作者： Zohan, ID Theory
翻译： 王少华
审阅： 橙子 orange
这是什么？
AO 是构建在 Arweave 之上的面向参与者的计算层。 简而言之，AO 使信任最小化的并行计算成为可能。
为什么这很重要？
区块链通常是顺序执行的，这意味着一个执行线程必须在下一个执行线程之前得到处理。 用户处于全局队列中，排队等待由 Gas 决定的区块空间。
每个人共享执行线程； 当我占用块空间时，我禁止其他人使用执行线程。 这不仅很慢，而且还意味着块空间大小很重要……而且越小越好，因为块空间的需求量很大。 限制智能合约大小的最终结果是智能合约不执行复杂的计算。
为什么这在 AO 中有所不同？
AO 使用全息态（holographic state）系统：许多计算过程同时运行，不需要每个节点就当前状态达成一致， 从而实现无限的可扩展性！
执行线程不是一个，而是由计算量决定的 n 个线程。
AO 如何实现这种并行化？
与区块链一样，AO 基于确定性执行——相同的输入和函数总是产生相同的输出。 但 AO 采用不同的方法来达成共识。
与每个节点执行每个交易（扩展性差）以就全局状态达成一致的区块链不同，AO 允许不同节点并行执行计算的不同部分（良好的扩展）以共同构建全局状态。 它怎么能摆脱这个呢？
这就是 Arweave 的用武之地。 AO 上的每个计算过程都会作为 Arweave 网络上永久的、可验证的日志存储。 他们只需要检查记录的步骤是否有效，而每个节点无需执行每次计算。
这允许大规模并行化。 节点可以“分而治之”计算工作，并使用 Arweave 上的永久日志进行比对。 每个节点执行每项计算时不再有上限！
通过 n 个执行线程，可以同时并行地执行无限数量的进程。 AO 之所以成为可能，是因为 Arweave 的永久存储。
是什么让我们兴奋？
AO 的这些独特功能 —— 可扩展的并行处理、Arweave 上的永久存储以及支持复杂、长耗时运行的计算的能力 —— 可以为自主智能体（Autonomous AI Agent）提供一些真正强大的用例。
试想一下...由 AO 驱动的自主智能体可以根据新数据不断学习和适应。 他们可以处理大型数据集、训练模型、微调模型，然后以去中心化、无需信任的方式做出决策。
AO 驱动的自主智能体可能会在 DeFi 领域爆发——处理实时数据、扫描地址以获取 alpha、交易、判断风险和管理投资组合。 AO 的可扩展性允许许多代理并行操作，每个自主智能体专注于特定的链。
AO 驱动的自主智能体可以为大规模、永久存储的区块链游戏提供动力 —— 控制 NPC、管理经济模型并根据玩家行为调整环境。 AO 的可扩展性可实现丰富、身临其境的定制体验。
再见，昂贵拥堵的 Gas； 你好，计算流动性。
有关架构的更多信息，请访问链接。
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