@aoTheComputer üzerine inşa edilen @ArweaveEco'in on-chain depolaması, sınırsız sayıda işlemin paralel olarak çalışmasına izin vererek sonsuz ölçeklenebilir merkezi olmayan bilgi işlem sağlar. Merkezi Olmayan Yapay Zeka Aracıları, AR tarafından on-chain barındırılır ve AO tarafından on-chain çalıştırılır. AO, Arweave'in kurucusu @samecwilliams tarafından başlatılan ve büyük yapay zeka modellerinin blok zinciri akıllı sözleşmeler entegrasyonunu destekleyen resmi bir Arweave projesidir.

A16Z @a16zcrypto CTO, AO'nun programlama modelini "çok zarif" olarak övdü ve gerçekten etkileyici bir çalışma olarak nitelendirdi. Bu arada, tanınmış Web3 yatırım şirketi SevenX Ventures'ın araştırma başkanı Hill, AO'nun lansman etkinliğinden sadece yirmi dakika sonra coşkuyla tweet attı: "AO, merkezi olmayan yapay zeka aracılarını barındırmak ve çalıştırmak için nihai çözüm olabilir."

Zincir Üzerinde Yapay Zeka Depolama ve Bilgi İşlem

AO'nun nihai vizyonu, yapay zeka ve blok zincirinin sorunsuz entegrasyonunu sağlamak, yapay zeka modellerinin doğrudan zincir üzerinde barındırılmasını ve çalıştırılmasını sağlamak ve özerk kararlar almaktır. Bu, merkezi olmayan uygulamaların zeka seviyesini önemli ölçüde artıracak ve kripto alanına devrim niteliğinde değişiklikler getirecek. Fonlar yalnızca pasif olarak depolanmakla kalmayacak, aynı zamanda yapay zeka aracılığıyla aktif olarak çalıştırılabilecek, hesaplanabilecek ve optimize edilebilecek, bu da likidite ve kullanım verimliliğini büyük ölçüde artıracaktır.

Geleneksel finansta fonlar bankalarda depolanır ve merkezi olarak yönetilir, bu da verimsiz ve hantaldır. DeFi'de varlıklar otomatik olarak stake edilebilir ve dolaşıma sokulabilir, bu da sermaye kullanımının verimliliğini artırır. AO'da, tüm fonlar kullanıcılar tarafından kendi kendine saklanır ve kendi robotları veya yapay zekaları aracılığıyla yönetilir. Her fonun kendi stratejisi olabilir ve bu da finansal varlıkların istihbarat seviyesini büyük ölçüde artıracaktır. AO'nun üstün performansı ve mimarisi sayesinde, kullanıcılar sözleşme kodlarını kendi cüzdanlarına enjekte edebilir ve temsilcilerin stratejileri otomatik olarak yürütmesini sağlayabilir.

Geçmişte, bir depolama protokol olarak Arweave yalnızca bir sabit disk olarak görülebilirdi; yalnızca bir sabit diske güvenmek, daha büyük anlatılara ve kullanım durumlarına destek olamaz. Bu nedenle Arweave, kendi sabit diski olan AO ile mükemmel uyumlu bir CPU geliştirdi ve bunu on-chain AI anlatısına entegre etti. AO'nun AR kurtardığı ve piyasanın AO'ya büyük ilgi ve beklenti gösterdiği söylenebilir. Şubat 2024'ten önce, AR'in fiyatı 6-10 dolar civarındaydı, BTC önemli ölçüde altında performans gösterdi ve ana ağ yükseltmesi ve boğa piyasasının başlamasıyla yükseliş kalmadı. AO'nun piyasaya sürülmesine kadar, AR doların fiyatı hızla yükseldi ve bir ayda dört kat arttı. $AO tokeninin duyurulmasının ardından AR dolar, short vadeli maksimum %18'in üzerinde bir artış gördü. $AO getirdiği oynaklık ve servet etkisi giderek daha belirgin hale geliyor.

Zincir Üstü Yapay Zeka Modelleri için Zorluklar ve Çözümler

AO'nun (Aktör Odaklı) temel amacı, uygulamalara blok zinciri teknolojisini entegre eden yeni bir paradigma sağlayarak, herhangi bir gerçek ölçeklenebilirlik sınırlaması olmaksızın güvene dayalı ve işbirliğine dayalı bilgi işlem hizmetleri elde etmektir. Birçok ana akım halka açık zincir olsa da, on-chain yapay zeka söz konusu olduğunda hepsinin önemli eksiklikleri vardır:

Ethereum:

Ethereum akıllı sözleşmeler hakim olsa da, hesaplama ve depolama yetenekleri sınırlıdır ve bu da karmaşık yapay zeka modellerinin işlenmesini zorlaştırır. Yalnızca tek bir paylaşılan bellek alanı kullanabilen Ethereum'in aksine, AO, herhangi bir sayıda paralel işlemin bilgi işlem birimleri içinde çalışmasına ve merkezi bir bellek alanına güvenmeden açık mesajlaşma yoluyla diğer birimlerle işbirliği yapmasına izin verir. Ayrıca, Ethereum'in gas ücretleri çok yüksektir ve bu da ortalama bir kullanıcının tamamen on-chain bir AI aracısı çalıştırmasını imkansız hale getirir.

Yüksek Performanslı Blok Zincirleri (Solana, Aptos, Sui):

Yüksek verimlerine rağmen, bu blok zincirleri öncelikle işlem işleme hızı için optimize edilmiştir ve karmaşık yapay zeka hesaplamaları için destek yoktur. Yapay zeka modellerini on-chain depolayamazlar ve çalışma zamanı ortamları yapay zeka için uygun değildir.

Merkezi Olmayan Depolama ve Hesaplama Projeleri (Filecoin, io.net):

Filecoin ve io.net gibi projeler, AWS gibi geleneksel hizmetlerle rekabet etmeyi amaçlayan merkezi olmayan depolama ve bilgi işlem gücü önermektedir. Bununla birlikte, blok zincirinin gerçek değeri, hesaplama veya depolama maliyetleri üzerinde doğrudan rekabet etmede değil, fikir birliği ve güvensizlikte yatmaktadır. Filecoin ve io.net, yalnızca depolama veya bilgi işlem kaynakları için bir pazar oluşturmak için blok zinciri teknolojisini kullanır ve kullanıcıların bunlar üzerinde işlem yapmasına olanak tanır. Çoğunlukla, sansür direnişi, değişmezlik veya güvene dayalı olmayan hesaplama elde etmek için yenilikler olmadan hesaplama kaynaklarını tahsis etmek için merkezi olmayan teknolojiyi kullanırlar. Arweave tamamen farklıdır ve yalnızca blok zinciri depolamaya odaklanır. Blok Zinciri depolama, Bitcoin'in defterine benzer şekilde, merkezi olmayan, değişmez ve izlenebilirdir. Arweave ekosistemi içinde, Apus gibi projeler, gelecekte AO üzerinde de çalışacak olan GPU tabanlı AO düğümleri oluşturuyor. AO, Arweave'in kurucusu Sam tarafından tasarlanan bir protokol olarak daha merkeziyetsiz olmayı hedefliyor. Küresel geliştiriciler, AO protokol üzerinde GPU hesaplama, DPIN ve sosyal uygulamaları özgürce geliştirebilir. Bu açıklık ve büyük VC fonlama bağımsızlığı, AO'nun başlangıçtan itibaren oldukça merkezi olmayan olmasına izin verir.

AO+AR Architecture

AO, Arweave tabanlı, dağıtılmış, merkezi olmayan, Aktör Odaklı bir bilgi işlem sistemidir. Aktör, bilgisayar bilimlerinde eşzamanlı bilgi işlem modelinin temel birimidir. Aktör Odaklı, her Aktörün tahsis edilen özel durumunu değiştirebildiği, ancak diğer Aktörlerin durumlarını değiştirmek için bunu yalnızca mesaj iletimi yoluyla dolaylı olarak yapabileceği Aktör modeline dayalı bir metodolojiyi ifade eder. Bu, yüksek oranda eşzamanlı, dağıtılmış ve hataya dayanıklı sistemler oluşturmak için uygundur.

AO üç alt ağdan oluşur: Messenger Birimleri (MU), Zamanlayıcı Birimleri (SU) ve Hesaplama Birimleri (CU). Bu üç alt sistem, sırasıyla bilgi alımı ve işlenmesi, bilgilerin planlanması ve sıralanması ve gerçek hesaplamaların gerçekleştirilmesi için işbirliği yapar. Blok zinciri sıralaması sayesinde, her birim yatay olarak ölçeklenebilir bir alt ağ olarak hareket edebilir, aynı anda çok sayıda işlem yürütebilir, böylece yüksek performanslı hesaplama elde edebilir ve teorik olarak neredeyse sonsuz hesaplama gücü sağlayabilir. Özellikleri iki kilit nokta olarak özetlenebilir:

1. Hesaplama ve Depolamanın Ayrılması:

   AO, veri kalıcılığını ve değişmezlik sağlamak için Arweave'in merkezi olmayan depolama çözümünü kullanır. Arweave, yapay zeka modellerinin ve ilgili verilerin depolanmasını gerçekleştirerek veri güvenliğini ve doğrulanabilirliği sağlarken, AO, yapay zeka modeli çıkarımı ve eğitimi dahil olmak üzere karmaşık hesaplama görevlerini yürütür. AO, tüm etkileşim günlüklerini saklayarak, hesaplama sonuçlarının doğrulanabilirliğini sağlar. Bu holografik durum depolama mekanizması, herkesin hesaplama sürecini yeniden üretmesine ve doğruluğunu doğrulamasına olanak tanıyarak merkezi olmayan hesaplama için yeni olanaklar sunar.

2. Hesaplama Yeteneğinin Sınırsız Genişletilmesi:

   AO'nun tasarımı, geleneksel paylaşılan bellek paralel bilgi işlem modelinin aksine, herhangi bir sayıda paralel çalışan işleme izin verir ve bunları bir mesaj iletme sistemi aracılığıyla koordine eder. Bu tasarım, geleneksel modellerin doğasında bulunan kilit çekişmesi sorunlarından kaçınarak sistem ölçeklenebilirliğini ve verimliliğini artırır. Bu, hesaplama verimliliğini ve hızını önemli ölçüde artırabileceğinden, büyük yapay zeka modellerini çalıştırmak için özellikle önemlidir.

AO ağında, temel işlemler aşağıdaki adımları içerir: AO ağı içindeki etkileşim bilgileri, Messenger Birimi (MU) tarafından doğrulanır ve ardından Zamanlayıcı Birimi'ne (SU) iletilir. SU, bilgileri sıralar ve emir üzerinde fikir birliğine varıldığı ve verilerin depolandığı Arweave'e yükler. Kullanıcıların bir durum elde etmesi gerektiğinde, MU aracılığıyla SU'ya bir ileti gönderirler. SU, uygun bir Bilgi İşlem Birimi (CU) seçer ve mesajı CU'ya iletir. CU, Arweave üzerindeki verileri kullanarak durum hesaplamasını gerçekleştirir ve çıktıyı MU aracılığıyla kullanıcıya döndürür.

Llama3 Modeli

, kişisel GitHub deposunda AO'da bir Llama3 modeli sağladı. Bu, büyük modellerin doğrudan AO üzerinde çalışabileceği anlamına gelir. AO+AR mimarisi on-chain yapay zeka için özel olarak tasarlanmıştır ve bu tasarımın yapay zeka hesaplaması için son derece uygun olduğu kanıtlanmıştır. on-chain yapay zeka aracılarını gerçekten mümkün kılan üç kritik noktaya ulaşır:

1. Hesaplama ve Depolamanın Ayrılması:

   Yapay zeka modellerini ve eğitim verilerini depolamak önemli ölçüde alan gerektirir. Arweave, veri kalıcılığı ve değişmezlik sağlayan merkezi olmayan ve verimli bir depolama çözümü sunar. Diğer blok zincirlerinden farklı olarak, AO model eğitimini doğrudan gerçekleştirebilir, bu da önemli bir atılımdır. AO+AR Depolama Konsensüs Paradigması (SCP), hesaplama katmanını depolama katmanından ayırarak, hesaplama katmanı geleneksel modeli korurken depolama katmanının kalıcı olarak merkezi olmayan kalmasını sağlar. Bu nedenle, AO'nun hesaplama kaynakları temelde geleneksel hesaplamadan farklı değildir, ancak geleneksel hesaplamayı izlenebilir ve merkezi olmayan hale getiren ek bir kalıcı depolama katmanına sahiptir. AO'nun hesaplama ölçeklenebilirliği, EVM ve WASM gibi çeşitli hesaplama modlarının AO'da uygulanmasına izin veren herhangi bir tür kısıtlamasına sahip değildir. Hesaplama günlüklerini ve süreçlerini AR'da depolayarak, AO'nun hesaplama yeteneği geleneksel bilgi işlemle neredeyse aynıdır. Bu, GPU hesaplamada daha fazla genişlemeye ve NVIDIA'nın CUDA'sına adaptasyona izin vererek kapsamlı ölçeklenebilirliğini gösterir.

2. Aktör Mimarisi:

   Zincir üstü hesaplama genellikle kaynak sınırlamalarıyla karşı karşıyadır, ancak AO, paralel hesaplama yetenekleri sayesinde işleme verimliliğini önemli ölçüde artırır. AO'nun kendisi, yapay zeka araştırmalarıyla yakın bir ilişkisi olan Aktör modeli kullanılarak tasarlanmıştır. Temel fikir, sistemin her bir bileşeninin mesaj göndererek etkileşime giren bağımsız, özerk bir ajan olabileceğidir. Bu modelde, Aktörler AI Aracılarına çok benzer. AO, yapay zeka modeli çıkarım görevlerini yerine getirmek için birden fazla bilgi işlem birimi tahsis edebilir ve hesaplama darboğazlarının üstesinden gelebilir.

3. Güvenlik ve Güvenilirlik:

   AI çıkarım sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için, tüm etkileşim günlükleri ve hesaplama süreçleri Arweave'e kaydedilir ve herhangi bir katılımcının hesaplama sonuçlarının doğruluğunu doğrulamasına olanak tanır. AO'nun güvenlik mekanizmaları, hem hesaplama sürecinin hem de sonuçlarının güvenilirliğini sağlar.

Zincir Üstü Otonom Yapay Zeka Aracılarının Ekosistemi

Testnet'in piyasaya sürülmesinden bu yana, AO ekosistemindeki geliştiricilerin sayısı ve ağ mesajlarının hacim hızla arttı ve şu anda 100 milyon mesajı aştı. AO Ventures kuluçka makinesi, AO ekosisteminin gelişimini teşvik etmede önemli bir rol oynamaktadır. Teknik destek ve kaynak sağlayarak, çok sayıda geliştiriciyi ve yenilikçi projeyi kendine çekerek AO ekosistemini daha da zenginleştirdi.

Testnet'in piyasaya sürülmesinden bu yana, AO ekosistemindeki geliştiricilerin ve ağ mesajlarının sayısı hızla arttı ve şu anda 100 milyon mesajı aştı. AO Ventures kuluçka merkezi, AO ekosisteminin gelişimini teşvik etmede çok önemli bir rol oynamıştır. Teknik destek ve kaynak sağlayarak, çok sayıda geliştiriciyi ve yenilikçi projeyi kendine çekerek AO ekosistemini daha da zenginleştirdi.

AO Ekosistemindeki

Anahtar Projeler@autonomous_af:

AO platformunu kullanan Autonomous Finance, DCA varlık yönetimi Aracıları, özerk olarak dengelenmiş endeks fonu Aracıları, özelleştirilmiş risk stratejilerine sahip özerk riskten korunma fonu Aracıları, on-chain tahmin Aracıları ve yüksek frekanslı ticaret Aracıları dahil olmak üzere çeşitli finansal Aracıları uygulamayı amaçlamaktadır. Şu anda, kullanıcıların yatırım yapacakları varlıkların türü, kayma aralığı, likidite havuzu ve yatırım süresi gibi parametreleri ayarlamasına olanak tanıyan DCA yatırım aracısı ürünü piyasaya sürüldü. Bununla birlikte, bu, yatırım stratejilerini formüle etmek için yapay zekanın kullanılmasını içermez, ancak daha çok off-chain tetikleyiciler gerektirmeyen sözleşme otomasyonu düzeyinde kalır.

@apus_network:

Sam'den ilham alan Apus Network, AO içinde Güvenilmez yapay zeka elde etmek için Güvenilmez bir GPU çözümü kullanır. Apus Network, Güvenilmez GPU çözümünü Arweave'in merkezi olmayan depolaması ve AO'nun süper paralel hesaplamasıyla birleştirerek, doğrulanabilir ve güvenilir yapay zeka çıkarım sonuçları elde ederek daha güvenilir ve şeffaf yapay zeka uygulamaları oluşturmanın yolunu açtı. aos-llama projesi, Arweave'den Llama modellerini yüklemek için bir Lua arabirimi sağlayan llama2.c çıkarım motorunu kullanarak AO görüntüleri oluşturur ve AO üzerinde yapay zeka çıkarımını verimli bir şekilde gerçekleştirmek için dönüştürme araçları ve kapsamlı bir araç seti sunar.

AO Ekosistemindeki Diğer Önemli Projeler

AO OYUNLARI:

AO GAMES, düşük giriş engelleri, son derece yüksek işlem hızları ve çok düşük maliyetlerle Web2 düzeyinde bir oyun deneyimi sunan, AO üzerine inşa edilmiş tam zincirli bir oyun yayınlama platformudur. Daha da önemlisi, AO GAMES, yapay zeka modellerinin entegrasyonunu da destekleyerek yapay zeka odaklı Web3 oyun projelerinin oluşturulmasını sağlar.

@aox_xyz:

AOX, everVision ekibi tarafından geliştirilen AO'nun ilk ve tek cross-chain köprü projesidir. AO ağı ve diğer blok zinciri ağları arasında cross-chain varlık hizmetleri sağlamak için MPC (Çok Taraflı Hesaplama) teknolojisini kullanır. Şu anda, AOX Beta aşamasındadır ve Arweave ve AO ağları arasında yalnızca AR ABD Doları karşılığında cross-chain işlevselliğini desteklemektedir. Son zamanlarda, kullanıcıları AOX aracılığıyla Arweave ağından AO'ya AR $ aktarmaya teşvik eden bir cross-chain teşvik kampanyası başlatıldı. Kullanıcılar, gelecekteki resmi token airdrop'ları için uygun olacak görevleri tamamlayarak $TAOX test tokenleri kazanabilirler. AOX'un kademeli olarak Ethereum, BTC ve BSC ağları için cross-chain hizmetleri sunacağı ve daha fazla halka açık zincirin ve varlık türünün AO ağına sorunsuz bir şekilde girmesine izin vereceği bildiriliyor.

@ar_swap:

ArSwap, Permaswap ve Bark'ın ardından AO ekosisteminde piyasaya sürülen üçüncü DEX. Pianity ekibi (bir Arweave ekosistemi müzik NFT projesi) tarafından geliştirilmiştir. Şu anda ArSwap, $AR, $AOCRED, $Fire, $Earth, $Water ve $Air gibi test tokenlerini piyasaya sürdü. Kullanıcılar, musluklar alarak ArSwap'ta alım satım yapmayı ve LP likidite havuzları oluşturmayı deneyimleyebilirler. Son zamanlarda ekip, ticaret hızını daha da artırmak için ürünü optimize etti.

@aoWebWallet:

aoWebWallet, AO ağ varlıklarının gönderilmesini, alınmasını ve izlenmesini destekleyen, AO'daki varlıkları güvenli bir şekilde yönetmek için tasarlanmış ilk yerel AO ağ cüzdanıdır. Kullanıcılar, Arconnect cüzdanlarını (Arweave cüzdanı) bağlayarak veya bir . JSON cüzdan dosyası. Şu anda aoWebWallet, $AO-CRED, $Bark, $TRUNK, $0rbit, $Fire ve $Earth dahil olmak üzere birden fazla AO varlığını desteklemektedir.

Tokenomics

30 Mayıs 2024'te AO, $AO token üretimi yakında tamamlanacağını ve tokenin Pekin saatiyle 13 Haziran'da yayına gireceğini duyurdu. Ek olarak, proje, $AO Token Oluşturma Etkinliğini (TGE) tamamlayana kadar spekülatif bir varlık olarak kalan AR dolarlık token ile ilişkilidir. $AO tokeninin duyurulmasının ardından, AR dolar %18'in üzerinde kısa bir artış yaşadı. Bunun nedeni kısmen, AR doların şu anda bu olayla ilişkili birincil varlık olması ve kısmen de AR doları tutmanın $AO token elde etmesine izin vermesi kuralından kaynaklanmaktadır. Varlıkları AO'ya köprüleme (şu anda, AR $ esasen AO ağına cross-chain edebilen tek varlıktır) ve AR $ tutma kuralları, bu olay nedeniyle AR $ üzerindeki satış baskısını etkili bir şekilde azaltmaktadır.

Dolaşım, Token Dağıtım ve Katılım İmkanları

Resmi bilgilere göre $AO, madencilik öncesi, ön satış veya erken erişim olmaksızın %100 adil bir şekilde piyasaya sürülecek. Toplam token arzı 21 milyondur ve yarılanma her dört yılda bir gerçekleşir. $AO token modeli, Bitcoin ile aynı toplam 21 milyon arzı ve dört yıllık bir yarılanma mekanizmasını benimser. Bu tasarım öğeleri, yalnızca tokenin kıtlığını ve adaletini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda ademi merkeziyetçilik ve adil dağıtım ilkelerine bağlılık göstererek Bitcoin saygı gösterir.

Token edinmenin önemli yöntemleri şunlardır:

1. Varlıkları AO'ya köprüleme

2. AR $ tutuyor

3. AO ekosisteminin inşasına katılmak.

Bununla birlikte, Amerika Birleşik Devletleri ve yaptırım uygulanan bölgelerden kullanıcıların ağları köprüleyerek mint $AO yapamayacağı resmi kaynaklar tarafından açıkça belirtilmiştir. Serbest bırakma yöntemi, tokenin %100 adil bir şekilde piyasaya sürülmesini sağlamaya yönelik resmi arzuyu yansıtıyor. Özellikle, AO'ya çapraz zincirleme, token mint etmenin yollarından biridir ve şu anda AOX, AO ekosistemindeki tek cross-chain köprü.

Token Kullanım Örnekleri

AO'nun önericilerinden biri olan outprog'a göre, X Space'deki bir oturum sırasında, AO belirteçlerinin ve AR belirteçlerinin işlevleri farklı olacaktır. AR token, öncelikle Arweave için depolama işlevlerine ve fikir birliği bakımına odaklanırken, AO token, hesaplama ve uygulamalar arasındaki iletişim sorunlarını çözmeye odaklanacaktır. Özünde, AO ve AR sırasıyla ağın bilgi işlem ve depolama işlevlerini sürdürür.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [TrustlessLabs] adresinden yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [TrustlessLabs] aittir. Bu yeniden baskıya itirazlar varsa, lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin, derhal ilgileneceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Bahsedilmediği sürece, tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.