AO Computer 助力 Arweave，赋能 Crypto + AI

撰文：Greythorn

市场见解

Web3，即下一代互联网，将建立在三大基本支柱之上：共识、存储和计算。区块链技术开启了去中心化的革命，而Web3则扩展了这一概念，使整个互联网去中心化。

去中心化存储，以点对点网络为代表，创建了一个全球、无信任和不可变的硬盘。Arweave作为这一领域的领导者，提供了具有成本效益的解决方案，确保永久性、不可变性和抗审查性，满足NFT和dApps日益增长的需求。

来源: Binance Research

根据国际数据公司（IDC）的数据，预计到2026年，全球数据生成量将达到约221,000艾字节（EB）。为了便于理解，1 EB等于1,048,576 TB，这使得到2026年全球数据总量约为231.7亿TB。如此庞大的数据量凸显了去中心化存储协议如Arweave的巨大市场潜力。

Arweave也在进军去中心化计算领域，其AO计算机是一个“超并行”计算机，设计用于将大型AI模型与智能合约整合。AO结合了Solana等L1区块链的速度与去中心化项目所需的可验证性。

全球AI市场预计到2032年将增长至约2,575.16亿美元，年增长率为19%。去中心化AI解决了机器学习中的透明性和控制问题，促进了一个公平和可访问的AI环境，保护知识产权和个人数据。Arweave在去中心化存储和计算方面的进展使其处于Web3运动的前沿，满足关键需求并扩大其市场潜力。

协议

Arweave是一个去中心化存储协议，旨在通过一次性支付永久存储数据。它由两个关键组件组成：blockweave和permaweb。

Blockweave作为Arweave的存储层，处理存储订单并复制数据。它采用了一种称为简洁随机访问证明（Succinct Random Proofs of Access - SPoRA）的共识机制，确保节点在接受新数据之前提供对先前上传数据的加密访问证明。

在blockweave之上是permaweb，这是一个模仿万维网的人类可读层。与传统的网页数据不同，permaweb上的内容是不可变的，确保一旦上传，网站和dApps将保持不变。

来源: Arweave

Arweave通过其SmartWeave平台支持智能合约。与以太坊等传统区块链网络不同，SmartWeave仅在请求运行合约的本地机器上计算合约状态。这种设计提高了效率和可扩展性。

Arweave网络的原生效用代币是AR。该代币用于支付存储基金，这些基金用于补偿矿工，确保存储和网络容量成本得到无限期覆盖。

在Arweave上存储文件时，用户支付一次性费用，大部分费用进入存储捐赠基金。该捐赠基金旨在根据保守的存储成本下降假设无限期覆盖存储成本。历史上，存储成本的年平均下降率为-30.57%，这支持了协议的长期可行性。

来源: Arweave

Arweave网络中的矿工通过交易费用、通胀性代币发行（以取决于区块权重的速率逐渐减少）和捐赠支付相结合的方式获得奖励。

Arweave的代币经济包括最初发行的5500万AR代币，另外1100万代币作为通胀性发行。这些发行将继续减少，直到总流通量达到6600万AR代币。协议不采用代币销毁机制，保持固定供应量。

来源: Arweave

Arweave的“分叉事件”和最新网络升级

2023年12月18日，Arweave创始人Sam在推特上表示Irys计划分叉Arweave，涉及删除数据集和重置代币供应。这引起了社区的强烈反对。DataOS停止使用Irys，称其行为违背了Permaweb原则。Community Labs创始人Tate支持Sam，并希望Irys能正确分叉，而Decent Land Labs决定停止与Irys的整合，同时everVision承诺继续支持生态系统。2024年1月4日，Irys创始人Josh Benaron澄清存在误解，目前没有分叉计划。Sam欢迎Irys回到Arweave社区。

与此同时，2024年3月26日的Arweave分叉引入了协调挖矿，允许多个节点协同工作，提高了效率和算力。它还增加了对池化挖矿的支持，使矿工之间可以共享资源。协议变更提高了单块解决方案的难度，以促进完整数据副本的生成，引入了新的定价措施，并将检查点深度减少到18个区块。尽管最初有争议，这些变化已经被接受，Arweave的价格因性能和稳定性的改善而上升。

Arweave 的 AO Computer

AO计算机将区块链安全性与类似Amazon EC2的平台的效率和可扩展性相结合，形成了新的计算范式。通过利用Arweave的强大基础，AO解决了零知识机器学习（zkML）的可扩展性和效率挑战。它提供了一个透明、可验证的计算系统，由Arweave的安全和永久数据存储支持。

AO采用并行处理，在大规模上同时运行多个程序，类似于计算机上的多任务处理但大大放大。这种方法优化了资源分配，将资源从不太活跃的任务转移到需要更多资源的任务，类似于繁忙的网站分配流量以有效服务众多用户。智能管理使得操作更加顺畅、快速，增强了可扩展性和性能，以满足不断增长的需求。

AO所基于的开放数据协议提供了灵活和模块化的设计，允许轻松升级和更换组件，如排序器和虚拟机。

AOS系统作为AO的去中心化操作系统，让开发者运行类似于智能合约的命令行进程。它结合了云服务器操作的熟悉性和去中心化及无信任处理的好处。AOS使用Lua编写，这是一种用于流行游戏如Roblox和愤怒的小鸟的编程语言，支持创建与各种虚拟机兼容的区块链，包括EVM。

在AO中，过程作为自主代理频繁与Arweave进行数据存储交互，促进了令牌化游戏或AI聊天机器人等应用的高效数据交换。与依赖用户触发的典型智能合约平台不同，AO允许合约在预定时间自我执行，为真正的自主区块链应用铺平了道路。

来源: Community Labs

Competitors

在去中心化存储领域，Filecoin是Arweave的主要竞争对手。两者的主要区别在于Arweave专注于长期数据存储，而Filecoin旨在通过低成本的临时存储颠覆当前的存储市场。Arweave正在创造一个新的永久存储市场，而Filecoin需要在价格上竞争以在云存储市场中成功，因为其主要竞争对手是Amazon和阿里巴巴等科技巨头。未来几年，这种竞争将如何展开值得关注。

在区块链性能方面，截至2月下旬，Arweave达到了每秒超过600笔交易，使其成为吞吐量最高的无许可区块链。这一成就尤其显著，因为AO计算机仍处于早期阶段，TPS（每秒交易数）超过了Solana和Polygon等竞争对手。

以下是一些AO测试网的统计数据：

来源: Sam Arewave

团队、融资和生态系统

Arweave由Sam Williams和William Jones在他们的肯特大学博士学习期间创立。该项目的灵感来自苏格兰的一次散步，加上Jones的技术见解。他们的共同愿景促成了Arweave的创建，这是一个基于区块链的永久数据存储平台。

来源: ICO drops

Arweave通过多轮融资成功筹集了资金：

● 种子轮前（2017年10月）：筹集了870万美元。

● 种子轮（2017年12月）：筹集了500万美元。

● 社区代币销售第1部分（2018年3月）：以每代币0.132美元筹集了90万美元，实现了298倍的投资回报率。

● 社区代币销售第2部分（2018年6月）：以每代币0.132美元筹集了67.5万美元，同样实现了298倍的投资回报率。

● 私募轮（2020年2月）：筹集了830万美元。

知名投资者包括Coinbase Ventures和Andreessen Horowitz。2020年的公开代币发行进一步巩固了Arweave的财务基础。项目由DAO指导，确保社区主导的决策和投票。

Arweave的生态系统是web3的一个充满活力的部分。截至2023年第三季度，Community Labs的生态系统图中有超过130个基于Arweave的项目。网络已经超过10亿次链上交易，展示了其日益增长的采用率和强大的基础设施。

来源: Community Labs

看涨的基本因素

● AO的推出提升了Arweave的地位，使其成为AI领域的重要参与者。

● AO使去中心化应用能够访问并存储在Arweave上的数据，扩大了机器学习和AI集成的可能性。

● 其超并行架构促进了AI模型的高效训练和部署，AO的模块化设置为开发DeFi应用提供了理想的背景。

● 关于Arweave早期采用者空投的猜测增加。团队正在制定一个AO本地代币的计划，旨在补充Arweave本地代币。

● AO计算机解决了zkML的可扩展性和效率挑战，引入了一个透明、可验证的计算系统，由Arweave的安全、永久数据存储支持。

● 2023年，Arweave的网络交易量显著增加，每月处理约1亿笔交易，超过了2022年的数据。

● 未来增长：随着AO的TPS及其在AI和ML中的应用，预计2024年Arweave的交易量将进一步上升，AO从测试网过渡到全面运营。

看跌的基本因素

● AO测试阶段可能会暴露技术问题，包括漏洞和网络访问问题，可能会阻碍进展。

● AO在链上有效扩展AI模型的能力尚未得到证明，整体功能存在疑问。

● 将新的AO代币与现有的AR代币结合可能会面临困难，引入额外的不确定性。

● 随着对存储和计算能力需求的增加，尽管有最新的进展，Arweave可能在可扩展性方面面临挑战。

● AO计算机及其与Arweave的整合处于早期阶段，可能会出现意外的技术和操作挑战。

● 对潜在空投和代币销毁的猜测可能导致AR代币价值的显著波动和不可预测性。