🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 聯合推廣任務上線!
本次活動總獎池:1,250 枚 ES
任務目標:推廣 Eclipse($ES)Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 專場
📄 詳情參考:
Launchpool 公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任務內容】
請圍繞 Launchpool 和 Alpha 第11期 活動進行內容創作,並曬出參與截圖。
📸【參與方式】
1️⃣ 帶上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 發帖
2️⃣ 曬出以下任一截圖:
Launchpool 質押截圖(BTC / ETH / ES)
Alpha 交易頁面截圖(交易 ES)
3️⃣ 發布圖文內容,可參考以下方向(≥60字):
簡介 ES/Eclipse 項目亮點、代幣機制等基本信息
分享你對 ES 項目的觀點、前景判斷、挖礦體驗等
分析 Launchpool 挖礦 或 Alpha 積分玩法的策略和收益對比
🎁【獎勵說明】
評選內容質量最優的 10 位 Launchpool/Gate
AO網路:基於Actor模型的AI Agent去中心化計算平台
AO網路:打造適用於AI Agent的去中心化計算基礎設施
去中心化網路一直追求着構建"世界計算機"的夢想,即能夠無需信任地執行任意代碼,並將其共享給全世界使用。繼以太坊之後,許多基礎設施項目都在這一方向上進行了嘗試,即將推出的AO網路就是其中之一。
從宏觀角度來看,"世界計算機"可大致分爲數據的計算、訪問與存儲三個部分。在這個框架下,Arweave一直扮演着"世界硬盤"的角色,而AO網路(Actor Oriented)則引入了通用計算能力,並提供了智能合約功能。
AO:基於Actor模型的通用計算網路
目前主流的去中心化計算平台主要分爲兩類:智能合約平台和通用計算平台。以太坊等智能合約平台共享全局狀態內存,對改變狀態的運算過程進行共識,這種方式雖然安全性高,但由於需要大量重復運算,成本較高,因此主要用於處理高價值業務。相比之下,通用計算網路(如Akash等算力網路)不對運算過程本身進行共識,而是根據業務驗證計算結果和處理請求順序,不存在共享的狀態內存,從而降低了成本,使網路能夠擴展到更多領域的計算應用。
此外,還有一些項目嘗試將通用計算與智能合約融合,基於虛擬機安全的假設,僅對交易順序進行共識並驗證計算結果。在這種模式下,多個狀態變化計算可以在網路節點中並行處理,計算環境的虛擬機保證了確定性結果,只要交易順序一致,最終狀態也將保持一致。
AO網路屬於這類融合型項目,採用了Actor編程模型。在Actor模型中,每個計算單元被視爲獨立的智能體,能夠自主處理事務,計算單元之間通過通信進行交互。AO通過標準化Actor的消息傳遞,實現了一個去中心化的計算網路。
與傳統被動觸發的智能合約不同,AO網路支持通過固定時間循環觸發的"cron"方式來實現智能合約的主動運行,例如可以創建一個持續監控套利機會的交易程序。
AO網路的特點包括:快速擴容的去中心化計算能力、Arweave提供的大容量數據存儲、Actor編程模型的靈活性,以及主動觸發交易的能力。這些特性使得AO網路非常適合托管AI Agent,並支持將AI大模型引入區塊鏈智能合約中運行。
AO網路的技術特性
AO網路採用模塊化設計,網路中存在三種基本單元:調度單元(SU)、計算單元(CU)和信使單元(MU)。當一個交易被發出後,MU接收並驗證籤名,然後轉發給SU。SU作爲AO與Arweave鏈的連接點,負責交易順序的排序並上傳至Arweave鏈完成共識。目前,AO網路採用權限證明(POA)作爲共識機制。完成交易順序共識後,任務被分配給CU進行具體計算,結果再通過MU返回給用戶。
CU集合可以看作是一個去中心化的算力網路。在完整的經濟學規劃下,CU節點需要質押資產,通過計算性能、價格等因素進行競爭,提供算力以賺取收益。如果出現計算錯誤,節點將面臨資產罰沒的風險,這構成了網路的經濟學保障機制。
AO與其他網路的比較
相比於以太坊等傳統智能合約平台,AO作爲通用計算平台具有明顯的區別。雖然FIL也推出了FVM智能合約平台,但其本質上仍是一種類似EVM的狀態共識機架構,在用戶體驗上尚未超越傳統智能合約平台。
AO與Akash、io.net等去中心化計算網路的主要區別在於,AO保留了智能合約能力,並在Arweave存儲上維護了全局狀態。
事實上,AO在架構上最接近ICP(Internet Computer)。兩者都採用了異步計算區塊鏈網路的設計,包括僅對交易順序排序、相信虛擬機確定性計算、使用Actor模型進行異步處理等。
然而,AO和ICP也存在一些關鍵差異:
AO和ICP可能面臨類似的挑戰,如Actor異步模型下跨合約交易缺乏原子性,這可能影響DeFi應用的發展。新的計算模式也對開發者提出了更高要求。此外,AO的wasm虛擬機最高能管理4GB的限制,可能導致某些復雜模型無法在平台上使用。
考慮到這些因素,AO選擇專注於AI Agent領域似乎是一個明智的策略。值得注意的是,ICP也在2024年初宣布將重點發展AI領域。
盡管目前AO所依托的Arweave總市值約爲22億美元,與ICP的50億美元仍有一定差距,但在AI快速發展的背景下,AO網路仍然可能具有較大的發展潛力。