AO+Arweave: Membentuk ulang masa depan infrastruktur AI Desentralisasi

Penulis: Qin Jingchun

Dalam artikel sebelumnya, kami membahas bagaimana kecerdasan buatan terdesentralisasi menjadi komponen kunci dalam mewujudkan nilai Internet Web3, dan menyoroti bahwa AO + Arweave, dengan keunggulan teknologi penyimpanan permanen, komputasi super paralel, dan verifikasi yang dapat dipercaya, menyediakan infrastruktur ideal bagi ekosistem ini. Artikel ini akan lebih memfokuskan pada detail teknis AO + Arweave, dengan analisis perbandingan terhadap platform terdesentralisasi utama, untuk mengungkapkan keunggulan uniknya dalam mendukung perkembangan kecerdasan buatan, serta menggali hubungannya dengan proyek kecerdasan buatan terdesentralisasi secara vertikal.

Dalam beberapa tahun terakhir, dengan perkembangan pesat teknologi AI dan permintaan pelatihan model besar yang terus meningkat, infrastruktur AI terdesentralisasi telah menjadi topik panas dalam diskusi industri. Meskipun platform komputasi terpusat tradisional terus meningkat dalam daya komputasi, namun monopoli data dan biaya penyimpanan yang tinggi semakin memperlihatkan keterbatasannya. Sebaliknya, platform terdesentralisasi tidak hanya dapat menurunkan biaya penyimpanan, tetapi juga dapat menjamin ketidakbisaan data dan komputasi melalui mekanisme verifikasi terdesentralisasi, sehingga memainkan peran penting dalam pelatihan, penalaran, dan validasi model AI. Selain itu, saat ini Web3 menghadapi masalah pemisahan data, efisiensi organisasi DAO yang rendah, dan interoperabilitas platform yang buruk, oleh karena itu penggabungan dengan AI terdesentralisasi diperlukan untuk kemajuan lebih lanjut!

Dalam artikel ini, kami akan memulai analisis perbandingan dari empat dimensi: batasan memori, penyimpanan data, kemampuan komputasi paralel, dan verifikasi, untuk membandingkan kelebihan dan kekurangan dari berbagai platform utama, dan secara rinci membahas mengapa sistem AO+Arweave menunjukkan keunggulan kompetitif yang jelas dalam bidang kecerdasan buatan terdesentralisasi.

I. Analisis Perbandingan Platform: Mengapa AO+Arweave Unik

1.1 Persyaratan Memori dan Daya Komputasi

Dengan terus berkembangnya skala model AI, memori dan daya komputasi menjadi indikator kunci dalam mengukur kemampuan platform. Sebagai contoh, untuk menjalankan model yang relatif lebih kecil (misalnya Llama-3-8 B), setidaknya memerlukan 12 GB memori; sedangkan model seperti GPT-4 dengan parameter triliunan mengharuskan kebutuhan memori dan sumber daya komputasi yang sangat besar. Selama proses pelatihan, banyak operasi seperti operasi matriks, propagasi mundur, dan sinkronisasi parameter memerlukan pemanfaatan penuh kemampuan komputasi paralel.

• **AO+Arweave ：**AO melalui unit komputasi paralel (CU) dan model Aktor, mampu memecah tugas menjadi beberapa sub-tugas dan menjalankannya secara bersamaan, mencapai jadwal paralel yang halus. Arsitektur ini memungkinkan untuk memanfaatkan keunggulan paralel perangkat keras seperti GPU sepenuhnya selama proses pelatihan, dan juga signifikan meningkatkan efisiensi dalam jadwal tugas, sinkronisasi parameter, dan pembaruan gradien.
• **ICP：**Meskipun sub-jaringan ICP mendukung sejumlah komputasi paralel, namun ketika dieksekusi di dalam wadah tunggal, hanya dapat mencapai paralel yang kasar, sulit memenuhi kebutuhan penjadwalan tugas berkehalusan dalam pelatihan model berskala besar, sehingga mengakibatkan efisiensi keseluruhan kurang.
• Ethereum dan Base Chain: Keduanya menggunakan mode eksekusi single-thread, dengan desain arsitektur utamanya ditujukan untuk aplikasi terdesentralisasi dan kontrak pintar, tanpa kemampuan komputasi paralel tinggi yang diperlukan untuk melatih, menjalankan, dan memverifikasi model AI kompleks.

Permintaan Kekuatan Komputasi dan Persaingan Pasar

Dengan popularitas proyek seperti Deepseek, ambang batas untuk melatih model besar terus menurun, sehingga semakin banyak perusahaan kecil dan menengah dapat bergabung dalam persaingan, menyebabkan semakin langkanya sumber daya komputasi di pasar. Dalam situasi ini, infrastruktur komputasi terdesentralisasi yang memiliki kemampuan komputasi paralel yang tersebar seperti AO akan semakin diminati. AO+Arweave, sebagai infrastruktur kecerdasan buatan terdesentralisasi, akan menjadi dukungan kunci dalam menerapkan nilai Web3 Internet pada tanah.

1.2 Penyimpanan Data dan Ekonomi

Penyimpanan data adalah indikator lain yang sangat penting. Platform blockchain tradisional seperti Ethereum, karena biaya penyimpanan on-chain yang sangat tinggi, biasanya hanya dapat digunakan untuk menyimpan metadata kunci, sementara penyimpanan data berskala besar dialihkan ke solusi off-chain seperti IPFS atau Filecoin.

• Platform Ethereum: Bergantung pada penyimpanan eksternal (seperti IPFS, Filecoin) untuk menyimpan sebagian besar data, meskipun dapat memastikan ketidakbisaan data, biaya tinggi untuk menulis ke rantai membuat penyimpanan data besar tidak dapat diimplementasikan secara langsung di rantai.
• **AO+Arweave：**Memanfaatkan kemampuan penyimpanan murah permanen Arweave, mencapai penyimpanan data jangka panjang dan tidak dapat diubah. Untuk data pelatihan model AI, parameter model, log pelatihan, dan data berskala besar lainnya, Arweave tidak hanya dapat menjamin keamanan data, tetapi juga memberikan dukungan yang kuat untuk manajemen siklus hidup model selanjutnya. Pada saat yang bersamaan, AO dapat langsung mengakses data yang disimpan di Arweave, membangun lingkaran ekonomi aset data lengkap, sehingga mendorong penerapan dan penggunaan teknologi AI dalam Web3.
• Platform lainnya (Solana, ICP): Meskipun Solana telah dioptimalkan untuk penyimpanan status melalui model akun, penyimpanan data dalam skala besar masih bergantung pada solusi di luar rantai; sedangkan ICP menggunakan penyimpanan kontainer internal, mendukung perluasan dinamis, tetapi penyimpanan data jangka panjang memerlukan pembayaran Siklus yang berkelanjutan, secara keseluruhan ekonominya cukup kompleks.

1.3 Pentingnya Kemampuan Komputasi Paralel

Selama pelatihan model AI skala besar, pemrosesan paralel tugas yang intensif komputasi adalah kunci untuk meningkatkan efisiensi. Memecah sejumlah besar operasi matriks menjadi beberapa tugas paralel dapat signifikan mengurangi biaya waktu, sekaligus memastikan sumber daya perangkat keras seperti GPU digunakan secara optimal.

• **AO ：**AO melalui mekanisme koordinasi tugas komputasi independen dan pesan, mencapai komputasi paralel granularitas halus, model Aktor-nya mendukung memecah tugas tunggal menjadi jutaan subproses, dan komunikasi efisien antar node. Arsitektur seperti ini sangat cocok untuk pelatihan model besar dan skenario komputasi terdistribusi, yang dalam teori dapat mencapai TPS (transaksi per detik) yang sangat tinggi, meskipun dalam praktiknya terbatas oleh I/O dan sejenisnya, namun jauh melampaui platform berbasis thread tunggal tradisional.
• Ethereum dan Rantai Basis: Karena menggunakan mode eksekusi EVM single thread, keduanya terlihat kurang kompeten saat menghadapi kebutuhan komputasi paralel yang kompleks, tidak dapat memenuhi persyaratan pelatihan model AI skala besar.
• Solana dan ICP: Meskipun runtime Sealevel Solana mendukung multithreading, namun granularitas paralel lebih kasar, sementara ICP masih didominasi oleh single-thread di dalam satu kontainer, ini menyebabkan adanya bottleneck yang jelas saat menangani tugas paralel ekstrim.

1.4 Kepercayaan Verifikasi dan Sistem

Salah satu keunggulan dari platform desentralisasi adalah kemampuannya untuk meningkatkan kepercayaan data dan hasil perhitungan secara signifikan melalui konsensus global dan mekanisme penyimpanan yang tidak dapat diubah.

• Ethereum: Melalui ekosistem verifikasi konsensus global dan Zero Knowledge Proof (ZKP), memastikan pelaksanaan kontrak pintar dan penyimpanan data memiliki tingkat transparansi dan verifikasi yang tinggi, namun dengan biaya verifikasi yang sesuai.
• AO + Arweave: AO dengan menyimpan semua proses komputasi secara holografis di Arweave, dan dengan bantuan ‘mesin virtual deterministik’ memastikan reproduksi hasil, telah membangun rantai audit lengkap. Arsitektur ini tidak hanya meningkatkan verifikasi hasil komputasi, tetapi juga meningkatkan tingkat kepercayaan sistem secara keseluruhan, memberikan perlindungan yang kuat untuk pelatihan dan penalaran model AI.

Hubungan Saling Melengkapi antara AO+Arweave dan Proyek Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi Vertikal

Dalam domain kecerdasan buatan terdesentralisasi, proyek vertikal seperti Bittensor, Fetch.ai, Eliza, dan GameFi sedang aktif menjelajahi skenario aplikasi masing-masing. AO+Arweave sebagai platform infrastruktur, keunggulannya terletak pada penyediaan daya komputasi terdistribusi yang efisien, penyimpanan data permanen, dan kemampuan audit rantai penuh, dapat memberikan dukungan dasar yang diperlukan untuk proyek-proyek vertikal tersebut.

2.1 Contoh Komplementaritas Teknis

• Bittensor：

Peserta Bittensor perlu menyumbangkan daya komputasi untuk melatih model AI, yang menempatkan persyaratan yang sangat tinggi pada sumber daya komputasi paralel dan penyimpanan data. Arsitektur komputasi super paralel AO memungkinkan banyak node menjalankan tugas pelatihan secara bersamaan dalam jaringan yang sama, dan dengan cepat bertukar parameter model dan hasil tengah dengan mekanisme pengiriman pesan terbuka, menghindari bottleneck yang disebabkan oleh eksekusi berurutan pada blockchain tradisional. Arsitektur konkurensi tanpa kunci ini tidak hanya meningkatkan kecepatan pembaruan model, tetapi juga secara signifikan meningkatkan throughput pelatihan keseluruhan.

Pada saat yang sama, penyimpanan permanen yang disediakan oleh Arweave memberikan solusi ideal untuk data kunci, bobot model, dan hasil evaluasi kinerja. Dataset besar yang dihasilkan selama proses pelatihan dapat ditulis secara real-time ke Arweave, karena sifatnya yang tidak dapat dimanipulasi, setiap node baru dapat mengakses data pelatihan dan snapshot model terbaru, sehingga memastikan partisipan jaringan berkolaborasi pada dasar data yang konsisten. Kombinasi ini tidak hanya menyederhanakan proses distribusi data, tetapi juga memberikan dasar transparan dan dapat diandalkan untuk pengendalian versi model dan verifikasi hasil, memungkinkan jaringan Bittensor untuk memperoleh efisiensi komputasi yang hampir mirip dengan klaster terpusat sambil tetap mempertahankan keunggulan desentralisasi, yang secara signifikan mendorong batas kinerja pembelajaran mesin desentralisasi.

• Agen Ekonomi Mandiri Fetch.ai (AEAs):

Dalam sistem kerjasama multi-agensi Fetch.ai, kombinasi AO+Arweave juga dapat menunjukkan efek kolaborasi yang luar biasa. Fetch.ai membangun platform terdesentralisasi yang memungkinkan agen-agen otonom untuk berkolaborasi dalam aktivitas ekonomi di rantai. Aplikasi semacam ini memerlukan penanganan konkurensi dan pertukaran data yang besar dari berbagai agen, serta membutuhkan komputasi dan komunikasi yang sangat tinggi. AO menyediakan lingkungan operasi berkinerja tinggi untuk Fetch.ai, di mana setiap agen otonom dapat dilihat sebagai unit komputasi independen dalam jaringan AO, sehingga beberapa agen dapat beroperasi secara paralel di node-node yang berbeda tanpa saling menghambat dalam menjalankan logika perhitungan dan pengambilan keputusan yang kompleks. Mekanisme pengiriman pesan terbuka lebih lanjut mengoptimalkan komunikasi antar agen: agen dapat bertukar informasi secara asinkron melalui antrian pesan di rantai, serta memicu tindakan, sehingga menghindari masalah keterlambatan yang disebabkan oleh pembaruan status global pada blockchain tradisional. Dengan dukungan AO, ratusan bahkan ribuan agen Fetch.ai dapat berkomunikasi secara real-time, bersaing, dan berkolaborasi, menciptakan ritme aktivitas ekonomi yang mendekati dunia nyata.

Pada saat yang sama, kemampuan penyimpanan permanen Arweave memungkinkan Fetch.ai berbagi data dan retensi pengetahuan, dan data penting yang dihasilkan atau dikumpulkan oleh masing-masing agen selama operasi (seperti informasi pasar, log interaksi, konvensi protokol, dll.) dapat dikirimkan ke Arweave untuk penyimpanan, membentuk memori publik permanen yang dapat diambil oleh agen atau pengguna lain kapan saja tanpa mempercayai keandalan server terpusat. Ini memastikan bahwa catatan kolaborasi antara agen terbuka dan transparan – misalnya, setelah broker menerbitkan persyaratan layanan atau kutipan transaksi yang ditulis ke Arweave, itu menjadi catatan publik yang dapat diterima oleh semua peserta dan tidak dapat hilang karena kegagalan node atau gangguan berbahaya. Dengan komputasi konkurensi tinggi AO dan penyimpanan tepercaya Arweave, sistem multi-agen Fetch.ai mampu mencapai kedalaman kolaborasi on-chain yang belum pernah terjadi sebelumnya.

• Sistem Multi-Agen Eliza:

Chatbot AI tradisional biasanya mengandalkan cloud untuk memproses bahasa alami dengan daya komputasi yang kuat dan database untuk menyimpan percakapan jangka panjang atau preferensi pengguna. Dengan bantuan komputasi hiper-paralel AO, asisten cerdas on-chain dapat mendistribusikan modul tugas (seperti pemahaman bahasa, pembuatan dialog, dan analisis sentimen) ke beberapa node untuk pemrosesan paralel, dan dapat dengan cepat merespons bahkan jika sejumlah besar pengguna mengajukan pertanyaan pada saat yang bersamaan. Mekanisme pesan AO memastikan kolaborasi yang efisien antar modul: misalnya, modul pemahaman bahasa mengekstrak semantik dan mentransmisikan hasilnya ke modul generasi respons melalui pesan asinkron, sehingga aliran dialog dalam arsitektur terdesentralisasi tetap lancar. Pada saat yang sama, Arweave bertindak sebagai “memori jangka panjang” Eliza: semua interaksi pengguna, preferensi, dan pengetahuan baru yang dipelajari oleh asisten dienkripsi dan disimpan selamanya, sehingga pengguna dapat berinteraksi kembali satu sama lain dengan konteks sebelumnya dan mencapai tanggapan yang dipersonalisasi dan koheren, terlepas dari waktu di antara mereka. Penyimpanan permanen tidak hanya menghindari kehilangan memori yang disebabkan oleh kehilangan data atau migrasi akun dalam layanan terpusat, tetapi juga menyediakan dukungan data historis untuk pembelajaran berkelanjutan model AI, membuat asisten AI on-chain “lebih pintar dan lebih pintar semakin banyak yang mereka gunakan”.

• Aplikasi agen real-time GameFi:

Dalam permainan terdesentralisasi (GameFi), fitur komplementer AO dan Arweave memainkan peran kunci. MMO tradisional bergantung pada server pusat untuk komputasi serentak yang besar dan penyimpanan status, hal ini bertentangan dengan konsep desentralisasi blockchain. AO mengusulkan untuk mendistribusikan logika permainan dan tugas simulasi fisik ke jaringan desentralisasi untuk diproses secara paralel: misalnya, dalam dunia virtual on-chain, simulasi adegan di daerah yang berbeda, keputusan perilaku NPC, dan peristiwa interaksi pemain dapat dihitung secara bersamaan oleh node-node yang berbeda, dan informasi pertukaran pesan untuk pertukaran informasi lintas wilayah, membangun dunia virtual yang lengkap. Arsitektur ini menolak bottleneck server tunggal, memungkinkan perluasan sumber daya komputasi sejalan dengan peningkatan pemain, dan menjaga pengalaman yang lancar.

Sementara itu, penyimpanan permanen Arweave menyediakan catatan status yang dapat diandalkan dan pengelolaan aset untuk permainan: status kunci (seperti perubahan peta, data pemain) dan peristiwa penting (seperti mendapatkan barang langka, perkembangan cerita) secara teratur diabadikan sebagai bukti di rantai; metadata aset pemain (seperti skin karakter, NFT barang) dan konten media disimpan secara langsung, memastikan kepemilikan abadi dan mencegah pemalsuan. Bahkan saat upgrade sistem atau pergantian node, status sejarah yang disimpan oleh Arweave masih dapat dipulihkan, melindungi pencapaian dan properti pemain dari hilang akibat perubahan teknologi: tidak ada pemain yang ingin data ini tiba-tiba hilang, telah terjadi banyak kejadian serupa sebelumnya, misalnya: beberapa tahun yang lalu Vitalik Buterin sangat marah ketika Blizzard tiba-tiba membatalkan kemampuan pengisapan kehidupan penyihir di World of Warcraft. Selain itu, penyimpanan permanen juga memungkinkan komunitas pemain untuk berkontribusi pada sejarah permainan, memungkinkan setiap peristiwa penting untuk tetap ada dalam rantai untuk waktu yang lama. Dengan menggunakan komputasi paralel yang kuat dari AO dan penyimpanan permanen Arweave, arsitektur permainan terdesentralisasi ini berhasil melewati bottleneck kinerja dan ketahanan data dari model tradisional.

2.2 Integrasi Ekosistem dan Keunggulan Komplementer

AO+Arweave tidak hanya menyediakan dukungan infrastruktur untuk proyek AI vertikal, tetapi juga berkomitmen untuk membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang terbuka, beragam, dan terhubung. Dibandingkan dengan proyek yang fokus pada satu domain, lingkup ekosistem AO+Arweave lebih luas dan memiliki lebih banyak skenario aplikasi, dengan tujuan membangun rantai nilai lengkap yang mencakup data, algoritma, model, dan daya komputasi. Hanya dalam ekosistem yang begitu besar ini, potensi aset data Web3 dapat benar-benar terwujud dan membentuk lingkaran ekonomi AI terdesentralisasi yang sehat dan berkelanjutan.

Tiga, Web3 Internet Nilai dan Penyimpanan Nilai Abadi

Kedatangan era Web3.0 menandai bahwa aset data akan menjadi sumber daya paling inti di internet. Mirip dengan penyimpanan ‘emas digital’ di jaringan Bitcoin, layanan penyimpanan permanen yang ditawarkan oleh Arweave memungkinkan aset data berharga untuk disimpan dalam jangka panjang dan tidak dapat diubah. Saat ini, monopoli data pengguna oleh raksasa internet membuat nilai data pribadi sulit untuk diwujudkan, tetapi di era Web3, pengguna akan memiliki kepemilikan data, dan pertukaran data akan diwujudkan melalui mekanisme insentif token.

• Properti Penyimpanan Nilai:

Arweave melalui teknologi Blockweave, SPoRA, dan bundling berhasil mencapai kemampuan skala horizontal yang kuat, terutama dalam skenario penyimpanan data berskala besar. Fitur ini memungkinkan Arweave tidak hanya untuk menangani tugas penyimpanan data permanen, tetapi juga memberikan dukungan yang solid untuk manajemen hak kekayaan intelektual, perdagangan aset data, dan manajemen siklus hidup model AI di masa depan.

• Ekonomi Aset Data:

Aset data adalah inti dari nilai Internet Web3. Di masa depan, data pribadi, parameter model, log pelatihan, dll. semua akan menjadi aset bernilai, yang akan dicirculasi secara efisien melalui insentif token, mekanisme kepastian data, dan sebagainya. AO+Arweave adalah infrastruktur yang dibangun berdasarkan gagasan ini, dengan tujuan untuk membuka saluran peredaran aset data dan menyuntikkan kehidupan berkelanjutan ke dalam ekosistem Web3.

Risiko dan Tantangan serta Prospek di Masa Depan

Meskipun AO+Arweave menunjukkan banyak keunggulan dalam hal teknis, namun dalam praktiknya masih menghadapi tantangan-tantangan berikut:

1. Kompleksitas Model Ekonomi

Model ekonomi AO perlu terintegrasi secara mendalam dengan sistem ekonomi token AR untuk memastikan penyimpanan data biaya rendah dan transfer data yang efisien. Proses ini melibatkan insentif dan hukuman antara berbagai node (seperti MU, SU, CU), dan harus seimbang antara keamanan, biaya, dan skalabilitas melalui mekanisme konsensus penjaminan fleksibel SIV. Dalam implementasi praktis, bagaimana cara menyeimbangkan jumlah node dengan kebutuhan tugas, menghindari pengangguran sumber daya atau pendapatan yang tidak memadai, adalah masalah yang perlu dipertimbangkan oleh pihak proyek.

2. Kekurangan Pembangunan Pasar Model dan Algoritma Terdesentralisasi

Ekosistem AO+Arweave saat ini terutama berfokus pada penyimpanan data dan dukungan kekuatan komputasi, namun belum membentuk model desentralisasi yang matang dan pasar algoritma. Tanpa penyedia model yang stabil, perkembangan AI-Agent dalam ekosistem akan terhambat. Oleh karena itu, disarankan untuk mendukung proyek pasar model desentralisasi melalui dana ekosistem, sehingga membentuk benteng persaingan tinggi dan perlindungan jangka panjang.

Meskipun menghadapi banyak tantangan, namun dengan berangsur-angsurnya era Web3.0, kepemilikan dan peredaran aset data akan mendorong restrukturisasi seluruh nilai sistem internet. Sebagai pelopor infrastruktur, AO+Arweave berpotensi memainkan peran kunci dalam perubahan ini, mendukung pembangunan ekosistem AI terdesentralisasi dan Internet nilai Web3.

Kesimpulan

Berdasarkan analisis komparatif terperinci dari empat dimensi memori, penyimpanan data, komputasi paralel, dan verifikasi, kami percaya bahwa AO+Arweave memiliki keunggulan yang jelas dalam mendukung tugas AI yang terdesentralisasi, terutama dalam memenuhi kebutuhan pelatihan model AI skala besar, mengurangi biaya penyimpanan, dan meningkatkan kepercayaan sistem. Pada saat yang sama, AO+Arweave tidak hanya memberikan dukungan infrastruktur yang kuat untuk proyek AI terdesentralisasi vertikal, tetapi juga memiliki potensi untuk membangun ekosistem AI yang lengkap, sehingga mendorong pembentukan loop tertutup kegiatan ekonomi aset data Web3, dan dengan demikian membawa perubahan yang lebih besar.

Di masa depan, dengan terus memperbaiki model ekonomi, memperluas skala ekosistem, dan mendalami kerjasama lintas sektor, AO+Arweave+AI berpotensi menjadi salah satu pilar utama Internet nilai Web3, membawa revolusi baru untuk hak milik aset data, pertukaran nilai, dan aplikasi terdesentralisasi. Meskipun masih menghadapi risiko dan tantangan dalam proses implementasi yang sebenarnya, namun melalui percobaan dan optimalisasi yang berkelanjutan, teknologi dan ekosistem pada akhirnya akan mengalami kemajuan yang signifikan.