AO+Arweave：重塑Dezentralisierung AI 基础设施的未来

Autor: Qin Jingchun

In the previous article, we discussed how decentralized AI became a key component of the Web3 value internet landing, and pointed out that AO + Arweave, with its technical advantages such as permanent storage, super parallel computing, and verifiability, provides an ideal infrastructure for this ecosystem. This article will further focus on the technical details of AO + Arweave, comparing and analyzing it with mainstream decentralized platforms to reveal its unique advantages in supporting the development of AI, and explore its complementary relationship with vertical decentralized AI projects.

In den letzten Jahren hat sich dezentralisierte KI-Infrastruktur allmählich zu einem branchenweit diskutierten Schwerpunktthema entwickelt, da die AI-Technologie sich rasant entwickelt und der Bedarf an großen Modelltrainings kontinuierlich steigt. Obwohl traditionelle zentralisierte Rechenplattformen ihre Rechenleistung ständig verbessern, zeigen sich zunehmend ihre Beschränkungen in Bezug auf Datenmonopole und hohe Speicherkosten. Im Gegensatz dazu können dezentralisierte Plattformen nicht nur die Speicherkosten senken, sondern auch durch dezentrale Validierungsmechanismen die Unveränderlichkeit von Daten und Berechnungen gewährleisten, um eine wichtige Rolle bei der Schulung, Inferenz und Validierung von KI-Modellen zu spielen. Darüber hinaus gibt es in der derzeitigen Web3-Umgebung Probleme wie Datenfragmentierung, ineffiziente DAO-Organisationen und mangelnde Interoperabilität zwischen Plattformen, daher ist eine Integration mit dezentralisierter KI erforderlich, um die Entwicklung weiter voranzutreiben!

Dieser Artikel wird von vier Dimensionen aus vergleichen und analysieren: Speicherbeschränkungen, Datenspeicherung, parallele Rechenfähigkeiten und Überprüfbarkeit. Es wird die Vor- und Nachteile der führenden Plattformen vergleichen und analysieren und ausführlich diskutieren, warum das AO+Arweave-System im Bereich der dezentralen KI deutliche Wettbewerbsvorteile aufweist.

1. Vergleichsanalyse der verschiedenen Plattformen: Warum AO+Arweave einzigartig ist

1.1 Speicher- und Rechenleistungsanforderungen

Mit der zunehmenden Größe der KI-Modelle werden Speicher und Rechenleistung zu entscheidenden Kennzahlen zur Messung der Plattformleistung. Nehmen wir als Beispiel die Ausführung eines relativ kleinen Modells (wie Llama-3-8 B), das mindestens 12 GB Speicher benötigt; Modelle mit Parametern im Billionenbereich wie GPT-4 haben einen erstaunlichen Bedarf an Speicher und Rechenressourcen. Während des Schulungsprozesses müssen eine große Anzahl von Matrixoperationen, Rückwärtsausbreitung und Parameter synchronisiert werden, die alle die parallele Rechenleistung voll ausnutzen müssen.

• **AO+Arweave ：**AO kann mit seinen parallelen Berechnungseinheiten (CU) und dem Actor-Modell Aufgaben in mehrere Unter-Aufgaben aufteilen und gleichzeitig ausführen, um eine feinkörnige parallele Planung zu erreichen. Diese Architektur ermöglicht es, nicht nur die parallelen Vorteile von Hardware wie GPUs während des Schulungsprozesses voll auszuschöpfen, sondern auch die Effizienz bei der Aufgabenplanung, Parameter-Synchronisation und Gradientenaktualisierung signifikant zu steigern.
• **ICP：**Obwohl das Subnetz von ICP eine gewisse Parallelberechnung unterstützt, kann es bei der Ausführung innerhalb eines einzigen Containers nur eine grobe Parallelität erreichen, was es schwierig macht, die Anforderungen an die Feinabstimmung von Aufgaben in groß angelegten Modelltrainings zu erfüllen und somit die Gesamteffizienz beeinträchtigt.
• Ethereum und Base-Chain: Beide verwenden einen Single-Thread-Ausführungsmodus. Ihre Architektur ist hauptsächlich auf dezentrale Anwendungen und Smart Contracts ausgerichtet und verfügt nicht über die hochparallele Rechenleistung, die für das Training, die Ausführung und die Validierung komplexer KI-Modelle erforderlich ist.

Rechenleistungsbedarf und Marktwettbewerb

Mit dem Aufstieg von Projekten wie Deepseek ist die Schwelle zur Schulung großer Modelle stetig gesunken, was dazu führt, dass immer mehr kleine und mittlere Unternehmen möglicherweise in den Wettbewerb eintreten und die Marktressourcen für Rechenleistung knapp werden. In dieser Situation werden dezentralisierte Rechenleistungsinfrastrukturen mit verteilten parallelen Rechenfähigkeiten wie AO immer beliebter. Als dezentrale AI-Infrastruktur wird AO+Arweave eine entscheidende Stütze bei der Umsetzung des Werts des Web3-Ökosystems sein.

1.2 Daten speichern und Wirtschaftlichkeit

Datenlagerung ist ein weiterer wichtiger Indikator. Traditionelle Blockchain-Plattformen wie Ethereum können aufgrund der extrem hohen Kosten für die On-Chain-Speicherung in der Regel nur für die Speicherung wichtiger Metadaten verwendet werden, während die Speicherung von großen Datenmengen auf Lösungen wie IPFS oder Filecoin verlagert wird.

• Ethereum-Plattform: Verlässt sich auf externe Speicher (wie IPFS, Filecoin), um die meisten Daten zu speichern. Obwohl dies die Unveränderlichkeit der Daten gewährleisten kann, führen die hohen Kosten für On-Chain-Schreibvorgänge dazu, dass die direkte Speicherung großer Datenmengen auf der Kette nicht umsetzbar ist.
• AO+Arweave: Durch die Nutzung der dauerhaften und kostengünstigen Speicherkapazität von Arweave wird die langfristige Speicherung und Unveränderlichkeit von Daten ermöglicht. Für große Datenmengen wie AI-Modelltrainingsdaten, Modellparameter, Trainingsprotokolle usw. kann Arweave nicht nur die Datensicherheit gewährleisten, sondern auch eine starke Unterstützung für das nachfolgende Modelllebenszyklusmanagement bieten. Gleichzeitig kann AO direkt auf die von Arweave gespeicherten Daten zugreifen, um einen vollständigen Datenwertkreislauf aufzubauen, der die Umsetzung und Anwendung der KI-Technologie in Web3 fördert.
• Andere Plattformen (Solana, ICP): Obwohl Solana in der Zustandsspeicherung durch das Konto-Modell optimiert ist, ist für die Speicherung von großen Datenmengen immer noch eine Lösung außerhalb der Kette erforderlich. ICP hingegen verwendet einen integrierten Container-Speicher, der eine dynamische Skalierung unterstützt, aber für die langfristige Speicherung von Daten müssen kontinuierlich Zyklen bezahlt werden, was insgesamt wirtschaftlich komplex ist.

1.3 Die Bedeutung der Parallelrechenfähigkeit

Bei der Schulung großer KI-Modelle ist die parallele Verarbeitung rechenintensiver Aufgaben ein Schlüsselfaktor zur Steigerung der Effizienz. Durch die Aufteilung großer Mengen von Matrixoperationen in mehrere parallele Aufgaben können die Zeit- und Kosten erheblich gesenkt und Hardwareressourcen wie GPUs optimal genutzt werden.

• **AO ：**AO ermöglicht feinkörnige parallele Berechnungen durch unabhängige Berechnungsaufgaben und koordinierte Nachrichtenübermittlung. Sein Aktorenmodell unterstützt die Aufteilung einer einzelnen Aufgabe in Millionen von Unterprozessen und effiziente Kommunikation zwischen mehreren Knoten. Diese Architektur ist besonders für das Training großer Modelle und verteilte Berechnungsszenarien geeignet und kann theoretisch eine sehr hohe TPS (Transaktionen pro Sekunde) erreichen, obwohl sie in der Praxis durch Einschränkungen wie z. B. I/O begrenzt ist, aber weit über traditionellen Single-Thread-Plattformen liegt.
• Ethereum und Base Chain: Aufgrund des Single-Thread-EVM-Ausführungsmodus scheinen beide bei komplexen parallelen Rechenanforderungen unzureichend zu sein und können die Anforderungen des AI-Trainings großer Modelle nicht erfüllen.
• Solana und ICP: Obwohl Solanas Sealevel-Laufzeitumgebung Multi-Thread-Parallelität unterstützt, ist die Parallelität grobkörnig, während ICP weiterhin hauptsächlich Single-Thread innerhalb eines einzigen Containers verwendet, was zu deutlichen Engpässen bei der Verarbeitung extrem paralleler Aufgaben führt.

1.4 Verifizierbarkeit und Systemvertrauenswürdigkeit

Ein großer Vorteil dezentralisierter Plattformen liegt darin, dass durch globale Konsensmechanismen und unveränderliche Speichermechanismen die Glaubwürdigkeit von Daten und Berechnungsergebnissen erheblich verbessert werden kann.

• Ethereum: Durch die globale Konsensvalidierung und das Zero-Knowledge-Proof (ZKP)-Ökosystem wird sichergestellt, dass die Ausführung von Smart Contracts und die Datenspeicherung äußerst transparent und überprüfbar sind, jedoch mit entsprechend hohen Validierungskosten verbunden.
• **AO+Arweave：**AO speichert alle Berechnungsprozesse holographisch auf Arweave und baut mit Hilfe einer “Deterministic Virtual Machine” eine vollständige Prüfkette auf, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Diese Architektur verbessert nicht nur die Überprüfbarkeit der Berechnungsergebnisse, sondern stärkt auch das Vertrauen in das gesamte System und bietet eine solide Grundlage für das Training und die Schlussfolgerungen von KI-Modellen.

Zwei. Die ergänzende Beziehung zwischen AO+Arweave und vertikalen dezentralen KI-Projekten

Im Bereich dezentraler KI forschen vertikale Projekte wie Bittensor, Fetch.ai, Eliza und GameFi aktiv nach ihren jeweiligen Anwendungsszenarien. Als Infrastrukturplattform bietet AO+Arweave Vorteile wie effiziente verteilte Rechenleistung, dauerhafte Datenspeicherung und die Fähigkeit zur vollständigen Kettenprüfung, um diesen vertikalen Projekten die erforderliche Grundlage zu bieten.

2.1 Technische Komplementaritätsbeispiele

• Bittensor：

Die Teilnehmer von Bittensor müssen Rechenleistung zur Schulung von KI-Modellen beisteuern, was hohe Anforderungen an parallele Rechenressourcen und Datenspeicherung stellt. Die hyperparallele Rechenarchitektur von AO ermöglicht es vielen Knoten, gleichzeitig Schulungsaufgaben im selben Netzwerk auszuführen und schnell Modellparameter und Zwischenergebnisse über einen offenen Nachrichtenaustauschmechanismus auszutauschen, um Engpässe bei der sequenziellen Ausführung von herkömmlichen Blockketten zu vermeiden. Diese nicht blockierende Parallelarchitektur verbessert nicht nur die Geschwindigkeit der Modellaktualisierung, sondern erhöht auch signifikant die Gesamttrainingsdurchsatz.

Gleichzeitig bietet Arweave eine permanente Speicherlösung für wichtige Daten, Modellgewichte und Leistungsbewertungsergebnisse. Große Datensätze, die während des Schulungsprozesses generiert werden, können in Echtzeit in Arweave geschrieben werden. Aufgrund seiner Unveränderlichkeit können alle neu hinzugefügten Knoten die aktuellsten Schulungsdaten und Modellsnapshots erhalten, um sicherzustellen, dass die Netzwerkteilnehmer auf einer einheitlichen Datenbasis zusammenarbeiten. Diese Kombination vereinfacht nicht nur den Prozess der Datenverteilung, sondern bietet auch eine transparente und zuverlässige Grundlage für die Kontrolle von Modellversionen und die Überprüfung von Ergebnissen. Auf diese Weise erhält das Bittensor-Netzwerk die Effizienz eines nahezu zentralisierten Clusters, während es gleichzeitig die dezentralen Vorteile beibehält und somit das Leistungsmaximum für dezentrales maschinelles Lernen erheblich steigert.

• Fetch.ai’s Autonomous Economic Agents (AEAs):

Im kooperativen Multiagentensystem Fetch.ai zeigt auch die Kombination von AO und Arweave eine herausragende Synergie. Fetch.ai hat eine dezentralisierte Plattform aufgebaut, die es autonomen Agenten ermöglicht, wirtschaftliche Aktivitäten auf der Chain zu koordinieren. Solche Anwendungen erfordern die gleichzeitige Verarbeitung einer großen Anzahl von Agenten, die parallel laufen und Daten austauschen, was hohe Anforderungen an Berechnung und Kommunikation stellt. AO bietet Fetch.ai eine leistungsstarke Ausführungsumgebung, in der jeder autonome Agent als unabhängige Recheneinheit im AO-Netzwerk betrachtet werden kann. Mehrere Agenten können komplexe Berechnungen und Entscheidungslogik parallel auf verschiedenen Knoten ausführen, ohne sich gegenseitig zu blockieren. Ein offenes Nachrichtenübertragungsmechanismus optimiert weiterhin die Kommunikation zwischen Agenten: Agenten können Informationen asynchron über die Chain-Nachrichtenwarteschlange austauschen und Aktionen auslösen, wodurch Verzögerungen durch traditionelle Blockchain-Gesamtzustandsaktualisierungen vermieden werden. Mit der Unterstützung von AO können Hunderte von Fetch.ai-Agenten in Echtzeit miteinander kommunizieren, konkurrieren und kooperieren und so ein Wirtschaftsleben simulieren, das der realen Welt nahekommt.

Gleichzeitig ermöglicht die permanente Speicherkapazität von Arweave das Teilen von Daten und das Bewahren von Wissen für Fetch.ai. Jede Agentur kann wichtige Daten, die während des Betriebs generiert oder gesammelt werden (wie Marktdaten, Interaktionsprotokolle, Protokollvereinbarungen usw.), bei Arweave einreichen, um eine dauerhafte öffentliche Gedächtnisbank zu bilden, auf die andere Agenturen oder Benutzer jederzeit zugreifen können, ohne auf die Zuverlässigkeit zentralisierter Server angewiesen zu sein. Dies gewährleistet die öffentliche Transparenz von Kooperationsaufzeichnungen zwischen Agenturen – beispielsweise wird eine von einer Agentur veröffentlichte Servicevereinbarung oder ein Handelsangebot, sobald es in Arweave geschrieben ist, zu einem öffentlichen Datensatz, der von allen Beteiligten anerkannt wird und nicht durch Knotenausfälle oder bösartige Änderungen verloren geht. Durch die Kombination von AO’s hoher paralleler Berechnung und Arweave’s vertrauenswürdigem Speicher können die Multiagentensysteme von Fetch.ai auf der Chain eine noch nie dagewesene Kooperationsintensität erreichen. Eliza Multi-Agenten-System:

Herkömmliche KI-Chatbots verlassen sich in der Regel auf die Cloud, um natürliche Sprache mit leistungsstarker Rechenleistung und einer Datenbank zu verarbeiten, um langfristige Konversationen oder Benutzerpräferenzen zu speichern. Mit Hilfe des hyperparallelen Computings von AO kann der intelligente On-Chain-Assistent Aufgabenmodule (wie Sprachverständnis, Dialoggenerierung und Stimmungsanalyse) zur parallelen Verarbeitung auf mehrere Knoten verteilen und schnell reagieren, selbst wenn eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig Fragen stellt. Der Messaging-Mechanismus von AO sorgt für eine effiziente Zusammenarbeit zwischen den Modulen: So extrahiert das Language Understanding-Modul Semantik und überträgt die Ergebnisse über asynchrone Nachrichten an das Antwortgenerierungsmodul, so dass der Dialogfluss in der dezentralen Architektur reibungslos bleibt. Gleichzeitig fungiert Arweave als Elizas “Langzeitgedächtnis”: Alle Benutzerinteraktionen, Vorlieben und neues Wissen, das der Assistent erlernt hat, werden verschlüsselt und für immer gespeichert, so dass die Benutzer mit dem Kontext des vorherigen erneut miteinander interagieren und personalisierte und kohärente Antworten erzielen können, unabhängig von der Zeit zwischen ihnen. Die permanente Speicherung vermeidet nicht nur Speicherverluste, die durch Datenverlust oder Kontomigration in zentralisierten Diensten verursacht werden, sondern bietet auch Unterstützung für historische Daten für das kontinuierliche Lernen von KI-Modellen, wodurch On-Chain-KI-Assistenten “immer intelligenter werden, je mehr sie verwenden”.

• GameFi Echtzeit-Applikation:

In dezentralen Spielen (GameFi) spielen die ergänzenden Eigenschaften von AO und Arweave eine entscheidende Rolle. Traditionelle MMOs verlassen sich auf zentrale Server für eine große Anzahl von gleichzeitigen Berechnungen und Zustandsspeicherung, was im Widerspruch zum dezentralen Ansatz der Blockchain steht. AO schlägt vor, die Spiellogik und die physikalische Simulation auf dezentrale Netzwerke zu verteilen und parallel zu verarbeiten: Zum Beispiel können Szenariensimulationen in verschiedenen Bereichen der virtuellen Welt, NPC-Verhaltensentscheidungen und Spielerinteraktionen von verschiedenen Knoten gleichzeitig berechnet werden, und durch den Austausch von Nachrichten können Informationen zwischen den Bereichen ausgetauscht werden, um eine vollständige virtuelle Welt zu erstellen. Diese Architektur beseitigt Engpässe einzelner Server und ermöglicht es dem Spiel, sich mit zunehmender Spieleranzahl linear zu erweitern und die Berechnungsressourcen zu erhöhen, um ein reibungsloses Spielerlebnis zu gewährleisten.

Gleichzeitig bietet Arweave mit seiner permanenten Speicherung zuverlässige Statusaufzeichnungen und Vermögensverwaltung für Spiele: Schlüsselzustände (wie Kartenänderungen, Spielerdaten) und wichtige Ereignisse (wie das Erlangen seltener Gegenstände, Fortschritte in der Handlung) werden regelmäßig als Nachweis in der Kette festgehalten; Metadaten und Mediendateien der Spieler-Vermögenswerte (wie Charakter-Skins, NFT-Gegenstände) werden direkt gespeichert, um dauerhaftes Eigentum und Manipulationsschutz zu gewährleisten. Selbst bei System-Upgrades oder dem Austausch von Knotenpunkten können die historischen Zustände, die von Arweave gespeichert wurden, wiederhergestellt werden, um die Spielererfolge und Vermögenswerte vor technologischen Veränderungen zu schützen: Kein Spieler möchte, dass diese Daten plötzlich verschwinden. Es gab in der Vergangenheit viele ähnliche Vorfälle, zum Beispiel wurde Vitalik Buterin vor vielen Jahren von Blizzard plötzlich die Fähigkeit entzogen, in World of Warcraft als Magier Lebensentzug zu verwenden, was zu großer Wut führte. Darüber hinaus ermöglicht die permanente Speicherung der Spieler-Community, zur jährlichen Geschichte des Spiels beizutragen, wodurch alle wichtigen Ereignisse langfristig in der Kette erhalten bleiben. Durch die Kombination von AO’s hoher Parallelverarbeitung und Arweave’s permanentem Speicher ermöglicht diese dezentrale Spielarchitektur eine effektive Überwindung der Leistungs- und Datenbeständigkeitsengpässe des traditionellen Modells.

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2.2 Integration und Ergänzungsvorteile im Ökosystem

AO+Arweave bietet nicht nur Infrastruktursupport für vertikale KI-Projekte, sondern engagiert sich auch für den Aufbau eines offenen, vielfältigen und vernetzten dezentralen KI-Ökosystems. Im Vergleich zu Projekten, die sich ausschließlich auf einen bestimmten Bereich konzentrieren, ist das ökologische Spektrum von AO+Arweave breiter und vielseitiger. Das Ziel besteht darin, eine vollständige Wertschöpfungskette zu schaffen, die Daten, Algorithmen, Modelle und Rechenleistung umfasst. Nur in einem solchen umfangreichen Ökosystem kann das Potenzial der Web3-Datenvermögenswerte wirklich freigesetzt werden, und es entsteht ein gesunder, nachhaltiger dezentraler KI-Wirtschaftskreislauf.

Drei, Web3 Wert-Internet und permanente Wertspeicherung

Das Aufkommen des Web3.0-Zeitalters markiert die Bedeutung von Datenvermögen als die zentralste Ressource im Internet. Ähnlich wie Bitcoin-Netzwerke ‘digitales Gold’ speichern, ermöglicht der permanente Speicherdienst von Arweave die langfristige Aufbewahrung und Unveränderlichkeit wertvoller Datenvermögen. Derzeit führt die Datenvormundschaft der Internet-Giganten dazu, dass der Wert persönlicher Daten schwer zu realisieren ist. Im Web3-Zeitalter werden die Nutzer jedoch das Eigentum an ihren Daten besitzen, und der Datenaustausch wird durch Anreize in Tokenform effektiv realisiert.

• Eigenschaften als Wertspeicher:

Arweave erreicht eine starke horizontale Skalierbarkeit durch Blockweave, SPoRA und Bündelungstechnologie, insbesondere in Szenarien mit großem Datenvolumen. Diese Eigenschaft ermöglicht es Arweave nicht nur, die Aufgabe der dauerhaften Datenspeicherung zu übernehmen, sondern auch eine solide Grundlage für die nachfolgende Verwaltung des geistigen Eigentums, den Handel mit Datenvermögen und das Lebenszyklusmanagement von KI-Modellen zu bieten.

• Datenvermögenswirtschaft:

Datenvermögen sind der Kern des Web3-Wertinternets. In Zukunft werden persönliche Daten, Modellparameter, Trainingsprotokolle usw. zu werthaltigen Vermögenswerten, die durch Mechanismen wie Tokenanreize und Datenrechte effizient zirkulieren. AO+Arweave wurde genau nach diesem Konzept als Infrastruktur aufgebaut, mit dem Ziel, die Zirkulationskanäle für Datenvermögen zu erschließen und dem Web3-Ökosystem kontinuierliche Dynamik zu verleihen.

Risiken und Herausforderungen sowie Ausblick für die Zukunft

Obwohl AO+Arweave technisch viele Vorteile bietet, stehen sie den folgenden Herausforderungen gegenüber:

1. Komplexität des Wirtschaftsmodells

Das Wirtschaftsmodell von AO muss tief mit dem AR-Token-Ökosystem integriert werden, um kostengünstige Datenspeicherung und effiziente Datenübertragung zu gewährleisten. Dieser Prozess beinhaltet Anreiz- und Bestrafungsmechanismen zwischen verschiedenen Knotenpunkten (wie MU, SU, CU) und muss durch das flexible SIV-Unterpfand-Konsensmechanismus ausbalanciert werden, um Sicherheit, Kosten und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Bei der tatsächlichen Umsetzung ist es für das Projekt wichtig zu berücksichtigen, wie die Anzahl der Knotenpunkte mit den Aufgabenanforderungen in Einklang gebracht werden kann, um Ressourcenverschwendung oder unzureichende Einnahmen zu vermeiden.

2. Unzureichender Aufbau des dezentralen Modells und des Algorithmusmarktes

Das aktuelle AO+Arweave-Ökosystem konzentriert sich hauptsächlich auf Datenspeicherung und Rechenleistung und hat noch kein vollständiges dezentrales Modell und einen Algorithmusmarkt entwickelt. Ohne stabile Modellanbieter wird die Entwicklung von AI-Agenten im Ökosystem eingeschränkt sein. Daher wird empfohlen, dezentrale Modellmarktprojekte durch das Ökosystemfonds zu unterstützen, um eine hohe Wettbewerbsbarriere und langfristigen Schutz zu schaffen.

Trotz vieler Herausforderungen wird mit dem allmählichen Einzug des Web3.0-Zeitalters das Eigentum und der Austausch von Datenvermögen die Neugestaltung des gesamten Wertschöpfungssystems des Internets vorantreiben. Als Vorreiter in der Infrastruktur haben AO+Arweave die Chance, eine Schlüsselrolle in dieser Transformation zu spielen, um das dezentrale KI-Ökosystem und das Werteinternet von Web3 aufzubauen.

Schlussfolgerung

Basierend auf einer detaillierten vergleichenden Analyse der vier Dimensionen Speicher, Datenspeicherung, paralleles Rechnen und Überprüfbarkeit glauben wir, dass AO+Arweave offensichtliche Vorteile bei der Unterstützung dezentraler KI-Aufgaben hat, insbesondere bei der Erfüllung der Anforderungen an das Training von groß angelegten KI-Modellen, der Reduzierung der Speicherkosten und der Verbesserung des Systemvertrauens. Gleichzeitig bietet AO+Arweave nicht nur eine starke Infrastrukturunterstützung für vertikale dezentrale KI-Projekte, sondern hat auch das Potenzial, ein komplettes KI-Ökosystem aufzubauen, wodurch die Bildung eines geschlossenen Kreislaufs wirtschaftlicher Aktivitäten von Web3-Datenbeständen gefördert und somit größere Veränderungen herbeigeführt werden.

In Zukunft wird erwartet, dass AO+Arweave+AI mit der kontinuierlichen Verbesserung des Wirtschaftsmodells, der schrittweisen Erweiterung der ökologischen Skala und der Vertiefung der domänenübergreifenden Zusammenarbeit zu einer wichtigen Säule des Web3-Internets der Werte wird und neue Veränderungen bei der Bestätigung von Datenbeständen, dem Wertaustausch und dezentralen Anwendungen mit sich bringt. Obwohl es immer noch gewisse Risiken und Herausforderungen im eigentlichen Implementierungsprozess gibt, werden die Technologie und die Ökologie durch kontinuierliches Ausprobieren und Optimieren schließlich zum Durchbruch führen.