如果未來真有一個 AI 原生的 Web3 世界，它的底層基建會長什麼樣？ 0G 的CEO Michael 提出了三層關鍵： 數據可用性（DA） → 智能體要能實時協調，就像開會時需要一塊大家都能看到的白板。 計算層 → 不僅要能跑推理，還得保證結果能被別人檢查驗證， 索引層 → 相當於記憶與上下文回溯，幫智能體記住過去做過的事，不然就像失憶一樣。每次都得從零開始。 @michaelh_0g還提到一個很有意思的視角： 未來 AI 的形態，不是“一個超大模型”統治一切，而是成千上萬的小智能體像蜂群一樣協作。 這些小智能體各自獨立，卻能互相交換數據、分工處理任務，形成群體智能。這樣產生的通信和處理需求，反而比單一大模型還要龐大。 0G @0G_labs 的這種做法，是通過多共識的數據可用層 + GPU 加速，來保證這種群體協作不會因為性能限制而卡住。 現在很多人都以為模型更大才更聰明，但在去中心化的場景裡，一個超級大腦並不現實。更符合 Web3 精神的，其實是無數輕量級智能體分佈式協作，就像區塊鏈網絡的安全靠無數節點共同維護，而不是某一臺超級計算機。 所以，AI 在 Web3 的未來，大概率不是單點突破，而是 群體智能的崛起.