AO 如何打造適用於 AI Agent 的去中心化計算網絡

無信任實驗室
2024-06-25 10:43:44
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本文從網絡架構以及特性方面,解讀 AO 如何打造適用於 #AI Agent 的去中心化計算網絡。

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 分為數據的計算、訪問與存儲三個部分,Arweave 過去一直在充當"世界硬碟"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台分為兩類,即智能合約平台與通用計算平台;智能合約平台以 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複運算,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 標準化了 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,驗證簽名,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。這是一個標準的經濟學保障。

AO 與其他網絡的區別

AO 作為通用計算平台,與 Ethereum 等智能合約平台的區別顯而易見。與 AR 同為"世界硬碟"的 Filecoin 也推出了自己的智能合約平台 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 等傳統智能合約平台。
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、無準入的方式運行,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,這也降低了一些開發者進入的成本。
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,也對開發者提出了更高的要求。但 AO 架構下 wasm 虛擬機最高能管理 4GB 的限制,也導致部分複雜模型無法在 AO 上使用。由此可見,AO 選擇 AI Agent 的路線實為揚長避短,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。

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