Arweave、AO、AI - 柔軟なセキュリティを備えたモジュラーフレームワーク

By Arweave Oasis, Source: tweet @ArweaveOasis

最近、業界をリードする調査機関であるMessariが、seth bloombergによる「Arweave, AO, and AI - Modular Frameworks and Flexible Security」というタイトルの記事を発表した。AOとARのアーキテクチャと将来の展望を理解する上で、非常に有益で価値のあるものだ。しかし、著作権の問題で、読者のために全文を翻訳することはできない。そこで、その抜粋をパラフレーズして紹介したい。原文はメッサリから入手できる（有料）。

5月30日、この記事の著者であるセス・ブルームバーグがXに記事の要約を投稿した。

• Arweave はこれまで、ネットワークへのデータ転送を外部のアプリやエコシステムに頼ってきた。AOはArweaveの上に構築された新しいネットワークであり、Arweaveの一貫した需要を生み出すでしょう。AOはArweaveの成長の起爆剤となり、アプリケーション開発の新しいプラットフォームとなるでしょう。

• AOの最大の技術的価値の1つは、コンセンサスメカニズムとアプリケーションに必要な計算を分離していることだと思います。これらを分割することで、AOはモジュラーアーキテクチャとなり、開発者はアプリケーションのセキュリティと計算能力を拡張することができます。

• AOのアプリケーションは、ステータス更新やその他のメッセージを処理するために、演算プロバイダーにインセンティブを与えます。これにより、アプリと演算プロバイダーの新しい市場が生まれます。アプリが要求に応じてふさわしいレベルのリソースを得られるようにするのだ。これは、ほとんどのスマート・コントラクト・プラットフォームとは大きく異なる。

• AOはVMにとらわれないプラットフォームであり、計算負荷の高いアプリをデプロイする可能性を広げます。autonomous_afのようなチームはすでにDeFi自動化を開発している。しかし、オンチェーンLLM（大規模言語モデリング）はまったく別の種になるだろう。

その後、記事全文を読むと、まったく異なる形で実装された分散型ワールドコンピュータとしてのAOに興味を持つでしょう。

• AOは、永続的なデータストアのネットワークであるArweave上に構築された、まったく新しいプロトコルです。

AOの核となる価値提案の1つは、制限なく拡張できることです。AOの核となる価値提案の1つは、スケーラビリティの制約なしにアプリケーション（AO用語ではプロセスと呼ばれる）を完全並列で実行し、ネットワーク全体でグローバルな状態を共有する必要なく、関連する状態をローカルに維持する能力です。

• AO上のすべてのアプリケーションは、定義されたメッセージング(AO用語ではMessage)標準を通じて通信し、プロセスがデータを読み書きするためのすぐに使えるソリューションを提供します。

• AOのユニークな特徴の1つは、プロセスのセキュリティを柔軟に拡張できることです。プロセス開発者は、アプリケーションに必要なセキュリティを設定し、アプリケーションの状態を計算する追加のバリデータ（AOの用語ではComputation Units CUと呼ばれる）に実質的にお金を払うことでセキュリティを拡張することができます。

• AOのスケーラビリティ機能、VM-agnosticアーキテクチャ（これはAOが幅広いVMをサポートする能力を指す。）また、ネイティブのcronジョブ機能（外部ツールやサードパーティのサービスに依存することなく、時間指定のタスクをスケジュールする機能をシステムがネイティブでサポートしていることを意味する）により、多くのチームがウェブ上で自動化ツールやAI主導の製品を構築しようとしている。

モジュール性と柔軟なセキュリティ

著者らは、ここ数年で登場した2つの主要なインフラ、モジュール式フレームワークと柔軟なセキュリティを要約しています。

モジュラーフレームワーク：開発者が汎用的なブロックチェーンのモジュラーコンポーネント（実行、データ可用性、決済、コンセンサスなど）を選択し、それらを組み合わせることを可能にする。本稿では、BaseのRollupとCelestiaのデータ可用性レイヤーが代表例として使用されています。

柔軟でスケーラブルなセキュリティ：これは、バリデータ自体で非常に重いネットワークを立ち上げるのではなく、セキュリティをリースすることで、より効率的にサービスを保護するネットワークの能力を指します。著者らはEigenlayerをケーススタディとして使い、それに従って説明しています。

モジュラーフレームワークの目標は、各コンポーネントのオプション性と特殊化を奨励することである。例えば、開発者は自分のニーズに最も適した実行環境を自由に選択することができます。また、柔軟なセキュリティ・プロバイダは、ネットワークがシステムの経済的セキュリティをよりよく管理し、微調整できるようにします。

AOは、両方のインフラストラクチャーモデルを活用している代表的な例です。Arweaveの上に構築されたこの新しいシステムは、開発者に実行環境とセキュリティモデルを選択する柔軟性を与えます。

EtherやSolanaのような、単一のグローバルな状態概念（ユーザーアカウントの残高、スマートコントラクトデータなど）を持つチェーンとは異なり、AOは各アプリケーション（AO用語ではプロセスと呼ばれる）に状態を局所化します。ローカライズされた状態により、アプリケーションは計算を並列化しやすくなり、並列化されていない環境と比較して全体的なパフォーマンスの制約が完全に解放され、計算のセキュリティをカスタマイズできるようになります。

他のロールアップエコシステムとは異なり、AOはすべてのアプリケーションに対して統一されたグローバルメッセージング標準（Message）を定義している。このアプローチは、チェーン間通信にIBCを使用するCosmosエコシステムと概念的に似ていると著者らは主張している。したがって、AOはモジュラーフレームワークを維持することができ、エコシステムが成長するにつれて、アプリケーションはこのネイティブな通信規格の恩恵を受けることになる。長期的には、AOが従来のスマート・コントラクト・プラットフォーム・モデルから離れることで、アプリ開発の盛んなエコシステムを促進する独自のアーキテクチャが生まれる。

AOのアーキテクチャ

著者らは、AOとArweaveの関係は、Sovereign Rollupとデータ可用性レイヤーの関係にほぼ類似していると見ています。しかし、AOはスマートコントラクトプラットフォームに似た汎用フレームワークを提供し、スケーラブルなコンピューティングサービスを通じて、これらの異なるアプリケーションの信頼できる相互運用性を可能にすることを主な目的としています。

アプリケーション間の相互運用性は、AOのメッセージング標準に由来します。Optimism、Polygon、Arbitrum、zkSyncなどのエコシステムは通常、断片化したユーザー体験に対処する相互運用性ソリューションを開発する前に、チェーンの経済活動を開発します。その代わりに、AOはネイティブな相互運用性から旅立ちます。

私たちはさまざまな記事でAOのアーキテクチャについて取り上げてきましたが、この記事でも同じように、筆者の視点からいくつか読み解いてみました。

Process

エンドユーザーの視点から見ると、プロセスはアプリケーションと考えることができます。消費者がAOで構築された製品を使用している場合、通常はプロセスとして表示されます。

プロセスは、Arweaveに書き込まれた、任意の時点での状態を表す、順序付けられた一連のログ（つまりメッセージ）と考えることもできます。

各プロセスはAO上の他のプロセスとは独立して実行され、互いに影響を与えることなく並列処理を行うことができます。AOは実際にはメッセージ・パッシング・プロトコルであり、メッセージの概念はその中心的な構造である。

メッセージとメッセージユニット(MU)

プロセスとの対話は、エンドユーザーによって開始されたものであれ、他のプロセスによって開始されたものであれ、メッセージとして表現されます。ANS-104とは何かについては、こちらのリンクをご覧ください。

著者らは、AOとイーサネットの直接的な違いを比較しています。AOでは、プロセスはメッセージを介して別のプロセスに情報を要求し、データが返されるのを待つことで相互に作用します。しかしイーサネットでは、アプリケーション（つまりスマートコントラクト）は、EVMのグローバルな性質により、他のどのアプリケーションの状態にも直接アクセスできます。

この2つには根本的な違いがあります。モジュール性の観点からは、異なるプロセスの相互運用性をあらかじめ標準化しておくことが有利です。（OptimismのSuperchainなど）ほとんどのモジュール型ネットワークは、同様の標準を開発しています。

スケジューリングユニット（SU）

著者らは、スケジューリングユニットを多くのロールアップシステムにおけるシーケンサーに単純になぞらえています。シーケンサーは多くのRollupsにおける様々な操作（例えば、トランザクション処理、トランザクションシーケンシング、ゼロ知識証明生成など）を担当するので、スケジューリングユニットは典型的なシーケンサーのサブセットのようなものである。

スケジューリングユニットには2つの主な処理機能があります。

各メッセージが一意であり、順序通りであることを保証します。これはイーサリアムなど他のブロックチェーン環境におけるnonceのインクリメントと概念的に似ています。これはプロセスが適切に機能するために非常に重要です。

各メッセージがArweaveに書き込まれることを確認します。これにより、プロセスは互いのデータにアクセスできるようになります。

各AOプロセスは、関連するスケジューリングユニットを持つ。

コンピュートユニット（CU）

コンピュートユニットは、AOプロセスを更新するための計算能力を提供します。メッセージユニットは計算ユニットにサービスの必要性を通知する。

計算ユニット（供給側）と、特定のプロセスからの計算を必要とするユーザー（需要側）の間に市場が形成される。繰り返しになりますが、このアーキテクチャは従来のブロックチェーンモデルとは異なります。従来のプラットフォーム（イーサなど）のノードはトランザクションを処理する必要がありますが、コンピュートユニットは更新されたプロセスを選択的に入札することができます。

計算が完了すると、計算ユニットは元のメッセージユニットに計算出力の署名証明を返します。

AOのセキュリティモデル

セキュリティモデルのセクションでは、現時点では利用可能な情報が少なく、詳細を知るにはAOのホワイトペーパーが出版されるのを待つ必要があります。しかし、論文の著者は彼自身の理解を示している。

彼は、AOはこの分野でもイーサとはまったく異なる道を歩んでいると考えている。イーサのエコシステムでは、セキュリティはイーサのPoSメカニズムによって保証されているため、単純な送金も複雑なDeFiのやりとりも同じレベルのセキュリティを共有することになり、しばしばリソースの浪費につながります。

AOのセキュリティフレームワークでは、すべてのデータはArweaveのSPoResコンセンサスメカニズムを使用して保護されますが、AOレベルでは、さまざまなニーズや目的に応じてセキュリティレベルをカスタマイズする柔軟性もあります。

現時点では、確定的な情報はありませんが、エコシステム内の一般的なコンセンサスは、PoSメカニズム（例えば、AOトークンの担保化や罰則化）がAOのセキュリティに使用される可能性が高いということです。完全に分散化された永続ストレージネットワークであるArweaveと、スケーラビリティと柔軟性を高めるAOコンピューティングプラットフォームにより、PoSメカニズムは明らかに開発ニーズに沿っています。

このように、AOは各コンポーネントの役割に対して、対応するペナルティメカニズムとともに、多少異なるステーキング誓約スキームを提案することができます。

• Compute unit - コンピュートユニットは、その署名の出力証明を誓約します。

• メッセージユニット - メッセージユニットは、システム内で配信するメッセージに対して自分自身を誓約します。また、無効な署名がコンピュートユニット側の不正行為によるものである場合、メッセージユニットはコンピュートユニットに対してスラッシュイベントを発生させることができます。

• スケジューリングユニット - スケジューリングユニットは、メッセージの適切なシーケンスに失敗したり、Arweaveへのメッセージのアップロードに失敗した場合、スラッシュされる可能性があります。

結局のところ、プロセスはある意味で独自のセキュリティモデルを設計することができます。例えば、プロセスのコードの実行中に、信頼できないと考えられる計算単位やメッセージング単位を無視する決定を下すことができます。

この図は、従来のスマートコントラクトプラットフォームのセキュリティの一貫性と、AOプラットフォームのセキュリティのカスタマイズ可能性を示しています。これによりAOは、異なるビジネスに対して異なるセキュリティレベルをカスタマイズすることができます。例えば、友人間の少額の送金は、B2Bの大量取引のセキュリティと一貫している必要はありません。

AOとAIの将来

著者はさらに、AOとAIの将来的な組み合わせについて意見を述べている。

AIは、

設定可能なロボットのような、完全に決定論的で完全にパラメータ化されたもの

ChatGPTやLLMアプリケーションのような、非決定論的で適応的なもの

の2つに分類できると主張しています。

AOの開発では、DeFi自動化ツールなど、前者が出発点になると著者は感じています。

DeFi自動化

AOにおける初期のDeFi自動化プロジェクトの1つが@autonomous_afで、チームは「DCAエージェント」を構築し、ユーザーがドルコスト平均法（DCA）ベースで指定されたトークンを購入できるようにしました。

DCAエージェント製品は、次のようなモデルに従っています：

ユーザーは、DCAに購入してほしいトークンを定義するだけでなく、スリッページ許容度、特定のDeFiプール、DCA取引の頻度、DCA取引ごとの金額などの他のパラメータも定義します。

DCAエージェントは、着信通知（すなわち、時間指定タスク）に応答し、事前に定義された条件が満たされたときにDCA取引を実行します。

ユーザーは最終的にDCAエージェントを一時停止したり、恒久的に停止したりすることができます。

このようなエージェントは、ルールベースの方法で操作を実行し、その基礎となるスクリプトで定義された指示に効果的に従うことを明確にすることが重要です。

実はこの時点で、Arweaveの創設者である@samecwilliams氏も同様の見解を示しています。現在の主流の金融システムでは、大量の取引が投資家によって操作されているのではなく、さまざまなロボットによる自動売買である。つまり、これはDeFiの相互作用シナリオに自然に適合しているのだ。実際、これらの目標のいくつかを達成する最も安全な方法は、エージェントに厳格なルールと操作を設定することである。これは事実上、これらの商品を伝統的な金融商品や機能（例えば、ストップロスの設定、銀行口座からのDCA商品の設定など）と同じレベルにするもので、ユーザー・エクスペリエンスの観点からは良いことです。

DeFiの自動化を超えて

上記のような単純なAIの他に、技術界におけるAIへのアプローチの現在の主流は、LLMモデルのChatgptのような、非決定的で適応的なAIに焦点を当てています。

明らかに、このタイプのシステムは「DCAエージェント」よりも高度です。しかし、非常に高価でもあります。一般的に、LLM製品は必要な計算能力を提供するためにGPUを必要とし、GPUコンピューティングは一般的なCPUコンピューティングよりも高価です。LLMのベースモデルをセルフホストするコストは、簡単に月2万ドル程度に達する。著者は、一部のジェネレーティブAIスタートアップは、その資金の80％をAIコンピューティングだけに費やしているというa16zの数字を挙げています。

つまり、LLMを使用するアプリをAOで構築するのであれば、金銭的なコストを考慮しない手はないということだ。しかし、他のスマートコントラクトプラットフォームとは対照的に、AOのアーキテクチャは、開発者がプロセスのセキュリティレベルを拡張し、微調整することを可能にする。LLMが生成するメッセージのほとんどは価値が低いため、このアーキテクチャはAO開発者に大きな利益をもたらすだろう。

AOのユニークなアーキテクチャは、DeFiからAI駆動型アプリケーションまで、アプリケーション開発のための魅力的なプラットフォームを提供します。

非同期メッセージングと並列コンピューティングを組み合わせることで、アプリケーションは典型的なスマートコントラクトアプリケーションよりもリッチで複雑になります。

サポートされるプロセスのスケーラビリティと柔軟なセキュリティもAO独自のものであり、特にLLM主導の製品はこの特性を活用できるだろう。