数据。

AI驱动的存储市场在2024年达到305.7亿美元，分析师预测到2030年将增长到1183.8亿美元。在这些数字背后是大多数开发人员日常面对的现实。AI训练数据集现在需要太字节或拍字节的存储空间。仅一个人脸识别系统就需要超过45万张图像。大语言模型消耗数百万文本样本。数据从未停止增长。

传统的去中心化存储解决方案如IPFS、Filecoin和Arweave是为不同目的构建的。IPFS作为内容寻址协议，但缺乏持久性保证。Filecoin创建了一个存储市场，但需要持续的交易续订。Arweave通过一次性支付提供永久存储，但在成本和检索速度方面面临挑战。这些都不是为AI应用所需的快速更新、结构化查询和毫秒级性能而设计的。

0G Labs的CEO兼联合创始人Michael Heinrich在主网公告中表示：“0G的使命是使AI成为公共产品，这涉及消除障碍，无论是地缘政治还是技术上的，此次发布标志着这一旅程的里程碑。我为从第一天起就与我们站在一起的100多家合作伙伴感到无比自豪。我们正在共同构建第一个具有完整模块化去中心化操作系统的AI链，确保AI不会被锁在大科技公司的孤岛中，而是作为资源向所有人开放。”

0G存储的独特之处

0G存储通过双层架构运行，以现有协议不具备的方式分离关注点。日志层通过仅追加系统处理非结构化数据，如模型权重、数据集和事件日志。每个条目都带有时间戳和永久记录。数据被分割成块，进行擦除编码，并分布在整个网络中以实现冗余。

键值层位于此基础之上，实现毫秒级性能的结构化查询。该层允许应用程序存储和检索特定数据点，如向量嵌入、用户状态或元数据，同时通过记录每个更新来保持不可变性。

这种架构实现了已经在进行中的实际用例：AI代理按需检索上下文、DePIN网络流式传输传感器数据、LLM管道访问训练数据，以及应用程序跨链持久化状态数据。

V3测试网的性能基准测试展示了系统的能力。0G存储实现了每秒2GB的吞吐量，团队称这是去中心化AI基础设施中记录的最快性能。Galileo测试网比先前版本提供了70%的吞吐量提升，并使用优化的CometBFT共识每秒处理高达2,500笔交易。

安全性通过所有存储数据的加密承诺实现，允许跟踪和验证每个操作。系统使用复制和可用性证明，存储提供商面临随机挑战以证明他们持有特定数据。未能响应将导致奖励削减。

保持数据存活的经济学

AI规模的存储不仅带来技术挑战，还有经济挑战。0G引入了三部分激励结构，平衡成本与长期可用性。用户根据数据大小支付一次性存储费。这部分费用的一部分成为存储捐赠，随时间流式传输给存储矿工以确保持续可用性。系统添加数据共享版税，节点通过PoRA挑战帮助他人检索和验证数据获得奖励。

这种模式与竞争对手形成对比。Filecoin基于需要持续续订的存储交易运行。Arweave为永久存储收取更高的前期成本，对于大型数据集可能变得令人望而却步。IPFS完全缺乏内置经济激励，使得数据持久性依赖于手动固定或第三方服务。

网络从第一天起就上线了运营基础设施。验证者、DeFi协议和开发者平台提供索引、SDK、RPC和安全服务，为生产工作负载做好准备。

使其可见的平台

StorageScan作为0G存储的透明层。该平台在2025年5月收到更新，添加了实时分析、矿工排行榜以及Turbo和标准存储节点的奖励跟踪。

界面按性能层级分割网络。标准网络使用HDD存储以实现成本效益，适用于时间敏感性较低的数据。Turbo网络部署SSD存储，适用于需要更快访问的应用程序。存储提供商可以跟踪24小时、3天和7天期间的收入，提供节点性能和优化机会的可见性。

这种透明度解决了现有去中心化存储系统中的差距，其中提供商通常缺乏对网络运营和奖励分配的清晰洞察。

在更大背景下的定位

0G Labs通过两轮股权融资筹集了3500万美元以支持开发。主网发布经过了广泛测试。称为Galileo的Testnet V3见证了250万个独立钱包、超过3.5亿笔交易和大约53万个智能合约部署。

存储市场背景在这里很重要。Mordor Intelligence估计2025年AI驱动的存储市场价值为270.6亿美元，并预计到2030年达到766亿美元。根据市场研究公司数据，云存储到2025年将达到1373亿美元。2023年的分析表明，去中心化存储成本比中心化替代方案低约78%，企业级差异达到121倍。

然而采用仍然有限。由于更好的用户体验和成熟的产品生态系统，中心化存储仍然占主导地位。0G和类似平台面临的挑战在于弥合这一差距，同时提供AI应用所需的性能特征。

可组合性因素

0G存储作为模块化系统运行。开发人员可以将其集成到现有应用程序中，与0G链一起使用或不使用，或将其插入自定义rollup或虚拟机。这种设计理念不同于将用户锁定在特定架构中的封闭生态系统。

该平台支持跨链和智能代理的应用程序，将存储定位为基础设施而非孤立的服务。这种方法与开发人员越来越多地构建跨越多个区块链和执行环境的应用程序的方式一致。

接下来是什么

主网发布代表一个起点而非终点。AI数据需求持续增长。全球AI训练数据集市场在2024年达到26亿美元，分析师预计到2030年达到86亿美元。到2025年，全球将产生181泽字节的数据。

能够处理这种规模同时保持去中心化、可验证性和性能的存储基础设施将决定哪些AI系统可以独立于中心化控制运行。问题不再是AI是否需要更好的存储基础设施。问题是像0G存储这样的解决方案能否兑现现有系统无法实现的承诺。

对于构建AI代理、DePIN网络或需要跨链持久状态的应用程序的开发人员来说，生产就绪基础设施的可用性改变了可能性的范围。对于更广泛的区块链生态系统，它测试去中心化系统能否在性能而非仅仅意识形态上与中心化替代方案竞争。

数据持续增长。模型变得越来越大。在哪里存储所有这些数据以及谁控制访问的问题每个月都变得更加重要。0G存储进入的市场，其利害关系超越技术，延伸到访问、控制以及构建没有任何单一实体可以关闭的AI系统的意义。

最终思考

0G存储主网的发布正值AI基础设施面临实际限制的时刻。传统的去中心化存储协议难以满足AI工作负载的性能需求。中心化解决方案以与开放AI系统愿景冲突的方式维持对数据访问的控制。

0G存储提供的在概念上并非革命性的，但在执行上可能具有变革性。双层架构解决了开发人员面临的实际痛点。经济模型为长期数据可用性创造了激励，而没有使现有解决方案在大规模时变得令人望而却步的经常性成本。模块化设计实现了跨生态系统的集成，而不是强制锁定。

这是否转化为广泛采用取决于技术以外的因素。开发人员必须选择在其上构建。存储提供商必须发现经济性足够有吸引力以参与。性能必须在实际负载下保持稳定。生态系统必须继续增长并吸引证明基础设施合理性的应用程序。

AI开发面临的数据存储危机不会自行解决。随着模型变得更大和应用程序更复杂，基础设施问题变得更加紧迫。0G存储提出了对这一挑战的一个答案。时间将告诉我们它是否成为行业需要的答案。