AOはどのようにAIエージェント向けの分散型コンピューティングネットワークを構築するのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
AOはどのようにAIエージェント向けの分散型コンピューティングネットワークを構築するのか？
本稿はネットワーク構成とその特性の観点から、AOがどのようにAIエージェント向けの非中央集権型コンピューティングネットワークを構築しているかを解説する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Trustless Labs
信頼なしに任意のコードを実行し、世界中で共有して利用できる「世界コンピュータ」の夢は、分散型ネットワークに深く根ざしている。イーサリアム以降、多くのインフラプロジェクトがこの実現に向けて挑戦しており、ArweaveがまもなくリリースするAOネットワークもその一つである。
「世界コンピュータ」としての大まかな構成要素は、データの計算・アクセス・保存の3つに分けられる。Arweaveはこれまで「世界のハードディスク」として機能してきたが、AOネットワーク（Actor Oriented）は汎用的な計算能力とスマートコントラクト機能を新たに導入する。
AO：Actorモデルに基づく汎用計算ネットワーク
現在の主流な分散型計算プラットフォームは大きく二種類に分けられる。すなわち、スマートコントラクトプラットフォームと汎用計算プラットフォームである。代表的なスマートコントラクトプラットフォームであるEthereumでは、ネットワーク全体がグローバルな状態メモリを共有し、状態変化を伴う計算プロセスに対して合意（コンセンサス）を行う。しかし、この合意には大量の重複計算が必要となるためコストが高く、高価値の業務に限定される傾向がある。一方、汎用計算ネットワークは計算プロセス自体には合意を行わず、代わりに計算結果を検証し、リクエストの順序を処理することでコストを低減する。また、共有状態メモリを持たないためスケーラビリティに優れ、Akashなどの計算リソースネットワークが代表例である。
さらに、仮想マシン（VM）の安全性を前提として、汎用計算とスマートコントラクトを融合させるプロジェクトも存在する。これは、トランザクションの順序のみに合意を行い、計算結果を検証する方式であり、複数の状態遷移計算をノード間で並列処理できる。VM環境が決定性のある結果を保証するため、トランザクションの順序が一致すれば最終的な状態も一致する。
このようなネットワークは状態メモリを共有しないため、拡張コストが非常に低く、複数のタスクを互いに干渉せずに並列計算できる。こうしたプロジェクトはしばしばActorプログラミングモデルを採用しており、代表例がICPであり、AOもこれに属する。Actorモデルでは、各計算ユニットが独立した知能を持つものと見なし、メッセージのやり取りを通じて相互作用する（これは従来のWeb2サービスで非常に一般的なアーキテクチャである）。AOはこのActor間のメッセージングを標準化し、分散型計算ネットワークを実現している。
Ethereum/Solanaのような従来型の受動的トリガー式スマートコントラクトとは異なり、AOは「cron」のように一定の時間間隔で自動的にトリガーされる仕組みを備えており、スマートコントラクトを能動的に実行できる。例えば、継続的に裁定取引の機会を監視するトレーディングプログラムなどが可能になる。
急速なスケーラビリティを持つ分散型計算能力、Arweaveの超大容量データストレージ、Actorプログラミングモデル、および能動的トリガーによるトランザクション実行能力により、AOネットワークはAIエージェントのホスティングに極めて適している。また、AOはAI大規模モデルをブロックチェーン上のスマートコントラクト内で実行することもサポートしている。
AOネットワークの特徴
前述の通り、AOは計算プロセスそのものには合意せず、トランザクションの順序にのみ合意を行い、仮想マシンの実行結果が決定的であることを前提として、最終的な状態の一致性を実現している。
また、AOは柔軟性も備えており、モジュラー方式で設計されている。ネットワーク内には3つの基本ユニットが存在する：スケジューリングユニット（SU）、計算ユニット（CU）、メッセンジャーユニット（MU）である。
ユーザーがトランザクションを送信すると、通信層を担うMUがこれを受信し、署名を検証した上でSUに転送する。SUはAOネットワークとARチェーンの接点として機能し、トランザクションの順序を整理してARチェーン上にアップロードし、コンセンサスを完了させる。現在のコンセンサス方式はPOA（権限付き証明）である。コンセンサスが成立した後、タスクはCUに割り当てられ、CUが具体的な計算を処理し、その結果をMUを通じてユーザーに返却する。
CUの集合体は分散型の計算ネットワークと見なすことができる。完全な経済設計のもと、CUノードは一定量の資産をステーキングし、計算性能や価格などを基に競争しながら計算リソースを提供し、報酬を得る。計算エラーが発生した場合は、ステーキング資産が没収される。これは標準的な経済的保証メカニズムである。
AOと他のネットワークとの違い
AOは汎用計算プラットフォームとして、Ethereumなどのスマートコントラクトプラットフォームとの違いは明らかである。同様に「世界のハードディスク」として位置づけられるFilecoinも、独自のスマートコントラクトプラットフォームFVMを展開しているが、これはEVMと同等の状態合意型アーキテクチャであり、ユーザーエクスペリエンスの面でEthereumなどの従来型スマートコントラクトプラットフォームに及ばない。
一方、Akashやio.netなどの分散型計算ネットワークとは異なり、AOは依然としてスマートコントラクト機能を保持しており、ARストレージ上にグローバルな状態を維持している点が特徴である。
実際、アーキテクチャの観点から最もAOに近いのはICPである。ICPは非同期計算ブロックチェーンネットワークの初期のパラダイムを確立したが、AOはその設計を大きく引き継いでいる。例えば、トランザクションの順序のみに合意を行うこと、仮想マシンの決定性計算を信用すること、Actorモデルによる非同期処理などである。
最大の相違点は、ICPがコンテナ単位で状態を管理するのに対し、AOは共有状態レイヤーとしてARを備えていることにある。つまり、誰でもトランザクションの順序と状態証明を通じてネットワーク全体の状態を再現できる。これによりネットワークの分散化能力が一定程度強化されるが、ICPが可能とする特定のプライバシー業務（例えば裁定取引パスを隠蔽したい顧客の要望など）の実装ができなくなるという欠点もある。
経済モデルと設計の観点では、ICPはネットワーク性能を確保するためにノード参加者に高いハードウェア要件を課しており、参入障壁が高くなっている。一方、AOはフェアローンチかつノーエントリー方式で運営され、ステーキングさえすればマイニング競争に参加できる。また、ICPはパフォーマンス向上のために大規模スタック方式を採用し、柔軟性を犠牲にしているが、AOはモジュール設計を採用し、MU・CU・SUを分離しているほか、ユーザーが仮想マシンの実装方式を自由に選択できることから、開発者の参入コストも低下している。
もちろん、AOもICPと同様のシステム的課題を抱える可能性がある。例えば、Actorの非同期モデルではクロスコントラクト取引にアトミック性が欠如しており、DeFiアプリケーションの発展が困難になる。そのため、AgentFiの構想は短期間での実現が難しいと考えられる。また、従来のスマートコントラクトパラダイムから外れた新しい計算モデルは、開発者に対する要求水準を高めている。さらに、AOにおけるwasm仮想マシンの上限は最大4GBであり、一部の複雑なモデルはAO上で使用できない。このように、AOがAIエージェントに注力するのは、強みを活かし弱みを避ける戦略といえる。興味深いことに、ICPも2024年初頭にAI分野への集中を発表している。
もちろん、時価総額で比較すると、ICPの50億ドルに対し、ARは現在22億ドルとまだ大きな差がある。しかし、AIが大きく発展する背景の中、AOには依然として大きな潜在的可能性が残されている。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
@TrustlessLabs
