Arweave，加密 AI 賽道沉睡的巨人

撰文：Crypto, Distilled

編譯：深潮TechFlow

與普遍看法相反， Arweave 遠遠超出了存儲的範圍。 2月13日， @ArweaveEco 正式展示AO電腦。 AO 將 Web3 的安全性與 Web2 的速度相結合，旨在大規模部署 AI 模型。 以下是您需要了解的一切：

1.什麼是AO？

@aoTheComputer 可以被認為是一個單一的、統一的計算環境。 其目標是提供不依賴信任的無限計算服務。 它將區塊鏈的信任與 Web2 的速度和可擴展性融為一體。

1.1 AO 如何工作？

AO 的核心理念圍繞並行處理展開。在計算機中，"進程"就是正在運行的計算機程序。並行處理意味著這些進程可以同時運行。如果一些進程沒有活動，它們的電力份額就會分配給那些忙碌的進程。這種系統使 AO 提供 Web2 系統所具有的可擴展性。

1.2 Ao有何不同？

與 $ETH 等網絡不同，AO 支持並行處理。這可以實現類似的完整性，但也使 AO 的速度與 Web2 不相上下。雖然像 $AKT 這樣的 P2P 網絡可以擴展計算，但它們通常缺乏可驗證性。這是因為：

A. 它們缺乏可驗證的再現性；

B. 對臨時存儲的依賴。

AO 在這裡有一個優勢，因為它既可以從 Arweave 加載數據，也可以向 Arweave 寫入數據。

*注意：協處理器是另一種新穎的解決方案，提供可驗證的計算。

1.3 潛在用例 - 人工智能模型？

儘管仍處於測試網中，AO 可以為 Web3 解鎖新的、令人興奮的用例。

• 自主代理 - 您可以將 AO 想象為許多以可驗證方式運行的自主代理。這是因為系統半自主地“處理”、與 Arweave 交互。從 Arweave 無縫加載數據和寫入數據以執行任務，這使得多種應用成為可能，從代幣化遊戲到服務人工智能聊天機器人。

• 機器學習 (ML) 和人工智能 - AO 與 Arweave 存儲的集成為新的 ML 和 AI 應用打開了大門。利用 AO 架構，開發人員可以大規模訓練和部署 AI 模型。利用並行技術的另一個主要參與者是 @Nimble_Network 。與 AO 不同，Nimble 專注於 AI 模型並利用 $SEI 的力量。它引入了並行ML模型，挑戰了 $TAO 的非並行方法。

1.4 最後的看法

AO 計算機以前所未有的可擴展性顛覆了 AI/DePIN 領域。然而，它仍處於測試網階段，有待實際驗證。

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