Oltre 100 partner, finanziamenti per complessivi 65 milioni di dollari di cui $35M in equity per 0G Labs e $30M raccolti dalla 0G Foundation tramite vendite di AI node e token subscription, e mainnet ora live: 0G Labs porta in produzione Aristotle, una Layer 1 progettata per l’intelligenza artificiale decentralizzata con un token generation event (TGE) contestuale.
L’annuncio è stato pubblicato il 21 settembre 2025; le informazioni ufficiali sono accessibili sul sito del progetto e nella copertura stampa dedicata 0G Labs (sito ufficiale) e nel comunicato distribuito via stampa CryptoSlate.
In questo contesto, l’obiettivo dichiarato è trasformare l’IA in un bene pubblico, abilitando esecuzioni verificabili e trasparenti su scala globale.
Secondo i dati raccolti nel comunicato ufficiale del 21 settembre 2025 e in analisi di settore, il lancio include oltre 100 partner e un finanziamento complessivo di circa $65M distribuiti tra equity e subscription.
Gli analisti osservano come la separazione tra livelli di consenso, esecuzione e data availability sia una scelta architetturale coerente con le esigenze di aggiornabilità e scalabilità delle L1 orientate all’IA. Abbiamo inoltre verificato la presenza dei principali provider di infrastruttura e custodia nelle liste pubblicate al momento del lancio.
Summary
Mainnet e TGE: cosa parte adesso
La mainnet Aristotle arriva dopo una serie di test su Testnet V3, detta anche “Galileo”, in cui il team ha superato benchmark rilevanti su throughput e finalità, pur non divulgando valori numerici ufficiali al momento del lancio.
Con questo lancio, 0G Labs propone una nuova architettura Layer 1 per l’IA modulare, dedicata all’esecuzione verificabile di modelli e servizi, con componenti separati per consenso, esecuzione e disponibilità dei dati.
Va detto che tale separazione è pensata per favorire aggiornamenti rapidi, interoperabilità e maggiore scalabilità, mantenendo al contempo un focus sulla trasparenza operativa.
Partner e stack: chi c’è e cosa abilita
L’ecosistema al lancio comprende oltre 100 partner, tra cui leader dell’infrastruttura e fornitori di custodia, oltre a strumenti per sviluppatori. Tra i nomi indicati figurano Chainlink, Google Cloud, Alibaba Cloud; wallet come Coinbase Wallet, Binance Wallet e MetaMask; e provider e tool come Ankr, Ledger, Fireblocks e Figment.
In effetti, la composizione dello stack indica un orientamento a integrazioni veloci e a una messa in produzione più lineare per dApp AI-native.
- Stack dev: SDK, RPC, indexing e librerie per integrazioni rapide.
- Sicurezza: servizi di custodia e audit per ambienti di produzione.
- Infrastruttura: cloud e nodi per lo storage, il calcolo e la data availability.
Per sviluppatori e aziende: impatto immediato
0G Labs punta a creare una piattaforma IA pubblica in cui modelli e dataset possano essere gestiti con completa tracciabilità e prove di correttezza, riducendo la dipendenza da grandi cloud centralizzati grazie a esecuzioni verificabili e a una catena di fornitura dei dati più trasparente.
Detto ciò, l’enfasi su auditabilità e verificabilità mira a supportare casi d’uso che richiedono affidabilità end-to-end.
- Inference verificabile per modelli in settori sensibili quali finanza, sanità e compliance.
- Mercati dati tokenizzati con policy e provenienza tracciata on-chain.
- AI-native dApp con componenti modulari rivolte a compute e storage.
- Interoperabilità con strumenti web3 consolidati, come wallet, custodia e soluzioni di staking.
Architettura: come funziona una L1 per IA
Aristotle combina nodi di calcolo, repository distribuiti e meccanismi di prova dell’esecuzione.
I workload relativi all’IA vengono orchestrati in rete mediante verifiche crittografiche e log verificabili, in modo da ricostruire le decisioni del modello e ridurre le asimmetrie informative tra fornitori e utenti.
Eppure, il punto centrale rimane la possibilità di attestare il comportamento dei modelli, mantenendo integrità e coerenza dei dati lungo l’intero ciclo.
- Compute: esecuzione distribuita dei modelli.
- Storage: dataset e pesi dei modelli gestiti tramite archiviazione decentralizzata.
- Data availability: garanzia di disponibilità e integrità dei dati per i validatori.
Obiettivi e finanziamenti
Michael Heinrich, CEO e co-fondatore di 0G Labs, ribadisce la volontà di rendere l’IA un bene comune che trascende confini tecnologici e geografici.
Sul fronte dei capitali, 0G Labs ha raccolto $35M in due round di equity, mentre la 0G Foundation ha ottenuto $30M tramite vendite legate ad AI node e token subscription. In questo contesto, i dettagli su distribuzione e utilizzo dei fondi non sono stati resi noti in maniera esaustiva, e rimangono dunque un nodo aperto per gli osservatori.
Dettagli tecnici e nodi aperti
- Benchmark Testnet: test condotti su throughput e finality, con valori numerici non resi pubblici.
- TGE: il token generation event è previsto contestualmente al lancio della mainnet; dettagli su data/ora e meccanismi di distribuzione saranno disponibili nella documentazione ufficiale del progetto.
- Tokenomics: informazioni su supply, vesting, allocazioni e ruolo del token per la sicurezza e le fee saranno rese note a breve.
- Requisiti: potrebbero essere applicate procedure di KYC/AML e restrizioni geografiche, attualmente soggette a verifiche.
Angolo di mercato: confronto e posizionamento
Il progetto si inserisce nel contesto delle reti per compute e IA in ambito web3, affiancando altre iniziative orientate al compute decentralizzato e agli hub per modelli open source.
L’approccio di 0G Labs, incentrato sulla verificabilità a livello di Layer 1, punta a offrire una modularità nativa che dovrà dimostrare prestazioni e costi competitivi rispetto a soluzioni centralizzate e a competitor specializzati in compute o storage.
Tuttavia, la promessa di trasparenza end-to-end e auditabilità potrebbe risultare un fattore di differenziazione per casi d’uso critici.
Casi d’uso attesi
- Finanza: implementazione di scoring e controllo del rischio con audit on-chain dei risultati dei modelli.
- Identity/RegTech: soluzioni per la verifica documentale con tracciabilità delle inferenze.
- Media/Content: generazione assistita di contenuti con watermarking e prove di origine.
- Ricerca: condivisione di dataset accompagnata da policy programmabili e meccanismi di attribution.
Numeri chiave a colpo d’occhio
| Partner | Oltre 100 | Confermati |
| Funding 0G Labs | $35M (equity) | Confermato |
| Funding 0G Foundation | $30M (AI node + token subscription) | Confermato |
| Benchmark Testnet V3 | Throughput/Finality | Valori non pubblici al rilascio |
| TGE | Contestuale al lancio della mainnet | Dettagli attesi |
| Data lancio mainnet | 21 settembre 2025 | Confermato |
FAQ
- Cos’è Aristotle? È la mainnet Layer 1 di 0G Labs, progettata per l’esecuzione verificabile di applicazioni di intelligenza artificiale decentralizzata.
- Cosa prevede il TGE? L’emissione e distribuzione dei token del progetto si realizza contestualmente al lancio della mainnet; i parametri relativi a supply, vesting e idoneità saranno comunicati ufficialmente.
- Quali componenti tecniche offre? Fornisce soluzioni per storage decentralizzato, compute distribuito, data availability, oltre a SDK, RPC, indexing e strumenti di sicurezza.
Nota legale sul TGE
Le informazioni relative al TGE hanno carattere informativo e potrebbero subire variazioni. La partecipazione potrebbe essere soggetta a restrizioni normative, procedure di KYC/AML e limiti geografici. È sempre importante consultare la documentazione ufficiale e verificare la conformità alle normative locali prima di intraprendere qualsiasi decisione.
Con il lancio di Aristotle, 0G Labs punta a stabilire una base verificabile per applicazioni IA-native, abbattendo le barriere dell’attuale catena del valore dell’intelligenza artificiale e aprendo la strada a usi critici dove trasparenza e auditabilità sono imperativi operativi, non optional.
