Autor: Qin Jingchun
No artigo anterior, discutimos como a IA descentralizada se torna um componente-chave para a implantação da Web3 como uma Internet de Valor, destacando as vantagens tecnológicas do AO + Arweave, como armazenamento permanente, computação superparalela e verificabilidade, que fornecem uma infraestrutura ideal para esse ecossistema. Este artigo se concentrará ainda mais nos detalhes técnicos do AO + Arweave, comparando-o com as plataformas descentralizadas convencionais, revelando suas vantagens únicas no apoio ao desenvolvimento da IA e explorando sua relação complementar com projetos de IA descentralizados verticais.
Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA e a crescente demanda por treinamento de grandes modelos, a infraestrutura de IA descentralizada tornou-se gradualmente um ponto de discussão na indústria. Embora as plataformas de computação centralizadas tradicionais estejam constantemente melhorando em termos de poder computacional, a concentração de dados e os altos custos de armazenamento também estão cada vez mais evidenciando limitações. Por outro lado, as plataformas descentralizadas não apenas podem reduzir os custos de armazenamento, mas também podem garantir a integridade dos dados e cálculos por meio de um mecanismo de verificação descentralizado, desempenhando assim um papel importante em etapas críticas como treinamento, inferência e validação de modelos de IA. Além disso, o Web3 atualmente enfrenta problemas como fragmentação de dados, baixa eficiência das organizações DAO e baixa interoperabilidade entre plataformas, portanto, é necessário integrar a IA descentralizada para promover ainda mais o desenvolvimento!
Este artigo irá comparar e analisar as vantagens e desvantagens de várias plataformas líderes a partir de quatro perspectivas: restrições de memória, armazenamento de dados, capacidade de computação paralela e verificabilidade, e discutir detalhadamente por que o sistema AO+Arweave demonstra uma clara vantagem competitiva no campo da IA descentralizada.
Análise Comparativa Entre as Plataformas: Por que o AO+Arweave se Destaca
1.1 Requisitos de Memória e Poder de Computação
À medida que o tamanho dos modelos de IA continua a expandir, a memória e a potência de cálculo tornam-se indicadores-chave para avaliar a capacidade da plataforma. Tomando como exemplo a execução de modelos relativamente pequenos (como o Llama-3-8 B), estes requerem pelo menos 12 GB de memória; enquanto modelos como o GPT-4, com parâmetros na casa dos trilhões, têm requisitos impressionantes de memória e recursos de computação. Durante o processo de treino, é necessário aproveitar plenamente a capacidade de cálculo paralelo para realizar uma grande quantidade de operações, como cálculos de matrizes, retropropagação e sincronização de parâmetros.
- **AO+Arweave ：**AO, através da sua Unidade de Computação Paralela (CU) e do modelo de atores, pode dividir tarefas em várias subtarefas para execução simultânea, alcançando um agendamento paralelo de granularidade fina. Esta arquitetura permite não só aproveitar plenamente a vantagem da paralelização de hardware como GPUs durante o treino, mas também melhorar significativamente a eficiência em etapas críticas como agendamento de tarefas, sincronização de parâmetros e atualização de gradientes.
- **ICP：**Embora as sub-redes ICP suportem um certo nível de computação paralela, quando executadas dentro de um contêiner unificado, elas só podem alcançar paralelismo de granularidade grosseira, o que dificulta atender às demandas de agendamento de tarefas de granularidade fina em treinamento de modelos em grande escala, resultando em eficiência global insuficiente.
- Ethereum e Base Chain: Ambos adotam um modo de execução de thread único, com seu design arquitetônico voltado principalmente para aplicativos descentralizados e contratos inteligentes, não possuindo a capacidade de computação em paralelo necessária para treinar, executar e validar modelos de IA complexos.
Demanda de hash e concorrência de mercado
Com o sucesso de projetos como o Deepseek, o limiar para treinar modelos de grande escala continua a diminuir, levando a uma escassez crescente de recursos computacionais no mercado, à medida que mais e mais empresas de pequeno e médio porte podem entrar na competição. Neste cenário, infraestruturas descentralizadas de computação com capacidade de paralelismo distribuído, como o AO, serão cada vez mais populares. O AO+Arweave, como infraestrutura de IA descentralizada, será um suporte fundamental para a implementação da Internet de Valor Web3.
1.2 Armazenamento de Dados e Economia
O armazenamento de dados é outro indicador crucial. Plataformas blockchain tradicionais, como o Ethereum, devido ao alto custo de armazenamento on-chain, geralmente só podem ser usadas para armazenar metadados essenciais, enquanto o armazenamento em grande escala de dados é transferido para soluções off-chain, como IPFS ou Filecoin.
- Plataforma Ethereum: Depende do armazenamento externo (como IPFS, Filecoin) para salvar a maioria dos dados, o que garante a imutabilidade dos dados, mas o alto custo de escrita na cadeia torna impossível armazenar grandes quantidades de dados diretamente na cadeia.
- **AO+Arweave：**Utilizando a capacidade de armazenamento permanente de baixo custo da Arweave, é possível realizar o arquivamento de dados a longo prazo e imutável. Para grandes volumes de dados, como dados de treinamento de modelos de IA, parâmetros de modelos, logs de treinamento, etc., a Arweave não apenas garante a segurança dos dados, mas também oferece um sólido suporte para a gestão do ciclo de vida do modelo subsequente. Ao mesmo tempo, o AO pode acessar diretamente os dados armazenados na Arweave, construindo um ecossistema completo de ativos de dados, promovendo assim a implementação e aplicação da tecnologia de IA na Web3.
- Outras plataformas (Solana, ICP): Embora Solana tenha otimizado o armazenamento de estado através de um modelo de conta, o armazenamento de dados em grande escala ainda depende de soluções off-chain; enquanto o ICP utiliza armazenamento em contêiner embutido, suporta escalabilidade dinâmica, mas o armazenamento de dados a longo prazo requer o pagamento contínuo de Ciclos, tornando a economia geral bastante complexa.
1.3 Importância da capacidade de computação paralela
Durante o treinamento de modelos de IA em grande escala, o processamento paralelo de tarefas intensivas em cálculos é fundamental para aumentar a eficiência. Dividir um grande número de operações de matriz em várias tarefas paralelas pode reduzir significativamente o custo de tempo, ao mesmo tempo em que permite uma utilização plena dos recursos de hardware, como GPU.
- **AO ：**AO através de um mecanismo de coordenação de tarefas de cálculo e mensagens independentes, realiza cálculos em paralelo de grão fino. Seu modelo de ator suporta a divisão de uma única tarefa em milhões de subprocessos e comunicação eficiente entre vários nós. Essa arquitetura é especialmente adequada para treinamento de modelos grandes e cenários de cálculo distribuído, teoricamente alcançando um TPS extremamente alto, embora na prática seja limitado por restrições como I/O, mas supera em muito plataformas tradicionais de thread único.
- Ethereum e Base Chain: Devido ao modo de execução EVM de thread única, ambos parecem inadequados ao lidar com demandas complexas de computação em paralelo, incapazes de atender aos requisitos de treinamento de modelos de IA em grande escala.
- Solana e ICP: Embora o tempo de execução Sealevel da Solana suporte paralelismo de várias threads, a granularidade do paralelismo é grossa, enquanto o ICP ainda é principalmente de thread única dentro de um único contêiner, o que cria um gargalo evidente ao lidar com tarefas extremamente paralelas.
1.4 Verificabilidade e Confiança do Sistema
Uma grande vantagem das plataformas descentralizadas é a capacidade de aumentar significativamente a credibilidade dos dados e resultados de cálculo através do consenso global e de um mecanismo de armazenamento imutável.
- Ethereum: Através da validação de consenso global e ecossistema de provas de conhecimento zero (ZKP), garante-se alta transparência e verificabilidade na execução de contratos inteligentes e armazenamento de dados, mas os custos de validação correspondentes são elevados.
- **AO+Arweave：**AO, ao armazenar todos os processos de computação de forma holográfica no Arweave e garantir a recriação dos resultados com a ajuda de uma ‘máquina virtual determinística’, construiu uma cadeia de auditoria completa. Esta arquitetura não só melhora a verificabilidade dos resultados computacionais, mas também reforça a confiança geral no sistema, proporcionando uma garantia sólida para o treinamento e raciocínio de modelos de IA.
二、AO+Arweave 与垂直去中心化 AI 项目的互补关系
No campo da IA descentralizada, projetos verticais como Bittensor, Fetch.ai, Eliza e GameFi estão ativamente explorando seus respectivos cenários de aplicação. AO+Arweave, como plataforma de infraestrutura, tem a vantagem de fornecer eficiente poder computacional distribuído, armazenamento de dados permanente e capacidade de auditoria de toda a cadeia, podendo assim fornecer o suporte básico necessário para esses projetos verticais.
2.1 Exemplo de Complementaridade Tecnológica
Os participantes do Bittensor precisam contribuir com energia computacional para treinar modelos de IA, o que requer altos requisitos de recursos de computação paralela e armazenamento de dados. A arquitetura de supercomputação paralela da AO permite que numerosos nós executem tarefas de treinamento simultaneamente na mesma rede e troquem rapidamente parâmetros de modelo e resultados intermediários por meio de um mecanismo de mensagens aberto, evitando assim os gargalos causados pela execução sequencial tradicional de blockchain. Essa arquitetura de concorrência sem bloqueios não apenas aumenta a velocidade de atualização do modelo, mas também melhora significativamente a capacidade geral de treinamento.
Ao mesmo tempo, o armazenamento permanente fornecido pela Arweave oferece uma solução ideal para dados críticos, pesos de modelos e resultados de avaliação de desempenho. Conjuntos de dados grandes gerados durante o processo de treinamento podem ser gravados em tempo real na Arweave, e devido à sua imutabilidade, qualquer novo nó adicionado pode acessar os dados de treinamento mais recentes e instantâneos de modelo, garantindo assim que os participantes da rede colaborem no mesmo conjunto de dados. Essa combinação simplifica o processo de distribuição de dados e fornece uma base transparente e confiável para controle de versão de modelo e validação de resultados, permitindo que a rede Bittensor mantenha eficiência computacional semelhante a clusters centralizados enquanto mantém a vantagem da descentralização, impulsionando significativamente o limite de desempenho da aprendizagem automática descentralizada.
- Agentes Económicos Autónomos (AEAs) da Fetch.ai:
No sistema de colaboração multiagente Fetch.ai, a combinação de AO+Arweave também pode mostrar excelentes efeitos de colaboração. A Fetch.ai construiu uma plataforma descentralizada que permite que agentes autônomos colaborem na cadeia para realizar atividades econômicas. Esses aplicativos precisam lidar simultaneamente com a execução concorrente de um grande número de agentes e a troca de dados, o que exige altos requisitos de computação e comunicação. O AO fornece um ambiente de execução de alto desempenho para a Fetch.ai, onde cada agente autônomo pode ser considerado uma unidade de cálculo independente na rede AO. Múltiplos agentes podem executar cálculos e lógica de decisão complexa em paralelo em diferentes nós sem bloqueio mútuo. O mecanismo de mensagens aberto otimiza ainda mais a comunicação entre agentes: os agentes podem trocar informações de forma assíncrona por meio de filas de mensagens na cadeia, desencadear ações, evitando assim os problemas de atraso causados pela atualização do estado global tradicional da blockchain. Com o suporte do AO, centenas e milhares de agentes Fetch.ai podem comunicar, competir e cooperar em tempo real, simulando o ritmo das atividades econômicas do mundo real.
Ao mesmo tempo, a capacidade de armazenamento permanente do Arweave capacita o compartilhamento de dados e a preservação do conhecimento da Fetch.ai, com cada agente capaz de submeter ao Arweave dados importantes gerados ou coletados durante a execução, tais como informações de mercado, logs de interação, acordos de protocolo, etc., formando uma biblioteca de memória pública permanente da qual outros agentes ou usuários podem recuperar a qualquer momento, sem depender da confiabilidade de servidores centralizados. Isso garante a transparência e a publicidade dos registros de colaboração entre agentes - por exemplo, uma vez que os termos de serviço ou as cotações de transação publicados por um agente são registrados no Arweave, eles se tornam registros públicos reconhecidos por todos os participantes e não podem ser perdidos devido a falhas de nós ou adulterações maliciosas. Com a computação de alto desempenho do AO e o armazenamento confiável do Arweave, o sistema multiagente da Fetch.ai pode alcançar um nível sem precedentes de colaboração profunda na cadeia.
- Sistema de Agente Múltiplo Eliza:
Os chatbots de IA tradicionais geralmente dependem da nuvem para processar a linguagem natural com grande poder de computação e armazenar conversas longas ou preferências do usuário em bancos de dados. Com o supercomputador paralelo da AO, o assistente inteligente on-chain pode distribuir módulos de tarefas (como compreensão de linguagem, geração de diálogo e análise de sentimentos) para vários nós para processamento paralelo, garantindo respostas rápidas mesmo quando muitos usuários fazem perguntas ao mesmo tempo. O mecanismo de mensagens da AO garante a colaboração eficiente entre os módulos: por exemplo, o módulo de compreensão de linguagem extrai o significado e envia o resultado de forma assíncrona ao módulo de geração de resposta, mantendo o fluxo de diálogo suave em uma arquitetura descentralizada. Ao mesmo tempo, o Arweave atua como a ‘memória de longo prazo’ da Eliza: todos os registros de interação do usuário, preferências e novos conhecimentos aprendidos pelo assistente podem ser criptografados e armazenados permanentemente, permitindo recuperar o contexto anterior quando os usuários interagem novamente, resultando em respostas personalizadas e consistentes. O armazenamento permanente não apenas evita a perda de dados ou memórias causadas por serviços centralizados ou migração de contas, mas também fornece suporte de dados históricos para o aprendizado contínuo do modelo de IA, tornando o assistente de IA on-chain cada vez mais inteligente com o uso.
- Aplicação de agente em tempo real GameFi:
Em jogos descentralizados (GameFi), as características complementares de AO e Arweave desempenham um papel crucial. Os MMOs tradicionais dependem de servidores centralizados para realizar cálculos em massa e armazenar estados, o que vai contra o conceito de descentralização da blockchain. A AO propõe descentralizar a lógica do jogo e as tarefas de simulação física para processamento paralelo em redes descentralizadas: por exemplo, em um mundo virtual on-chain, simulações de cena em diferentes regiões, decisões de comportamento de NPC e eventos de interação entre jogadores podem ser calculados simultaneamente por diferentes nós, trocando informações entre regiões por meio de mensagens para construir um mundo virtual completo. Essa arquitetura elimina os gargalos de servidores únicos, permitindo que o jogo expanda linearmente os recursos de computação à medida que mais jogadores entram, mantendo uma experiência fluida.
Ao mesmo tempo, o armazenamento permanente da Arweave fornece registros de estado confiáveis e gerenciamento de ativos para jogos: estados críticos (como mudanças de mapa e dados do jogador) e eventos importantes (como aquisição de itens raros e progresso na história) são regularmente imutáveis como provas na cadeia; os metadados dos ativos dos jogadores (como skins de personagens e NFTs de itens) e conteúdos de mídia são armazenados diretamente, garantindo propriedade permanente e prevenção de adulteração. Mesmo com atualizações de sistema ou mudanças de nós, os estados históricos salvos pela Arweave ainda podem ser recuperados, garantindo que as conquistas e propriedades dos jogadores não sejam perdidas devido a mudanças tecnológicas: nenhum jogador quer que esses dados desapareçam de repente, e muitos incidentes semelhantes ocorreram no passado, como o caso em que, há muitos anos, Vitalik Buterin foi surpreendentemente privado da habilidade de drenar vida dos magos no World of Warcraft pela Blizzard, causando grande indignação. Além disso, o armazenamento permanente permite que a comunidade de jogadores contribua para a história do jogo, garantindo que todos os eventos importantes sejam preservados na cadeia por muito tempo. Com a combinação da computação paralela de alta intensidade da AO e o armazenamento permanente da Arweave, essa arquitetura descentralizada de jogos efetivamente supera as limitações de desempenho e persistência de dados dos modelos tradicionais.
2.2 Integração e vantagens complementares do ecossistema
O AO+Arweave não só fornece suporte de infraestrutura para projetos de IA verticais, mas também se dedica a construir um ecossistema de IA descentralizado aberto, diversificado e interconectado. Comparado a projetos focados em um único campo, a magnitude e variedade de cenários de aplicação do ecossistema AO+Arweave é maior, com o objetivo de construir uma cadeia de valor completa que abrange dados, algoritmos, modelos e poder computacional. Somente em um ecossistema tão vasto, o potencial dos ativos de dados da Web3 pode ser verdadeiramente liberado, formando um ciclo econômico de IA descentralizado saudável e sustentável.
Três, Web3 Internet de Valor e Armazenamento de Valor Permanente
A chegada da era Web3.0 marca o fato de que os ativos de dados se tornarão o recurso mais central da Internet. Assim como o armazenamento de ‘ouro digital’ na rede Bitcoin, o serviço de armazenamento permanente fornecido pela Arweave permite que ativos de dados valiosos sejam preservados a longo prazo e imutáveis. Atualmente, o monopólio das gigantes da Internet sobre os dados dos usuários torna difícil expressar o valor dos dados pessoais, mas na era Web3, os usuários terão a propriedade dos dados, e a troca de dados será efetivamente realizada através de um mecanismo de incentivo por tokens.
- Propriedades de armazenamento de valor:
Arweave alcançou uma escalabilidade horizontal robusta através da tecnologia Blockweave, SPoRA e bundling, especialmente destacando-se em cenários de armazenamento de dados em larga escala. Essa característica não só permite que o Arweave assuma a responsabilidade pelo armazenamento de dados permanente, mas também fornece um suporte sólido para a gestão futura de propriedade intelectual, transações de ativos de dados e gestão do ciclo de vida de modelos de IA.
- Economia de Ativos de Dados:
Os ativos de dados são o núcleo do valor da Internet Web3. No futuro, dados pessoais, parâmetros do modelo, logs de treinamento e outros se tornarão ativos valiosos, permitindo uma circulação eficiente através de mecanismos como incentivos de tokens e direitos de dados. A combinação de AO+Arweave é uma infraestrutura construída com base nesse conceito, com o objetivo de abrir canais de circulação de ativos de dados e injetar vitalidade contínua no ecossistema Web3.
Quatro. Riscos e Desafios e Perspetivas Futuras
Embora a AO+Arweave apresente muitas vantagens tecnológicas, ainda enfrenta os seguintes desafios no processo prático:
- Complexidade do modelo econômico
O modelo econômico da AO precisa integrar-se profundamente com o sistema econômico de tokens AR para garantir armazenamento de dados de baixo custo e transferência eficiente de dados. Esse processo envolve mecanismos de incentivo e punição entre vários nós (como MU, SU, CU) e deve equilibrar segurança, custo e escalabilidade por meio de um mecanismo de consenso flexível de sub-hipoteca SIV. Na implementação real, como equilibrar o número de nós com as demandas de tarefas, evitar ociosidade de recursos ou lucros insuficientes, são questões que os projetos precisam considerar cuidadosamente.
- Insufficient construction of decentralized model and algorithm markets
O ecossistema atual da AO+Arweave está principalmente focado no armazenamento de dados e suporte de poder computacional, ainda não formou um modelo descentralizado e um mercado de algoritmos completo. Sem provedores de modelos estáveis, o desenvolvimento do AI-Agent no ecossistema será limitado. Portanto, é recomendável apoiar projetos de mercado de modelos descentralizados através do fundo ecossistêmico, para formar altas barreiras de entrada e proteção de longo prazo.
Apesar de enfrentar muitos desafios, com a gradual chegada da era Web3.0, a atribuição e circulação de ativos de dados impulsionará a reestruturação de todo o sistema de valor da Internet. Como pioneiros na infraestrutura, AO+Arweave tem o potencial de desempenhar um papel fundamental nesta transformação, ajudando a construir um ecossistema de IA descentralizado e uma Internet de valor Web3.
Conclusão
Uma análise comparativa detalhada em quatro dimensões - memória integrada, armazenamento de dados, computação paralela e verificabilidade - leva-nos a concluir que o AO+Arweave demonstra claras vantagens na sustentação de tarefas de IA descentralizadas, especialmente no que diz respeito à satisfação das necessidades de treino de modelos de IA em larga escala, à redução dos custos de armazenamento e ao aumento da confiança no sistema. Ao mesmo tempo, o AO+Arweave não só oferece um suporte de infraestrutura robusto para projetos de IA descentralizada do tipo vertical, mas também tem o potencial de construir um ecossistema de IA completo, impulsionando assim a formação de um ciclo fechado de atividades econômicas de ativos de dados da Web3 e trazendo consigo uma transformação ainda maior.
No futuro, com a melhoria contínua do modelo econômico, a expansão gradual do ecossistema e a aprofundamento da cooperação interdisciplinar, AO+Arweave+AI tem o potencial de se tornar um pilar importante da Internet de valor Web3, trazendo uma nova revolução para a atribuição de ativos de dados, troca de valor e aplicações descentralizadas. Embora ainda enfrente alguns riscos e desafios na implementação prática, é através da contínua tentativa e otimização que a tecnologia e o ecossistema eventualmente alcançarão avanços revolucionários.
