解读AO如何打造适用于AI Agent的去中心化计算网络。

无需信任地执行任意代码，并足以共享给全世界使用，世界计算机的梦想深深地扎根于去中心化网络。在以太坊之后，许多基础设施项目都作出了尝试，Arweave 即将推出的 AO 网络也是这些尝试之一。

对于一个“世界计算机”来说，可以粗略地分为数据的计算、访问与存储三个部分，Arweave 过去一直在充当“世界硬盘”的角色，AO 网络（Actor Oriented）则引入了通用计算的能力，并提供了智能合约。

AO：基于 Actor 的通用计算网络

目前的主流去中心化计算平台分为两类，即智能合约平台与通用计算平台；智能合约平台以 Ethereum 为代表，网络共享全局的状态内存，对改变状态的运算过程进行共识，因为共识要求大量的重复运算，因此高成本下仅用于处理高价值业务；通用计算网络不对运算过程本身进行共识，而是根据业务验证计算结果，处理请求顺序，不存在共享的状态内存，这降低了成本，允许网络扩展到更多领域的计算，这类以 Akash 等算力网络为代表。

当然，还有一些项目基于虚拟机安全的安全假设，将通用计算与智能合约融合。即共识只处理交易的顺序，并对计算结果进行验证，多个状态变化计算在网络节点中并行处理，计算的环境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。这类项目往往基于 Actor 编程模型，代表就是 ICP，而 AO 也属于此类。Actor 下每一个计算单元被视为单独的智能独立处理事务，计算单元之间通过通讯交互（Actor 是传统 Web2 服务中非常常见的架构）。AO 标准化了 Actor 的消息传递，实现了一个去中心化的计算网络。

与传统被动触发的智能合约（如 Ethereum/Solana 智能合约）不同，具备通用计算 Actor 下的 AO 可以通过一致固定时间循环触发的“cron”方式，来实现智能合约的主动运行，例如一个持续监控套利空间的交易程序。

可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，与主动触发交易的能力，这让 AO 网络非常适合托管 AI Agent。AO 也支持将 AI 大模型引入区块链的智能合约中运行。

AO 网络特性

上文介绍过 AO 与智能合约网络的区别，AO 不对计算过程进行共识，对交易顺序进行共识，并默认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 还具备一定的灵活性，网络以模块化方式设计。网络中存在三种基本单元，调度单元 SU、计算单元 CU 与信使单元 MU。

一个交易被发出，作为通讯层的信使单元接受交易，验证签名，转发给调度单元；调度单元可以看做 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，目前的共识方式是 POA（权限证明）；对交易顺序的共识完成后，任务被分配给计算单元，CU 负责处理具体计算，结果返回 MU 转发给用户。

CU 集可以看做是一个去中心化的算力网络，在完整的经济学规划下，CU 节点需要质押一定资产，通过计算性能、价格等因素竞争，提供算力赚取收益，如果出现计算错误的情况，会被罚没资产。这是一个标准的经济学保障。

AO 与其他网络的区别

AO 做为通用计算平台，与 Ethereum 等智能合约平台的区别显而易见。与 AR 同为“世界硬盘”的 Filecoin 也推出了自己的智能合约平台 FVM，但这是一种等效于 EVM 的状态共识机架构，且在体验上不及 Ethereum 等传统智能合约平台。

与 Akash、io.net 等去中心化计算网络不同，AO 依然保留了智能合约能力，AO 最终也在 AR 存储上维护了一个全局的状态。

实际上，与 AO 在架构上最相似的是 ICP。ICP 创造了异步计算区块链网络的最早范式，AO 在很大程度上延续了 ICP 的设计，比如仅对交易顺序排序、相信虚拟机确定性计算、Actor 模型异步处理等。

最大的不同点在于，ICP 是基于容器维护状态，即每个智能合约容器可以只维护自己的 private 状态，或者对状态读取设置条件；而 AO 具备一个共享的状态层，即 AR，任何人都可以通过交易顺序与状态证明复原全网状态，这一定程度上增加了网络的去中心化能力，但也丧失了 ICP 中特殊隐私业务的实现可能（比如客户有隐藏套利路径的需求）。

在经济与设计层面，ICP 为了保证网络性能，对参与节点作出了较高的硬件要求，这造成了较高的门槛，而 AO 相对以公平发射、无准入的方式运行，质押即可参与竞争挖矿。ICP 网络选择了大堆栈的实现方式，为了性能牺牲了灵活性，而 AO 使用了模块化的设计，MU、CU、SU 分离，用户也可以自选虚拟机的实现方式，这也降低了一些开发者进入的成本。

当然 AO 也可能存在与 ICP 一样的系统缺点，比如 Actor 异步模型下跨合约交易缺乏原子性，这会导致 DeFi 类应用发展困难，AgentFi 的构想似乎很难在短时间内实现；脱离传统智能合约范式的新计算模式，也对开发者提出了更高的要求。但 AO 架构下 wasm 虚拟机最高能管理 4 GB 的限制，也导致部分复杂模型无法在 AO 上使用。由此看来，AO 选择 AI Agent 的路线实为扬长避短，有趣的是，ICP 也在 2024 年年初宣布专注于 AI 领域。

当然，对比 ICP 50 亿美金的总市值来说，AR 目前总市值 22 亿美金，仍有不小的差距。在 AI 大发展的背景下， AO 可能仍然存在较大潜力。