去中心化网络的新尝试：AO网络的技术解析

去中心化网络一直追求着无需信任地执行任意代码，并能够在全球范围内共享使用的理想。这个"世界计算机"的概念深深根植于去中心化网络的发展中。在以太坊之后，许多基础设施项目都在这个方向上进行了探索，即将推出的AO网络就是其中之一。

从宏观角度来看，一个"世界计算机"系统可以大致分为数据计算、访问和存储三个核心部分。过去，Arweave主要扮演着"世界硬盘"的角色，而新推出的AO网络（Actor Oriented）则引入了通用计算能力，并提供了智能合约功能，进一步完善了这个生态系统。

AO：基于Actor模型的通用计算网络

当前主流的去中心化计算平台大致可以分为两类：智能合约平台和通用计算平台。以太坊作为智能合约平台的代表，采用共享全局状态内存的方式，对改变状态的运算过程进行共识。这种方式虽然安全可靠，但由于需要大量重复运算，成本较高，因此主要用于处理高价值业务。

相比之下，通用计算网络采用了不同的策略。它们不对运算过程本身进行共识，而是根据业务需求验证计算结果和处理请求顺序。这类网络不存在共享的状态内存，从而降低了成本，使网络能够扩展到更多领域的计算应用中。Akash等算力网络就是这类平台的典型代表。

除此之外，还有一些项目尝试将通用计算与智能合约融合，基于虚拟机安全的假设。在这种模式下，共识只处理交易顺序并验证计算结果，多个状态变化计算在网络节点中并行处理。由于计算环境的虚拟机保证了结果的确定性，只要交易顺序一致，最终状态也将保持一致。

这类网络由于不共享状态内存，具有较低的扩容成本，多个任务可以并行计算且互不影响。这些项目通常基于Actor编程模型，其中一个典型代表是ICP，而AO也属于这一类型。在Actor模型中，每个计算单元被视为独立处理事务的智能体，计算单元之间通过消息传递进行交互。

AO网络标准化了Actor的消息传递机制，实现了一个去中心化的计算网络。与传统的被动触发智能合约（如以太坊或Solana上的智能合约）不同，AO支持通过定时触发的"cron"方式来实现智能合约的主动运行，例如可以创建一个持续监控套利机会的交易程序。

AO网络结合了快速扩容的去中心化计算能力、Arweave的大规模数据存储能力、Actor的编程模型以及主动触发交易的功能，这些特性使得它非常适合托管AI Agent。此外，AO还支持将AI大模型引入区块链的智能合约中运行，为未来的应用开发提供了更多可能性。

AO网络的独特之处

AO网络采用了与传统智能合约网络不同的方法。它不对计算过程进行共识，而是对交易顺序进行共识，并假设虚拟机的运行结果是确定性的，从而实现最终状态的一致性。

AO网络的设计采用了模块化的方式，网络中存在三种基本单元：调度单元（SU）、计算单元（CU）和信使单元（MU）。当一个交易被发出时，MU接收交易，验证签名，并转发给SU。SU作为AO与AR链的连接点，负责对交易顺序进行排序，并上传至AR链完成共识。目前，共识机制采用的是权限证明（POA）。完成交易顺序的共识后，任务被分配给CU进行具体计算，结果通过MU返回给用户。

CU集合可以看作是一个去中心化的算力网络。在完整的经济学规划下，CU节点需要质押一定资产，通过计算性能、价格等因素来竞争，提供算力以赚取收益。如果出现计算错误，节点将面临资产被罚没的风险。这种机制提供了经济学上的保障，确保网络的稳定性和可靠性。

AO与其他网络的比较

相比于以太坊等智能合约平台，AO作为通用计算平台的优势非常明显。虽然Filecoin也推出了自己的智能合约平台FVM，但它更接近于EVM的状态共识机架构，在使用体验上可能不如传统智能合约平台。

AO与Akash、io.net等去中心化计算网络的主要区别在于，AO保留了智能合约的能力，并在AR存储上维护了一个全局状态。

实际上，AO在架构上与ICP最为相似。ICP创造了异步计算区块链网络的早期范式，AO在很大程度上延续了ICP的设计理念，如仅对交易顺序排序、相信虚拟机确定性计算、采用Actor模型进行异步处理等。

然而，AO与ICP最大的不同点在于状态管理方式。ICP基于容器维护状态，每个智能合约容器可以只维护自己的私有状态，或者对状态读取设置条件。而AO具备一个共享的状态层，即AR，任何人都可以通过交易顺序和状态证明来复原全网状态。这在一定程度上增强了网络的去中心化能力，但也可能限制了某些特殊隐私业务的实现。

在经济和设计层面，ICP为了保证网络性能，对参与节点提出了较高的硬件要求，造成了较高的准入门槛。相比之下，AO采用了更加开放的方式，通过质押即可参与竞争挖矿。此外，AO的模块化设计（MU、CU、SU分离）以及允许用户自选虚拟机实现方式的特点，降低了开发者的进入成本。

然而，AO可能面临与ICP类似的系统挑战，如Actor异步模型下跨合约交易缺乏原子性，这可能会阻碍DeFi类应用的发展。此外，新的计算模式也对开发者提出了更高的要求。AO架构下wasm虚拟机最高能管理4GB的限制，也可能导致某些复杂模型无法在AO上使用。

考虑到这些因素，AO选择专注于AI Agent领域似乎是一个明智的决策，充分利用了自身优势。有趣的是，ICP也在2024年年初宣布将重点关注AI领域，显示出这一方向的潜力。

尽管目前AO的母公司Arweave的总市值（约22亿美元）与ICP（约50亿美元）相比仍有差距，但在AI快速发展的背景下，AO仍然可能具有较大的增长潜力。随着技术的不断完善和生态系统的发展，AO有望在去中心化计算和AI融合的领域中占据重要地位。