【0G】AI民主化目指すAI特化L1チェーンを解説

2026年5月23日|翻訳・編集 EIICHI JOURNAL|

プロジェクト概要

0Gラボス公式サイトより。「AIを公共財にする」を掲げ、分散型AIインフラの構築を進める。

分散型AIインフラを手がけるスタートアップ、0Gラボスが急速に存在感を高めている。独自開発のAIモデル公開、プライバシー推論サービスの立ち上げ、100億超のパラメータを持つモデルの分散訓練フレームワークの発表と、2026年に入ってからのリリースラッシュは目を見張るものがある。「AIを公共財にする」を掲げる同社のプロジェクト全容をまとめた。

0GLabsとは何か

0G Labsは、AIと仮想通貨の融合領域に特化した分散型インフラプロトコルだ。「ゼロ・グラビティ」とも呼ばれるこのプロジェクトは、AIのトレーニング・推論・保存・検証といった処理を、特定の企業や政府に依存しない分散型ネットワーク上で実現することを目指している。

創業チームはシリコンバレーを拠点とし、CEOのマイケル・ハインリッヒ氏がプロジェクトを率いる。2024年11月にはシードラウンドで4000万ドル(約64億円)の資金調達と2億5000万ドル(約398億円)のトークン購入コミットメントを獲得。その後も追加調達を重ね、累計調達額は3億6000万ドル(約573億円)超に達している。

KEY VISION

「AIを公共財にする」── 集中から分散へ

現在のAIインフラの大半はOpenAI、グーグル、アマゾンなど少数の米テック大手が握る。0Gラボスは、このAIの集中化こそが最大の課題だとみている。分散型のGPUネットワーク、改ざん不可能なデータ保存、ハードウェアレベルのプライバシー保護を組み合わせ、誰もが平等にアクセスできるAIインフラの構築を目指す。

技術構造 (4層構造のAI専用ブロックチェーン)

0Gラボスのインフラは4つの独立した層(レイヤー)から成る。それぞれが単独でも機能するが、組み合わせることで「学習→推論→保存→検証」というAIの全ライフサイクルをオンチェーンで完結させる設計だ。

レイヤー	名称	役割	主な特徴
①	0G チェーン	決済・実行層	テストネットで6億5000万件超のトランザクションを処理。AIネイティブなLayer1ブロックチェーン
②	0G ストレージ	データ保存層	50GB/秒のデータ可用性(DA)スループット。ファイルコインやアーウィーブを上回る速度を主張
③	0G コンピュート	GPU計算層	分散型GPUマーケットプレース。AIの推論・ファインチューニング・トレーニングを実行
④	0G DA	検証・整合性層	ERC-7857規格に基づくインテリジェントNFT(iNFT)など、AIの出力検証を担う

2025年9月にアリストテレス・メインネットが正式稼働し、テストネットから本番環境への移行が完了した。メインネット立ち上げ時には、チェーンリンク、グーグル・クラウド、バイナンス・ウォレット、コインベース・ウォレット、メタマスクなど100社超がローンチパートナーとして参加した。

革新的訓練技術 「DiLoCoX ── 1Gbps回線で1070億パラメータを訓練」

0Gラボスが2025年6月に発表した分散訓練フレームワーク「DiLoCoX」(ディロコエックス)は、同社の技術力を示す最も象徴的な成果の一つだ。中国モバイルとの共同開発によるこのフレームワークは、一般的な1Gbps回線を使い、1070億パラメータの大規模AIモデルを分散訓練することに成功した。

「0Gはジェンセン・ファン氏の発言の9カ月前にすでに1070億パラメータのモデルを分散訓練していた。ヘッドラインが見逃したことがある」── 0Gラボス公式ブログ（2026年3月24日）より

ビットテンサー(Bittensor)のコベナント-72Bモデルがエヌビディアのジェンセン・ファン氏に言及されて話題になったのは2026年初頭だが、0Gラボスはそれに先駆けてより大きなモデルを分散訓練済みだ。同ブログは「ヘッドラインが見逃したことがある」と指摘し、自社の技術的先行を強調している。

4つの革新技術の組み合わせ

DiLoCoXが通常の分散訓練に比べて通信効率を357倍向上させた背景には、4つの技術の組み合わせがある。

• パイプライン並列処理 モデルを複数ノードに分割して処理し、計算と通信を同時並行で実行する
• デュアルオプティマイザー 各ノードがローカルでSGD更新を行いながら、グローバルモデルとの乖離を防ぐ二重最適化機構
• 1ステップ遅延オーバーラップ 前ステップの勾配を使いながら次の通信を並行処理し、待機時間をほぼゼロにする
• 適応的勾配圧縮 低ランク分解(ランク2048)とInt4量子化を組み合わせ、勾配データを1000分の1に圧縮する

手法	最終損失	スループット(トークン/秒)	備考
AllReduce(従来手法)	3.90	10.4	ベースライン
DiLoCoX(全機能)	4.20	3728	357倍の通信効率
1ステップ遅延なし	4.15	2197	スループット約40%減
勾配圧縮なし	4.02	1168	精度は高いが低速
CocktailSGD(比較手法)	5.23	測定不能	収束困難

損失値がAllReduceより7.7%高い点は正直に認められており、「4000ステップのWikiText-103での訓練は概念実証であり、本番規模ではない」とブログ内で明示されている。ただし、1070億パラメータの規模で他の分散訓練手法が追いついていない点は事実だ。

プライバシー推論　0Gプライベートコンピュータ ── TEEでプロンプトを暗号化

2026年4月28日、0GラボスはTEE(トラステッド・エクスキューション・エンバイロメント)ベースの推論サービス「0Gプライベートコンピュータ」を正式に公開した。pc.0g.aiからアクセスできる同サービスは、AIエージェントや開発者向けにプライバシーを保護した推論環境を提供する。

ハードウェアが「見ていない」ことを証明する

インテルTDX CPUとエヌビディアH100/H200 GPUで構成されるハードウェア隔離環境の中で推論が完結する。入力データは暗号化されたまま転送され、出力には署名検証が付与されるため、サービス提供者側でもユーザーデータを閲覧できない。この「密封推論」により、プロンプトの秘密性をハードウェアレベルで担保する。

対応モデルと料金体系

2026年5月時点で対応するAIモデルは以下の通りだ。ディープシーク・チャットV3、アリババ「チェン(Qwen)3.6プラス」、ジャイプー・AI「GLM-5-FP8」のほか、5月15日にはディープシークV4プロが追加された。V4プロはアリババ・バイリアンのホスティング環境をTeeTLSアテストを通じたトランスポート層経由で接続する「検証可能フロンティア枠」として位置づけられる。

モデル	パラメータ数	TEE方式	用途
0GM-1.0-35B-A3B(独自)	350億(活性化30億)	TeeML密封推論	エージェント型コーディング・ツール使用
ディープシークV4プロ	1.6兆(活性化490億)	TeeTLS経由	汎用フロンティアモデル
GLM-5-FP8	7440億(活性化400億)	TEE内直接実行	高精度なエージェント推論

5月6日には0Gプライベートコンピュータへのクレジットカード決済機能が追加された。仮想通貨ウォレットを持たない一般ユーザーでもサービスを利用できるようになり、普及への障壁が一段低くなった。

独自AIモデル

0GM-1.0 ── 自社ネットワークで訓練した初の独自モデル

5月14日、0Gラボスは初の自社開発AIモデル「0GM-1.0-35B-A3B」の公開を発表した。アパッチ2.0ライセンスのオープンソースで、HuggingFaceで公開されるとともに、0Gプライベートコンピュータ上で即日稼働を開始した。

このモデルの特筆点は「自社インフラで訓練し、自社インフラで提供する」という完全なループを業界で初めて閉じた点だ。同ブログは「他の多くのWeb3 AIモデルは実質的にはWeb3モデルではない。米テック大手数社のフロンティアモデルをAPI経由で借り、トークンエコノミーで包んだだけだ」と批判している。

MoE設計でコスト効率を最大化

• アーキテクチャ MoE(混合エキスパート)型。350億総パラメータのうち、1トークン当たり約30億のみが活性化
• コンテキスト長 ネイティブで26万2144トークン、最大101万トークンまで拡張可能
• 推論モード デフォルトでthinkingモード(<think>タグ)が有効。仕様を声に出して確認してからコードを生成する
• 訓練環境 0Gコンピュート上の分散GPU。ベースモデルはチェン3.6 35B-A3B、ファインチューンと評価は0G独自
• キャッシュ料金 100万トークン当たり0.05ドル。20万トークンのコードベース再読み込みコストは約1セント

コンシューマー向けプロダクト

0G App ── ノーコードでAIエージェントをデプロイ

4月16日に正式公開された「0G App」(app.0g.ai)は、コードを書かずにAIアプリケーションを構築・デプロイできるコンシューマー向けプラットフォームだ。自然言語プロンプトだけでランディングページやダッシュボード、ウォレットトラッカーなどのウェブアプリを生成し、ワンクリックでVercelにデプロイできる。

背景にあるコンセプトは「会話とデータの所有権」だ。主要なAIサービスはプロンプトをサーバーに保存し、入力データを学習に使う。0G Appでは推論がTEE内で実行され、会話履歴は分散ストレージに同期され、ユーザー本人だけが復号鍵を持つ。OpenAI互換インターフェースを採用しており、既存ツールからの移行も容易だとしている。

ランチャーハブの3つのトラック

• アプリランチャー 自然言語でウェブアプリを生成・デプロイ(稼働中)
• トークンランチャー 0Gチェーン上でトークンを作成するガイド付きインターフェース(開発中)
• クローランチャー オープンクロー(OpenClaw)と0Gコンピュートを活用する12体のパンダ型AIエージェント(開発中)

機関投資家の動向

ゼロスタック社が1億700万ドルを投入、ナスダック経由での露出手段に

2026年4月、ナスダック上場のゼロスタック・コープ(ティッカー：ZSTK)が1億700万ドル(約170億円)の戦略的資金を0Gエコシステムに投入した。テキサス・ブロッカー・コープを通じた株式交換が完了すれば、ゼロスタックは1億4223万2948の0Gトークンを保有することになり、これは総供給量の約21%に相当する。

ハインリッヒ氏はプレスリリースで「この取引により、過去最も積極的なローンチ月に集中できる」と語った。機関投資家が上場企業を通じて0Gエコシステムへの露出を持つ初の事例となり、ビットコインをテザーの保有戦略になぞらえた動きとして注目された。

主要マイルストーン

プロジェクトの歩み

課題と今後のロードマップ

0Gラボスが積み重ねる技術実績は業界から注目を集めるが、課題もある。$0Gトークンの価格は2025年9月の最高値7.04ドルから現在は約0.46ドルと、93%超の下落を記録している。時価総額は1億3000万ドル前後にとどまり、プロジェクトの技術的野心と市場評価の乖離は大きい。

また、DiLoCoXのフレームワーク検証が4000ステップの概念実証にとどまる点や、帯域幅のシミュレーションがLinux tcによる仮想環境であったことは、本番環境での再現性を問う声につながりうる。

それでも同社のロードマップは野心的だ。2026年中にはサービスマーケットプレース・コンピュートメインネットの本格稼働、チェーン処理速度の10倍向上、AIエージェント経済の中核を担う統合SDKのリリースを予定している。「すべてのAIスタックのあらゆる層に、コンシューマー向けプロダクトを揃える」という目標は、2026年6月末までの達成を目指している。

「2026年第2四半期末には、我々のスタックのあらゆる層にコンシューマー向けプロダクトが揃う」── ジェイク・ハート氏（0Gラボス・バイス・プレジデント）、DLニュースへの取材（2026年4月10日）より

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