如何在 AO 上打造 AI 应用？

摘要

AO 是为链上 AI 设计的异步通信网络，通过与 Arweave 的结合，实现高性能链下计算和永久数据存储。文章介绍了在 AO 上运行 AI 进程的步骤，尽管目前仅支持小型模型，但未来将支持更复杂的计算能力，AI 在链上的发展前景广阔。

作者：txohyeah

审阅：outprog

来源：内容公会 - 新闻

什么是 AO 上的 AI？

AO 天生就是为链上 AI 设计的

2023 年被称为 AI 的元年，各种大模型以及 AI 的应用层出不穷。Web3 的世界中，AI 的发展也是关键的一环。但是一直以来，“区块链不可能三角”让区块链的计算一直处于昂贵、拥堵的状态，阻碍了 AI 在 Web3 上的发展。但是现在这种情况在 AO 上已经得到了初步改善，并且展现了无限的潜力。

AO 被设计为一个消息驱动的异步通信网络。基于存储共识范式（SCP），AO 运行在 Arweave 之上，实现了与 Arweave 的无缝集成。在这种创新的范式中，存储（共识）与计算被有效地分离，使得链下计算和链上共识成为可能。

• 高性能计算： 智能合约的计算在链下执行，不再受制于链上的区块共识过程，从而大大扩展了计算性能。不同节点上的各个进程可以独立地执行并行计算和本地验证，而无需像传统的 EVM 架构中那样等待所有节点完成重复计算和全局一致性验证。Arweave 为 AO 提供了所有指令、中间状态和计算结果的永久存储，作为 AO 的数据可用层和共识层。因此，高性能计算（包括使用 GPU 进行运算）都成为了可能。
• 永存的数据：这是 Arweave 一直以来所致力于做的事情。我们知道 AI 的训练中很关键的一个环节就是训练数据的收集，而这正好是 Arweave 的强项。至少 200 年时间的数据永存，让 AO + Arweave 的生态中拥有了丰富的数据集。

此外，AO 和 Arweave 的创始人 Sam 在今年 6 月的一次发布会上演示了第一个基于 aos-llama 的 AI 进程。为了保证性能，并没有使用之前一直使用的 Lua，而是使用了 C 编译的 wasm。

使用的模型是 huggingface 上开源的 llama 2。可以在 Arweave 上下载模型，是一个约 2.2GB 的模型文件。

友情链接：

Arweave 上的模型地址：https://arweave.net/ISrbGzQot05rs_HKC08O_SmkipYQnqgB1yC3mjZZeEo