AO+Arweave：重塑去中心化AI 基礎設施的未來

作者：秦景春

審閱：Leon Lee

來源：內容公會- 投研

原文首發於：PermaDAO

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近年來，隨著AI 技術的快速發展和大模型訓練需求的不斷攀升，去中心化AI 基礎設施逐漸成為行業討論的熱點。傳統的集中式運算平台雖然在算力上不斷升級，但其資料壟斷和高昂的儲存成本也日益顯露出限制。相反，去中心化平台不僅能夠降低儲存成本，還能透過去中心化驗證機制保證資料和運算的不可篡改，從而在AI 模型訓練、推理和驗證等關鍵環節發揮重要作用。另外Web3 當下存在資料割裂、DAO 組織效率低、各平台互通性很差等情況，因此必須與去中心化AI 融合才能進一步發展！

本文將從記憶體限制、資料儲存、平行運算能力和可驗證性四個維度出發，比較分析各主流平台的優缺點，並詳細探討為何AO+Arweave 體系在去中心化AI 領域展現出明顯競爭優勢。

一、各平台比較分析：為何AO+Arweave 獨樹一幟

1.1 內存與算力要求

隨著AI 模型規模的不斷擴大，記憶體和算力成為衡量平台能力的關鍵指標。以運行相對較小的模型（例如Llama-3-8 B）為例，其至少需要12 GB 記憶體；而像GPT-4 這樣參數超過萬億等級的模型，其對記憶體和運算資源的要求更是驚人。訓練過程中，大量的矩陣運算、反向傳播以及參數同步等操作都需要充分利用平行運算能力。

AO+Arweave ：AO 透過其平行計算單元（CU）和Actor 模型，能夠將任務拆分成多個子任務同時執行，以實現細粒度的平行調度。這種架構使得在訓練過程中，不僅可以充分發揮GPU 等硬體的平行優勢，還能在任務調度、參數同步與梯度更新等關鍵環節中顯著提高效率。
ICP ：雖然ICP 的子網路支援一定程度的平行計算，但在統一容器內部執行時，其只能實現較粗粒度的並行，難以滿足大規模模型訓練中細粒度任務調度的需求，從而導致整體效率不足。
以太坊與Base 鏈：兩者均採用單執行緒執行模式，其架構設計初衷主要面向去中心化應用和智慧合約，不具備訓練、運行和驗證複雜AI 模型所必需的高平行運算能力。
算力需求與市場競爭

隨著Deepseek 等專案的火爆，訓練大模型的門檻不斷降低，越來越多的中小型公司可能加入競爭，導致市場上算力資源日益稀缺。在這種情況下，像AO 這樣具有分散式平行運算能力的去中心化算力基礎架構將越來越受到歡迎。 AO+Arweave 作為去中心化AI 的基礎設施，將成為Web3 價值互聯網落地的關鍵支撐。

1.2 資料儲存與經濟性

資料儲存是另一個至關重要的指標。傳統區塊鏈平台，如以太坊，因鏈上儲存成本極高，通常只能用於儲存關鍵元數據，而將大規模數據儲存轉移至IPFS 或Filecoin 等鏈下解決方案。

以太坊平台：依賴外部儲存（如IPFS、Filecoin）來保存大部分數據，雖然能夠確保數據的不可篡改性，但高昂的鏈上寫入成本使得大數據量儲存無法直接在鏈上實現。
AO+Arweave ：利用Arweave 的永久低成本儲存能力，實現資料的長期存檔與不可竄改。對於AI 模型訓練資料、模型參數、訓練日誌等大規模數據，Arweave 不僅能確保資料安全，也能為後續的模型生命週期管理提供強力支援。同時，AO 可以直接呼叫Arweave 儲存的數據，建立一個完整的數據資產經濟閉環，從而促進AI 技術在Web3 中的落地與應用。
其他平台（Solana、ICP） ：Solana 雖然在狀態存儲上通過帳戶模型進行了優化，但大規模數據存儲仍需依賴鏈下解決方案；而ICP 則採用內置容器存儲，支持動態擴展，但長期存儲數據需要持續支付Cycles，整體經濟性較為複雜。

1.3 平行運算能力的重要性

訓練大規模AI 模型過程中，運算密集型任務的平行處理是提高效率的關鍵。將大量矩陣運算拆分成多個平行任務，可大幅降低時間成本，同時使GPU 等硬體資源充分利用。

AO ：AO 透過獨立的計算任務和訊息傳遞協調機制，實現細粒度並行計算，其Actor 模型支援將單一任務拆分成百萬層級的子進程，並在多節點間進行高效通訊。這樣的架構特別適合大模型訓練和分散式運算場景，在理論上可達到極高的TPS（每秒處理交易數），儘管實際上受制於I/O 等限制，但遠超傳統單執行緒平台。。
以太坊與Base 鏈：由於採用單執行緒EVM 執行模式，這兩者在面對複雜的平行運算需求時顯得力不從心，無法滿足AI 大模型訓練的要求。
Solana 和ICP ：雖然Solana 的Sealevel 運行時支援多執行緒並行，但並行粒度較粗，而ICP 在單一容器內依舊以單執行緒為主，這使得在處理極端並行任務時存在明顯瓶頸。

1.4 可驗證性與系統信任度

去中心化平台的一大優點在於，透過全域共識和不可竄改的儲存機制，能夠大幅提升資料和運算結果的可信度。

以太坊：透過全域共識驗證和零知識證明（ZKP）生態，確保智慧合約的執行和資料儲存具有高度透明性和可驗證性，但相應的驗證成本較高。
AO+Arweave ：AO 透過將所有運算過程全像儲存於Arweave，並藉助「確定性虛擬機器」保證結果復現，建構了一條完整的審計鏈。這種架構不僅提升了計算結果的可驗證性，也增強了系統整體的信任度，為AI 模型訓練和推理提供了有力保障。

二、AO+Arweave 與垂直去中心化AI 計畫的互補關係

在去中心化AI 領域，垂直項目如Bittensor、 Fetch.ai 、Eliza 和GameFi 等正在積極探索各自的應用場景。 AO+Arweave 作為基礎設施平台，其優勢在於提供高效的分散式算力、永久資料儲存和全鏈審計能力，能為這些垂直項目提供必要的基礎支援。

2.1 技術互補性實例

Bittensor ：
Bittensor 的參與者需要貢獻算力來訓練AI 模型，這對平行運算資源和資料儲存提出了極高要求。 AO 的超平行運算架構允許眾多節點在同一網路中同時執行訓練任務，並透過開放的訊息傳遞機制迅速交換模型參數和中間結果，從而避免傳統區塊鏈順序執行帶來的瓶頸。這種無鎖並發架構不僅提升了模型更新速度，也顯著提高了整體訓練吞吐量。同時，Arweave 提供的永久儲存為關鍵資料、模型權重和效能評估結果提供了理想的保存方案。訓練過程中產生的大型資料集可以即時寫入Arweave，因其資料不可篡改性，任何新加入的節點都能獲取到最新的訓練資料和模型快照，從而確保網路參與者在統一的資料基礎上協同訓練。這個組合既簡化了資料分發流程，也為模型版本控制和結果驗證提供了透明、可靠的依據，使Bittensor 網路在保持去中心化優勢的同時獲得了近似集中式叢集的運算效率，從而極大地推動了去中心化機器學習的效能上限。
Fetch.ai的自主經濟代理人（AEAs）：
在多智能體協作系統Fetch.ai中，AO+Arweave 的組合同樣可以展現出卓越的綜效。 Fetch.ai建構了一個去中心化平台，使自主代理人（Agents）能夠在鏈上協作進行經濟活動。這類應用需要同時處理大量代理的同時運作和資料交換，對運算和通訊要求極高。 AO 為Fetch.ai提供了高效能的運作環境，每個自主代理程式都視覺化AO 網路中的獨立運算單元，多個代理程式能夠在不同節點上並行執行複雜運算和決策邏輯，而不會互相阻塞。開放式訊息傳遞機制進一步優化了代理之間的通訊：代理可以透過鏈上訊息佇列非同步交換資訊、觸發動作，從而避免了傳統區塊鏈全域狀態更新帶來的延遲問題。在AO 的支援下，數百上千的Fetch.ai代理商能夠即時互通、競爭與合作，模擬出接近現實世界的經濟活動節奏。同時，Arweave 的永久儲存能力賦能Fetch.ai的資料共享和知識保留，每個代理程式在運行中產生或收集的重要資料（如市場資訊、互動日誌、協定約定等）都能提交到Arweave 保存，構成一個永久的公共記憶庫，其他代理程式或使用者可隨時檢索，無需信任中心化伺服器的可靠性。這確保了代理間協作的記錄公開透明——例如，一個代理髮布的服務條款或交易報價一經寫入Arweave，就成為所有參與者認可的公開記錄，不會因節點故障或惡意篡改而丟失。借助AO 的高並發運算和Arweave 的可信任存儲， Fetch.ai多智能體系統能夠在鏈上實現前所未有的協同深度。
Eliza 多代理系統：
傳統AI 聊天機器人通常依賴雲端，透過強大算力處理自然語言，並藉助資料庫儲存長期對話或使用者偏好。借助AO 的超並行計算，鏈上智慧助理能將任務模組（如語言理解、對話生成、情緒分析）分散至多個節點並行處理，即使大量使用者同時提問也能快速回應。 AO 的訊息傳遞機制確保各模組高效協同：例如，語言理解模組提取語意後透過非同步訊息將結果傳送給回應產生模組，使去中心化架構下的對話流程依然流暢。同時，Arweave 則充當Eliza 的「長期記憶庫」：所有用戶互動記錄、偏好及助手學習的新知識均可加密後永久存儲，無論間隔多久，用戶再次互動時均能調取此前上下文，實現個性化連貫回复。永久儲存不僅避免了中心化服務中資料遺失或帳號遷移引起的記憶缺失，還為AI 模型持續學習提供歷史資料支撐，使鏈上AI 助理實現「越用越聰明」。
GameFi 即時代理應用：
在去中心化遊戲（GameFi）中，AO 與Arweave 的互補特性發揮關鍵作用。傳統MMO 依賴集中伺服器進行大量並發計算和狀態存儲，這與區塊鏈去中心化概念相悖。 AO 提出將遊戲邏輯和實體模擬任務分散至去中心化網路並行處理：例如，鏈上虛擬世界中，不同區域的場景模擬、NPC 行為決策及玩家互動事件可由各節點同時計算，並透過訊息傳遞交換跨區訊息，共構完整虛擬世界。此架構摒棄單一伺服器瓶頸，使遊戲隨玩家增多而線性擴展運算資源，保持流暢體驗。同時，Arweave 的永久存儲為遊戲提供可靠狀態記錄和資產管理：關鍵狀態（如地圖變化、玩家數據）及重要事件（如稀有道具獲取、劇情進展）定期固化為鏈上存證；玩家資產（如角色皮膚、道具NFT）的元數據與媒體內容也直接存儲，確保永久所有權和防篡改。即使系統升級或節點更替，Arweave 保存的歷史狀態仍可恢復，保障玩家成就和財產不因技術變遷而丟失：任何玩家都不希望這些數據突然消失，之前就發生過多起類似事件，例如：多年前Vitalik Buterin 被暴雪突然取消魔獸世界中魔法師的生命吸管技能而倍感憤怒。此外，永久儲存也使玩家社群能為遊戲編年史做出貢獻，任何重要事件都能長久留存於鏈上。借助AO 的高強度平行運算與Arweave 的永久存儲，這種去中心化遊戲架構有效突破了傳統模式在效能和資料持久性上的瓶頸。

2.2 生態系整合與互補優勢

AO+Arweave 不僅為垂直類AI 專案提供基礎設施支持，更致力於建構一個開放、多樣、互聯的去中心化AI 生態系統。相較於單一專注於某一領域的項目，AO+Arweave 的生態範圍更廣、應用場景更多，其目標是建立涵蓋資料、演算法、模型和算力的完整價值鏈。只有在這樣龐大的生態系統中，才能真正釋放Web3 資料資產的潛力，並形成健康、可持續的去中心化AI 經濟閉環。

三、Web3 價值互聯網與永久價值存儲

Web3.0 時代的到來，標誌著資料資產將成為網路中最為核心的資源。與比特幣網路儲存「數位黃金」類似，Arweave 提供的永久儲存服務使得有價值的資料資產得到長期保存和不可篡改。目前，網路巨頭對用戶資料的壟斷使得個人資料價值難以體現，而在Web3 時代，用戶將擁有資料所有權，資料交換將透過代幣激勵機制有效實現。

價值儲存的屬性：
Arweave 透過Blockweave、SPoRA 和捆綁技術實現了強大的橫向擴展能力，尤其在大規模資料儲存場景中表現優異。這項特性使得Arweave 不僅能夠承擔起永久資料儲存的任務，還能為後續的智慧財產權管理、資料資產交易和AI 模型生命週期管理提供堅實支撐。
數據資產經濟：
數據資產是Web3 價值互聯網的核心。在未來，個人資料、模型參數、訓練日誌等都將成為有價資產，透過代幣激勵、資料確權等機制實現高效流通。 AO+Arweave 正是基於這個理念所建構的基礎設施，其目標在於打通資料資產的流通管道，為Web3 生態系統注入持續活力。

四、風險與挑戰及未來展望

儘管AO+Arweave 在技術上展現出許多優勢，但在實務過程中仍面臨以下挑戰：

經濟模型的複雜性
AO 的經濟模型需要與AR 代幣經濟體系深度融合，以確保低成本資料儲存和高效資料傳輸。這個過程涉及多種節點（如MU、SU、CU）間的激勵與懲罰機制，必須透過靈活的SIV 子質押共識機制來平衡安全性、成本和擴展性。實際實施過程中，如何平衡節點數量與任務需求、避免資源閒置或效益不足，是專案方需要認真考慮的問題。
去中心化模型和演算法市場建置不足
目前AO+Arweave 生態系統主要著重於資料儲存和算力支持，尚未形成完善的去中心化模型和演算法市場。如果沒有穩定的模型提供方，生態中的AI-Agent 發展將受到限制。因此，建議透過生態基金扶持去中心化模型市場項目，從而形成高競爭壁壘和長期護城河。

儘管面臨許多挑戰，但隨著Web3.0 時代的逐步到來，資料資產的確權與流通將推動整個網路價值體系的重構。 AO+Arweave 作為基礎設施的先驅者，預計將在這項變革中發揮關鍵作用，協助建構去中心化AI 生態系統和Web3 價值互聯網。

結論

綜合記憶體、資料儲存、平行運算和可驗證性四個維度的詳細比較分析，我們認為AO+Arweave 在支撐去中心化AI 任務方面展現出明顯優勢，特別是在滿足大規模AI 模型訓練需求、降低儲存成本和提升系統信任度等方面。同時，AO+Arweave 不僅為垂直類去中心化AI 計畫提供了強而有力的基礎設施支持，更具備建構完整AI 生態系統的潛力，從而推動Web3 數據資產經濟活動的閉環形成，進而帶來更大變革。詳情參考： https://mp.weixin.qq.com/s/h42BPZxGoZE1_C_UeDMOOQ。

未來，隨著經濟模型的不斷完善、生態規模的逐步擴展以及跨領域合作的深入，AO+Arweave+AI 有望成為Web3 價值互聯網的重要支柱，為數據資產確權、價值交換和去中心化應用帶來全新變革。儘管在實際落地過程中仍面臨一定風險與挑戰，但正是在持續的試誤與優化，技術與生態終將迎來突破性進展。

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