AO代币即将发行它可能是链上AIagent的终极解决方案！AO基于Arweave的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的AIAgent由AR在链上托管，并由AO在链上运行。AO是Arweave官方的项目，由Arweave创始人SamWilliams推出，支持将AI大模型引入区块链的智能合约中运行。
A16Z@a16zcrypto的CTO高度赞扬了AO的编程模型非常优雅，是一个真正令人印象深刻的工作。同时，Web3知名投资机构SevenXVentures的研究负责人Hill，在AO发布会开启后二十分钟即兴奋发推表示：AO可能就是托管和运行去中心化人工智能代理（AIagent）的最终解决方案。
AO的最终愿景是实现AI与区块链的无缝融合，使AI模型能够在链上托管且直接在链上运行，并实现自主决策。这将大大增强去中心化应用的智能化水平，为Crypto带来革命性的变化。资金不仅仅是被动存放，而可以进行主动运作，通过Al进行计算和优化，使得资金的流动性和利用效率大大提高。
在传统金融中，资金存放在银行，由银行进行统一管理，这种方式效率低下，流程繁琐。在DeFi中，资产可以自动质押和流动，提高了资金的利用效率。在AO上，所有资金都由用户自己托管，并通过自己的机器人或AI进行管理。每个资金可以有自己的策略，这将极大地提高金融资产的智能化水平。由于AO具备更好的性能和架构，用户可以在自己的钱包中注入合约代码，并由代理自动执行策略。
过去，Arweave作为存储协议仅仅只能被看作一个硬盘，只靠一个硬盘是无法承载更大的叙事和使用场景的。于是，Arweave打造了完美兼容自身硬盘的CPUAO，并将其融入链上AI的叙事。可以说AO拯救了AR，并且市场对AO表现出了极大的兴趣和期待。在2024年2月以前，AR的价格一直徘徊在6–10刀左右，大幅跑输BTC，没有随着主网升级和牛市的启动出现上涨。直到AO发布后，$AR价格快速上涨，在一个月的时间内上涨了4倍。$AO代币的消息发布后，$AR短时最大涨幅超过18%。$AO所带来的波动和造富效应越来越明显。
AO的核心目标是在没有任何实际规模限制的情况下实现无需信任和协作的计算服务，这为应用程序提供了一个结合区块链的全新范式。目前有很多主流公链，但是对于链上AI都存在着很多不足：
Ethereum：虽然以太坊在智能合约方面占据主导地位，但其计算和存储空间能力受限，难以处理复杂的AI模型，相比以太坊只能使用单个共享内存空间，AO还允许任意数量的并行进程同时运作于计算单元中，并通过开放的消息传递与其他单元协作，不依赖于中心化内存空间。并且以太坊gas非常贵，运行一个全链上AIagent是普通散户无法接受的。
Solana，Aptos和Sui等其他高性能区块链：尽管具备高吞吐量，但其主要优化方向是交易处理速度，对复杂的AI计算支持不足，没法在链上存储AI模型，运行环境对AI不友好。
Filecoin和io.net等去中心化存储和去中心化算力：Filecoin和io.net等项目提出去中心化存储和算力，试图与传统的AWS竞争，但区块链的真正价值在于共识和去信任化，而不是直接竞争计算成本或存储成本。Filecoin和io.net等项目仅仅是利用区块链技术实现了一个存储或算力市场，用户可以在上面进行交易，更多的是使用去中心化技术分配计算资源，并没有创新来实现抗审查、不可关闭或去信任化的计算方法。而Arweave则完全不同，它专注于区块链存储。区块链存储类似于比特币的账本，具有去中心化、不可篡改和可追溯的特性。在Arweave生态中，已有项目如Apus在构建GPU的AO节点。未来，这些节点也将运行在AO上。AO作为一个协议，由Arweave创始人Sam设计，希望能更趋于去中心化。全球开发者可以自由地在AO协议上开发GPU运算、DPIN和社交应用，完全开放，不依赖大VC融资，而是从一开始就以去中心化的方式构建。这种模式使得AO从一开始就具有高度的去中心化特性。
AO是一个基于Arweave的分布式、去中心化、面向Actor（ActorOriented）的计算系统。Actor是计算机科学中的一种并发计算模型的基本单位，面向Actor是指采用Actor模型为基础的方法，这种方法中每个Actor可以修改其分配的私有状态，但如果要修改其他Actor的状态只能通过发送消息间接修改，适合于构建高并发、分布式、容错性强的系统
AO由三个子网组成。包括信使单元（MU）、调度单元（SU）和计算单元（CU）。这三个子系统相互协作，分别负责接收处理信息、调度和排序信息，以及实际的计算操作。通过区块链的排序，每个单元都可以作为可水平扩展的子网，同时执行大量交易，从而实现高性能运算，理论上提供近乎无限的计算性能。它的特点可以被归纳为两个：
计算与存储的分离：AO利用Arweave的去中心化存储解决方案确保数据的永久性和不变性。Arweave负责存储AI模型及其相关数据，确保数据的安全性和可验证性，而AO则负责执行复杂的计算任务，包括AI模型的推理和训练，通过存储所有交互日志来实现计算结果的可验证性，这种全息状态存储机制使得任何人都可以重现计算过程并验证其正确性，这为去中心化计算带来了新的可能性。
计算能力的无限拓展：AO的设计允许任意数量的并行运行进程，并通过一个基于消息传递的系统实现进程之间的协调，这与传统的共享内存并行计算模型形成对比。这种设计提高了系统的可扩展性和效率，因为它避免了传统模型中的锁竞争问题。这对于运行大型AI模型尤为重要，因为它可以显著提升计算效率和速度。
AO网络中的关键性流程包括：AO网络中的交互信息在通过MU验证签名后，传递给SU，经过SU的排序后上传到Arweave，并在Arweave上就顺序达成共识并存储，当用户需要获得状态时，会通过MU将消息传递给SU，SU选择合适的CU并将消息交付给CU，CU通过Arweave上的数据完成状态计算，将输出通过MU返回给用户。
AR的创始人Sam在个人Github仓库提供了一个AO上的llama3模型，这意味着AO上可以直接运行大模型。AO+AR这个架构简直是为了链上AI而量身定制的，这种设计模型现在被证明非常适合Al计算。实现了3个关键的点，使得链上AIagent真正成为可能：
计算与存储的分离：存储AI模型及其训练数据需要大量空间。Arweave提供了一个去中心化且高效的存储解决方案，确保数据的持久性和不可变性。与其他区块链不同，AO可以直接进行模型训练，这是一个重大突破。AO+AR的SCP（存储共识范式），将计算层与存储层分离，使存储层永久去中心化，而计算层保持传统计算层的模式。因此，AO的计算资源与传统计算并无本质区别，只是增加了一个永久存储层，使传统计算变得可追溯和去中心化。AO的计算拓展性没有任何类型限制，我们可以在AO上实现EVM、WASM等多种运算模式。通过将计算日志和过程存储在AR上，AO的计算能力几乎与传统计算相同。这样，我们可以进一步拓展GPU计算，甚至适配NVIDIA的CUDA等计算模型，显示出其广泛的拓展性。
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