AO мережа: децентралізована обчислювальна платформа для AI агентів

Децентралізовані мережі завжди прагнули реалізувати візію "світового комп'ютера", що дозволяє виконувати будь-який код без довіри та відкрито для всього світу. Після Ethereum багато інфраструктурних проектів намагалися рухатися в цьому напрямку, і AO мережа, яка незабаром буде запущена Arweave, є одним з них.

З макроекономічної точки зору, "світовий комп'ютер" можна розділити на три основні частини: обробка даних, доступ і зберігання. Arweave historically виконував роль "світового жорсткого диска", тоді як мережа AO (Actor Oriented) вводить універсальні обчислювальні можливості та надає функції смарт-контрактів.

AO: універсальна обчислювальна мережа на базі моделі акторів

Сучасні основні платформи децентралізованих обчислень можна розділити на два типи: платформи смарт-контрактів та універсальні обчислювальні платформи. Платформи смарт-контрактів представлені Ethereum, мережа ділиться глобальною пам'яттю стану, здійснюється консенсус щодо процесів обчислень, які змінюють стан. Оскільки для досягнення консенсусу потрібно багато повторних обчислень, їх використовують лише для обробки високовартісних операцій через високі витрати. Універсальна обчислювальна мережа не здійснює консенсус щодо самого процесу обчислень, а перевіряє результати обчислень згідно з бізнесом, обробляє запити в порядку надходження, і не має спільної пам'яті стану. Це знижує витрати, що дозволяє мережі розширюватися на більше галузей обчислень; до представників проектів належать деякі мережі обчислювальної потужності.

Деякі проекти, базуючись на припущенні безпеки віртуальної машини, об'єднують загальні обчислення з смарт-контрактами. Ці мережі здійснюють консенсус лише щодо порядку транзакцій і перевіряють результати обчислень. Кілька обчислень зміни стану обробляються паралельно в вузлах мережі, а віртуальна машина обчислювального середовища гарантує детерміновані результати, тому, якщо порядок транзакцій однаковий, кінцевий стан також буде однаковим.

Ці мережі, оскільки не ділять стан пам'яті, мають дуже низькі витрати на розширення, кілька завдань можуть обчислюватися паралельно і не впливати одне на одного. Ці проєкти часто базуються на моделі програмування Actor, AO також належить до цього типу. У моделі Actor кожен обчислювальний одиниця розглядається як незалежний агент, що обробляє транзакції, а обчислювальні одиниці взаємодіють через комунікацію. AO стандартизував обмін повідомленнями Actor, реалізувавши децентралізовану обчислювальну платформу.

На відміну від традиційних пасивно запущених смарт-контрактів, AO може реалізувати активне виконання смарт-контрактів за допомогою "cron"-методу, що активується фіксованими часовими циклами, наприклад, для постійного моніторингу арбітражних можливостей торгової програми.

Швидка можливість масштабування мережі AO, надзвичайна ємність зберігання даних Arweave, модель програмування Actor та можливість активного ініціювання транзакцій роблять її дуже підходящою для хостингу AI Agent. AO також підтримує інтеграцію великих AI моделей у виконання смарт-контрактів на блокчейні.

Характеристики мережі AO

AO не здійснює консенсус щодо процесу обчислення, а лише щодо порядку транзакцій, і вважає, що результати виконання віртуальної машини є детермінованими, що забезпечує узгодженість кінцевого стану.

AO використовує модульний дизайн, у мережі існує три основні одиниці: одиниця планування (SU), обчислювальна одиниця (CU) та одиниця посланця (MU). Після надсилання транзакції MU приймає та перевіряє підпис, а потім пересилає його до SU. SU, як точка з'єднання AO та AR-ланцюга, впорядковує порядок транзакцій та завантажує їх до AR-ланцюга для завершення консенсусу. Поточний спосіб досягнення консенсусу - це POA (доказ повноважень). Після завершення консенсусу завдання розподіляються CU для конкретних обчислень, а результати повертаються користувачеві через MU.

CU-мережу можна вважати децентралізованою мережею обчислювальної потужності. У рамках повного економічного планування вузли CU повинні ставити активи, змагаючись за обчислювальну продуктивність, ціну та інші фактори, щоб надавати обчислювальну потужність для отримання прибутку. Якщо виникнуть обчислювальні помилки, активи вузла будуть конфісковані.

Порівняння AO з іншими мережами

AO як універсальна обчислювальна платформа має очевидні відмінності від таких платформ, як Ethereum. Деякі мережі зберігання, які разом з Arweave є "світовим жорстким диском", також запустили платформи для смарт-контрактів, але ці платформи в основному є архітектурою згоди стану, а їхній досвід роботи не відповідає традиційним платформам для смарт-контрактів.

На відміну від деяких децентралізованих обчислювальних мереж, AO зберігає можливості смарт-контрактів і підтримує глобальний стан на AR-сховищі.

Насправді, AO архітектурно є найбільш схожим на деякі асинхронні обчислювальні блокчейн-мережі. Ці мережі створили ранні парадигми асинхронних обчислювальних блокчейн-мереж, AO в значній мірі продовжує цей дизайн, наприклад, лише для впорядкування порядку транзакцій, вірити в детерміновані обчислення віртуальної машини, асинхронна обробка за моделлю Actor тощо.

Основна різниця полягає в тому, що деякі мережі підтримують стан на основі контейнерів, тоді як AO має спільний шар стану (тобто AR), будь-хто може відновити стан усієї мережі через порядок транзакцій та докази стану. Це збільшує здатність мережі до децентралізації, але також втрачає можливість реалізації певних особливих бізнесів з приватності.

На економічному та дизайнерському рівні, AO використовує справедливий запуск та бездоступний підхід до роботи, де участь у конкуренції за майнінг можливе через стейкінг. AO застосовує модульний дизайн, MU, CU, SU відокремлені, користувачі також можуть вибрати спосіб реалізації віртуальної машини, що знижує витрати на вхід для розробників.

Однак у AO можуть бути деякі системні недоліки, такі як відсутність атомарності міжконтрактних транзакцій в асинхронній моделі Actor, що може призвести до ускладнень у розвитку DeFi-додатків. Нова обчислювальна модель також ставить вищі вимоги до розробників. У архітектурі AO віртуальна машина wasm може керувати обмеженням до 4 ГБ, що також призводить до того, що деякі складні моделі не можуть бути використані.

Враховуючи ці фактори, вибір AO зосередитися на маршруті AI Agent є справді зосередженням на сильних сторонах і уникненням слабких. У контексті швидкого розвитку AI, AO все ще має значний потенціал для росту.