Arweave+AO Computer+AI 助力 Web3 价值互联网落地

欧意交易所

全球前三大交易所之一，新用户注册最高可得230USDT奖励，同时可拆数字盲盒，100%可以获得数字货币，最高价值60000元

点击注册 进入官网

本文通过论证得出去中心化 AI 是 Web3 落地的关键组件，去中心化存储和计算平台 + 去中心化模型 + DAI-Agent 可以打造 Web3 数据资产经济活动闭环，这会引发巨大变革，进而促进 Web3 价值互联网落地，而 AO + Arweave 与去中心化 AI 的互补性很高，能够在并行计算、存储、高质量数据、可验证性等多方面助力 AI 发展，AO+Arweave+AI 能够在很大程度上助力 Web3 落地。

作者：秦景春

审阅：Leon lee

来源：内容公会 – 投研

目前，去中心化 AI 代理（DAI-Agent）领域备受关注，众多文章介绍了相关项目的特点、解决的问题以及未来潜力。尽管这些文章在一定程度上帮助投资者了解项目，但多数缺乏深度分析，未能深入探讨 AI 的基本特征和当前 Web3 的现状。因此，难以明确去中心化 AI 在 Web3 价值互联网实践中的角色，是优化 Web3 还是充当关键组件。若未厘清去中心化 AI 与 Web3 价值互联网经济之间的内在逻辑，就无法深刻认识去中心化 AI 的作用，也难以掌握其核心组件如何解决 Web3 存在的问题。例如，去中心化模型和 DAI-Agent 这两个关键组件各自解决哪些问题，它们与 Web3 之间的内在逻辑是什么。如果不理解这些内在逻辑，就难以评估该领域的潜在价值。这不仅使我们难以准确选择高潜力的投资方向，即使选对了赛道和项目，也可能因市场情绪波动而难以坚持。为此，我计划深入分析当前 Web3 的基本现状和 AI 的基本特征，探讨二者融合如何实现价值互联网的落地，以及 Arweave 与 AO 如何通过 AI 助力这一过程。由于内容丰富，笔者将分两篇文章详细阐述：

• 为什么当前 Web3 需要与去中心化 AI 的融合才能实现价值互联网的落地。

目前，许多公链项目将主要精力放在底层基础设施的优化和扩展上，如 ETH 及各种 L2、Solana 等区块链。但我认为，如果仅追求区块链的扩展，而不将 AI 融入其中，很难推进 Web3 价值互联网的落地。当前，Web3 除了扩展能力有限外，还存在数据割裂问题，用户的个人数据分散于不同链和 DApp，导致管理困难，交互成本高，操作复杂，严重限制了用户积极贡献数据。此外，去中心化特性导致管理和协同效率低下。这些问题极大地限制了 Web3 的发展。而 AI 具有自主学习、推测与决策的能力，AI Agent 可以作为用户的智能助手，极大提升效率。二者融合后，将显著提升用户体验，降低准入门槛，促进 Web3 发展。

一、去中心化存储和计算平台、去中心化模型、DAIAgent之间的内在关系：三者结合可以打通Web3数据资产经济活动闭环,进而实现真正的价值互联网：

1.1 DAI-Agent

Web3 的核心特征之一是用户对自身数据的掌控。DAI-Agent 能帮助用户集中管理并归集数据，有效解决数据分散在各个平台的痛点，同时充当用户的智能助手，降低操作难度、提升与 Web3 的交互效率。例如，DAIAgent 可辅助用户管理其 DID 生命周期，包括创建、更新及撤销 DID，从而简化数据管理和使用体验。这里有必要详细探讨 AI-Agent 与 DID 之间的关系，为后续论述打下基础。在 Web3.0 环境中，DID 与 DAI-Agent 具有高度互补性和契合性：

a. 数据整合与高质量输入：

AI-Agent 能跨平台整合数据（如社交、医疗、职业数据），有效打破信息孤岛；其智能算法可依据 DID 的需求对数据进行筛选、清洗和格式化（如评估各数据来源的可信度、去除重复或低价值数据，并按照 DID 数据模型规范组织数据），为创建高质量的 DID 提供保障。同时，利用差分隐私、同态加密以及最新的多方安全计算（MPC）技术，在不泄露原始数据的前提下完成数据分析计算（例如，在归集医疗敏感数据时既满足健康信息需求，又能保障个人隐私）。此外，随着跨链互操作性协议（如 Polkadot、Cosmos 等生态体系）的不断成熟，DAIAgent 有望实现更多数据源之间的无缝对接，进一步提升数据整合的效率和精度。去中心化架构不仅避免了单点故障和数据被单一实体掌控的风险，还能通过智能合约实现自动化数据归集和实时更新，为构建可信、动态的数字身份体系提供有力支持。

b. 身份认证与授权基础：

在去中心化环境中，数字身份系统为 DAIAgent 提供了必要的身份认证和授权机制，使 AI-Agent 能够在与其他代理安全交互时证明其合法身份和权限。这一过程不仅依赖于技术手段，同时也可通过分布式自治组织（DAO）机制，由社区共同参与监管和治理，进一步增强系统的透明性和安全性。

c. 增强信任与降低交互成本：

借助 DID 系统，DAIAgent 的身份和行为更加透明、可验证，从而建立信任，促进其他代理的协作；同时，AI-Agent 通过降低用户与系统的交互成本、简化复杂操作，有效缓解了因去中心化特性带来的低效率问题。此外，结合新兴的联邦学习和隐私计算技术，未来 DAIAgent 将能够在不暴露原始数据的情况下，实现跨平台、跨领域的数据协同与智能决策，为用户提供更精准、个性化的服务。

1.2 去中心化模型

模型在很大程度上可以视为 AI-Agent 的“大脑”，是实现智能的核心组件。未来会涌现大量 AI-Agent，并在各行各业发挥作用，而这些专业领域（如医疗、教育、金融等）需要各自对应的 AI 模型进行支撑。通用 AGI 可以满足用户的基础需求，但针对各个专业领域，仍需依赖大量专业化的 AI-Agent 来协同工作，这就要求拥有种类繁多的模型。由于去中心化模型相比中心化模型具有无许可、可验证等优势，未来必将受到 DAI-Agent 的青睐：无许可特性使任何人都能参与模型开发，无须依赖中心化机构的审批，从而推动技术开放；同时，无许可特性使 DAIAgent 能更加灵活地调度各类模型，显著增强智能属性。除了上述优势外，未来在数据共享与模型训练方面，联邦学习和跨域协作机制也会成为推动去中心化模型发展的关键技术，既保护数据隐私又确保模型训练的效率和安全性。特别是在涉及金融、医疗等高敏感性领域时，模型的训练过程与数据来源均需经过多重验证，确保系统的整体可信性与鲁棒性。

1.3 以区块链技术为核心的去中心化存储和计算平台

要实现 Web3 数据确权，必须构建去中心化存储和计算平台，以建立可验证的数据共识基础设施，为大规模数据交换提供支持。具体来说，Arweave 与 AO 的整体解决方案在存储和计算两端构建了数据共识基础设施，从而实现了以下目标：

• 降低数据存储成本，并保障数据安全和不可篡改性；

• 促进大规模数据交换，为去中心化 AI 生态系统的托管和运营提供坚实基础；

• 通过统一的数据存储层，简化数据整合过程，降低因数据分散导致的整合复杂性；

• 同时，该平台也为构建 Web3 中的 DID 系统提供了必要的数据支撑，增强了数字身份的管理和应用。

上述三点彼此相辅相成：

• DAIAgent 结合代币激励机制促使用户贡献数据并积极与 Web3 互动，进而形成更多数据；

• 大量数据的产生推动了去中心化存储和计算平台的发展，因为平台不仅能降低数据存储成本，还能促进数据确权；

• 去中心化模型需要托管于去中心化平台，既能降低存储和算力成本，又能确保模型的可验证性和抗审查性，从而提升模型安全性和信任度，进一步推动模型发展。

此外，去中心化模型训练需要海量优质数据，而大规模优质数据的出现会显著提升模型质量；模型质量的提升又会使 DAIAgent 越来越智能，进而激发用户更多交互，产生更多数据；而数据的不断丰富又进一步推动存储和计算平台的完善，形成正向循环，环环相扣、生生不息，最终构成完整的数据资产经济生态系统。这一生态系统打造了数据资产流通的闭环，正是构成真正价值互联网生态系统的关键所在。如图所示：

基于以上逻辑分析，我们可以看到 DAI-Agent 只是整个生态中的一个关键环节，其发展在很大程度上受制于另外两部分（即去中心化存储/计算平台和去中心化模型）的支持。因此，在投资此类项目时，必须关注该项目是否具备构建完整数据资产经济生态系统的能力，或是否与其他两方面建立了相对稳定的合作关系。若仅投资单一方向项目，风险将大大增加。另外，目前火热的 ELIZA、VIRTUAL、APC 等 DAIAgent 协议虽然支持多元化模型，其中部分协议允许 OpenAI 等中心化模型提供商接入，这虽然能满足用户多样化需求，但若中心化模型占比过高，则会因其缺乏无许可特性而制约协议的长远发展。

二、这里我想重点介绍：Arweave 永久存储 + AO 超并行计算机整体解决方案

2.1 并行处理能力

与以太坊等网络不同，其基础层及各个 Rollup 通常作为单一进程运行，而 AO 支持任意数量进程并行运行，并同时确保计算可验证性完整。此外，这些网络需在全球同步状态下运行，而 AO 的各进程则保持独立状态。这种独立性使得每个进程可以处理更多交互，极大提升了计算扩展性，特别适合高性能和可靠性要求的应用场景。未来，随着大量 DAIAgent 在链上不间断执行任务，对系统扩展性的要求会愈加严苛，而 AO 的超并行处理能力正好满足这一需求。

2.2 具备存储和运行大模型及其他各类模型的能力

在 AO 网络中，目前单个节点内存限制为 16 GB，而协议层面的内存扩展上限可达 18 EB，这已足以运行现有 AI 领域中的大部分模型（例如 Llama3 未量化版本、Falcon 系列以及其他多种模型）。考虑到 GPT-4 参数已超过 1.76 万亿，预计 GPT-5 将突破 50 万亿参数，未来模型规模将持续增长。AO 的扩展能力非常强，只需物理上增加内存或显卡，即可对计算单元进行扩展，从而满足大模型的运行需求。

Arweave 采用独特的 blockweave 技术，使新区块可与多个旧区块相连，从而具备极强扩展性，理论上可以存储各类模型及大规模数据。同时，通过 WeaveDrive 技术，应用程序可以像访问本地磁盘一样便捷地访问 Arweave 上的数据，这为构建各类应用提供了可能。各类应用均可访问 Arweave 上的永久存储数据，而 AO+Arweave 已从计算与存储两方面构建了数据确权的基础设施，为大规模数据资产交换奠定了基础，这对有意在 AO 平台上开发应用的开发者极具吸引力。与此同时，各应用场景为各类模型和 DAI-Agent 提供了多元化的落地场景，从而促进了 AI 生态的发展。

2.3 数据是 AI 生态系统三大要素之一——AO + Arweave 生态中大部分数据为高质量数据，并具备统一数据存储层

大规模且高质量的数据对模型训练至关重要。高质量数据通常具备准确性、一致性、有效性、完整性、及时性和唯一性等特征。在 AO+Arweave 生态系统中，流通的数据大多符合这些特性。详细技术实现细节请阅读我的上一篇文章《Arweave 永久存储 + AO 超并行计算机：构建数据共识基础设施》。这里需要特别强调 Arweave 永久存储的优势：正因其永久存储属性，存储的数据往往更为关键；数据存储时间越长，其价值越能体现，因为这不仅便于保存与追溯，还利于数据确权。大规模高质量数据对于 AI 训练来说极为重要，而 Arweave 作为统一数据存储层，具备整合各项目数据的能力，相比之下，以太坊、Solana 等由于缺乏统一存储层，数据整合难度更大。Arweave 的这些特性对数据采集、整合和完整性保障起到了关键作用，而这对于构建 Web3 内的 DID 至关重要：统一数据存储层远比跨平台数据整合更加便捷。此外，AO 与 Arweave 的集成确保所有代理交互数据均可永久存储，这对建立问责机制及 DID 和声誉系统提供了有力支撑。例如，目前 RedStone 项目正借助 Arweave 构建 DID，并建立问责机制，从而为 AI-Agent 的发展提供基础设施支持。

2.4 AO + Arweave 赋予 AI 较高的可验证性

可验证性对 AI 的发展至关重要，它确保 AI 模型的预测和输出具备透明、防篡改且可独立验证的特性，为 AI 提供更高的可信度和安全性，从而使其能在金融、医疗、法律、自动驾驶等高信任度领域得到广泛应用。同时，可验证性也使开发者更放心地共享和协作模型，无需担忧被恶意篡改。AO+Arweave 采用 SCP 存储方式，让 AO 内的所有数据和模型均可在 Arweave 上全息存储，任何人均可验证数据源、模型运行过程及输出结果；同时，计算单元提供的加密签名进一步确保计算结果的真实性与完整性。随着零知识证明技术和分布式验证机制的不断完善，未来不仅可以对模型输出进行实时验证，还可以对模型的训练数据、参数更新等全过程进行溯源和审计，从而形成一个全方位、多层次的信任体系。此外，AO 与 PADO 联合发起的可验证机密计算（vcc）利用 ZKFHE（零知识全同态加密）技术，既能保障数据和模型的隐私性，也确保其可验证性和可计算性。这样的机制不仅大大降低了数据共享的风险，同时也为模型提供者提供了知识产权保护，鼓励更多优质模型的开放和共享。结合代币激励机制，这一信任体系有望进一步激发用户积极贡献数据，推动整个 AI 生态系统向更高水平发展。

AO+Arweave 生态系统基础组件及相互关系如图所示：

综上所述，AO+Arweave 生态系统为去中心化 AI 提供了优越的运行环境：它不仅具备出色的扩展性和托管能力，适合支撑去中心化 AI 生态系统，同时在大规模高质量数据存储与交换、并行计算以及可验证性等方面拥有显著优势。这些因素共同促使 AO+Arweave 生态系统成为去中心化 AI 发展的理想平台，而通过上述论证，Web3 价值互联网生态系统落地所需的三大要素中，去中心化 AI 无疑扮演着至关重要的角色。由此可见，AO+Arweave+AI 有望大幅推动 Web3 落地！

本文首发自 PermaDao。