在区块链和 AI 交汇的时代，AO 平台为链上 AI 的实现提供了全新的可能。AO 是一个专为链上 AI 设计的异步通信网络，结合 Arweave 实现了高性能链下计算与永久数据存储。本文将深入探讨在 AO 上构建 AI 应用的步骤，及其未来发展前景。

什么是 AO 上的 AI？

AO 天然为链上 AI 设计，打破了“区块链不可能三角”带来的技术瓶颈。2023 年被誉为 AI 的元年，各类大模型和应用如雨后春笋般涌现，而区块链上的 AI 应用一直受制于计算资源昂贵和网络拥堵。然而，AO 的诞生为这一局面带来了改变。

AO 是一个消息驱动的异步通信网络，运行于 Arweave 之上，采用创新的存储共识范式（SCP），实现了存储与计算的分离。链下计算与链上共识的结合，使得高性能计算成为现实，特别是通过 Arweave 的永久数据存储，AI 应用得以拥有可靠的训练数据基础。

高性能计算与永久数据存储

AO 的智能合约计算在链下执行，不再依赖链上共识过程，从而显著提升了计算效率。不同节点能够独立并行计算，避免了传统 EVM 架构中节点重复计算的限制。而 Arweave 则为所有的计算结果、指令和状态提供永久存储，成为 AO 的数据可用层和共识层，使得复杂的高性能计算成为可能。

数据永存 是 Arweave 的核心优势，对于 AI 应用来说，训练数据至关重要，Arweave 长达 200 年的永久数据存储能力为 AI 训练提供了稳定的数据源。AO 通过这种结合，正在逐步扩展 AI 模型的能力。

实例：AO 上的 AI 进程

AO 平台上已有第一个 AI 进程示例——基于 Llama 模型的 AI 进程。使用 huggingface 上的开源 llama 2 模型，并通过 C 编译的 wasm 进行运行。Llama Land 是首个基于 AO 和 Arweave 的大型多人在线游戏，完全由 AI 控制游戏经济，其中的“llama coin”也是 100% 由 AI 分配。