Arweave+AO Computer+AI 助力 Web3 價值互聯網落地

目前，去中心化 AI 代理（DAI-Agent）領域備受關注，眾多文章介紹了相關項目的特點、解決的問題以及未來潛力。儘管這些文章在一定程度上幫助投資者了解項目，但多數缺乏深度分析，未能深入探討 AI 的基本特徵和當前 Web3 的現狀。因此，難以明確去中心化 AI 在 Web3 價值互聯網實踐中的角色，是優化 Web3 還是充當關鍵組件。若未釐清去中心化 AI 與 Web3 價值互聯網經濟之間的內在邏輯，就無法深刻認識去中心化 AI 的作用，也難以掌握其核心組件如何解決 Web3 存在的問題。例如，去中心化模型和 DAI-Agent 這兩個關鍵組件各自解決哪些問題，它們與 Web3 之間的內在邏輯是什麼。如果不理解這些內在邏輯，就難以評估該領域的潛在價值。這不僅使我們難以準確選擇高潛力的投資方向，即使選對了賽道和項目，也可能因市場情緒波動而難以堅持。為此，我計劃深入分析當前 Web3 的基本現狀和 AI 的基本特徵，探討二者融合如何實現價值互聯網的落地，以及 Arweave 與 AO 如何通過 AI 助力這一過程。由於內容豐富，筆者將分兩篇文章詳細闡述：

• 為什麼當前 Web3 需要與去中心化 AI 的融合才能實現價值互聯網的落地。

目前，許多公鏈項目將主要精力放在底層基礎設施的優化和擴展上，如 ETH 及各種 L2、Solana 等區塊鏈。但我認為，如果僅追求區塊鏈的擴展，而不將 AI 融入其中，很難推進 Web3 價值互聯網的落地。當前，Web3 除了擴展能力有限外，還存在數據割裂問題，用戶的個人數據分散於不同鏈和 DApp，導致管理困難，交互成本高，操作複雜，嚴重限制了用戶積極貢獻數據。此外，去中心化特性導致管理和協同效率低下。這些問題極大地限制了 Web3 的發展。而 AI 具有自主學習、推測與決策的能力，AI Agent 可以作為用戶的智能助手，極大提升效率。二者融合後，將顯著提升用戶體驗，降低準入門檻，促進 Web3 發展。

• 去中心化存儲和計算平台、去中心化模型、DAIAgent之間的內在關係：三者結合可以打通Web3數據資產經濟活動閉環，進而實現真正的價值互聯網。

一、關鍵組件介紹與關係

1、DAI-Agent

Web3 的核心特徵之一是用戶對自身數據的掌控。DAIAgent 能幫助用戶集中管理並歸集數據，有效解決數據分散在各個平台的痛點，同時充當用戶的智能助手，降低操作難度、提升與 Web3 的交互效率。例如，DAIAgent 可輔助用戶管理其 DID 生命週期，包括創建、更新及撤銷 DID，從而簡化數據管理和使用體驗。這裡有必要詳細探討 AI-Agent 與 DID 之間的關係，為後續論述打下基礎。在 Web3.0 環境中，DID 與 DAI-Agent 具有高度互補性和契合性：

• a. 數據整合與高質量輸入：

AI-Agent 能跨平台整合數據（如社交、醫療、職業數據），有效打破信息孤島；其智能算法可依據 DID 的需求對數據進行篩選、清洗和格式化（如評估各數據來源的可信度、去除重複或低價值數據，並按照 DID 數據模型規範組織數據），為創建高質量的 DID 提供保障。同時，利用差分隱私、同態加密以及最新的多方安全計算（MPC）技術，在不洩露原始數據的前提下完成數據分析計算（例如，在歸集醫療敏感數據時既滿足健康信息需求，又能保障個人隱私）。此外，隨著跨鏈互操作性協議（如 Polkadot、Cosmos 等生態體系）的不斷成熟，DAIAgent 有望實現更多數據源之間的無縫對接，進一步提升數據整合的效率和精度。去中心化架構不僅避免了單點故障和數據被單一實體掌控的風險，還能通過智能合約實現自動化數據歸集和實時更新，為構建可信、動態的數字身份體系提供有力支持。

• b. 身份認證與授權基礎：

在去中心化環境中，數字身份系統為 DAIAgent 提供了必要的身份認證和授權機制，使 AI-Agent 能夠在與其他代理安全交互時證明其合法身份和權限。這一過程不僅依賴於技術手段，同時也可通過分佈式自治組織（DAO）機制，由社區共同參與監管和治理，進一步增強系統的透明性和安全性。

• c. 增強信任與降低交互成本：

借助 DID 系統，DAIAgent 的身份和行為更加透明、可驗證，從而建立信任，促進其他代理的協作；同時，AI-Agent 通過降低用戶與系統的交互成本、簡化複雜操作，有效緩解了因去中心化特性帶來的低效率問題。此外，結合新興的聯邦學習和隱私計算技術，未來 DAIAgent 將能夠在不暴露原始數據的情況下，實現跨平台、跨領域的數據協同與智能決策，為用戶提供更精準、個性化的服務。

2、去中心化模型

模型在很大程度上可以視為 AI-Agent 的"大腦"，是實現智能的核心組件。未來會湧現大量 AI-Agent，並在各行各業發揮作用，而這些專業領域（如醫療、教育、金融等）需要各自對應的 AI 模型進行支撐。通用 AGI 可以滿足用戶的基礎需求，但針對各個專業領域，仍需依賴大量專業化的 AI-Agent 來協同工作，這就要求擁有種類繁多的模型。由於去中心化模型相比中心化模型具有無許可、可驗證等優勢，未來必將受到 DAI-Agent 的青睞：無許可特性使任何人都能參與模型開發，無須依賴中心化機構的審批，從而推動技術開放；同時，無許可特性使 DAIAgent 能更加靈活地調度各類模型，顯著增強智能屬性。除了上述優勢外，未來在數據共享與模型訓練方面，聯邦學習和跨域協作機制也會成為推動去中心化模型發展的關鍵技術，既保護數據隱私又確保模型訓練的效率和安全性。特別是在涉及金融、醫療等高敏感性領域時，模型的訓練過程與數據來源均需經過多重驗證，確保系統的整體可信性與魯棒性。

3、以區塊鏈技術為核心的去中心化存儲和計算平台

要實現 Web3 數據確權，必須構建去中心化存儲和計算平台，以建立可驗證的數據共識基礎設施，為大規模數據交換提供支持。具體來說，Arweave 與 AO 的整體解決方案在存儲和計算兩端構建了數據共識基礎設施，從而實現了以下目標：

• 降低數據存儲成本，並保障數據安全和不可篡改性；
• 促進大規模數據交換，為去中心化 AI 生態系統的托管和運營提供堅實基礎；
• 通過統一的數據存儲層，簡化數據整合過程，降低因數據分散導致的整合複雜性；
• 同時，該平台也為構建 Web3 中的 DID 系統提供了必要的數據支撐，增強了數字身份的管理和應用。

上述三點彼此相輔相成：

• DAIAgent 結合代幣激勵機制促使用戶貢獻數據並積極與 Web3 互動，進而形成更多數據；
• 大量數據的產生推動了去中心化存儲和計算平台的發展，因為平台不僅能降低數據存儲成本，還能促進數據確權；
• 去中心化模型需要托管於去中心化平台，既能降低存儲和算力成本，又能確保模型的可驗證性和抗審查性，從而提升模型安全性和信任度，進一步推動模型發展。

此外，去中心化模型訓練需要海量優質數據，而大規模優質數據的出現會顯著提升模型質量；模型質量的提升又會使 DAIAgent 越來越智能，進而激發用戶更多交互，產生更多數據；而數據的不斷豐富又進一步推動存儲和計算平台的完善，形成正向循環，環環相扣、生生不息，最終構成完整的數據資產經濟生態系統。這一生態系統打造了數據資產流通的閉環，正是構成真正價值互聯網生態系統的關鍵所在。如圖所示：

基於以上邏輯分析，我們可以看到 DAI-Agent 只是整個生態中的一個關鍵環節，其發展在很大程度上受制於另外兩部分（即去中心化存儲/計算平台和去中心化模型）的支持。因此，在投資此類項目時，必須關注該項目是否具備構建完整數據資產經濟生態系統的能力，或是否與其他兩方面建立了相對穩定的合作關係。若僅投資單一方向項目，風險將大大增加。另外，目前火熱的 ELIZA、VIRTUAL、APC 等 DAIAgent 協議雖然支持多元化模型，其中部分協議允許 OpenAI 等中心化模型提供商接入，這雖然能滿足用戶多樣化需求，但若中心化模型占比過高，則會因其缺乏無許可特性而制約協議的長遠發展。

二、這裡我想重點介紹：Arweave 永久存儲 + AO 超並行計算機整體解決方案

1、並行處理能力

與以太坊等網絡不同，其基礎層及各個 Rollup 通常作為單一進程運行，而 AO 支持任意數量進程並行運行，並同時確保計算可驗證性完整。此外，這些網絡需在全球同步狀態下運行，而 AO 的各進程則保持獨立狀態。這種獨立性使得每個進程可以處理更多交互，極大提升了計算擴展性，特別適合高性能和可靠性要求的應用場景。未來，隨著大量 DAIAgent 在鏈上不間斷執行任務，對系統擴展性的要求會愈加嚴苛，而 AO 的超並行處理能力正好滿足這一需求。

2、具備存儲和運行大模型及其他各類模型的能力

在 AO 網絡中，目前單個節點內存限制為 16 GB，而協議層面的內存擴展上限可達 18 EB，這已足以運行現有 AI 領域中的大部分模型（例如 Llama3 未量化版本、Falcon 系列以及其他多種模型）。考慮到 GPT-4 參數已超過 1.76 萬億，預計 GPT-5 將突破 50 萬億參數，未來模型規模將持續增長。AO 的擴展能力非常強，只需物理上增加內存或顯卡，即可對計算單元進行擴展，從而滿足大模型的運行需求。

Arweave 采用獨特的 blockweave 技術，使新區塊可與多個舊區塊相連，從而具備極強擴展性，理論上可以存儲各類模型及大規模數據。同時，通過 WeaveDrive 技術，應用程序可以像訪問本地磁碟一樣便捷地訪問 Arweave 上的數據，這為構建各類應用提供了可能。各類應用均可訪問 Arweave 上的永久存儲數據，而 AO+Arweave 已從計算與存儲兩方面構建了數據確權的基礎設施，為大規模數據資產交換奠定了基礎，這對有意在 AO 平台上開發應用的開發者極具吸引力。與此同時，各應用場景為各類模型和 DAI-Agent 提供了多元化的落地場景，從而促進了 AI 生態的發展。

3、數據是 AI 生態系統三大要素之一------AO + Arweave 生態中大部分數據為高質量數據，並具備統一數據存儲層

大規模且高質量的數據對模型訓練至關重要。高質量數據通常具備準確性、一致性、有效性、完整性、及時性和唯一性等特徵。在 AO+Arweave 生態系統中，流通的數據大多符合這些特性。詳細技術實現細節請閱讀我的上一篇文章《Arweave 永久存儲 + AO 超並行計算機：構建數據共識基礎設施》。這裡需要特別強調 Arweave 永久存儲的優勢：正因其永久存儲屬性，存儲的數據往往更為關鍵；數據存儲時間越長，其價值越能體現，因為這不僅便於保存與追溯，還利於數據確權。大規模高質量數據對 AI 訓練來說極為重要，而 Arweave 作為統一數據存儲層，具備整合各項目數據的能力，相比之下，以太坊、Solana 等由於缺乏統一存儲層，數據整合難度更大。Arweave 的這些特性對數據採集、整合和完整性保障起到了關鍵作用，而這對於構建 Web3 內的 DID 至關重要：統一數據存儲層遠比跨平台數據整合更加便捷。此外，AO 與 Arweave 的集成確保所有代理交互數據均可永久存儲，這對建立問責機制及 DID 和聲譽系統提供了有力支撐。例如，目前 RedStone 項目正借助 Arweave 構建 DID，並建立問責機制，從而為 AI-Agent 的發展提供基礎設施支持。

4、AO + Arweave 賦予 AI 較高的可驗證性

可驗證性對 AI 的發展至關重要，它確保 AI 模型的預測和輸出具備透明、防篡改且可獨立驗證的特性，為 AI 提供更高的可信度和安全性，從而使其能在金融、醫療、法律、自動駕駛等高信任度領域得到廣泛應用。同時，可驗證性也使開發者更放心地共享和協作模型，無需擔憂被惡意篡改。AO+Arweave 采用 SCP 存儲方式，讓 AO 內的所有數據和模型均可在 Arweave 上全息存儲，任何人均可驗證數據源、模型運行過程及輸出結果；同時，計算單元提供的加密簽名進一步確保計算結果的真實性與完整性。隨著零知識證明技術和分佈式驗證機制的不斷完善，未來不僅可以對模型輸出進行實時驗證，還可以對模型的訓練數據、參數更新等全過程進行溯源和審計，從而形成一個全方位、多層次的信任體系。此外，AO 與 PADO 聯合發起的可驗證機密計算（vcc）利用 ZKFHE（零知識全同態加密）技術，既能保障數據和模型的隱私性，也確保其可驗證性和可計算性。這樣的機制不僅大大降低了數據共享的風險，同時也為模型提供者提供了知識產權保護，鼓勵更多優質模型的開放和共享。結合代幣激勵機制，這一信任體系有望進一步激發用戶積極貢獻數據，推動整個 AI 生態系統向更高水平發展。

AO+Arweave 生態系統基礎組件及相互關係如圖所示：

綜上所述，AO+Arweave 生態系統為去中心化 AI 提供了優越的運行環境：它不僅具備出色的擴展性和托管能力，適合支撐去中心化 AI 生態系統，同時在大規模高質量數據存儲與交換、並行計算以及可驗證性等方面擁有顯著優勢。這些因素共同促使 AO+Arweave 生態系統成為去中心化 AI 發展的理想平台，而通過上述論證，Web3 價值互聯網生態系統落地所需的三大要素中，去中心化 AI 無疑扮演著至關重要的角色。由此可見，AO+Arweave+AI 有望大幅推動 Web3 落地。