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defizard
您的日常向导。@pepe极简主义。研究和观点不是财务建议。
defizard 已转发
上一个牛市周期证明了一件事：
模块化不再是理论
它是高性能区块链的新设计前沿。
但最大的瓶颈是什么？
数据可用性。
Celestia 设置了舞台。EigenDA 更进一步。
但两者仍在旧的约束条件下进行优化：
→ 有限的可扩展性
→ 大型数据集的成本上升
→ 以 Rollup 为中心的假设
→ 对于数据密集型应用（如 AI、DePIN 或游戏）的支持有限
这就是 0G Labs 进入的地方，提出了一个完全不同的论点：
“如果区块链要成为现实世界的通用协调层，它们需要一个为现实世界规模构建的 DA 层。”
这意味着：
— 10GB/秒的吞吐量
— <400ms 的最终性
— 每 GB 的成本低于一美分
— 数据消费者零费用
— zk 证明的存储完整性
— 随着摩尔定律扩展的 DA，而不是区块限制
这不是 Celestia v2。
这是一个全新的 DA 架构，专为以下目的构建：
→ AI 工作负载（想想大规模模型快照、更新、推理日志）
→ DePIN 网络（传感器流、地理数据、实时遥测）
→ 游戏（资产状态、重放日志、高频数据）
→ 模块化 L2（数百个同时运行，无瓶颈）
这不是一个空想。
@0G_labs 已经得到了 Hack VC、Alliance DAO、dao5、Symbolic Capital、Bankless Ventures 等的支持——筹集了超过 3500 万美元来构建新互联网的 DA 层。
让我们来分解一下：
🔹 0G 的创始洞察
每个应用和链都有不同的数据需求。有些需要即时读取。有些希望有永久存储。AI 需要千兆字节级的 blob 和连续流。
那么，为什么要强迫它们通过一个以 Rollup 为优化的 DA 层呢？
0G 说：
“让 DA 也变得模块化。”
这就是它构建的原因：
一个超快的 DA 层（10GB/s+）
一个可验证的存储网络，用于长期持久性
一个以太坊轻客户端桥，用于防欺诈发布
以及 zk 证明的保证，以确保一切都是可证明的 + 抗审查的
这是对在链上使数据可用、可证明和可组合的全面重新思考。
🔹 0G 的模块化哲学
DA 堆栈不是单一的。
0G 将其分为三个不同的、可互操作的层：
Blobstream 层 – 处理短期、高吞吐量的 blob 发布
存储层 – 使用 zk 承诺存储较旧的 blob
桥接层 – 将证明提交到以太坊，以确保活跃性、可用性和最终性
每一层都是模块化的。
每一层都是优化的。
每一层都可以独立演变。
这是 Celestia + EigenDA + Filecoin + zkBridge，所有这些都可组合地融为一体。
这为什么重要
AI、DePIN 和现实世界的 DeFi 应用正在比基础设施能处理的速度更快地到来。
• Celestia 对 AI 规模的 blob 进行了限制
• EigenDA 是超大规模的，但受限于 Rollup
• Avail 是灵活的，但仍受制于传统假设
@0G_labs 打破了常规：
你不需要是 Rollup 才能使用 0G
你不需要发布小数据以保持低成本
你不需要牺牲速度以确保可用性证明
相反，你得到的是：
→ 原始带宽
→ 闪电般的最终性
→ 防欺诈、zk 可验证的 DA
→ 无限的规模，因为 0G 随着硬件扩展，而不是区块空间
这是关于 0G Labs 的 10 部深度探讨的第一篇。
接下来：
→ 0G 的核心架构：Blobstream、zkStorage、zkBridge
→ 证明系统设计 + 如何确保无信任的 DA
→ 代币模型 + 验证者激励
→ DA 与存储与执行：为什么 0G 押注于垂直分离
→ 模块化基础设施战争：Celestia、EigenDA、Avail、Near DA 与 0G
如果你认为 DA 已经解决
你还没有看到 0G 正在构建的东西。
让我们继续。
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我没有注意到自己是如何慢慢积累到3000个Yaps的，但经过反思，这里是主要的提示：
回复的数量并不重要，直到它们是高质量的。
我看到很多所谓的“回复哥”说：“我今天做了250个回复，但只得到了3.5个Yaps……”
提醒：你获得Yaps是因为“聪明的账户”与你互动（转发/回复）。他拥有的聪明粉丝越多，他回复的那个人获得的Yaps就越多。
“但我该如何让他们回复我？他们总是不关注。”
如果有人回复我说：“gm，回个关注”，“酷，谢谢分享”，或者其他没有任何见解、没有问题、没有观点，并且没有说清楚的内容，我95%确定我不会回复他们。
有时我会回复，但一般来说，我就是不想在这上面浪费时间。
下一个问题是你该回复谁？
花点时间滚动CT，找到信誉良好的账户（例如@rektdiomedes，@DefiIgnas，@crypthoem，@CryptoGirlNova，@LouisCooper_等）或者在我最近的等级列表中找到他们（
但我求你，读一下推文，试着理解它，然后用一个问题、见解或观点回复。
经过几周的回复，你可能会开始注意到自己变得比以往更有知识。
这就是你想要达到的点。
生活中的一切都有复利效应，回复也不例外。你可能不会在第一次回复后立刻注意到结果，但几百次甚至几千次后会有变化。
这并不容易；这就是为什么没有多少真正伟大的内容创作者没有放弃。
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