Arweave、AO、AI – モジュラーフレームワークと柔軟なセキュリティ

著者：Arweave Oasis、出典：Twitter @arweaveoasis

最近、業界の有名な研究組織であるMessariは、セスブルームバーグが書いた「Arweave、AO、およびAI-モジュラーフレームワークと柔軟なセキュリティ」というタイトルの記事を公開しました。コンテンツは非常に豊富で、AOおよびARアーキテクチャと将来の開発の見通しを理解するための優れた基準値があります。ただし、著作権の問題により、すべての全文を翻訳して読者に表示することはできません。したがって、著者は、彼らからクリップをカットし、解釈を通してあなたに見せることを望んでいます。元のコンテンツは、Messariで取得できます（必要な支払い）。

5月30日、この記事の著者であるセスブルームバーグは、Xに記事の要約をいくつか投稿しました。詳細は次のとおりです。

• Arweaveは、歴史的に外部アプリケーションとエコシステムに依存して、データをネットワークに転送してきました。AOは、Arweave上に構築された新しいネットワークであり、Arweaveに対する一貫した需要を生み出します。AOは、Arweaveの成長触媒とアプリケーション開発のための新しいプラットフォームになります。

• AOの最大の技術的価値の1つは、コンセンサスメカニズムをアプリケーションで必要な計算から分離することだと思います。これらをAOに分割すると、モジュラーアーキテクチャが提供され、開発者がアプリケーションのセキュリティと計算能力を拡張できるようになります。

• AOのアプリケーションは、コンピューティングパワープロバイダーにステータスの更新やその他のメッセージを処理するよう奨励します。これにより、アプリケーションとコンピューティングパワープロバイダーの新しい市場が作成されます。これにより、アプリケーションがオンデマンドである必要があるリソースのレベルを取得することが保証されます。これは、ほとんどのスマートコントラクトプラットフォームとは大きく異なります。

• AOは、計算集約型アプリケーションを展開する可能性を開く仮想マシンに依存しないプラットフォームです。@Autonomous_AfのようなチームはすでにDefi Automationを開発しています。ただし、オンチェーンLLM（ビッグ言語モデル）はまったく異なる種です。

全文を読んだ後、さまざまな形式で完全に実装されている分散型世界コンピューターであるAOに興味があります。洞察に要約されている主なポイントは次のとおりです。

• AOは、永続的なデータストレージネットワークであるArweave上に構築された真新しいプロトコルです。AOのコアバリュー命題の1つは、スケーラビリティ制限なしに（AOの用語ではプロセスプロセスと呼ばれる）、ネットワーク全体でグローバルステータスを共有する必要なく、関連状態をローカルに維持することなく、アプリケーションを完全に並行して実行する能力です。

• AOのすべてのアプリケーションは、定義されたメッセージ（AO用語でメッセージになる）標準を介して通信し、すぐに食べられる読み取りおよび書き込みデータソリューションをプロセスに提供します。

• AOのユニークな機能は、プロセスセキュリティをスケーリングする柔軟性です。Process Developersは、追加のバリデーター（AO用語でコンピューティングユニットCUと呼ばれる）を効果的に支払うことにより、アプリケーションに必要なセキュリティを構成し、セキュリティを拡張できます。

• AOのスケーラビリティ特性と仮想マシンに依存しないアーキテクチャ（ここではAOを指します。ここでは、複数の仮想マシンをサポートできます。シングルワン）およびネイティブクロンジョブ機能（外部ツールやサードパーティサービスに依存せずにシステムのネイティブサポートを参照）、多くのチームは、ネットワーク上に自動化ツールとAI搭載製品を構築したいと考えています。

モジュール性と柔軟性

著者は、過去数年にわたって登場した2つの主要なインフラストラクチャを要約しています。モジュラーフレームワークと柔軟なセキュリティです。

モジュラーフレームワーク：開発者は、一般的なブロックチェーンモジュラーコンポーネント（実行、データの可用性、決済、コンセンサスなど）を選択して組み合わせることができます。ベースのロールアップおよびセレスティアデータの可用性レイヤーは、代表的な例として使用されます。

柔軟でスケーラブルなセキュリティ：非常に重いバリデーターネットワークを独自に開始するのではなく、セキュリティをレンタルすることにより、一部のネットワークがサービスをより効率的に保護する能力を指します。著者は、対応する説明のケースとして、Eigenlayerを使用します。

モジュラーフレームワークの目標は、各コンポーネントのオプションと専門化を促進することです。たとえば、開発者は、ニーズに最適な実行環境を自由に選択できます。柔軟なセキュリティプロバイダーは、ネットワークがシステムの経済的セキュリティをより適切に管理および微調整するのに役立ちます。

AOは、両方のインフラストラクチャモデルを同時に使用する典型的な例です。Arweave上に構築されたこの新しいシステムは、開発者に実行環境とセキュリティモデルを選択できる柔軟性を提供します。

EthereumやSolanaのようなチェーンは、単一のグローバルな状態概念（ユーザーアカウント残高、スマートコントラクトデータなど）を持つチェーンとは異なり、AOを各アプリケーション（AO用語でプロセスと呼ばれる）に状態をローカライズします。ローカリゼーション状態により、アプリケーションは並行して並行して計算しやすくなり、非平行環境と比較して全体的なパフォーマンスの制限を完全に解放し、コンピューティングのセキュリティをカスタマイズできます。

他のロールアップエコシステムとは異なり、AOはすべてのアプリケーションに対して統一されたグローバルメッセージング標準（メッセージ）を定義します。著者は、このアプローチは、チェーン間通信にIBCを利用するCosmosエコシステムに概念的に類似していると考えています。その結果、AOはモジュール式フレームワークを維持でき、そのエコシステムが成長するにつれて、アプリケーションはこのネイティブコミュニケーション基準の恩恵を受けるでしょう。長期的には、AOは従来のスマートコントラクトプラットフォームモデルから分離されており、豊かなアプリケーション開発エコシステムを促進するために独自の独自のアーキテクチャを形成しました。

AOアーキテクチャ

著者は、AOとArweaveの関係は、ソブリンロールアップとデータ可用性レイヤーの関係にほぼ似ていると考えています。しかし、AOはスマートコントラクトプラットフォームと同様の一般的なフレームワークを提供し、主な目標は、スケーラブルなコンピューティングサービスを通じてこれらの異なるアプリケーションの信頼相互運用性を達成することです。

アプリケーション間の相互運用性は、AOのメッセージング標準に由来します。楽観主義、ポリゴン、arbitrum、Zksyncなどの生態系は、通常、断片化されたユーザーエクスペリエンスの問題を解決するための相互運用性ソリューションを開発する前に、チェーン上の経済活動を開発します。また、AOはネイティブの相互運用性から旅を始めます。

さまざまな記事でAOのアーキテクチャを紹介しました。また、この記事では、著者の観点からもいくつかの解釈があります。

プロセス

エンドユーザーの観点から見ると、プロセスはアプリケーションと見なすことができます。消費者がAO上に構築された製品を使用している場合、通常はプロセスの形で行われます。

プロセスは、Arweaveで記述された一連の順序付けられたログ（つまり、メッセージ）と見なすこともできます。

各プロセスは、AOの他のプロセスから独立して実行され、互いに影響を与えることなく並行して動作することができます。プロセスはメッセージを介して相互に対話します。AOは実際にはメッセージ配信プロトコルであるため、メッセージの概念はコア構造です。

メッセージとメッセージユニット（MU）

エンドユーザーによって開始されるか、別のプロセスによって開始されるかにかかわらず、プロセスとの相互作用は、メッセージとして表されます。AOの各メッセージは、Arweave Ecological Read and WriteデータのANS-104の特定の形式に準拠しています。ANS-104とは何かについては、このリンクを確認できます。

著者は、AOとEthereumの直接的な違いを比較します。AOでは、プロセスがメッセージを介して別のプロセスから情報を要求し、データが返されるのを待つことにより、プロセス間の相互作用を完了します。しかし、イーサリアムでは、アプリケーション（つまり、スマートコントラクト）は、EVMのグローバル性により、他のアプリケーションの状態に直接アクセスできます。

2つには根本的な違いがあります。モジュール式の観点からは、さまざまなプロセスの相互運用性を事前に標準化することが有利です（楽観主義のスーパーチェーンなど）。

スケジューリングユニット（SU）

著者は、スケジューリングユニットを多くのロールアップシステムのソルターと比較するだけです。ソーターは多くのロールアップ（トランザクション処理、トランザクションソート、ゼロ知識証明生成など）で一連の操作を担当しているため、スケジューリングユニットは典型的なソーターのサブセットのようなものです。

スケジューリングユニットには、それに関連する2つの主要なプロセスがあります。

各メッセージが一意で順調であることを確認してください。これは、Ethereumなどの他のブロックチェーン環境のNonCE増分と概念的に類似しています。これは、プロセスの通常の操作にとって重要です。

すべてのメッセージがArweaveに書かれていることを確認してください。これにより、プロセスが互いのデータにアクセスできます。

各AOプロセスには、関連するスケジューリングユニットがあります。

コンピューティングユニット（CU）

コンピューティングユニットは、AOプロセスを更新するためのコンピューティング能力を提供します。メッセージユニットは、コンピューティングユニットにサービスニーズを通知します。

コンピューティングユニット（サプライヤー）と特定のプロセスの計算が必要なユーザー（要件）の間に市場が形成されます。繰り返しますが、このアーキテクチャは従来のブロックチェーンモデルとは異なります。Ethereumなどの従来のプラットフォームのノードは、トランザクションを処理する必要がありますが、コンピューティングユニットは更新されたプロセスに選択的に入札できます。

計算が完了すると、計算ユニットは署名された計算出力証明を元のメッセージユニットに返します。

AOセキュリティモデル

セキュリティモデルの部分では、現在関連する情報がほとんどなく、AOホワイトペーパーがリリースされた後、詳細を見つける必要があります。しかし、記事の著者は彼自身の理解を与えました。

彼は、AOがこの投稿でEthereumとはまったく異なる道を歩んでいると考えています。Ethereum Ecosystemでは、セキュリティはEthereum POSメカニズムによって均一に保証されているため、単純な転送操作であろうと複雑なDefi相互作用であろうと、同じセキュリティレベルを共有し、多くの場合、リソースの無駄につながります。

AOセキュリティフレームワークでは、すべてのデータはArweaveの胞子コンセンサスメカニズムのセキュリティ保証を使用していますが、AOレベルでは、さまざまなニーズと目標に応じてセキュリティレベルをカスタマイズする柔軟性が高まります。

現在、明確な情報はありませんが、AOのセキュリティメカニズム（たとえば、AOトークンを鎮静し、罰する）で使用される可能性が高いと一般に、エコシステムで考えられています。Arweaveは、完全に分散化された永続的なストレージネットワークであり、スケーラビリティと柔軟性を向上させるAOコンピューティングプラットフォームと相まって、POSメカニズムは明らかに開発ニーズに沿っています。

したがって、AOは、各コンポーネントの役割に対して特定の異なるステーキングスキームを提案し、対応するペナルティメカニズムを設定できます。

• コンピューティングユニット– 計算ユニットは、その署名の出力証明を誓約します。誰でもコンピューティングユニットの出力に疑問を投げかけることができます。また、悪い行動があることを証明した場合、その担保は削減される可能性があります。

• メッセージユニット– メッセージユニットは、システム内で渡されるメッセージを誓約します。それが通過して無効なメッセージに署名することがわかった場合、その利害関係は削減される可能性があります。無効な署名がコンピューティングユニットの不適切な動作によって引き起こされる場合、メッセージユニットはコンピューティングユニットのスラッシュイベントを開始する場合があります。

• スケジューリングユニット– 派遣ユニットがメッセージを正しくソートできない場合、またはメッセージをArweaveにアップロードしない場合、それは削減できます。後者のスラッシュイベントは、設計がデータの可用性保証と類似しています。

最終的に、プロセスはある意味で独自のセキュリティモデルを設計できます。たとえば、プロセスのコード実行中に、信頼されていないと見なされる特定のコンピューティングユニットまたはメッセージユニットを無視することが決定される場合があります。

この写真は、従来のスマートコントラクトプラットフォームのセキュリティの一貫性を示しており、AOプラットフォームで安全でカスタマイズ可能です。これにより、AOは、友人間の小さな転送など、さまざまなビジネスのさまざまなレベルのセキュリティをカスタマイズすることができます。これは、B2Bバルクトランザクションのセキュリティと一致する必要はありません。

AOとAIの未来

著者はさらに、AOとAIの将来の組み合わせについて彼の視点を表明します。彼は、AIを2つのタイプに分類できると考えています。

設定可能な設定を備えたロボットなど、完全に決定論的で完全にパラメーター化されています。

chatgptやLLMアプリケーションなど、非皮膚科、適応性があります。

AOの開発では、著者は、Defi Automation Toolsなどの出発点が前者になると考えています。

Defi Automation

AOの初期のDefi Automationプロジェクトは@autonomous_afでした。チームは、ユーザーがUSDコスト平均方法（DCA）で指定されたトークンを購入できるようにする「DCAエージェント」を構築しました。

DCAエージェント製品はパターンに従います：

ユーザーは、DCAに購入したいトークンを定義し、滑り耐性、特定のdefiプール、DCAトランザクションの頻度、各DCAトランザクションの量などの他のパラメーターとともに定義します。

DCAエージェントは、受信した通知（つまり、タイムされたタスク）に応答し、事前定義された条件が満たされたときにDCAトランザクションを実行します。

ユーザーは最終的にDCAエージェントを一時停止したり、永久に無効にしたりできます。

この種のエージェントは、ルールベースの方法で操作を実行し、基礎となるスクリプトで定義されている命令に効果的に従うことは明らかです。これは、分類の前者です – 完全に決定論的でパラメーター化されたAI。

この点で、Arweaveの創設者@samecwilliamsは、現在の主流の金融システムでは、多数の取引が投資家によって運用されていないが、さまざまなロボットによって自動的に取引されるという同様の見解を実際に表明しています。したがって、これは自然にdefiインタラクションシナリオにも適用できます。実際、特定の目標を達成する最も安全な方法は、エージェントに厳格なルールとアクションを設定することです。これにより、実際にこれらの製品は、従来の金融商品や機能（たとえば、停止損失の設定、銀行口座からのDCA製品の設定など）と同じレベルに近づきます。これは、ユーザーエクスペリエンスの観点からの良いことです。

Defi Automationを超えて

上記のより単純なAIに加えて、テクノロジー業界の主流のAIルーチンは、現在、ChatGPTやLLMモデルなどの非決定的で適応性のあるAIに焦点を当てています。

明らかに、このタイプのシステムは「DCAエージェント」よりも高度になります。しかし、それも非常に高価です。一般的に、LLM製品は、必要なコンピューティングパワーを提供するためにGPUを必要とし、GPUコンピューティングは典型的なCPUコンピューティングよりも高価です。LLMベースモデルを自己ホストするコストは、月額約20,000ドルに簡単に達することができます。著者は、A16Zのユニークなデータを提供します。このデータでは、一部の生成的なAIスタートアップは、AIの計算だけにお金の80％を費やしています。

したがって、AOでLLMを使用してアプリケーションを構築する場合、経済的コストの考慮事項は避けられません。しかし、他のスマートコントラクトプラットフォームと比較して、AOのアーキテクチャにより、開発者はプロセスのセキュリティレベルを拡大および微調整することができます。ほとんどのLLMがあまり価値のないメッセージを生成するため、この構造はAO開発者にとって大きな利益をもたらします。

最後の考え

最後に、著者はAO組織について考えています。

AOのユニークなアーキテクチャは、DefiからAI搭載アプリケーションまで、アプリケーション開発のための魅力的なプラットフォームを提供します。

非同期メッセージングと並列コンピューティングにより、アプリケーションは、典型的なスマートコントラクトアプリケーションよりも豊かで複雑になります。

サポートプロセスのスケーラビリティと柔軟なセキュリティも、AO、特にこのプロパティを活用するLLM駆動型製品に固有のものです。