AO+Arweave: Định hình lại tương lai của cơ sở hạ tầng AI phi tập trung

Tác giả: Qin Jingchun

Trong bài viết trước, chúng tôi đã thảo luận về cách AI phi tập trung có thể trở thành một thành phần quan trọng để triển khai Internet giá trị Web3 và chỉ ra rằng AO + Arweave cung cấp cơ sở hạ tầng lý tưởng cho hệ sinh thái này với các lợi thế kỹ thuật như lưu trữ vĩnh viễn, điện toán siêu song song và khả năng xác minh. Bài viết này sẽ tập trung hơn vào các chi tiết kỹ thuật của AO + Arweave, tiết lộ những lợi thế độc đáo của nó trong việc hỗ trợ phát triển AI thông qua phân tích so sánh với các nền tảng phi tập trung chính thống và khám phá mối quan hệ bổ sung của nó với các dự án AI phi tập trung theo chiều dọc.

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI và nhu cầu đào tạo mô hình lớn ngày càng tăng, cơ sở hạ tầng AI phi tập trung đã dần trở thành chủ đề thảo luận sôi nổi trong ngành. Mặc dù các nền tảng điện toán tập trung truyền thống liên tục nâng cấp sức mạnh tính toán của mình, nhưng tình trạng độc quyền dữ liệu và chi phí lưu trữ cao đang ngày càng bộc lộ những hạn chế. Ngược lại, các nền tảng phi tập trung không chỉ có thể giảm chi phí lưu trữ mà còn đảm bảo tính bất biến của dữ liệu và tính toán thông qua các cơ chế xác minh phi tập trung, do đó đóng vai trò quan trọng trong các liên kết chính như đào tạo mô hình AI, suy luận và xác minh. Ngoài ra, Web3 hiện đang gặp phải các vấn đề như phân mảnh dữ liệu, tổ chức DAO không hiệu quả và khả năng tương tác giữa các nền tảng kém. Do đó, nó phải được tích hợp với AI phi tập trung để phát triển hơn nữa!

Bài viết này sẽ so sánh và phân tích ưu điểm và nhược điểm của nhiều nền tảng chính thống theo bốn khía cạnh: hạn chế về bộ nhớ, lưu trữ dữ liệu, khả năng tính toán song song và khả năng xác minh, đồng thời thảo luận chi tiết về lý do tại sao hệ thống AO+Arweave lại cho thấy lợi thế cạnh tranh rõ ràng trong lĩnh vực AI phi tập trung.

1. Phân tích so sánh các nền tảng khác nhau: Tại sao AO+Arweave lại độc đáo

1.1 Yêu cầu về bộ nhớ và sức mạnh tính toán

Khi quy mô của các mô hình AI tiếp tục mở rộng, bộ nhớ và sức mạnh tính toán đã trở thành các chỉ số chính để đo lường khả năng của nền tảng. Lấy ví dụ về việc chạy một mô hình tương đối nhỏ (như Llama-3-8 B), nó cần ít nhất 12 GB bộ nhớ; và một mô hình như GPT-4 với hơn một nghìn tỷ tham số có yêu cầu đáng kinh ngạc về bộ nhớ và tài nguyên tính toán. Trong quá trình đào tạo, một số lượng lớn các hoạt động như tính toán ma trận, truyền ngược và đồng bộ hóa tham số đòi hỏi phải sử dụng đầy đủ các khả năng tính toán song song.

• AO+Arweave: AO có thể chia một tác vụ thành nhiều tác vụ con để thực hiện đồng thời thông qua đơn vị tính toán song song (CU) và mô hình Actor, đạt được khả năng lập lịch song song chi tiết. Kiến trúc này không chỉ tận dụng tối đa những lợi thế song song của phần cứng như GPU trong quá trình đào tạo mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả trong các liên kết chính như lập lịch tác vụ, đồng bộ hóa tham số và cập nhật gradient.

• ICP: Mặc dù mạng con ICP hỗ trợ một mức độ tính toán song song nhất định, nhưng nó chỉ có thể đạt được tính song song chi tiết khi được thực thi bên trong một vùng chứa thống nhất, điều này khiến việc đáp ứng nhu cầu lập lịch tác vụ chi tiết trong quá trình đào tạo mô hình quy mô lớn trở nên khó khăn, dẫn đến hiệu quả tổng thể không đủ.

• Ethereum và Base Chain: Cả hai đều sử dụng chế độ thực thi luồng đơn và thiết kế kiến ​​trúc của chúng ban đầu được dùng cho các ứng dụng phi tập trung và hợp đồng thông minh. Chúng không có khả năng tính toán song song cao cần thiết để đào tạo, chạy và xác minh các mô hình AI phức tạp.

Nhu cầu về sức mạnh tính toán và sự cạnh tranh trên thị trường

Với sự phổ biến của các dự án như Deepseek, ngưỡng đào tạo các mô hình lớn tiếp tục giảm và ngày càng nhiều công ty vừa và nhỏ có thể tham gia cạnh tranh, dẫn đến nguồn lực sức mạnh tính toán ngày càng khan hiếm trên thị trường. Trong bối cảnh này, cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung như AO với khả năng tính toán song song phân tán sẽ ngày càng trở nên phổ biến. Với tư cách là cơ sở hạ tầng của AI phi tập trung, AO+Arweave sẽ trở thành hỗ trợ chính cho việc triển khai Internet giá trị Web3.

1.2 Lưu trữ dữ liệu và tính kinh tế

Lưu trữ dữ liệu là một chỉ số quan trọng khác. Các nền tảng blockchain truyền thống, chẳng hạn như Ethereum, thường chỉ được sử dụng để lưu trữ siêu dữ liệu chính do chi phí lưu trữ trên chuỗi cực kỳ cao và lưu trữ dữ liệu quy mô lớn được chuyển sang các giải pháp ngoài chuỗi như IPFS hoặc Filecoin.

• Nền tảng Ethereum: Dựa vào bộ lưu trữ ngoài (như IPFS, Filecoin) để lưu hầu hết dữ liệu. Mặc dù có thể đảm bảo tính bất biến của dữ liệu, nhưng chi phí ghi trên chuỗi cao khiến không thể lưu trữ lượng lớn dữ liệu trực tiếp trên chuỗi.

• AO+Arweave: Tận dụng khả năng lưu trữ vĩnh viễn và chi phí thấp của Arweave để lưu trữ dữ liệu lâu dài và không thể thay đổi. Đối với dữ liệu quy mô lớn như dữ liệu đào tạo mô hình AI, tham số mô hình, nhật ký đào tạo, v.v., Arweave không chỉ có thể đảm bảo an ninh dữ liệu mà còn cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc quản lý vòng đời mô hình tiếp theo. Đồng thời, AO có thể gọi trực tiếp dữ liệu được lưu trữ trong Arweave để xây dựng vòng khép kín kinh tế tài sản dữ liệu hoàn chỉnh, qua đó thúc đẩy việc triển khai và ứng dụng công nghệ AI trong Web3.

• Các nền tảng khác (Solana, ICP): Mặc dù Solana đã tối ưu hóa lưu trữ trạng thái thông qua mô hình tài khoản, lưu trữ dữ liệu quy mô lớn vẫn cần phải dựa vào các giải pháp ngoài chuỗi; ICP sử dụng lưu trữ container tích hợp và hỗ trợ mở rộng động, nhưng lưu trữ dữ liệu dài hạn đòi hỏi phải thanh toán liên tục theo Chu kỳ và nền kinh tế tổng thể phức tạp hơn.

1.3 Tầm quan trọng của khả năng tính toán song song

Trong quá trình đào tạo các mô hình AI quy mô lớn, xử lý song song các tác vụ tính toán chuyên sâu là chìa khóa để cải thiện hiệu quả. Việc chia nhỏ một lượng lớn các phép toán ma trận thành nhiều tác vụ song song có thể giảm đáng kể chi phí thời gian trong khi vẫn tận dụng tối đa các tài nguyên phần cứng như GPU.

• AO: AO đạt được tính toán song song chi tiết thông qua các tác vụ tính toán độc lập và cơ chế phối hợp truyền tin nhắn. Mô hình Actor của nó hỗ trợ việc chia một tác vụ duy nhất thành hàng triệu quy trình con và giao tiếp hiệu quả giữa nhiều nút. Kiến trúc này đặc biệt phù hợp với các tình huống đào tạo mô hình lớn và tính toán phân tán. Về lý thuyết, nó có thể đạt được TPS (giao dịch mỗi giây) cực kỳ cao. Mặc dù thực tế nó phải tuân theo các hạn chế như I/O, nhưng nó vượt xa các nền tảng luồng đơn truyền thống.

• Ethereum và Base Chain: Do chế độ thực thi EVM luồng đơn, cả hai đều không thể xử lý các yêu cầu tính toán song song phức tạp và không thể đáp ứng các yêu cầu đào tạo mô hình AI lớn.

• Solana và ICP: Mặc dù thời gian chạy Sealevel của Solana hỗ trợ tính song song đa luồng, nhưng mức độ chi tiết song song tương đối thô và ICP vẫn chủ yếu là luồng đơn trong một vùng chứa duy nhất, điều này dẫn đến tình trạng tắc nghẽn rõ ràng khi xử lý các tác vụ cực kỳ song song.

1.4 Khả năng xác minh và độ tin cậy của hệ thống

Một lợi thế lớn của các nền tảng phi tập trung là chúng có thể cải thiện đáng kể độ tin cậy của dữ liệu và kết quả tính toán thông qua sự đồng thuận toàn cầu và cơ chế lưu trữ chống giả mạo.

• Ethereum: Thông qua xác minh đồng thuận toàn cầu và hệ sinh thái bằng chứng không kiến ​​thức (ZKP), nó đảm bảo rằng việc thực hiện các hợp đồng thông minh và lưu trữ dữ liệu có tính minh bạch cao và có thể xác minh được, nhưng chi phí xác minh tương ứng lại tương đối cao.

• AO+Arweave:AO xây dựng chuỗi kiểm toán hoàn chỉnh bằng cách lưu trữ toàn diện tất cả các quy trình tính toán trong Arweave và sử dụng "máy ảo xác định" để đảm bảo tái tạo kết quả. Kiến trúc này không chỉ cải thiện khả năng xác minh kết quả tính toán mà còn tăng cường độ tin cậy chung của hệ thống, mang lại khả năng bảo vệ mạnh mẽ cho quá trình đào tạo và suy luận mô hình AI.

2. Mối quan hệ bổ sung giữa AO+Arweave và các dự án AI phi tập trung theo chiều dọc

Trong lĩnh vực AI phi tập trung, các dự án theo chiều dọc như Bittensor, Fetch.ai, Eliza và GameFi đang tích cực khám phá các kịch bản ứng dụng tương ứng của họ. Là một nền tảng cơ sở hạ tầng, lợi thế của AO+Arweave nằm ở khả năng cung cấp sức mạnh tính toán phân tán hiệu quả, lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn và khả năng kiểm toán toàn chuỗi, có thể cung cấp hỗ trợ cơ bản cần thiết cho các dự án dọc này.

2.1 Ví dụ về sự bổ sung công nghệ

• Bittensor:

  Những người tham gia Bittensor cần đóng góp sức mạnh tính toán để đào tạo các mô hình AI, điều này đặt ra nhu cầu cực kỳ cao về tài nguyên tính toán song song và lưu trữ dữ liệu. Kiến trúc điện toán siêu song song của AO cho phép nhiều nút thực hiện các tác vụ đào tạo đồng thời trong cùng một mạng và nhanh chóng trao đổi các tham số mô hình và kết quả trung gian thông qua cơ chế truyền tin mở, do đó tránh được tình trạng tắc nghẽn do việc thực hiện tuần tự của các blockchain truyền thống. Kiến trúc đồng thời không khóa này không chỉ cải thiện tốc độ cập nhật mô hình mà còn cải thiện đáng kể thông lượng đào tạo tổng thể.

  Đồng thời, khả năng lưu trữ vĩnh viễn do Arweave cung cấp mang đến giải pháp lưu trữ lý tưởng cho dữ liệu chính, trọng số mô hình và kết quả đánh giá hiệu suất. Các tập dữ liệu lớn được tạo ra trong quá trình đào tạo có thể được ghi vào Arweave theo thời gian thực. Do dữ liệu không thể thay đổi, bất kỳ nút nào mới được thêm vào đều có thể lấy dữ liệu đào tạo và ảnh chụp nhanh mô hình mới nhất, do đó đảm bảo rằng những người tham gia mạng có thể cộng tác đào tạo dựa trên nền tảng dữ liệu thống nhất. Sự kết hợp này không chỉ đơn giản hóa quá trình phân phối dữ liệu mà còn cung cấp cơ sở minh bạch và đáng tin cậy để kiểm soát phiên bản mô hình và xác minh kết quả, cho phép mạng Bittensor đạt được hiệu quả tính toán gần với cụm tập trung trong khi vẫn duy trì được lợi thế của tính phi tập trung, do đó đẩy mạnh đáng kể giới hạn hiệu suất của máy học phi tập trung.

• Các tác nhân kinh tế tự chủ (AEA) của Fetch.ai:

  Trong hệ thống cộng tác đa tác nhân Fetch.ai, sự kết hợp của AO+Arweave cũng có thể chứng minh hiệu ứng hiệp lực tuyệt vời. Fetch.ai đã xây dựng một nền tảng phi tập trung cho phép các tác nhân tự chủ (Agents) hợp tác thực hiện các hoạt động kinh tế trên chuỗi. Các ứng dụng như vậy cần xử lý hoạt động đồng thời và trao đổi dữ liệu của nhiều tác nhân cùng một lúc, điều này đặt ra yêu cầu cực kỳ cao về khả năng tính toán và truyền thông. AO cung cấp môi trường hoạt động hiệu suất cao cho Fetch.ai. Mỗi tác nhân tự động có thể được coi là một đơn vị tính toán độc lập trong mạng AO. Nhiều tác nhân có thể thực hiện các phép tính phức tạp và logic ra quyết định song song trên các nút khác nhau mà không chặn lẫn nhau. Cơ chế nhắn tin mở tối ưu hóa hơn nữa giao tiếp giữa các tác nhân: các tác nhân có thể trao đổi thông tin không đồng bộ và kích hoạt hành động thông qua hàng đợi tin nhắn trên chuỗi, do đó tránh được vấn đề chậm trễ do cập nhật trạng thái toàn cầu trong chuỗi khối truyền thống. Với sự hỗ trợ của AO, hàng trăm tác nhân Fetch.ai có thể giao tiếp, cạnh tranh và hợp tác với nhau theo thời gian thực, mô phỏng nhịp điệu hoạt động kinh tế gần với thế giới thực.

  Đồng thời, khả năng lưu trữ vĩnh viễn của Arweave cho phép chia sẻ dữ liệu và lưu giữ kiến ​​thức của Fetch.ai. Dữ liệu quan trọng do từng tác nhân tạo ra hoặc thu thập trong quá trình hoạt động (như thông tin thị trường, nhật ký tương tác, thỏa thuận giao thức, v.v.) có thể được gửi đến Arweave để lưu trữ, tạo thành thư viện bộ nhớ công cộng vĩnh viễn mà các tác nhân hoặc người dùng khác có thể truy xuất bất kỳ lúc nào mà không cần tin tưởng vào độ tin cậy của máy chủ tập trung. Điều này đảm bảo rằng hồ sơ cộng tác giữa các tác nhân được công khai và minh bạch - ví dụ, sau khi các điều khoản dịch vụ hoặc báo giá giao dịch do tác nhân đưa ra được viết cho Arweave, chúng sẽ trở thành hồ sơ công khai được tất cả những người tham gia công nhận và sẽ không bị mất do lỗi nút hoặc bị phá hoại có chủ đích. Với sự trợ giúp của khả năng tính toán đồng thời cao của AO và bộ lưu trữ đáng tin cậy của Arweave, hệ thống đa tác nhân Fetch.ai có thể đạt được độ sâu cộng tác chưa từng có trên chuỗi.

• Hệ thống đa tác nhân Eliza:

  Các chatbot AI truyền thống thường dựa vào đám mây, sử dụng sức mạnh điện toán mạnh mẽ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ các cuộc hội thoại dài hạn hoặc sở thích của người dùng. Với sự trợ giúp của điện toán siêu song song của AO, trợ lý thông minh trên chuỗi có thể phân phối các mô-đun tác vụ (như hiểu ngôn ngữ, tạo hội thoại và phân tích tình cảm) tới nhiều nút để xử lý song song và có thể phản hồi nhanh chóng ngay cả khi nhiều người dùng đặt câu hỏi cùng một lúc. Cơ chế truyền tin nhắn của AO đảm bảo sự cộng tác hiệu quả giữa các mô-đun: ví dụ, sau khi mô-đun hiểu ngôn ngữ trích xuất ngữ nghĩa, nó sẽ truyền kết quả đến mô-đun tạo phản hồi thông qua các tin nhắn không đồng bộ, do đó quá trình đối thoại trong kiến ​​trúc phi tập trung vẫn diễn ra suôn sẻ. Đồng thời, Arweave hoạt động như "ngân hàng bộ nhớ dài hạn" của Eliza: tất cả các bản ghi tương tác của người dùng, sở thích và kiến ​​thức mới mà trợ lý học được đều có thể được mã hóa và lưu trữ vĩnh viễn. Bất kể khoảng thời gian là bao lâu, người dùng có thể truy xuất ngữ cảnh trước đó khi tương tác lại để đạt được phản hồi được cá nhân hóa và mạch lạc. Lưu trữ vĩnh viễn không chỉ tránh mất bộ nhớ do mất dữ liệu hoặc di chuyển tài khoản trong các dịch vụ tập trung mà còn cung cấp hỗ trợ dữ liệu lịch sử để liên tục học các mô hình AI, giúp trợ lý AI trên chuỗi "thông minh hơn khi sử dụng".

• Ứng dụng Proxy thời gian thực GameFi:

  Trong trò chơi phi tập trung (GameFi), các tính năng bổ sung của AO và Arweave đóng vai trò quan trọng. Các trò chơi MMO truyền thống dựa vào các máy chủ tập trung để xử lý khối lượng lớn dữ liệu đồng thời và lưu trữ trạng thái, điều này đi ngược lại triết lý phi tập trung của blockchain. AO đề xuất phân phối logic trò chơi và các tác vụ mô phỏng vật lý cho một mạng phi tập trung để xử lý song song: ví dụ, trong thế giới ảo trên chuỗi, các mô phỏng cảnh ở các khu vực khác nhau, quyết định về hành vi của NPC và các sự kiện tương tác của người chơi có thể được tính toán đồng thời bởi mỗi nút và thông tin giữa các vùng có thể được trao đổi thông qua việc truyền tin nhắn để cùng nhau xây dựng một thế giới ảo hoàn chỉnh. Kiến trúc này loại bỏ tình trạng tắc nghẽn của một máy chủ duy nhất, cho phép trò chơi mở rộng tài nguyên điện toán theo tuyến tính khi số lượng người chơi tăng lên, duy trì trải nghiệm mượt mà.

  Đồng thời, kho lưu trữ vĩnh viễn của Arweave cung cấp khả năng ghi lại trạng thái và quản lý tài sản đáng tin cậy cho trò chơi: trạng thái chính (như thay đổi bản đồ, dữ liệu người chơi) và các sự kiện quan trọng (như thu thập vật phẩm hiếm, tiến trình cốt truyện) thường xuyên được củng cố dưới dạng bằng chứng trên chuỗi; siêu dữ liệu và nội dung phương tiện của tài sản người chơi (như giao diện nhân vật, vật phẩm NFT) cũng được lưu trữ trực tiếp để đảm bảo quyền sở hữu vĩnh viễn và chống giả mạo. Ngay cả khi hệ thống được nâng cấp hoặc các nút được thay thế, trạng thái lịch sử được lưu bởi Arweave vẫn có thể được khôi phục để đảm bảo rằng thành tích và tài sản của người chơi không bị mất do thay đổi công nghệ: không người chơi nào muốn dữ liệu này biến mất đột ngột. Đã có nhiều sự cố tương tự trước đây. Ví dụ, nhiều năm trước, Vitalik Buterin đã rất tức giận khi Blizzard đột nhiên hủy bỏ kỹ năng Life Straw của pháp sư trong World of Warcraft. Ngoài ra, khả năng lưu trữ vĩnh viễn cho phép cộng đồng người chơi đóng góp vào biên niên sử của trò chơi và bất kỳ sự kiện quan trọng nào cũng có thể được lưu giữ vĩnh viễn trên chuỗi. Với sự trợ giúp của điện toán song song cường độ cao của AO và bộ nhớ lưu trữ vĩnh viễn của Arweave, kiến ​​trúc trò chơi phi tập trung này thực sự phá vỡ những điểm nghẽn của các mô hình truyền thống về hiệu suất và tính bền vững của dữ liệu.

2.2 Tích hợp hệ sinh thái và các lợi thế bổ sung

AO+Arweave không chỉ cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng cho các dự án AI theo chiều dọc mà còn cam kết xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung, đa dạng và có sự kết nối chặt chẽ. So với các dự án tập trung vào một lĩnh vực duy nhất, AO+Arweave có phạm vi sinh thái rộng hơn và nhiều kịch bản ứng dụng hơn. Mục tiêu của nó là xây dựng chuỗi giá trị hoàn chỉnh bao gồm dữ liệu, thuật toán, mô hình và sức mạnh tính toán. Chỉ trong một hệ sinh thái khổng lồ như vậy, tiềm năng của các tài sản dữ liệu Web3 mới thực sự được giải phóng và một vòng lặp khép kín kinh tế AI phi tập trung lành mạnh và bền vững mới có thể được hình thành.

3. Giá trị Internet Web3 và Lưu trữ giá trị vĩnh viễn

Sự ra đời của kỷ nguyên Web3.0 đánh dấu rằng tài sản dữ liệu sẽ trở thành tài nguyên cốt lõi nhất trên Internet. Tương tự như việc lưu trữ “vàng kỹ thuật số” của mạng Bitcoin, dịch vụ lưu trữ vĩnh viễn do Arweave cung cấp cho phép lưu trữ các tài sản dữ liệu có giá trị trong thời gian dài và không thể bị giả mạo. Hiện nay, sự độc quyền dữ liệu người dùng của các gã khổng lồ Internet khiến việc phản ánh giá trị của dữ liệu cá nhân trở nên khó khăn. Trong kỷ nguyên Web3, người dùng sẽ sở hữu dữ liệu của họ và việc trao đổi dữ liệu sẽ được thực hiện hiệu quả thông qua các cơ chế khuyến khích token.

• Thuộc tính của lưu trữ giá trị:

  Arweave đạt được khả năng mở rộng theo chiều ngang mạnh mẽ thông qua công nghệ Blockweave, SPoRA và công nghệ đóng gói, đặc biệt là trong các tình huống lưu trữ dữ liệu quy mô lớn. Tính năng này cho phép Arweave không chỉ thực hiện nhiệm vụ lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn mà còn cung cấp hỗ trợ vững chắc cho việc quản lý sở hữu trí tuệ, giao dịch tài sản dữ liệu và quản lý vòng đời mô hình AI sau này.

• Nền kinh tế tài sản dữ liệu:

  Tài sản dữ liệu là cốt lõi của giá trị Internet Web3. Trong tương lai, dữ liệu cá nhân, tham số mô hình, nhật ký đào tạo, v.v. đều sẽ trở thành tài sản có giá trị và lưu thông hiệu quả sẽ đạt được thông qua các cơ chế như khuyến khích mã thông báo và xác nhận quyền dữ liệu. AO+Arweave là cơ sở hạ tầng được xây dựng dựa trên khái niệm này, với mục tiêu mở ra các kênh lưu thông tài sản dữ liệu và truyền sức sống liên tục vào hệ sinh thái Web3.

IV. Rủi ro, Thách thức và Triển vọng Tương lai

Mặc dù AO+Arweave đã cho thấy nhiều lợi thế về mặt kỹ thuật, nhưng nó vẫn phải đối mặt với những thách thức sau trong thực tế:

1. Mức độ phức tạp của mô hình kinh tế

Mô hình kinh tế của AO cần được tích hợp sâu với hệ thống kinh tế mã thông báo AR để đảm bảo lưu trữ dữ liệu chi phí thấp và truyền dữ liệu hiệu quả. Quá trình này bao gồm các cơ chế khuyến khích và trừng phạt giữa nhiều nút (như MU, SU, CU) và phải sử dụng cơ chế đồng thuận đặt cược phụ SIV linh hoạt để cân bằng bảo mật, chi phí và khả năng mở rộng. Trong quá trình triển khai thực tế, làm sao để cân bằng số lượng node với yêu cầu nhiệm vụ, tránh tình trạng tài nguyên nhàn rỗi hay lợi ích không đủ là vấn đề mà bên dự án cần cân nhắc nghiêm túc.

2. Xây dựng chưa đầy đủ các mô hình phi tập trung và thị trường thuật toán

Hệ sinh thái AO+Arweave hiện tại chủ yếu tập trung vào lưu trữ dữ liệu và hỗ trợ sức mạnh tính toán, và vẫn chưa hình thành một thị trường mô hình phi tập trung và thuật toán hoàn chỉnh. Nếu không có nhà cung cấp mô hình ổn định, sự phát triển của AI-Agent trong hệ sinh thái sẽ bị hạn chế. Do đó, nên hỗ trợ các dự án mô hình thị trường phi tập trung thông qua các quỹ sinh thái để hình thành rào cản cạnh tranh cao và hào kinh tế dài hạn.

Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự xuất hiện dần dần của kỷ nguyên Web3.0, việc xác nhận và lưu thông tài sản dữ liệu sẽ thúc đẩy việc tái thiết toàn bộ hệ thống giá trị Internet. Là công ty tiên phong trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng, AO+Arweave được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi này và giúp xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung và Internet giá trị Web3.

Kết luận

Dựa trên phân tích so sánh chi tiết về bốn chiều bộ nhớ, lưu trữ dữ liệu, điện toán song song và khả năng xác minh, chúng tôi tin rằng AO+Arweave đã chứng minh được những lợi thế rõ ràng trong việc hỗ trợ các tác vụ AI phi tập trung, đặc biệt là trong việc đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình AI quy mô lớn, giảm chi phí lưu trữ và cải thiện độ tin cậy của hệ thống. Đồng thời, AO+Arweave không chỉ cung cấp hỗ trợ cơ sở hạ tầng mạnh mẽ cho các dự án AI phi tập trung theo chiều dọc mà còn có tiềm năng xây dựng một hệ sinh thái AI hoàn chỉnh, qua đó thúc đẩy sự hình thành vòng khép kín các hoạt động kinh tế tài sản dữ liệu Web3 và mang lại những thay đổi lớn hơn.

Trong tương lai, với sự cải tiến liên tục của các mô hình kinh tế, sự mở rộng dần dần của quy mô sinh thái và sự hợp tác liên lĩnh vực ngày càng sâu sắc, AO+Arweave+AI dự kiến ​​sẽ trở thành trụ cột quan trọng của Internet giá trị Web3, mang đến những thay đổi mới cho việc xác nhận quyền sở hữu dữ liệu, trao đổi giá trị và các ứng dụng phi tập trung. Mặc dù vẫn còn một số rủi ro và thách thức nhất định trong quá trình triển khai thực tế, nhưng thông qua quá trình thử nghiệm, sai sót và tối ưu hóa liên tục, công nghệ và sinh thái cuối cùng sẽ mang lại tiến bộ đột phá.