Web3とAIの融合は、技術者やプロダクト担当者にとって避けては通れないテーマです。しかし、既存のブロックチェーンでは、AIの膨大なデータ処理をオンチェーンで効率的に行うには限界があるのが現状です。
こうした課題を解決するために登場したのが、次世代の分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）を基盤とする革新的なインフラ「0G Labs」です。
今回、Pacific Meta Magazineでは、0G Labsとはについて以下の内容を紹介します。
- 0G Labsが解決しようとするAIとブロックチェーンの課題
- 技術的な核心である分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）の仕組み
- CelestiaやEigenDAといった競合との違い
- 開発者視点でのメリット・デメリットとユースケース
- 今後の将来性とロードマップ
この記事を読むことで、0G Labsの技術的優位性とビジネスへの応用可能性を深く理解し、あなたの開発や事業戦略に活かすためのヒントが見つかるでしょう。
ぜひ、最後までご覧ください。
0G Labsとは？次世代AIチェーンの全体像
0G Labsは、AIアプリケーションに最適化された世界初のモジュラー型ブロックチェーンです。
従来のブロックチェーンが持つ「スケーラビリティ」「データ可用性」「コスト」といった根本的な課題を、独自のアーキテクチャで解決することを目指しています。
特に、AIの分野で必要とされる膨大なデータ処理を、超高速かつ低コストで実現する点が大きな強みです。
0G Labsが解決を目指す「ブロックチェーン×AI」の根本課題とビジョン
既存のブロックチェーン上でAIアプリケーションを動かす際には、主に以下の3つの課題に直面します。
まず1つ目は、データ処理速度の課題です。AIモデルのトレーニングや推論には大量のデータ転送が必要ですが、従来のブロックチェーンはスループットが低く、この要件を満たせません。
次に2つ目は、データ可用性（DA）の課題です。AIモデルの学習データや推論結果をオンチェーンで利用可能にするには、莫大な量のデータを安全に、かつ検証可能な形で保存する必要があります。しかし、このプロセスは技術的に難易度が高く、また非常に非効率です。
最後の3つ目は、コストの課題です。AI関連のデータをブロックチェーンに記録する際のガス代は、非常に高額になりがちです。
0G Labsは、これらの課題を解決するために、AIアプリケーションのための「無限のスケーラビリティを持つ初のモジュラーブロックチェーン」となることをビジョンとして掲げています。
0G Labsの根幹をなすモジュラーアーキテクチャの優位性
0G Labsは、ブロックチェーンの機能を「実行」「決済」「データ可用性」「ストレージ」といった独立したモジュールに分割するモジュラーアーキテクチャを採用しています。
これは、すべての機能を単一のチェーンで処理するモノリシックチェーンとは対照的なアプローチです。
モノリシックチェーンでは、一つのボトルネックが全体のスループットを制限してしまいますが、モジュラーアーキテクチャでは、各層が独立して最適化され、個別にスケールできます。
これにより、0G Labsは特にデータ可用性（DA）とストレージのレイヤーをAI向けに特化させることで、高いスケーラビリティと柔軟性を実現しています。
この構造が、AIモデルや大規模データセットを効率的に扱うための土台となっているのです。
0G Labsの資金調達状況と主要パートナーシップ
0G Labsは、その革新性が高く評価されており、大規模な資金調達に成功しています。
2024年4月には、Hack VC、Animoca Brands、Delphi Digitalといった著名な投資家から、2024年3月26日に Pre-seed/Seed ラウンドで3,500万ドル（約54億円）の資金を調達しました。
また、RitualやHyperlaneなど、Web3およびAI分野の主要なプロジェクトとのパートナーシップも進めており、エコシステムの拡大に注力しています。
これらの強力なバックアップとパートナーシップは、プロジェクトの信頼性と将来性の高さを示す重要な要素です。
0G Labsの分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）とは？
0G Labsの技術的な核心は、dAIOS（分散型AIオペレーティングシステム）というコンセプトに集約されます。
これを単なるデータ可用性（DA）レイヤーとして捉えるのは不十分です。dAIOSは、実行、ストレージ、DA、コンピュートといった機能が統合されたフルスタックのプラットフォームであり、オンチェーンAIアプリケーションの構築、実行、相互作用を最適化するために設計された統合環境です。
その設計思想の根底には、AI開発者がオンチェーンで直面するインフラの障壁を取り除くという目的があります。開発者がストレージ、計算リソース、データ可用性といった個別の問題を別々に解決するために複数のソリューションを組み合わせる必要なく、dAIOSという一つの最適化された環境でシームレスに開発できるようにすることを目指しています。
0G LabsのdAIOSが持つ3つの技術的特徴
dAIOSの優位性は、以下の3つの具体的な技術的特徴によって支えられています。
特徴1: 0G Labs dAIOSにおけるデータ可用性(DA)とデータ転送の分離
dAIOSの最も画期的な特徴は、データの「保証（可用性の証明）」と「配信（実際のデータ転送）」を分離したデュアルレーン・アーキテクチャです。
データの可用性を保証するためのメタデータのみを扱う低帯域幅のレーンと、実際の巨大なデータ本体を転送するための高帯域幅レーンが独立して存在します。この分離アーキテクチャこそが、0G Labsが主張する毎秒50 GBという驚異的なスループットを実現する鍵です。
特徴2: 0G Labs dAIOSが実現するオンチェーンAIの実行環境
dAIOSは、AIモデルの推論プロセスをオンチェーンで検証可能にする仕組みを提供しています。分散化されたコンピュートネットワーク上でAIの推論をオフチェーンで実行し、その計算結果が正当であることを証明するゼロ知識証明（ZK-proofs）などをオンチェーンに提出することができます。
これにより、AIの意思決定プロセスは透明性を持ち、改ざん不可能であることが暗号学的に保証されます。これは、信頼性が極めて重要なアプリケーションにおいて不可欠な要素です。
特徴3: 0G Labs dAIOSの⾼い拡張性と⽔平スケーラビリティ
dAIOSのアーキテクチャは、「無限の水平スケーラビリティ」を実現するように設計されています。これは、需要が増加した際に、独立した並列のコンセンサスネットワーク（レーン）を追加することで、システム全体の処理能力をリニアに増強できる仕組みに基づいています。
すべてのコンセンサスネットワークは同じバリデーターセットからセキュリティを共有するため、ネットワークを拡張してもセキュリティが低下することはありません。この設計により、将来的な需要の爆発的な増加にも対応可能です。
【競合比較】0G LabsのdAIOSはCelestiaやEigenDAと何が違うのか？
0G LabsのdAIOSが持つ独自の価値を理解するためには、他の主要なデータ可用性（DA）ソリューションであるCelestiaやEigenDAとの比較が不可欠です。以下の表は、技術者視点での主要な違いをまとめたものです。
| 特徴 | 0G Labs (dAIOS) | Celestia | EigenDA (on EigenLayer) |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ (Architecture) | 分散型AIオペレーティングシステム (dAIOS)。DA、ストレージ、検証可能コンピュートを統合したスタック。 | モジュラーDAレイヤー。データ可用性サンプリング（DAS）とコンセンサスに特化。 | イーサリアム上のDAサービス。リステーキングされたETHを利用してDAサービスを提供するスマートコントラクト群。 |
| スループット (Throughput) | 最大 50 GB/s。データ公開レーンとストレージレーンの分離により実現。 | 約 10 Mbps (0.01 GB/s)。全コンセンサスノードへのデータブロードキャストによる制限。 | 水平スケーラブルだが性能にボトルネック。イーサリアムの状態やバリデーターとの対話に依存。 |
| AIへの最適化 (AI Optimization) | 特化して設計。検証可能なオンチェーン推論、大規模モデル用ストレージ、AIタスク用サービス市場を提供。 | AI特化ではない。汎用DAレイヤーであり、統合されたコンピュート/ストレージ機能は欠如。 | AI特化ではない。主にロールアップ向けの汎用DA。ストレージ層は大規模MLデータ用に設計されていない。 |
| コスト (Cost) | アーキテクチャ効率により、競合より100倍コスト効率が良いと主張。 | 非常に低コスト。市場シェア獲得を目的とした設計。長期保存には不向き。 | 低コストだが、イーサリアムのガス代とリステーキングの経済性に依存。 |
この比較から明らかなように、0G Labsは単なるDAレイヤーではなく、AIという特定の高負荷ユースケースに焦点を当て、パフォーマンスと機能を最適化した統合プラットフォームとして、競合との明確な差別化を図っています。
0G LabsのdAIOSの仕組みとは？
dAIOSのアーキテクチャは、複数のコンポーネントが連携して動作します。ここでは、開発者やPM向けに、dAIOSが技術的にどのように機能しているのかを詳細に解説します。
0G LabsのデータフローとdAIOSの全体像【図解】
dAIOSのデータフローは、複数のコンポーネントが連携して機能する洗練されたプロセスです。ここでは、データがどのように発行され、検証され、最終的に利用されるかの一連の流れを分解します。
（ここに、データ発行者からデータがStorage Nodeに格納され、DAレイヤーで検証され、消費者に配信される一連の流れを示す図解を想定した解説文を挿入します）
まず、ロールアップなどの「データ発行者」がオンチェーンに公開したいデータを準備します。このデータは、冗長性を持つように「イレージャーコーディング」によって複数のデータチャンクに分割されます。これらのチャンクから生成された「マークルルート」は、低帯域幅の「データパブリッシングレーン」を通り、「0G Consensus」レイヤーに送信されてコミットメントとして記録されます。
同時に、データチャンク本体は高帯域幅の「データストレージレーン」を通じて、分散化された「ストレージノード」のネットワークに転送・格納されます。その後、「0G Consensus」は、ストレージノード群の中からランダムに選出された「データ可用性委員会（DAC）」に、データが正しく保持されていることの証明を求めます。
DACからの証明を検証し、データの可用性が確認されると、データは正式に公開されたと見なされます。これにより、dAppsなどの「データ消費者」は、ストレージノードから必要なデータを安全に取得できるようになります。
0G LabsのdAIOSを構成する主要コンポーネントの役割
dAIOSの全体像を理解した上で、各主要コンポーネントの役割をさらに深く掘り下げます。
コンポーネント1: 0G LabsのData Availability (DA) Layerの仕組み
DAレイヤーは、データの可用性を保証する責務を担います。その中核は「0G Consensus」と「データ可用性委員会（DAC）」です。
0G Consensusは、最適化されたCometBFTをベースとするコンセンサスエンジンで、トランザクションの検証だけでなく、DACから提出されたデータ可用性の証明を検証し、最終的な合意を形成します。
データ可用性委員会（DAC）は、データの可用性を実際に証明するストレージノードのグループです。このシステムのセキュリティを担保するため、DACのメンバーは「検証可能なランダム関数（VRF）」を用いてランダムに選出されます。これにより、攻撃者は事前にどのノードが検証を担当するかを予測できず、ネットワーク全体のセキュリティが維持されます。
コンポーネント2: 0G LabsのStorage Layerの仕組み
ストレージレイヤーは、データを永続的かつ効率的に格納し、高速に検索・取得できるようにする役割を担います。
これは単なる一時的なデータ置き場ではなく、ArweaveやFilecoinのような分散型ストレージと連携する可能性も示唆された、汎用的なストレージシステムです。
ストレージノードのインセンティブ付けには、データを保存していることを証明するだけでなく、ランダムに指定されたデータに迅速にアクセスし、その結果を返すことを要求する独自のメカニズム「Proof of Random Access (PoRA)」が採用されています。これにより、ノードはデータの保存だけでなく、高速な検索・取得性能を維持するインセンティブを持つことになります。
コンポーネント3: 0G LabsのData Publishing & Processingの仕組み
この層は、dAIOSが単なるストレージ・DA基盤ではなく、「オペレーティングシステム」たる所以となる機能を提供します。
特に、AIモデルの推論実行、リアルタイムでのデータストリーミング、さらにはAIモデルのトレーニングといった、計算負荷の高いタスクを処理するための「プロセッシングレーン」がその核となります。
これらの専用レーンでデータ処理を行うことで、メインのコンセンサスチェーンに負荷をかけることなく、高度な処理が可能になります。この機能こそが、dAIOSに「CPU」としての機能を与え、真の「OS」として機能させるための鍵となります。
0G LabsのdAIOSのメリット・デメリットとは？
プロジェクトの採用を検討する開発者にとって、dAIOSの利点と、現時点で考えられるリスクや課題を客観的に評価することは極めて重要です。ここでは、開発者視点でのメリットとデメリットを整理します。
開発者とプロジェクトが得られる0G Labs dAIOSの5つのメリット
0G LabsのdAIOSは、開発者やプロジェクトに以下のような大きなメリットをもたらします。
- AIアプリの超高速処理: 最大50 GB/sのスループットとサブ秒のファイナリティにより、これまでオンチェーンでは不可能だったリアルタイムのAIアプリケーションが実現可能になります。
- 大規模データセットの低コストでのオンチェーン利用: 競合ソリューションと比較して最大100倍のコスト効率を謳っており、大規模なAIモデルや学習データセットを経済的にオンチェーンで管理・利用する道を開きます。
- AIモデルの透明性と検証可能性: オンチェーンでの検証可能な推論メカニズムは、AIの計算プロセスとその結果に改ざん不可能な信頼性をもたらします。
- 高いカスタマイズ性と柔軟性: モジュラー設計により、開発者はプロジェクトの要件に応じて必要なコンポーネントだけを選択的に利用できます。
- モジュラーエコシステムとの相互運用性: 0G Labsは、他のL1やL2、さらにはRollups-as-a-Service (RaaS) プロバイダーのための基盤的なDA・ストレージレイヤーとして機能するように設計されています。
導入前に理解すべき0G Labs dAIOSの3つのデメリットと潜在リスク
一方で、プロジェクトの採用を検討する際には、以下の潜在的なリスクとトレードオフを十分に理解する必要があります。
1つ目のデメリットは、テクノロジーの複雑性と学習コストです。dAIOSは、デュアルレーンアーキテクチャ、PoRA、プロセッシングレーンなど、複数の独自技術を組み合わせた非常に複雑なシステムです。開発者にとって、これらの新しい概念を習得するための学習コストは、より確立されたプラットフォームに比べて高くなる可能性があります。
2つ目は、エコシステムの未成熟さです。300以上のパートナーシップが発表されていますが、開発者向けのツール、ライブラリ、サンプルコード、活発なコミュニティサポートといったエコシステムは、イーサリアムやCelestiaのような先行プロジェクトと比較するとまだ発展途上です。
3つ目は、ネットワークの安定性とセキュリティの長期的な実績不足です。毎秒50 GBのスループットやVRFベースのクォーラム選出といった野心的な技術は、まだ経済的な価値が大規模に動くメインネット環境で長期間にわたってその安定性やセキュリティが試されたわけではありません。高度な攻撃に対する耐性や、高負荷下での長期的な安定性は、今後の実績によって証明される必要があります。
0G LabsのdAIOSの活用事例と期待されているユースケース
0G Labsはまだ新しいプロジェクトであるため、確立された商用事例は少ないですが、既に多くの革新的なユースケースが期待・開発されています。dAIOSという技術が、具体的にどのようなアプリケーションを生み出す可能性があるのかを解説します。
0G LabsのdAIOSの活用事例はある？
現時点で最も具体的な活用事例は、公式に発表されているパートナーシップを通じた概念実証（PoC）です。
例えば、TheoriqやTalus NetworkといったAIスマートエージェントプロジェクトが、0G Labsの高速なDAレイヤーを介して検証可能なデータにアクセスし、自律的に意思決定を行うオンチェーンAIエージェントの基盤としてdAIOSを活用しています。
また、Blade Gamesとのパートナーシップは、AI主導の次世代ゲームへの応用を示唆しています。0Gの高速・大容量データ処理能力は、プレイヤーの行動に応じて動的に変化するゲーム環境、知的なNPCの挙動、リアルタイムでの複雑なゲーム内経済の管理などを実現するための鍵となります。
0G LabsのdAIOSで期待されている5つの革新的ユースケース
dAIOSの技術的特徴が、どのような未来のアプリケーションを可能にするかを具体的に解説します。
ユースケース1: 0G Labsが可能にするオンチェーンAIモデルとDeFiの融合
dAIOSの高速データ処理と検証可能な推論は、DeFiの新たな地平を切り拓きます。AIがリアルタイムの市場データをオンチェーンで分析し、自律的に高頻度取引戦略を実行するプロトコルや、AIによる信用スコアリングをオンチェーンで実現するレンディングプラットフォームなどの構築が可能になります。
ユースケース2: 0G Labs上で動く分散型AIエージェントと自律型サービス
dAIOSは、複数のAIエージェントが協調してタスクを実行するための「神経系」として機能します。これにより、複雑な市場分析や資産運用を自律的に行うDAOや、ユーザーに代わって複数のWeb3タスクをこなすパーソナルAIアシスタントといった、高度な自律型サービスの実現が期待されます。
ユースケース3: 0G Labsが変えるAI主導のWeb3ゲーミングとメタバース
AIが生成する動的なゲーム内環境や、プレイヤーの行動に適応して進化するNPC（ノンプレイヤーキャラクター）など、より没入感の高いゲーミング体験が、0G Labsの高速処理によって可能になります。
ユースケース4: 0G Labsを活用したRWA（現実資産）のトークン化とAI分析
不動産や美術品などのRWAに関する大量のデータをAIがオンチェーンで分析し、リアルタイムでの価格評価やリスク査定を行うユースケースを紹介します。
ユースケース5: 0G Labsが支える大規模データ処理を要するDePIN
分散型のセンサーネットワークや計算リソース網（DePIN）から集められる膨大なデータを、0G Labs上でリアルタイムに処理・分析し、価値を生み出す仕組みについて解説します。
0G LabsのdAIOSの最新動向と今後の将来性・ロードマップ
プロジェクトは急速に進化しているため、最新情報のキャッチアップが重要です。ここでは、0G Labsの現在地と未来の展望を示し、継続的な関心を促します。
0G LabsのdAIOSに関する最新の動向は？
プロジェクトは複数のテストネットフェーズを経て、着実に開発を進めています。最新版である「Galileo」テストネット（V3）が2025年4月にローンチされ、メインネットローンチに向けた活発な開発が確認できます。
また、AI、DePIN、ゲーミングインフラを中心に、継続的に新たなパートナーシップが発表されており、エコシステムは拡大し続けています。最近では、Web3Labsと共同でグローバルアクセラレータープログラムを立ち上げるなど、エコシステム育成にも力を入れています。
EthCC、Consensus、TOKEN2049といった世界的なカンファレンスへの積極的な参加など、グローバルな開発者コミュニティの構築に向けた強い意欲がうかがえます。
0G LabsのdAIOSの今後の将来性 – 専門家やVCの見解
0G Labsには、業界をリードする専門家やベンチャーキャピタルから高い評価が寄せられています。
例えば、出資元であるHack VCのマネージングディレクターであるEd Roman氏は、0G Labsを「分散化され、高性能なAIを実現するための重要なインフラ」であり、「基礎的な飛躍」と評価しています。また、LongHash Venturesは、0Gを「DAモジュラーチェーンの新たなカテゴリー」と位置づけ、「急成長するオンチェーンAIアプリケーションエコシステムの事実上のインフラレイヤーになるための絶好のポジションにいる」としています。
これらの見解は、0G Labsが確かな技術的ビジョンと実行能力を持つプロジェクトとして、専門家から認識されていることを示しています。
0G Labsの公式ロードマップと開発のマイルストーン
公式に発表されているロードマップを基に、今後の主要なマイルストーンを時系列で解説します。
次の最も重要なマイルストーンは、メインネットのローンチです。
また、ネイティブトークン（ティッカーは$A0GIまたは$0Gと予想）の発行であるトークン生成イベント（TGE）は、メインネットローンチと同時期に行われる見込みです。複数の情報筋が2025年第3四半期を目標時期として挙げています。
その他にも、プラットフォーム上でのAIアプリケーション開発を加速させるため、8,888万ドルのエコシステム成長プログラムを立ち上げており、メインネットローンチ後のエコシステム育成に強力にコミットしていることがわかります。
FAQ（0G Labsに関するよくある質問）
読者が抱きがちな疑問について、簡潔かつ正確に回答します。
Q1. 0G Labsの「0G」の読み方は？
A1. 「ゼログラビティ（Zero Gravity）」の略です。最近、プロジェクトから正式な発音ガイドがリリースされ、その読み方が「zero G（ゼロ・ジー）」であることが明確にされました。
Q2. 0G Labsのトークン$A0GIの発行（TGE）予定は？
A2. 関連情報によると、2025年第3四半期が目標とされていますが、正確な日程はまだ確定していません。最新の公式情報を確認してください。
Q3. 0G Labsのエアドロップ実施の可能性は？
A3. 公式な確定情報はありませんが、テストネット参加者や貢献者へのエアドロップが期待されています。公式のトークン配布計画では、総供給量の13%が「Community Rewards」に割り当てられており、これがエアドロップの原資になると考えられます。
Q4. 他のWeb3×AIプロジェクト（例: Bittensor）との違いは？
A4. Bittensorが「分散型AIモデルのマーケットプレイス」に焦点を当てているのに対し、0G LabsはAIアプリケーションを構築するための「インフラストラクチャ（OS）」を提供している点に本質的な違いがあります。
0G Labsについてまとめ
今回、Pacific Meta Magazineでは、0G Labsについて以下の内容を紹介してきました。
- 0G Labsは、AIアプリケーションのボトルネックを解消する次世代のモジュラー型ブロックチェーンである
- 技術的な核心は、AI向けに最適化された分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）である
- CelestiaやEigenDAとは異なり、データ転送と可用性を分離する独自のアーキテクチャを持つ
- 開発者には超高速処理や検証可能性といった大きなメリットがある一方で、学習コストやエコシステムの未成熟さといったリスクも存在する
- 今後は、オンチェーンAIモデルとDeFiの融合、自律型AIエージェント、DePINなど、多様なユースケースが期待されている
本記事で詳述した通り、0G Labsは単なる高速なDAレイヤーではありません。それは、AI時代の到来を見据え、オンチェーンAIアプリケーション特有の高性能要件を満たすためにゼロから設計された、包括的かつモジュラー型のインフラ、すなわち分散型AIオペレーティングシステム（dAIOS）です。
その核心には、データ保証とデータ転送を分離することで毎秒50 GBという圧倒的なスループットを実現するデュアルレーンアーキテクチャ、AIの意思決定に透明性と信頼性をもたらす検証可能なコンピュート機能、そして需要に応じてリニアに拡張可能な水平スケーラビリティがあります。
これらの技術的優位性により、開発者は速度、コスト、柔軟性の面で大きなメリットを享受でき、これまでオンチェーンでは実現不可能とされてきた高度なAIアプリケーションを構築する道が拓かれます。
この革新的なプロジェクトに関心を持った開発者やプロダクト担当者が次に取り組むべきアクションは明確です。まずは公式ドキュメントを読み込み、現在稼働中のテストネットに参加して、プロジェクトの技術を実際に体験してみることをお勧めします。
最後までご覧いただき、ありがとうございました。