摘要

在上一篇文章（https://mp.weixin.qq.com/s/h42BPZxGoZE1_C_UeDMOOQ）中，我们讨论了去中心化 AI 如何成为 Web3 价值互联网落地的关键组件，并指出 AO + Arweave 凭借其永久存储、超并行计算和可验证性等技术优势，为这一生态提供了理想的基础设施。本文将进一步聚焦于 AO + Arweave 的技术细节，通过与主流去中心化平台的对比分析，揭示其在支持 AI 发展中的独特优势，并探讨它与垂直去中心化 AI 项目的互补关系。

作者：秦景春

审阅：Leon Lee

来源：内容公会 - 投研

原文首发于：Permadao

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近年来，随着 AI 技术的飞速发展和大模型训练需求的不断攀升，去中心化 AI 基础设施逐渐成为行业讨论的热点。传统的集中式计算平台虽然在算力上不断升级，但其数据垄断和高昂的存储成本也日益显露出局限性。相反，去中心化平台不仅能够降低存储成本，还能通过去中心化验证机制保证数据和计算的不可篡改，从而在 AI 模型训练、推理和验证等关键环节发挥重要作用。另外 Web3 当下存在数据割裂、DAO 组织效率低下、各平台互操作性很差等情况，因此必须要与去中心化 AI 融合才能进一步发展！

本文将从内存限制、数据存储、并行计算能力和可验证性四个维度出发，对比分析各主流平台的优缺点，并详细探讨为何 AO+Arweave 体系在去中心化 AI 领域展现出明显竞争优势。

一、各平台对比分析：为何 AO+Arweave 独树一帜

1.1 内存与算力要求

随着 AI 模型规模的不断扩大，内存和算力成为衡量平台能力的关键指标。以运行相对较小的模型（例如 Llama-3-8 B）为例，其至少需要 12 GB 内存；而像 GPT-4 这样参数超过万亿级别的模型，其对内存和计算资源的要求更是惊人。训练过程中，大量的矩阵运算、反向传播以及参数同步等操作都需要充分利用并行计算能力。

• AO+Arweave ：AO 通过其并行计算单元（CU）和 Actor 模型，能够将任务拆分成多个子任务同时执行，实现细粒度的并行调度。这种架构使得在训练过程中，不仅可以充分发挥 GPU 等硬件的并行优势，还能在任务调度、参数同步与梯度更新等关键环节中显著提高效率。
• ICP：虽然 ICP 的子网支持一定程度的并行计算，但在统一容器内部执行时，其只能实现较粗粒度的并行，难以满足大规模模型训练中细粒度任务调度的需求，从而导致整体效率不足。
• 以太坊与 Base 链：两者均采用单线程执行模式，其架构设计初衷主要面向去中心化应用和智能合约，不具备训练、运行和验证复杂 AI 模型所必需的高并行计算能力。