AO如何打造適用於AI Agent的去中心化計算網絡

2024-06-20 16:06:09

無需信任地執行任意代碼，並足以共享給全世界使用，世界計算機的夢想深深地扎根於去中心化網絡。在以太坊之後，許多基礎設施項目都作出了嘗試，Arweave 即將推出的 AO 網絡也是這些嘗試之一。

對於一個“世界計算機”來說，可以粗略地分為數據的計算、訪問與存儲三個部分，Arweave 過去一直在充當“世界硬盤”的角色，AO 網絡（Actor Oriented）則引入了通用計算的能力，並提供了智能合約。

AO：基於 Actor 的通用計算網絡

目前的主流去中心化計算平臺分為兩類，即智能合約平臺與通用計算平臺；智能合約平臺以 Ethereum 為代表，網絡共享全局的狀態內存，對改變狀態的運算過程進行共識，因為共識要求大量的重復運算，因此高成本下僅用於處理高價值業務；通用計算網絡不對運算過程本身進行共識，而是根據業務驗證計算結果，處理請求順序，不存在共享的狀態內存，這降低了成本，允許網絡擴展到更多領域的計算，這類以 Akash 等算力網絡為代表。

當然，還有一些項目基於虛擬機安全的安全假設，將通用計算與智能合約融合。即共識只處理交易的順序，並對計算結果進行驗證，多個狀態變化計算在網絡節點中並行處理，計算的環境虛擬機保證了確定性結果，因此只要交易順序一致，最終狀態也將一致。

這類網絡由於不共享狀態內存，擴容成本很低，多個任務可以並行計算且互不影響。這類項目往往基於 Actor 編程模型，代表就是 ICP，而 AO 也屬於此類。Actor 下每一個計算單元被視為單獨的智能獨立處理事務，計算單元之間通過通訊交互（Actor 是傳統 Web2 服務中非常常見的架構）。AO 標准化了 Actor 的消息傳遞，實現了一個去中心化的計算網絡。

與傳統被動觸發的智能合約（如 Ethereum/Solana 智能合約）不同，具備通用計算 Actor 下的 AO 可以通過一致固定時間循環觸發的“cron”方式，來實現智能合約的主動運行，例如一個持續監控套利空間的交易程序。

可快速擴容的去中心化計算能力，Arweave 的超大數據存儲能力，Actor 的編程模型，與主動觸發交易的能力，這讓 AO 網絡非常適合托管 AI Agent。AO 也支持將 AI 大模型引入區塊鏈的智能合約中運行。

AO 網絡特性

上文介紹過 AO 與智能合約網絡的區別，AO 不對計算過程進行共識，對交易順序進行共識，並默認虛擬機的運行結果是確定性的，從而實現最終狀態的一致性。

AO 還具備一定的靈活性，網絡以模塊化方式設計。網絡中存在三種基本單元，調度單元 SU、計算單元 CU 與信使單元 MU。

一個交易被發出，作為通訊層的信使單元接受交易，驗證籤名，轉發給調度單元；調度單元可以看做 AO 與 AR 鏈的連接點，幫助網絡對交易順序進行排序，並上傳至 AR 鏈完成共識，目前的共識方式是 POA（權限證明）；對交易順序的共識完成後，任務被分配給計算單元，CU 負責處理具體計算，結果返回 MU 轉發給用戶。

CU 集可以看做是一個去中心化的算力網絡，在完整的經濟學規劃下，CU 節點需要質押一定資產，通過計算性能、價格等因素競爭，提供算力賺取收益，如果出現計算錯誤的情況，會被罰沒資產。這是一個標准的經濟學保障。

AO 與其他網絡的區別

AO 做為通用計算平臺，與 Ethereum 等智能合約平臺的區別顯而易見。與 AR 同為“世界硬盤”的 Filecoin 也推出了自己的智能合約平臺 FVM，但這是一種等效於 EVM 的狀態共識機架構，且在體驗上不及 Ethereum 等傳統智能合約平臺。

與 Akash、io.net 等去中心化計算網絡不同，AO 依然保留了智能合約能力，AO 最終也在 AR 存儲上維護了一個全局的狀態。

實際上，與 AO 在架構上最相似的是 ICP。ICP 創造了異步計算區塊鏈網絡的最早範式，AO 在很大程度上延續了 ICP 的設計，比如僅對交易順序排序、相信虛擬機確定性計算、Actor 模型異步處理等。

最大的不同點在於，ICP 是基於容器維護狀態，即每個智能合約容器可以只維護自己的 private 狀態，或者對狀態讀取設置條件；而 AO 具備一個共享的狀態層，即 AR，任何人都可以通過交易順序與狀態證明復原全網狀態，這一定程度上增加了網絡的去中心化能力，但也喪失了 ICP 中特殊隱私業務的實現可能（比如客戶有隱藏套利路徑的需求）。

在經濟與設計層面，ICP 為了保證網絡性能，對參與節點作出了較高的硬件要求，這造成了較高的門檻，而 AO 相對以公平發射、無准入的方式運行，質押即可參與競爭挖礦。ICP 網絡選擇了大堆棧的實現方式，為了性能犧牲了靈活性，而 AO 使用了模塊化的設計，MU、CU、SU 分離，用戶也可以自選虛擬機的實現方式，這也降低了一些开發者進入的成本。

當然 AO 也可能存在與 ICP 一樣的系統缺點，比如 Actor 異步模型下跨合約交易缺乏原子性，這會導致 DeFi 類應用發展困難，AgentFi 的構想似乎很難在短時間內實現；脫離傳統智能合約範式的新計算模式，也對开發者提出了更高的要求。但 AO 架構下 wasm 虛擬機最高能管理 4 GB 的限制，也導致部分復雜模型無法在 AO 上使用。由此看來，AO 選擇 AI Agent 的路线實為揚長避短，有趣的是，ICP 也在 2024 年年初宣布專注於 AI 領域。

當然，對比 ICP 50 億美金的總市值來說，AR 目前總市值 22 億美金，仍有不小的差距。在 AI 大發展的背景下， AO 可能仍然存在較大潛力。