Jaringan AO: Infrastruktur komputasi desentralisasi untuk AI Agent

Jaringan desentralisasi telah berusaha mewujudkan mimpi komputer dunia, yaitu mengeksekusi kode sembarang tanpa perlu saling percaya dan berbagi dengan seluruh dunia. Setelah Ethereum, banyak proyek yang berusaha ke arah ini, dan jaringan AO adalah salah satunya.

Dari sudut pandang makro, "komputer dunia" dapat dibagi menjadi tiga bagian utama: komputasi, akses, dan penyimpanan. Arweave telah memainkan peran sebagai "hard disk dunia", sementara jaringan AO yang akan datang memperkenalkan kemampuan komputasi umum dan fungsi kontrak pintar.

AO: Jaringan komputasi umum berbasis model Aktor

Saat ini, platform komputasi terdesentralisasi yang utama dibagi menjadi dua kategori: platform kontrak pintar dan platform komputasi umum. Yang pertama diwakili oleh Ethereum, berbagi memori status global, melakukan konsensus pada perubahan status, tetapi biaya tinggi membatasi jangkauan aplikasinya. Yang kedua tidak melakukan konsensus pada proses komputasi itu sendiri, tetapi memverifikasi hasil perhitungan dan urutan pemrosesan permintaan, mengurangi biaya, dan memiliki skalabilitas yang lebih baik.

Beberapa proyek mencoba menggabungkan kedua model ini, hanya melakukan konsensus pada urutan transaksi dan hasil perhitungan, memungkinkan pemrosesan paralel dari beberapa perubahan status. Jaringan semacam ini biasanya didasarkan pada model pemrograman Actor, dan AO termasuk dalam kategori ini. Model Actor menganggap setiap unit komputasi sebagai agen independen, berinteraksi melalui pengiriman pesan. AO menstandarkan mekanisme pengiriman pesan Actor, membangun jaringan komputasi yang terdesentralisasi.

Berbeda dengan kontrak pintar tradisional, AO mendukung menjalankan kontrak secara proaktif melalui metode "cron" yang dipicu secara terjadwal, yang sangat berguna untuk aplikasi yang memerlukan pemantauan terus-menerus (seperti program arbitrase). Kemampuan ekspansi cepat dari jaringan AO, penyimpanan berskala besar Arweave, paradigma pemrograman model Actor, dan karakteristik pemicu transaksi secara proaktif, menjadikannya sangat cocok untuk mengelola AI Agent dan menjalankan model AI besar dalam lingkungan blockchain.

Karakteristik teknis jaringan AO

Jaringan AO menggunakan desain modular, yang terdiri dari tiga unit dasar: unit penjadwalan (SU), unit komputasi (CU), dan unit messenger (MU). Transaksi pertama-tama diterima dan diverifikasi oleh MU, kemudian diteruskan ke SU untuk pengurutan dan konsensus (saat ini menggunakan mekanisme bukti izin POA). Setelah konsensus selesai, tugas dialokasikan ke CU untuk melakukan perhitungan konkret, hasilnya dikembalikan kepada pengguna melalui MU.

CU Collection membentuk jaringan kekuatan komputasi yang desentralisasi. Node perlu mempertaruhkan aset, bersaing dalam memberikan kekuatan komputasi berdasarkan faktor seperti kinerja dan harga, perhitungan yang salah akan mengakibatkan hukuman. Model ekonomi ini memastikan keamanan dan efisiensi jaringan.

Perbandingan AO dengan Jaringan Lain

Dibandingkan dengan platform kontrak pintar tradisional seperti Ethereum, AO sebagai platform komputasi umum memiliki keunggulan yang jelas. Dibandingkan dengan FVM Filecoin, AO mempertahankan kemampuan kontrak pintar yang lebih kuat. Berbeda dengan jaringan komputasi murni seperti Akash, AO mempertahankan status global pada penyimpanan AR.

Konsep desain AO paling mendekati ICP (Internet Computer), keduanya menggunakan model komputasi asinkron dan paradigma pemrograman Aktor. Perbedaan utamanya adalah, AO menyediakan lapisan status bersama melalui Arweave, yang meningkatkan kemampuan desentralisasi, tetapi juga dapat membatasi implementasi beberapa bisnis privasi khusus.

Dalam model ekonomi dan desain jaringan, AO mengadopsi pendekatan yang lebih terbuka dan fleksibel, mengurangi ambang partisipasi. Namun, AO juga menghadapi beberapa tantangan, seperti masalah atomisitas transaksi lintas kontrak yang dapat mempengaruhi perkembangan aplikasi DeFi, serta memberikan tuntutan yang lebih tinggi kepada pengembang.

Meskipun demikian, strategi AO yang memilih untuk fokus pada bidang AI Agent mungkin dapat membantu menghindari kekurangan ini. Dalam konteks perkembangan teknologi AI yang cepat, jaringan AO masih memiliki potensi pengembangan yang besar.