谷歌AI大會過後，有些AI領域繼續下跌，而有些項目則迎來了發展機遇。經過短期對AI概念的炒作，市場進入了冷靜期。在這個時期，許多項目紛紛陷入困境。然而，AI領域並不乏強者，那麼在AI浪潮下，哪些領域繼續蓬勃發展？其中的核心邏輯是什麼呢？
谷歌AI大會引發熱議，AI領域的強者依然強勢。美國當地時間5月14日上午10點（北京時間5月15日凌晨1點），2024谷歌I/O大會召開。谷歌發布了一系列重磅產品，涉及多個關鍵領域，AI領域開始分化。
在I/O大會上，Gemini 1.5 Pro進階版對開發者開放，升級後，最大支持上下文窗口從100萬Tokens升級到200萬，同時支持35種語言。現在可以分析比以前更長的文檔、代碼庫、視頻和音頻錄音。為了對抗OpenAI，谷歌還推出了多款多模態大模型，包括圖像大模型Image 3、視頻大模型Veo等。針對學習領域，谷歌還推出了LearnLM，這是一系列全新的用於學習領域的生成式AI模型。在I/O大會上，谷歌發布了基於Gemini的對話式體驗產品——Gemini Live，它允許用戶在智能手機上與Gemini進行“深入”的語音聊天，用來對抗OpenAI最近的大模型對話演示。
作為谷歌首個AI Agent產品，也是推動Gemini Live技術創新的一部分，Project Astra旨在創建用於實時、多模態理解的人工智能應用程序和智能體。此外，谷歌通過將Gemini大模型與其搜索引擎深度集成，預示著搜索正逐漸從用完即走的工具服務轉變為AI智能體的入口。同時，谷歌還在安卓平台上推出了一系列全新的AI功能，如“Circle to Search”，它不僅能實現跨應用搜索，還能解答數學題、圖表等複雜問題。甚至可以在用戶的郵件App中進行郵件總結、智能回復等操作。
在谷歌發布一系列產品之後，AI領域也在悄然發生變化。從某種意義上來說，由於AI領域需要進行深入研究和投入，一旦形成了行業壁壘，其他項目和團隊短期內很難突破。此外，目前AI領域正處於瘋狂成長期，其進化速度日新月異，這導致許多項目可能需要不斷更換白皮書，並且調整設計思路。隨著AI領頭羊的瘋狂擴張，一些項目實際上已經很難與之競爭，可以提前宣告失敗。但是，強者恒強，並非所有AI領域的區塊鏈項目都一蹶不振。
AR逆勢上漲，其AO系統有何優勢
根據CoinmarketCap數據顯示，此前的AI領頭羊WLD過去7天下跌17.12%，相對於今年的高點下跌了60%左右；FET相對於今年的高點也下跌了35.6%。與此同時，今年宣布成為AI公鏈的老牌去中心化存儲項目Arweave則表現強勢，過去7天漲幅為19.33%，同時也已經回到年初高點。那麼，Arweave為何持續受到市場歡迎？其技術又有哪些優勢呢？
Arweave是一種新型的區塊鏈存儲網絡，旨在解決數據永久存儲和訪問的問題。Arweave的特點是使用一種稱為「永久性存儲」的方法，通過將數據存儲在區塊鏈上，確保信息永遠不會丟失。Arweave的加密經濟模型旨在激勵用戶存儲和傳輸數據，并確保網絡的安全性和可靠性，這使得用戶可以安全地存儲重要數據，如文檔、圖片、視頻等，並隨時訪問這些數據，而無需擔心數據的丟失。
Arweave團隊提出的最主要AI方案是AO（Actor Oriented）。AO是一個超並行計算協議，它提供了一個去中心化的計算環境，允許並行運行任意數量的進程。與之前的去中心化計算系統相比，AO既能實現大規模計算，也能實現可驗證計算。AO的實現方法是通過三個不同類型的子網絡以及Arweave基礎層。這三個子網絡分別是信使單元（Messenger Unit）、調度單元（Scheduler Unit）和計算單元（Compute Unit），縮寫分別是MU、SU、CU。MU負責接收處理信息；SU用來調度和給信息排序；CU用來處理計算。
整體上看，Arweave是底層去中心化存儲層，AO是基於Arweave構建的去中心化計算協議。開發者可以用Lua語言在AOS中開發應用（寫智能合約），其中AOS是基於AO這個並行計算機協議的特定操作系統，而Lua是一種易於上手的高級語言。基於AO開發的成熟Dapp主要是去中心化交易所Bark和去中心化穩定幣協議astro。Arweave創始人Sam Williams認為AO是與智能合約系統完全不同的編程範式，並且這基本上是目前世界上所有的分布式系統和Web2時代的最佳方案。
去中心化存儲領域或成AI熱潮下的大贏家
隨著人工智能革命爆發，AI訓練模型變得越來越複雜，計算需求也呈指數級增長，傳統中心化計算將很難滿足市場需求。舉例來說，OpenAI發現，從2012年到2018年，其模型的計算需求從每兩年翻倍增長到每三個半月翻倍增長。這導致了對GPU的需求激增，一些加密貨幣礦工甚至利用他們的GPU提供雲計算服務。
除了Arweave之外，很多布局去中心化存儲的AI項目表現也相對強勢，去中心化存儲領域或成AI熱潮下最大贏家。類似Akash、io.net、iExec、Cudos等項目是去中心化計算應用，除了數據和通用計算解決方案外，還提供或將很快提供專門用於AI訓練和推理的特定計算資源。本文以Akash為例，進一步介紹去中心化存儲領域在AI熱潮下的巨大機遇。
Akash Network是一個去中心化雲計算平台，旨在通過提供一個基於點對點的市場，整合全球範圍內未充分利用的計算資源，建立一個公開透明的市場，使得用戶可以自由地發布資源需求，並讓全球的資源供應商進行實時競標，降低了雲服務的成本。根據Messari的報告，Akash相同硬件的成本遠低於其他雲供應商。Akash成立於2015年，並在2020年在Cosmos生態中推出主網。Akash最初專注於CPU計算，2023年8月31日，Akash Network完成主網6升級，開始支持GPU雲市場。
Akash Network通過與多個大型礦工合作，有效利用閒置資源。截至2024年5月20日，Akash網絡中已擁有超過1.78萬個CPU和365個GPU，且該數量正在不斷攀升。從需求端看，2023年8月引入GPU後，Akash的每日租賃量也得到了顯著上升，目前已累計完成18萬次租賃，租賃帶來的日收入也在不斷增長