通用计算网络的新尝试：AO 如何为 AI Agent 提供去中心化支持

去中心化网络一直致力于实现世界计算机的愿景 - 无需信任即可执行任意代码并向全世界开放使用。继以太坊之后，许多基础设施项目都在这个方向上努力，即将推出的 AO 网络就是其中之一。

从宏观角度看，"世界计算机"可以分为数据计算、访问和存储三个部分。过去，Arweave 主要担任"世界硬盘"的角色。而 AO 网络（Actor Oriented）则引入了通用计算能力，并提供智能合约功能。

AO：基于 Actor 模型的通用计算网络

目前主流的去中心化计算平台可分为两类：智能合约平台和通用计算平台。以太坊等智能合约平台共享全局状态内存，对改变状态的运算过程进行共识。由于共识需要大量重复运算，因此成本较高，主要用于处理高价值业务。通用计算网络则不对运算过程本身进行共识，而是根据业务验证计算结果和处理请求顺序，不存在共享的状态内存。这降低了成本，使网络能扩展到更多计算领域。

一些项目基于虚拟机安全假设，将通用计算与智能合约融合。这类网络只对交易顺序进行共识并验证计算结果，多个状态变化计算在网络节点中并行处理。计算环境的虚拟机保证了确定性结果，因此只要交易顺序一致，最终状态也将一致。

这类网络由于不共享状态内存，扩容成本很低，多个任务可以并行计算且互不影响。它们通常基于 Actor 编程模型，AO 也属于此类。在 Actor 模型中，每个计算单元被视为独立处理事务的智能体，计算单元之间通过通信交互。AO 标准化了 Actor 的消息传递，实现了去中心化的计算网络。

与传统被动触发的智能合约不同，AO 可以通过固定时间循环触发的"cron"方式实现智能合约的主动运行，例如持续监控套利空间的交易程序。

AO 网络具备快速扩容的去中心化计算能力、Arweave 的超大数据存储能力、Actor 的编程模型以及主动触发交易的能力，这些特性使其非常适合托管 AI Agent。AO 还支持将 AI 大模型引入区块链的智能合约中运行。

AO 网络特性

AO 不对计算过程进行共识，而是对交易顺序进行共识，并假定虚拟机的运行结果是确定性的，从而实现最终状态的一致性。

AO 采用模块化设计，网络中存在三种基本单元：调度单元（SU）、计算单元（CU）和信使单元（MU）。交易发出后，MU 接受并验证签名，然后转发给 SU。SU 作为 AO 与 AR 链的连接点，帮助网络对交易顺序进行排序，并上传至 AR 链完成共识。目前采用的是权限证明（POA）共识机制。交易顺序共识完成后，任务被分配给 CU 进行具体计算，结果通过 MU 返回给用户。

CU 集可视为去中心化算力网络。在完整的经济学规划下，CU 节点需要质押资产，通过计算性能、价格等因素竞争提供算力并赚取收益。如果出现计算错误，节点将被罚没资产。

AO 与其他网络的比较

AO 作为通用计算平台，与以太坊等智能合约平台有明显区别。Filecoin 推出的 FVM 虽然也提供智能合约功能，但其架构更接近传统的状态共识机制。

与 Akash、io.net 等去中心化计算网络相比，AO 保留了智能合约能力，并在 AR 存储上维护了全局状态。

实际上，AO 在架构上与 ICP 最为相似。两者都采用了异步计算区块链网络的范式，包括仅对交易顺序排序、相信虚拟机确定性计算、使用 Actor 模型进行异步处理等。

主要区别在于，ICP 基于容器维护状态，而 AO 具备共享的状态层（AR）。这增强了 AO 的去中心化能力，但也失去了某些特殊隐私业务的实现可能。

在经济与设计层面，ICP 对参与节点有较高的硬件要求，造成了较高的门槛。AO 则采用公平发射、无准入的方式运行，只需质押即可参与竞争挖矿。ICP 选择了大堆栈实现方式，为性能牺牲了灵活性，而 AO 使用模块化设计，降低了开发者的进入成本。

然而，AO 可能面临与 ICP 类似的系统缺点，如 Actor 异步模型下跨合约交易缺乏原子性，这可能阻碍 DeFi 类应用的发展。新的计算模式也对开发者提出了更高要求。此外，AO 架构下 wasm 虚拟机最高能管理 4GB 的限制，也导致部分复杂模型无法使用。

综上所述，AO 选择专注于 AI Agent 领域是一种扬长避短的策略。有趣的是，ICP 也在 2024 年初宣布将重点放在 AI 领域。

目前，AR 的总市值为 22 亿美元，相比 ICP 的 50 亿美元仍有差距。但在 AI 快速发展的背景下，AO 可能仍有较大发展潜力。