기술 상세 ao 초병렬 컴퓨터

서문

AO는 실제로 저장 기반 합의 패러다임(SCP, Storage-based Consensus Paradigm)의 연장선으로, 이는 주권 롤업과 유사합니다. 핵심 아이디어는 계산과 DA/저장을 분리하여 체인 상에서 데이터를 게시/저장하고 체인 외부에서 데이터를 계산/검증하는 것입니다. Arweave는 매우 높은 데이터 수용량을 가지고 있기 때문에, AO와 SCP 아키텍처 기반의 DApp 플랫폼은 데이터 게시 및 저장 비용을 크게 절감할 수 있으며, 처리량을 강하게 추구하는 일부 시나리오를 지원하는 데 용이합니다.

대부분의 사람들의 기존 인식에서 Arweave는 영구 저장 개념을 주로 다루며, 오랫동안 다양한 프로젝트에서 저장 계층으로 사용되었습니다. Arweave의 가장 잘 알려진 서사는 인류 문명의 불꽃을 보존하는 궁극적인 목표로 영원히 사라지지 않는 알렉산드리아 도서관이 되는 것입니다.

따라서 Arweave의 ao 컴퓨터가 발표된 후, Arweave가 병렬 슈퍼 컴퓨터로 변신한 것은 매우 놀라운 일입니다. Arweave는 여전히 저장 계층으로 사용될 수 있으며, ao 아키텍처는 저장 기능의 추가이지 대체 관계가 아님을 지적할 필요가 있습니다.

ao는 SCP와 일치하며, ao의 계산 과정은 병렬로 실행될 수 있어 효율적인 계산 능력을 갖추고 있습니다. ao의 프로세스 간에는 상호 연결이 가능하며, 데이터 형식이 일관성을 유지하고, 모든 데이터는 최종적으로 ANS-104의 번들 형식으로 Arweave 메인넷에 저장됩니다. 각 프로세스의 모든 로그는 완전히 저장되며, 최종 프로세스의 홀로그램 상태(HolographicState)는 Arweave에 남겨집니다.

ao의 계산 능력과 Arweave의 영구 저장 능력이 결합되어, 실제로는 검열이 없고 어디에나 존재하는 글로벌 고동시 계산기로, 그 위에서 모든 유형, 모든 언어, 모든 공공 체인의 DApp이 Arweave에 접속하여 이더리움보다 저렴하지만 더 효율적인 분산 계산 서비스를 누릴 수 있습니다.

AOS는 약간 다릅니다. ao를 컴퓨터 아키텍처로 이해한다면, AOS는 운영 체제 인스턴스입니다. 본질적으로 ao는 아키텍처 시스템이며, 사용자는 AOS와 유사한 운영 체제와 상호작용해야 해당 기능을 사용할 수 있습니다. 논의의 편의를 위해 아래에서는 ao로 통일하여 지칭하겠지만, 사용자는 두 가지의 차이를 스스로 주의해야 합니다.

본 문서의 요점:

• Arweave는 ao 아키텍처를 출시하여 저장 및 계산의 만능 선수가 되고, 현재 시장에서 저장 개념만 인식되는 상황을 변화시키고자 합니다;
• Arweave의 ao 아키텍처는 저장 기능의 추가로, ao 아키텍처는 모든 공공 체인과 DApp 간의 통신 잠재력을 가지고 있습니다;
• ao 관련 기술은 분산 아키텍처 SSI(단일 시스템 이미지), Actor Model(에를랑 언어의 모델이 아님) 및 SU/MU/CU 단위 구성으로 이루어져 있으며, 이 중 동시성과 비동기는 ao 아키텍처를 이해하는 데 핵심입니다;
• ao/SCP는 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, Arweave 생태계의 발전을 자극할 것으로 기대되며, "체인 외 계산 + 체인 내 저장" 모델이 프로젝트에 대한 지속적인 매력을 관찰해야 합니다.

기술 해석

우선 ao에 대한 보충으로 몇 가지 전제 지식을 도입하겠습니다. 최근 칸쿤 업그레이드와 EIP-4844 활성화 이후, 이더리움의 데이터 저장 문제는 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, Layer2 DA 데이터를 저장하는 데 전용으로 사용되는 blob은 이더리움 네트워크에 영구적으로 보존되지 않으며, 노드는 시간 창을 초과한 blob 데이터를 삭제할 수 있습니다. 그때 폐기된 데이터는 다른 저장소를 찾아야 합니다.

EthStorage와 같은 이더리움 기반 저장 플랫폼이 blob 데이터의 만료 문제를 해결하고 있지만, 이는 이더리움의 원주율적인 해결책이 아니며, 추가적인 메커니즘 설계에 의존해야 합니다. 또한 EIP-4844는 데이터 게시 비용을 극대화하여 낮출 수 있지만, Arweave와 비교하면 여전히 매우 비쌉니다.

이더리움과 달리 "알렉산드리아 도서관"이라는 슬로건을 가지고 시작한 Arweave는 계산 기능이 다소 부족하지만, 본질적으로 데이터 영구 저장을 원주율적으로 지원하며 비용이 매우 낮습니다(1GB 데이터를 저장하는 데 약 수십 달러, 1회 이더리움 거래 비용과 비슷합니다). 데이터 중복 저장 측면에서 Arweave는 블록 생성 확률을 노드의 로컬 데이터 세트의 완전성과 연관시킵니다. 저장 노드가 일부 데이터를 삭제하면 블록 생성 확률이 낮아지며, 데이터를 최대한 많이 보유한 노드는 더 높은 블록 생성 "연산력"을 가지며, 더 많은 보상을 받을 수 있습니다. 이러한 방법을 통해, Arweave의 인센티브 시스템은 임의의 역사적 데이터가 높은 확률로 중복 저장될 수 있도록 보장합니다.

Arweave는 매우 낮은 저장 비용의 분산 데이터 저장 및 게시 계층으로 적합하며, ao와 SCP는 AR 기반의 모듈화 블록체인 및 DApp 아키텍처입니다. SCP의 설계 패턴은 이론적으로 이더리움 롤업과 같은 보안을 중시하는 모듈화 솔루션과 상당한 차이가 있지만, 실행 용이성과 Web2 플랫폼과의 연결 난이도에서 가능성이 매우 높습니다. 왜냐하면 처음부터 롤업처럼 좁은 구현 경로에 자신을 제한할 생각이 없었기 때문입니다. 더 넓고 개방적인 프레임워크로 Web2 플랫폼과 Web3 시설을 통합하려고 합니다.

이미지 출처: 극객 Web3 《SCP 해석: 롤업 고정관념을 넘는 비신뢰화 기반 시설 패러다임》

위 이미지는 SCP 솔루션을 채택한 everPay의 원리도식입니다. DA 계층은 Arweave를 사용합니다. 즉, 그림의 큰 원입니다. 갈색 원은 조정자(Coordinator)로, 실행 계층으로 이더리움 Layer2의 정렬자와 유사합니다. 사용자가 거래를 조정자에게 제출하면, 조정자는 계산을 실행하고 이러한 DA 데이터를 AR에 일괄 제출합니다.

검출자(Detector)는 이더리움 Layer2의 도전자/검증인과 유사하며, 그들은 Arweave에서 조정자가 제출한 DA 데이터를 가져와 거래 결과를 계산하거나 검증합니다. 검출자의 클라이언트는 오픈 소스이며, 누구나 실행할 수 있습니다. 감시자(Watchmen)는 실제로는 크로스 체인 시스템을 관리하는 다중 서명 노드로, 크로스 체인 요청을 검증하고 실행합니다. 또한 감시자는 거버넌스 제안을 서명하는 역할도 합니다.

강조할 점은 SCP와 같은 아키텍처는 보안 요구 사항이 이더리움 Layer2만큼 엄격하지 않지만, 실제로는 해당 아키텍처를 채택한 프로젝트에 더 높은 자유도와 더 많은 맞춤형 옵션을 제공하며, 채택 비용을 낮추어 독특하고 창의적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

이미지 출처: 극객 Web3 《SCP 해석: 롤업 고정관념을 넘는 비신뢰화 기반 시설 패러다임》

복잡함을 줄이면, ao 의 프레임워크는 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 각각은 분산 아키텍처, 병렬 계산 기능 및 통신 조정 구성 요소로, 이 세 가지를 통합하면 완전한 슈퍼 컴퓨터 기능이 됩니다.

• 분산 아키텍처: ao는 단일 시스템 이미지(SSI, Single-system image)를 사용하여 ao 네트워크의 분산 시스템을 조직합니다.
• 병렬 계산 기능: ao는 병렬 계산 이론의 Actor Model 이론을 사용하여 고동시 환경을 처리하고 블록체인 관련 기술과 효과적으로 결합합니다. ao라는 용어도 Actor Orient에서 유래되었습니다(Actor 지향, OOP의 객체 지향 용어를 모방).
• 통신 조정 구성 요소: ao는 MU/CU/SU 세 가지 핵심 부분을 설계하였으며, Messenger Units는 정보 전달을 담당하고, Scheduler Units는 프로세스 조정을 담당하며, Compute Units는 병렬 계산 프로세스를 담당합니다.

위의 각 부분을 각각 설명하겠습니다. 먼저 SSI 단일 시스템 이미지는 실제로 분산 아키텍처의 일종입니다. 예를 들어, 각종 Web2 애플리케이션 뒤에 해당하는 서버 시스템은 기본적으로 여러 대의 서버 노드로 구성된 분산 시스템입니다. 이러한 서버 간에는 특별한 메시지 전달 및 통신 프로토콜을 통해 서로의 상태와 새로운 데이터에 대한 관점을 일치시킵니다.

하지만 클라이언트/프론트엔드 측면에서 사용자는 프론트엔드 뒤에 있는 서버가 분산되어 있다는 것을 인식하지 못합니다. 사용자에게는 아무리 큰 컴퓨터 집합도 단일 컴퓨터처럼 보입니다. 이는 컴퓨터 공학에서 자주 언급되는 "추상화"로, 복잡한 하위 구성 요소를 통합하여 하나의 모듈로 합치는 것입니다. 외부에서는 이 모듈의 내부 구조를 알 필요 없이 입력 정보를 해당 모듈에 전달하면 출력 결과를 얻을 수 있습니다.

앞서 언급한 SSI 단일 시스템 이미지는 Arweave의 "저렴한 분산 저장" 특성을 채택하고 있으며, ao/SCP의 서사는 주로 Arweave가 다른 공공 체인에 비해 저장 가격 우위를 가지고 있고, 전통적인 Web2 플랫폼에 비해 검열 저항성과 데이터 투명성의 장점을 가지고 있습니다. ao와 SCP의 서사에서 AR은 거대한 데이터 게시판 및 로그 기록기로 사용되며, DApp 프론트엔드에서 발신된 데이터는 Arweave 네트워크로 전달되어 많은 Arweave 노드에 의해 분산된 블록체인 네트워크에 저장됩니다.

이더리움과 같은 더 높은 신뢰성을 가진 주류 공공 체인 네트워크와 비교할 때, Arweave의 저장 비용이 극히 저렴하기 때문에 데이터 처리량을 높게 추구하는 애플리케이션 시나리오를 더 잘 지원할 수 있습니다. 전통적인 Web2 플랫폼 및 컨소시엄 체인과는 달리, Arweave 네트워크의 개방성은 검열 저항성과 데이터 투명성을 더욱 촉진하며, AR에 의존하는 DApp은 Web2 애플리케이션보다 더 신뢰할 수 있습니다.

예를 들어, 전통적인 알리페이도 Web3화될 수 있습니다. 알리페이가 인터페이스를 ao 프로토콜과 호환되도록 설계하면, 알리페이의 상호작용 데이터는 자동으로 Arweave 네트워크에 업로드되어 Web3 버전의 비신뢰화된 "알리페이"가 됩니다. 이더리움이나 EVM 기반 DApp도 ao 인터페이스에 연결하여 정보를 ANS-104 형식으로 변환하여 Arweave에 업로드하면 됩니다.

전통적인 XX 클라우드 및 폐쇄형 컨소시엄 체인과 달리, 누구나 이더리움이나 Arweave와 같은 제3자 공공 체인의 노드를 실행하기만 하면 P2P 방식으로 여러 노드에 데이터를 요청하고 읽을 수 있습니다. N개의 노드 중 1개가 데이터를 제공할 의향이 있다면, 필요한 것을 얻을 수 있습니다. 이는 본질적으로 네트워크의 개방성에 의존합니다.

이 두 가지 관점에서 볼 때, ao와 SCP와 같은 Arweave 기반 DApp 아키텍처 솔루션은 Web2와 Web3 사이의 과도기처럼 보입니다. 이더리움과 비트코인과 같은 전통적인 Web3 플랫폼은 비용과 효율성을 대가로 높은 검열 저항성과 비신뢰성을 실현했지만 대규모 채택이 어렵습니다. Web2 플랫폼은 데이터 투명성과 검열 저항성을 희생하여 높은 효율성과 낮은 비용을 실현했지만 비신뢰성을 가지며, ao는 두 가지 사이의 중간 형태처럼 보입니다.

SSI와 클라이언트-서버 아키텍처, 3계층 아키텍처, N계층 아키텍처 및 피어 투 피어 아키텍처와 같은 분산 아키텍처의 차이는 투명성에 있습니다. SSI는 시스템의 추상성과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있지만, SSI는 낙관적 동기화 제어에 의존하므로 시스템이 높은 동기화 제어 능력을 가져야 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 동기화 제어가 실패하면 데이터 손실이 발생할 수 있으며, 이는 ao 아키텍처의 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

또한 SSI의 또 다른 이점은 배포 속도입니다. SSI는 단일 서버에서 여러 인스턴스를 실행할 수 있으며, 마이크로서비스 아키텍처나 컨테이너화 기술처럼 클라우드 서비스나 컨테이너화 도구에 과도하게 의존할 필요가 없어 시스템의 복잡성과 배포 비용을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

ao의 실천에서 분산 아키텍처의 데이터 동기화와 백업은 Arweave 네트워크에 의존합니다. Arweave의 영구 저장 특성 덕분에 이론적으로 임의의 시점의 데이터 상태가 보존되며, 데이터 손실이나 손상 상황이 발생하지 않습니다.

하지만 주의해야 할 점은 SSI가 새로운 추가 비용을 발생시킬 수 있다는 것입니다. 특히 분산 노드 간의 네트워크 통신과 데이터 유효 동기화에 중점을 두어야 합니다. 예를 들어, SSI 아키텍처에 장애가 발생할 경우, 극단적인 상황에서는 정상 노드가 하나만 존재해도 전체 네트워크가 정상적으로 작동할 수 있지만, 실제로 이는 심각한 노드 보안 위기와 시스템 강건성을 초래할 수 있습니다.

Actor Orient

SSI 아키텍처를 간단히 소개한 후, ao의 병렬 계산 메커니즘의 구현 방식을 깊이 연구할 필요가 있습니다. 중앙 집중식 서버의 단순한 "자원 쌓기"와는 달리, ao는 Actor 모델을 사용하여 분산된 고동시 효과를 달성하며, 사용자는 기본적으로 이것이 분산 시스템이라는 것을 인식하지 못합니다.

ao 아키텍처의 효율적인 동시 계산 능력은 Actor 모델에서 비롯됩니다. Carl Hewitt는 1973년에 Actor 모델의 이론적 프레임워크를 정의하고 Actor를 동시 계산의 원시로 삼았습니다. 흥미롭게도, 당시 인공지능 계산을 위해 설계되었습니다.

하지만 실제로 사람들은 OOP와 같은 패턴에 더 익숙할 수 있으며, 실제로 Oracle의 조사에 따르면 OOP는 Actor의 개선된 버전이지만 두 가지는 나중에 발전하면서 점점 멀어졌습니다.

Actor 모델은 시스템 구성 요소가 어떻게 동작하고 상호작용해야 하는지에 대한 일반 규칙을 정의합니다. 각 Actor는 독립적인 실체로, 로컬 결정을 내리고 다른 Actor와 통신할 수 있습니다. 그러나 Actor 모델은 비동기, 병렬 및 분산 특성을 강조합니다.

특히 비동기 및 병렬은 각 구성 요소의 상태가 동기화되지 않음을 의미하며, 충돌이 발생할 수 있으므로 메시지 전달 메커니즘에 특별히 의존해야 합니다. 이는 ao에서 MU와 SU를 강조하는 이유이기도 하며, 실행은 어렵지 않지만 조정 및 스케줄링이 어려워 병렬의 강력한 계산 능력을 발휘하는 것이 중요합니다.

각 Actor는 독립적인 실행 단위로, 할당된 작업을 스스로 처리할 수 있습니다. 이를 활용하면 메시지의 원자성과 일관성을 보장한 후 매우 강력하고 유연한 동시 모델이 됩니다.

여기서 고려해야 할 점은 블록체인에서의 특별한 다중 노드 간 통신 요구입니다. 예를 들어, 일반적인 마이크로서비스 아키텍처에서는 노드 간 통신 패턴을 자주 사용하지만, RPC 기반 구현 방식은 다양한 데이터 전달의 복잡성과 지연을 초래할 수 있습니다. ao 아키텍처는 통합된 메시지 전달 메커니즘 MU를 통해 메시지 형식을 통일하여 최종적으로 Arweave에 저장할 수 있도록 합니다.

CSP(Concurrent Semantics)의 각 노드가 동기화된 작업을 실행하는 패턴과 비교할 때, Actor의 가장 전형적인 특징은 비동기 실행입니다. 이를 위해 ao는 일반적인 공유 메모리 메커니즘을 사용하지 않으며, 각자의 독립성을 보장하여 더 유연한 방식으로 노드 간 통신을 수행합니다.

비동기 및 병렬은 ao 아키텍처에서 Actor 모델의 효율성을 구성하며, 이러한 효율성을 보장하기 위해 MU/SU/CU가 제안되고 사용됩니다.

결론적으로, Actor 모델과 Arweave 블록체인의 결합은 효율적인 정보 전달 하의 비동기 고동시 계산 모델을 구축합니다.

세 가지 요소

ao 아키텍처 하에서 SSI와 Actor 모델 모두 정보 전달에 대한 더 높은 요구를 제기하며, SU, MU 및 CU가 탄생하게 되었습니다.

먼저 ao의 프로세스를 이해해야 합니다. 이는 초기화 작업 시 해당 계산 자원(예: 가상 머신 및 메모리 등)을 요청하는 것을 의미합니다. 모든 작업의 흐름은 본질적으로 프로세스의 전달을 통해 이루어집니다.

SSI와 Actor 모델 간에 흐르는 메시지는 모두 ANS-104의 데이터 표준 및 형식에 부합해야 하며, 이를 통해 모든 유형의 DApp이 서로 이해할 수 있습니다.

요구 사항에 맞는 데이터를 생산한 후, MU는 온라인 SU에 메시지를 전송합니다. 이 과정은 모든 메시지가 처리될 때까지 지속되며, 이어서 SU는 데이터를 수신하고 Arweave에 업로드하여 Arweave의 검증 능력을 연결합니다.

또한, MU의 처리 프로세스는 맞춤형 메시지 처리 메커니즘을 설정할 수 있는 유료 메커니즘을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 메시지만 전송하고 후속 작업을 수행하지 않는 등의 방식입니다.

SU가 메시지를 수신한 후, CU가 연결됩니다. CU는 여러 개의 계산을 담당하는 단위를 포함하며, CU 또한 분산된 연산력 시장입니다. Akash와 유사하게, 각 CU 집단은 서로 경쟁하며, 경쟁에서 승리한 자가 계산을 수행할 권리를 가집니다. CU는 요청에 따라 응답하고 계산 결과를 제출하며, 이러한 응답 결과는 모두 Arweave에 저장되고, Arweave의 원본 데이터로 검증할 수 있습니다.

이러한 방식에서 ao는 효율적이고 경쟁적인 계산 네트워크를 제공하며, 사용자는 계산의 합의를 설정할 필요 없이 전달된 메시지가 해당 프로세스에 부합하기만 하면 됩니다. 이는 본질적으로 이더리움과 같은 계산 유효성에 대한 높은 비용을 피할 수 있게 합니다.

SCP와 ao의 결합

먼저 검증 가능성에 대해 논의하겠습니다. ao의 기능은 검증 가능한 데이터 상태를 제시하는 것이며, 궁극적인 검증 가능성 문제는 Arweave의 합의 데이터에 의해 보장됩니다. ao는 본질적으로 SCP 애플리케이션이기도 하며, 이때 상태를 조회하고 반환하는 두 가지 동작이 모두 Arweave에 체인됩니다. ao/SCP 프로그램은 이 두 가지 동작을 로드하여 Mint와 Slash 결과를 계산합니다.

구체적으로 SCP 패러다임에 기반하여 Mint와 Slash의 규칙을 인덱스에 작성해야 하며, 인덱스 데이터를 호출하는 노드는 자연스럽게 Slash와 Mint의 결과를 계산할 것입니다(데이터 모델은 ao 사양을 참조하십시오).

ao의 기술 아키텍처에 대해 논의한 후, 아래에서는 그 응용에 대해 논의하겠습니다. ao 발표 이후 원주율 크로스 체인 프로토콜 aox, 분산 스테이블코인 프로토콜 astro 및 Arweave의 EVM 호환 프로젝트 AOVM이 차례로 등장했지만, 현재 모두 실험 상태에 있습니다. 주목할 점은 현재 ao 기반의 응용이 활발히 진행되고 있으며, ao 버전의 트위터와 게임이 이미 많이 개발 및 테스트되고 있다는 것입니다.

동시에 Arweave 생태계에 이미 존재하는 몇몇 성숙한 SCP 프로젝트, 예를 들어 everVision의 everPay 및 Permaswap과 같은 애플리케이션은 ao화 적응 및 개조를 진행할 것입니다. 이론과 실천에서 SCP 이론과 ao는 동일한 출처입니다.

SCP는 Arweave의 저장 능력에 뿌리를 두고 있으며, 영원히 멈추지 않는 튜링 테이프 기계를 상상할 수 있습니다. SCP는 데이터를 블록체인에 업로드하는 역할을 하며, 튜링 기계의 테이프 기록 기능을 담당하고, 상태 기계는 ao가 제공할 수 있습니다. 각 상태 변화는 Arweave에 저장될 수 있습니다.

여기서 존재하는 문제는 상태 폭발이며, 이는 이더리움을 괴롭혀온 오랜 문제입니다. Arweave는 상태를 저장하지 않기 때문에 본질적으로 상태 폭발 문제를 자연스럽게 피할 수 있으며, ao 프로세스에서 생성된 모든 데이터를 영구적으로 저장할 수 있습니다.

주의해야 할 점은 ao 노드의 데이터가 합의 상태에 도달하기 위해 계산이 필요하지 않다는 것입니다. 이론적으로 관련 데이터가 Arweave 네트워크에 저장되기만 하면 각 단계의 상태 변화가 기록되어야 하므로, 더 정확하게 말하면 ao의 데이터는 계산 없이 네트워크에 기록될 수 있으며, 계산은 데이터 변화의 일부일 뿐입니다.

둘째로, 오랜 블록체인 삼중 난제에 직면하여, 즉 어떤 블록체인도 보안, 분산화 및 확장성 문제를 동시에 해결할 수 없는 상황에서, SCP와 ao의 결합은 기본적으로 이 난제를 종결할 수 있습니다.

• 보안: Arweave가 제공하는 데이터는 최대의 합의이며, Arweave에 저장된 합의 데이터는 애플리케이션에 검증 가능성을 제공합니다;
• 분산화: ao는 연산력의 분산화를 가져오며, 개인, 기관 및 NGO는 누구나 ao 계산 네트워크에 참여하고 떠날 수 있습니다. 데이터 합의 덕분에 떠난 후의 상태 복구도 매우 간단합니다;
• 확장성: 이더리움의 수직적 계층화와는 달리, ao와 SCP는 전반적으로 수평적으로 블록화되어 계산 및 저장 능력을 무한히 확장할 수 있습니다.

ao/SCP 아키텍처를 기반으로 Arweave는 더 이상 단순한 저장 공공 체인이 아니며, AR+AO의 조합은 저장 및 계산 기능을 동시에 갖춘 분산 슈퍼 컴퓨터입니다. 모든 DApp은 그 위에서 배포할 수 있으며, 서로 호출할 수 있습니다.

현재 ao는 독특한 모듈화 아키텍처로, 수평적으로 확장 가능한 모듈화입니다. 이는 Arweave 네트워크의 Warp와 같은 스마트 계약뿐만 아니라 EVM과 같은 메커니즘의 스마트 계약도 ao 네트워크에 삽입할 수 있으며, 데이터 형식의 일관성만 유지하면 됩니다.

또는 이렇게 말할 수 있습니다. SCP는 Arweave를 기반으로 전체 체인의 Layer2를 구축하여 모든 공공 체인과 DApp에 접속할 수 있으며, ao는 슈퍼 버전의 SCP로, 모든 공공 체인, 스마트 계약 및 DApp을 ao의 일부로 변환할 수 있습니다.

DeFi의 또 다른 가능성

현재 EVM 시스템에서 스마트 계약은 모든 것의 핵심입니다. 체인 상의 행동은 본질적으로 스마트 계약의 조정 및 사용입니다. 가장 일반적인 DEX 거래의 경우, 스마트 계약은 특정 조건이 충족되면 규정된 대로 해당 작업을 수행합니다. 예를 들어 유동성을 추가하거나 토큰의 계약 주소를 찾는 등의 작업입니다.

그러나 이때의 계약은 단일 스레드 프로세스일 뿐이며, 동시 호출을 수행할 수 없습니다. 모든 거래는 이더리움에 의해 정렬되고 성공 여부가 결정되거나 MEV 공격에 의해 도용됩니다.

ao 아키텍처를 사용하여 Uniswap을 개조하면 병렬적이고 중단 없는 체인 상 거래 로봇을 생성할 수 있습니다. ao 버전의 Uniswap 각 프로세스는 서로 다른 트리거 메커니즘으로 설정할 수 있지만 서로 간섭하지 않으며, 모든 계산 자원을 활용하여 실행할 수 있습니다. 이렇게 이해할 수 있습니다. 이는 Web2 수준의 양적 거래소입니다. Arweave 생태계에서 가장 큰 DEX 프로젝트인 Permaswap은 이미 이 방식을 ao 원주율 환경에 적응시켰습니다.

ao의 각 프로세스는 토큰 발행 능력을 가지고 있으며, 이더리움을 예로 들면, 각 ERC-20 토큰의 발행 과정은 Token Process입니다. 설정된 가격 범위에 따라 설정하기만 하면 거래 사용자에게 주문을 생성하고 토큰 교환 과정을 완료할 수 있습니다.

실제로 이더리움의 토큰 이동 및 거래는 매우 어렵습니다. 본질적으로는 서로 다른 계좌 잔액의 덧셈 및 뺄셈 연산을 수행해야 하며, 결국 각 거래는 이더리움의 최신 요구에 따라 반복 계산해야 하므로 많은 중복 데이터가 체인에 쌓이게 됩니다.

ao는 토큰 이동 시 계산 방식을 변경하여 서로 다른 계좌 간의 토큰 이동은 본질적으로 서로 다른 상태 동기화에 의존합니다. MU의 메시지 전달 프로세스를 통해 각 프로세스가 Arweave 네트워크에 저장되기만 하면 됩니다. 즉, 합의는 계산 이전에 발생하며, 최종적으로 조합적인 연산을 통해 자산을 이동할 수 있습니다. 전체 네트워크가 연산에 참여할 필요가 없습니다. 즉, ao의 각 토큰은 동시적이며, 심지어 하나의 토큰에 대해 무수히 많은 서브 장부를 생성할 수 있으며, 각 서브 장부는 독립적인 병렬 연산 능력을 제공합니다.

현재 ao 설계에서는 특정 계약을 자동으로 호출할 수 있으며, 노드에 비용을 지불하기만 하면 해당 프로세스를 사용할 수 있습니다. 이후 해당 프로세스는 설정된 빈도로 계산 및 실행을 수행하며, Arweave의 저렴한 비용과 ao의 고속 덕분에 실행 빈도를 매우 밀집하게 설정할 수 있습니다.

사용자에게 ao는 컴퓨터와 유사한 프로그램을 실행하며, 추상적인 스마트 계약이 아닙니다. 예를 들어 EverID에 연결된 everPay가 ao 네트워크에 연결되면, EverID는 ao 인터페이스를 조작합니다. ao 인터페이스 이후의 프로그램 유형은 중요하지 않으며, 사용자는 여러 공공 체인上的 DApp 애플리케이션을 동시에 조작할 수 있으며, 이는 기존 인터넷 단말기의 사용 논리와 매우 유사합니다. 단말기는 네트워크의 다양한 서버를 호출하여 사용자에게 간단하고 단일한 애플리케이션 인터페이스를 제공합니다.

본질적으로 이는 기존 DeFi에 대한 혁신으로, 사용자의 작업 논리를 하나의 상호작용 시스템으로 통합하면서도 그 뒤의 분산화 정도를 유지합니다.

글로벌 슈퍼 컴퓨터

DeFi와 같은 전통적인 암호화 수요 외에도, ao는 실제로 전통적인 Web2에 대한 반영 능력을 열어주었습니다. 그 중 하나의 핵심은 ML(기계 학습)의 신뢰할 수 있는 계산입니다. 앞서 언급했듯이, Carl Hewitt가 Actor Model을 설계한 초기 목적은 AI 계산이었으며, 이는 ao와 AI가 자연스럽게 결합할 수 있는 능력을 제공합니다.

이전 AI와 Crypto의 결합에서 기계 학습 모델은 원활하게 체인에 올라갈 수 없었습니다. 특히 LLM과 같은 매개변수 수가 매우 큰 모델은 더욱 그렇습니다. 그러나 ao는 과거와 다릅니다. 사용자가 ao 조정 자원을 자유롭게 선택하고 맞춤화할 수 있으며, 무제한으로 계산 서비스를 사용할 수 있고, 계산 자원은 본질적으로 무한히 확장 가능하고 서로 협력할 수 있기 때문에 ML의 체인화는 불가능하지 않은 것처럼 보입니다.

Akash와 같은 분산 계산 시장과 비교할 때, ao의 장점은 GPU 클러스터의 수가 아니라 초대규모 병렬 계산 능력에 있습니다. Akash는 강한 신뢰 메커니즘이 필요하여 계산 시장을 구축해야 합니다.

ao는 무제한 접근 특성을 희생할 필요가 없으며, 이 모든 것은 여전히 스마트 계약을 기반으로 구현됩니다. 즉, 체인에서 실행되고 Arweave에 저장되어 상태 증명을 수행하며, 강력한 호환성 덕분에 사용자는 자신이 선호하는 방식으로 체인 환경을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 LLM 모델을 실행하고 그 데이터는 Arweave 네트워크에 저장될 수 있으며, AI 대형 모델의 계산력과 데이터의 분산화 요구를 해결할 수 있습니다.

ao는 기존의 분산 계산 플랫폼 및 클라우드 컴퓨팅 공급자와 다릅니다. 이는 첫 번째 분산 고동시 네트워크로, 클라우드 공급자가 스마트 계약 기능을 갖춘 것으로 이해할 수 있습니다. 이더리움이 계산 및 저장 위기에 직면한 현재, Arweave는 "분산 계산은 분산 데이터"라는 기묘한 순환을 완성했다고 할 수 있습니다.

더 간단히 말하자면, 과거에 비싸고 대중과 멀어진 슈퍼 컴퓨터가 이제 모든 사람의 곁에 있으며, 아무도 그것의 시작, 실행 및 종료를 제어할 수 없습니다. 프로세스가 시작되면, 스마트 계약이 설정한 종료 조건이 충족될 때까지 영원히 실행됩니다.

결론: Arweave의 미래

ao가 도래한 후, SCP 패러다임의 능력이 더해져 Arweave는 영구 저장 및 무한 계산의 네트워크가 될 가능성이 있습니다. 그러나 현재 ao 실행 노드는 여전히 테스트넷 상태에 있으며, 코드에 작성된 처벌 슬래시 메커니즘에 의존하여 운영되고 있습니다.

이론적인 최적이 현실에서 실행 가능하다는 것은 아닙니다. ao는 무한히 확장 가능하고 실시간으로 확장 가능한 계산 네트워크가 되기를 희망하며, 사용자는 완전한 제어권을 가지지만 Arweave의 다양한 생태계는 활발하지 않습니다. 특히 주류 DeFi 애플리케이션은 여전히 부족하며, 이더리움보다 적고, 심지어 Filecoin이 FVM을 출시한 상황보다도 뒤처져 있습니다.

전반적으로 ao+SCP+Arweave는 확실히 블록체인의 또 다른 가능성을 열어주었지만, 이러한 가능성은 시간의 검증이 필요합니다.