去中心化網路的新嘗試：AO網路的技術解析

去中心化網路一直追求着無需信任地執行任意代碼，並能夠在全球範圍內共享使用的理想。這個"世界計算機"的概念深深根植於去中心化網路的發展中。在以太坊之後，許多基礎設施項目都在這個方向上進行了探索，即將推出的AO網路就是其中之一。

從宏觀角度來看，一個"世界計算機"系統可以大致分爲數據計算、訪問和存儲三個核心部分。過去，Arweave主要扮演着"世界硬盤"的角色，而新推出的AO網路（Actor Oriented）則引入了通用計算能力，並提供了智能合約功能，進一步完善了這個生態系統。

AO：基於Actor模型的通用計算網路

當前主流的去中心化計算平台大致可以分爲兩類：智能合約平台和通用計算平台。以太坊作爲智能合約平台的代表，採用共享全局狀態內存的方式，對改變狀態的運算過程進行共識。這種方式雖然安全可靠，但由於需要大量重復運算，成本較高，因此主要用於處理高價值業務。

相比之下，通用計算網路採用了不同的策略。它們不對運算過程本身進行共識，而是根據業務需求驗證計算結果和處理請求順序。這類網路不存在共享的狀態內存，從而降低了成本，使網路能夠擴展到更多領域的計算應用中。Akash等算力網路就是這類平台的典型代表。

除此之外，還有一些項目嘗試將通用計算與智能合約融合，基於虛擬機安全的假設。在這種模式下，共識只處理交易順序並驗證計算結果，多個狀態變化計算在網路節點中並行處理。由於計算環境的虛擬機保證了結果的確定性，只要交易順序一致，最終狀態也將保持一致。

這類網路由於不共享狀態內存，具有較低的擴容成本，多個任務可以並行計算且互不影響。這些項目通常基於Actor編程模型，其中一個典型代表是ICP，而AO也屬於這一類型。在Actor模型中，每個計算單元被視爲獨立處理事務的智能體，計算單元之間通過消息傳遞進行交互。

AO網路標準化了Actor的消息傳遞機制，實現了一個去中心化的計算網路。與傳統的被動觸發智能合約（如以太坊或Solana上的智能合約）不同，AO支持通過定時觸發的"cron"方式來實現智能合約的主動運行，例如可以創建一個持續監控套利機會的交易程序。

AO網路結合了快速擴容的去中心化計算能力、Arweave的大規模數據存儲能力、Actor的編程模型以及主動觸發交易的功能，這些特性使得它非常適合托管AI Agent。此外，AO還支持將AI大模型引入區塊鏈的智能合約中運行，爲未來的應用開發提供了更多可能性。

AO網路的獨特之處

AO網路採用了與傳統智能合約網路不同的方法。它不對計算過程進行共識，而是對交易順序進行共識，並假設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網路的設計採用了模塊化的方式，網路中存在三種基本單元：調度單元（SU）、計算單元（CU）和信使單元（MU）。當一個交易被發出時，MU接收交易，驗證籤名，並轉發給SU。SU作爲AO與AR鏈的連接點，負責對交易順序進行排序，並上傳至AR鏈完成共識。目前，共識機制採用的是權限證明（POA）。完成交易順序的共識後，任務被分配給CU進行具體計算，結果通過MU返回給用戶。

CU集合可以看作是一個去中心化的算力網路。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、價格等因素來競爭，提供算力以賺取收益。如果出現計算錯誤，節點將面臨資產被罰沒的風險。這種機制提供了經濟學上的保障，確保網路的穩定性和可靠性。

AO與其他網路的比較

相比於以太坊等智能合約平台，AO作爲通用計算平台的優勢非常明顯。雖然FIL也推出了自己的智能合約平台FVM，但它更接近於EVM的狀態共識機架構，在使用體驗上可能不如傳統智能合約平台。

AO與Akash、io.net等去中心化計算網路的主要區別在於，AO保留了智能合約的能力，並在AR存儲上維護了一個全局狀態。

實際上，AO在架構上與ICP最爲相似。ICP創造了異步計算區塊鏈網路的早期範式，AO在很大程度上延續了ICP的設計理念，如僅對交易順序排序、相信虛擬機確定性計算、採用Actor模型進行異步處理等。

然而，AO與ICP最大的不同點在於狀態管理方式。ICP基於容器維護狀態，每個智能合約容器可以只維護自己的私有狀態，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和狀態證明來復原全網狀態。這在一定程度上增強了網路的去中心化能力，但也可能限制了某些特殊隱私業務的實現。

在經濟和設計層面，ICP爲了保證網路性能，對參與節點提出了較高的硬件要求，造成了較高的準入門檻。相比之下，AO採用了更加開放的方式，通過質押即可參與競爭挖礦。此外，AO的模塊化設計（MU、CU、SU分離）以及允許用戶自選虛擬機實現方式的特點，降低了開發者的進入成本。

然而，AO可能面臨與ICP類似的系統挑戰，如Actor異步模型下跨合約交易缺乏原子性，這可能會阻礙DeFi類應用的發展。此外，新的計算模式也對開發者提出了更高的要求。AO架構下wasm虛擬機最高能管理4GB的限制，也可能導致某些復雜模型無法在AO上使用。

考慮到這些因素，AO選擇專注於AI Agent領域似乎是一個明智的決策，充分利用了自身優勢。有趣的是，ICP也在2024年年初宣布將重點關注AI領域，顯示出這一方向的潛力。

盡管目前AO的母公司Arweave的總市值（約22億美元）與ICP（約50億美元）相比仍有差距，但在AI快速發展的背景下，AO仍然可能具有較大的增長潛力。隨着技術的不斷完善和生態系統的發展，AO有望在去中心化計算和AI融合的領域中佔據重要地位。