Sam 與 Outpog：聊聊 AO 和人工智能

來源：PermaDAO

本次 AMA 是 BeWater 舉辦的 AI Crypto 黑客松的一個環節，由 PermaDAO 社區支持。

本文是對AMA內容的整理，分爲正文和 QA 環節。正文部分是主持人和 Sam 的對話，QA 環節是社區用戶關於 AO 的問題。

嘉賓：Sam，Arweave & AO 創始人

主持人：outprog，PermaDAO & AO 發起人；lulu，BeWater

正文

Outprog：

感謝 lulu 和 BeWater 邀請。我是來自 PermaDAO 的 outprog，主持今天的活動。

Arweave 作爲一個去中心化的存儲基礎設施，從 2018 年至今已經穩定運行接近 6 年了。Arweave 的存儲的數據也像 BTC 的幣價一樣，迎來了爆發式的增長。

我們都知道今年 Arweave 生態發生了非常重要的事情，即 AO 的發布，標志着 Arweave 生態從去中心化存儲轉變爲一個支持去中心化計算的全棧應用生態。

首先請 Sam 簡要介紹以下自己，以及 Arweave 和 AO 的簡要介紹。

Sam：

感謝 Outprog，感謝 BeWater 邀請！

大約 7 年前，我們开始構建 Arweave 作爲一個永久性數據層，用於存儲人類所有最重要的知識和歷史。最初的想法基本上是創建“鏈上存儲”——就像人們從一开始就在比特幣上進行嘗試一樣，但是需要無限的擴容能力。直到今天，7 年過去了，Arweave 現在存儲了超過 50 億條數據，並且是許多 Web3 應用程序運行的“數據管道”。

在這個過程中我們發現，去中心化計算是“去中心化數據復制”加“驗證”。當你運行以太坊（甚至比特幣）節點時，你的計算機只是從對等網絡下載區塊並驗證它們。

由於 Arweave 可以永久存儲任意數量的數據（就像比特幣和以太坊的數據集合復制一樣），一個問題出現了：如果我們添加一個驗證層，這是否意味着我們可以實現無限擴容的智能合約？

事實證明答案是肯定的?。這個產品就是 AO。它本質上是一個在 Arweave 上運行的去中心化超級計算機，具有無限數量的並行线程。

我們希望通過 Arweave+AO 的結合，建立一個新的、去中心化的網絡空間。該網絡空間可以被證明是中立的，並且保證用戶的權利。

Outprog：

感謝 Sam 的介紹。我們進入第一個問題。今天的主題是 AI，我們就從 AI 开始討論吧。

我們知道 AO 採用了 Actor 模型進行設計，非常有意思的是，在一篇論文【A Universal Modular Actor Formalism for Artificial Intelligence】中提到了 Actor 模型和 AI 的關系。我們是不是可以認爲基於 Actor 模型的 AO 天然的適用於开發 AI 應用？

Sam：

是的，Actor 模型是在一個（與今天相似的）AI 研究受到巨大關注的時代發明的。當時對人工智能的探索最終花了 60 年的研究才得以完善，但 Actor 的編程模型卻被迅速廣泛地採用，並應用於許多非 AI 設備。現在我們已經接近 AGI，這讓 Actor 模型更加合理。

從本質上講，Actor 模型的核心思想是系統的每個組件都可以是一個獨立的、自主的代理，可以並行運算。該模型和代理驅動的架構非常地契合，因爲它模擬了現實世界：就像現在的 AMA 聊天，我們每個人都是獨立而自主的，我們通過發送消息來協調彼此。

AO 使用 Actor 模型將這一思想引入了計算世界。 系統中的每個服務都是自主的，可以獨立執行。當它們想要協調一致時，它們通過發送消息來實現。

Outprog：

是的，在 Actor 模型中每個“演員”（Actor）就像是一個代理，讓我們聯想到 AI Agent。Sam 是否可以說一下 Actor Model 和 AI 的關聯性？

Sam：

沒錯！代理 == 演員（Agent == Actor）。因此，以 Actor 導向的方法作爲其托管環境是非常合理的。

我們對 AO 最激動的一點是，它爲我們提供了足夠可擴展的智能合約，可以托管完整的大型語言模型。 我們的首席技術官湯姆和我在過去幾個星期的晚上和周末一直在 Arweave 上進行大型語言模型的托管方面進行着研究和實踐：

https://GitHub.com/samcamwilliams/aos-llama

雖然還沒有准備好進行公开宣布，但如果你想了解的話，這個倉庫可以作爲一個預覽 ?。

Outprog：

令人稱贊！我想 Sam 的用例將很快會展示 AI 大模型如何在 AO 上實現！

Sam：

一個想法：AO 是一種全新的網絡空間形態，非常適合代理。在 AO 內部，代理體是自治的、主權的個體單位。

我們認爲，這種技術的首要應用將出現在金融領域。

過去，大部分經濟活動實際上是“智能層”——不僅僅是結算。這些經濟活動過去都是“鏈下”完成的，但現在我們可以將它們帶入智能合約環境中，同時獲得它們提供的無需信任性。

想象一下，如果所有經濟活動的智能行爲——不僅是結算——都可以通過無需信任的代理作爲智能合約在鏈上執行動作。現在你就可以構建智能合約，爲用戶提供一個自治的“算法交易”基金。這打开了一個從未發跡的巨大設計空間。

從長遠來看，我們認爲它將遠不止於此。這將是一種可以信任地執行任務的自治形式的“生命體”（無論你如何描述）。

Outprog：

自動化金融和 AI 代理金融是 AO 上值得探索的方向！讓我們拭目以待。

進入下一個問題。目前 AI 和 web3 尚未有真正可以結合的範例，AO 的技術架構顯然已經突破了這一限制。除了 EVM 等鏈上模型之外，开發者可以使用 AO 創建過去難以實現的應用。

在技術突破之後，未來 AO 將如何助力 AI 的發展？會對 AI 項目有扶持和資助嗎？AO 在 AI 的發展中將取到什么樣的作用？

Sam：

主要建議是積極尋求合作！在 Arweave 生態系統中有大量團體非常樂意幫助在 AO 上構建項目的發展。最近，Community Labs 推出了 AO Ventures，這是一個擁有 3500 萬美元投資資金的孵化器，旨在支持在網絡上構建項目的發展。

在 Forward Research，我們也非常樂意爲在生態系統中構建項目的人提供一對一的支持。只需聯系我們，我們將盡力提供各種幫助——從技術支持、推廣到資金支持，我們都會盡力而爲。

Outprog：

給力的生態支持！最後一個問題。

本次由 BeWater 主辦的黑客松非常有助於 ao 的开發者生態發展。PermaDAO 也長期致力於 Arweave 生態的开發者社區構建。

我們相信未來會有更多在亞洲舉辦的线下 ao 生態活動，可能是黑客松、孵化器或者訓練營。

Forward Research 對於這些活動的支持是否有什么樣的計劃和想法？如何與 BeWater AI Crypto Hackathon 合作？共同推動創新和發展。

Sam：

在 Forward Research，我們的核心職能是構建：無論是協議還是社區。後者通常涉及找到合適的人，然後幫助他們宣傳推廣。

Q & A

以下是 AMA 中社區用戶的問答

關於“POS”

Adam Lee：

我有一些關於 AO 的問題。

1. 我注意到 AO 仍在使用 PoA 的中心化系統。它何時會升級到 PoS 或更爲分散的共識機制？

2. 我還沒有看到與 AO 相關的代幣經濟內容。這部分何時會進行升級？

3. AO 有路线圖嗎？

Sam：

隨着不斷發展，我們將逐步將大部分活動平穩地過渡到 PoS。目前實際上並不是“中心化”的——一些开發者在運行自己的 SUs/CUs/MUs。作爲开發者，你可以選擇信任哪些“機構”的消息。比起中心化更“分布式”，但也不是去中心化——但我理解你的觀點。AO 本身是 Arweave 上的數據協議，因此你可以在其上疊加任意數量的不同安全系統。

一旦 AO 實施 PoS，就會出現一個高效率的計算市場，人們運行 CUs（計算單元），這些單元負責計算網絡中的進程狀態。

AO 的一個很棒的特點是，操作網絡的每個子網都是完全彈性的。每個網絡沒有可擴展的限制。有趣的事實是：昨天我們將 Forward Research 運行的測試網中的計算單元數量增加了一倍。除了一些進程運行得更快之外，沒有人注意到這一變化 ?。在未來我們可以擴展到任意數量的計算單元。

David Dot：

AO 代幣是否意味着重新籌集資金，是否已經放棄讓 AR 更有價值？

Sam：

很難准確理解你的問題，但是 AO 完全沒有進行任何籌資。我們正在推動所有想要投資的風險投資公司投資於在其上構建的項目生態系統。

關於“並發”

Siyuan Han：

聽起來很不錯！謝謝 Sam。你能介紹一下 AO 如何支持任意數量的並行進程嗎？AO 如何避免傳統的並行執行問題，比如讀寫衝突？

Outprog：

Actor Model 是處理並發的一種非常成熟的模型，也是 AO 採用的架構。該模型在 1973 年提出，並已在 Erlang 編程語言中實現。

更多關於 Actor Model 的文檔可以查看：

https://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model

也可以查看 PermaDAO 翻譯的 AO 規格文檔：

https://permadao.com/permadao/ao-1353 cc109 d434941 a6757560 ef35 dcc2

Sam：

我很確定 Telegram，我們現在正使用它進行 AMA 聊天，也在內部使用了 Actor Model 編程！

Siyuan Han：

所以，AO 在計算級別上避免了讀/寫衝突的問題。如果 AO 具有像傳統的高並發系統一樣處理交易的能力，同時執行數千或數萬個线程，那么它如何處理磁盤 IO 層面的工作負載？您能詳細介紹一下 AO 的存儲和數據引擎技術嗎？

Outprog：

Rollup，使用類似於以太坊的 Rollup 技術將數據捆綁到 Arweave 上。

Sam：

是的！每個進程的數據都“滾動”的捆綁到 Arweave 上，Arweave 專門設計用於協調點對點網絡中信息的大規模復制。

因此，在構建 AO 時，我們在某種程度上可以說磁盤 I/O 協調是“免費的”（因爲我們已經花了 6 年時間構建它 ?）。

關於“負載均衡”

Kevin Zhang：

未來會有許多處理 AI 的進程嗎？如何維護負載均衡？

Outprog：

我的觀點是，MUs（AO 的信使單元）類似於傳統的 Web2 中的 Nginx，負載均衡分布在無數個 MUs 中，而在 PoS 實施後，CUs 將分擔所有的計算。就像 k8 s 的彈性擴展一樣。

Sam：

是的！MUs 是用戶的入口，而 CUs 則是“計算雲”。

關於“GPU 計算能力”

AI：

如果我們在 AO 中進行一些 AI 應用，比如 AI 視頻生成，AO 生態系統能解決 GPU 計算能力不足的問題嗎？

我沒有看到 AI 演示。AO 是否具有 GPU 計算能力？

Sam：

不能直接使用 GPU，盡管 Apus 團隊正在研究這個問題。目前只使用 CPU，因爲 WASM 在 CPU 上上運行，爲我們提供了確定性計算結果——如果想要智能合約可驗證性，這是至關重要的。

Jason Wu（APUS）：

據我所知目前還沒有。Apus 網絡正在爲 AO 提供 GPU 計算能力。我們將進行一些簡單的演示。目前可以生成圖像。大型語言模型和視頻生成尚未开放。

關於“共識和交易順序”

Miami Fish：

SU 是如何驗證請求並提交給 CUs 處理的，例如嚴格按照時間戳還是基於經濟激勵的某種優先級？

Outprog：

SUs 用於分配 nonce，CUs 獲得的計算結果是按照 nonce 的確切順序執行的。

這是一個有關 msg 傳遞的論文，也在 ao 規範中：

https://groups.csail.mit.edu/tds/papers/Lampson/FORTE93.PDF

Sam：

正如 @outprog 所說，SUs 爲每個消息提供了一個 Slot-Assignment（時隙插槽）。在 PoA 測試網絡中，您需要信任您的 SU，但如果您愿意，甚至可以自己運行它。在完整的 PoS 網絡中，您將對 SU 的正確性進行 Staking（質押），並且在有問題時可以“回退”到 Arweave 的共識機制（就像在 Rollup 中的“回到 L1”一樣）。

Miami Fish：

謝謝。那么在 PoS 中，SU 是否會自動分配（就像誰先接收到我的請求）？我正在思考的是更多關於金融應用方面的問題，比如在清算事件中，不同的人嘗試在大致相同的時間提交清算請求，那么誰的請求先被處理將影響其他人的結果。

Sam：

進程的部署者可以選擇 SU——無論是开發者自己還是將其作爲“子”進程生成的另一個進程。

在 PoS 之後，如果 SU 停止處理消息，您可以在 AO-Sec Origin 進程上“挑战”它們，要求提供插槽分配。如果他們沒有這么做，該進程將變成“無法托管”狀態，然後通過 SU“競標”成爲其新主機來解決這個問題。

有很多細節在裏面，但這是一個宏觀的畫面。它讓 AO 中的每個進程都繼承了 Arweave 的靈活性和抗審查，同時進程又能運行在高速的 SU 上  ?

好的，我現在需要離开了。祝大家編程愉快！

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