AO мережа: децентралізована обчислювальна платформа для AI Agent

Децентралізовані мережі завжди прагнули реалізувати мрію світового комп'ютера, а саме виконання будь-якого коду без довіри та його спільний доступ для глобального використання. Після Ethereum багато інфраструктурних проектів намагалися досягти цього, одним з яких є незабаром запуск AO платформи.

Щодо концепції "світового комп'ютера", її можна умовно розділити на три аспекти: обробка, доступ і зберігання даних. У минулому Arweave відігравав роль "світового жорсткого диска", тоді як мережа AO (Actor Oriented) запровадила універсальні обчислювальні можливості та надала функцію смарт-контрактів.

AO: універсальна обчислювальна мережа на основі моделі акторів

Наразі основні децентралізовані обчислювальні платформи можна поділити на два типи: платформи смарт-контрактів та універсальні обчислювальні платформи. Платформи смарт-контрактів представлені Ethereum, який ділиться глобальною пам'яттю стану мережі та здійснює консенсус щодо обчислювальних процесів, які змінюють стан. Оскільки для досягнення консенсусу потрібно багато повторюваних обчислень, витрати є високими, і такі платформи в основному використовуються для обробки бізнесу високої вартості. Універсальні обчислювальні мережі не здійснюють консенсус щодо самих обчислювальних процесів, а перевіряють результати обчислень та порядок обробки запитів відповідно до бізнесу, не маючи спільної пам'яті стану. Такий підхід знижує витрати і дозволяє мережі розширюватися на більше обчислювальних сфер, представлених деякими мережами обчислювальної потужності.

Крім того, існують деякі проекти, які базуються на припущеннях безпеки віртуальної машини та поєднують загальні обчислення з інтелектуальними контрактами. Такі мережі лише обробляють порядок транзакцій і перевіряють результати обчислень, кілька обчислень зміни стану обробляються паралельно в мережевих вузлах. Віртуальна машина обчислювального середовища гарантує детерміновані результати, тому, якщо порядок транзакцій залишається незмінним, фінальний стан також залишиться незмінним.

Цей тип мережі має низькі витрати на розширення, оскільки не ділить стан пам'яті, що дозволяє виконувати кілька завдань одночасно без взаємного впливу. Ці проекти зазвичай базуються на моделі програмування Actor, до якої належить і AO. У моделі Actor кожен обчислювальний модуль розглядається як незалежний агент, що обробляє транзакції, а взаємодія між обчислювальними модулями відбувається через комунікацію. AO стандартизував передачу повідомлень Actor, реалізувавши децентралізовану обчислювальну мережу.

На відміну від традиційних пасивних тригерів смарт-контрактів, AO може забезпечити активне виконання смарт-контракту за допомогою "cron"-методу з фіксованим часовим циклом, наприклад, для постійного моніторингу арбітражних можливостей торгової програми.

Швидка масштабованість мережі AO, можливості масового зберігання даних Arweave, програмна модель Actor та можливість активного ініціювання транзакцій роблять її надзвичайно підходящою для розміщення AI Agent. AO також підтримує впровадження великих моделей AI у смарт-контракти на блокчейні.

Особливості мережі AO

Мережа AO не проводить консенсус щодо обчислювального процесу, а проводить консенсус щодо порядку транзакцій і припускає, що результати виконання віртуальної машини є детермінованими, таким чином досягаючи узгодженості фінального стану.

Мережа використовує модульний дизайн, який містить три основні одиниці: одиницю планування (SU), обчислювальну одиницю (CU) та одиницю кур'єра (MU). Коли транзакція надсилається, MU отримує та перевіряє підпис, а потім пересилає його до SU. SU виступає як точка з'єднання між AO та AR ланцюгами, відповідаючи за сортування транзакцій та завантаження їх до AR ланцюга для завершення консенсусу. В даний час використовується механізм консенсусу POA (доказ повноважень). Після досягнення консенсусу щодо порядку транзакцій завдання передається CU для конкретних обчислень, а результати повертаються користувачеві через MU.

CU-колектив можна вважати децентралізованою обчислювальною мережею. У рамках повного економічного планування, вузли CU повинні ставити активи під заставу, змагатися за надання обчислювальної потужності через такі фактори, як обчислювальна продуктивність і ціна, та отримувати прибуток. Якщо виникнуть обчислювальні помилки, активи будуть конфісковані.

Порівняння AO з іншими мережами

В порівнянні з такими платформами, як Ethereum, AO має очевидні переваги як універсальна обчислювальна платформа. Хоча деякі мережі зберігання також запустили платформи для смарт-контрактів, проте за досвідом вони поступаються традиційним платформам смарт-контрактів.

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

В архітектурі AO найбільше схожий на певні асинхронні обчислювальні блокчейн-мережі. Ці мережі створили ранні парадигми асинхронного обчислювального блокчейна, AO в значній мірі продовжує цей дизайн, наприклад, тільки для впорядкування порядку транзакцій, довіреної віртуальної машини детермінованого обчислення, використання асинхронної обробки за моделлю Actor тощо.

Основна різниця полягає в тому, що певні мережі підтримують стан на базі контейнерів, тоді як AO має спільний шар стану (тобто AR). Це підсилює здатність мережі до децентралізації, але також може обмежити реалізацію деяких спеціальних бізнесів з приватності.

У економічному та дизайнерському аспектах AO працює на основі справедливого запуску та бездоступності, де для участі в конкурентному майнінгу достатньо лише стейкінгу. AO використовує модульний дизайн, що дозволяє користувачам самостійно обирати спосіб реалізації віртуальної машини, зменшуючи витрати на вхід для розробників.

Однак, AO також може стикатися з деякими викликами, такими як брак атомарності при міжконтрактних транзакціях в асинхронній моделі Actor, що може вплинути на розвиток DeFi-додатків. Нові обчислювальні моделі також висувають вищі вимоги до розробників. В рамках архітектури AO віртуальна машина wasm має максимальне обмеження в 4 ГБ, що може призвести до того, що деякі складні моделі не зможуть бути використані.

Враховуючи ці фактори, вибір AO зосередитися на галузі AI Agent може бути розумною стратегією. На фоні швидкого розвитку AI, AO все ще має значний потенціал для зростання.