AO+Arweave: 탈중앙화 AI 인프라의 미래 재구성

저자: Jingchun Qin

지난 게시물에서는 분산형 AI가 Web3 가치의 핵심 요소인 이유에 대해 설명했습니다. 지상 인터넷의 핵심 구성요소이며, AO + Arweave가 영구 저장, 초병렬 컴퓨팅, 검증 가능성이라는 기술적 장점을 통해 이러한 생태계에 이상적인 인프라를 제공한다고 언급했습니다. 이 백서에서는 주류 탈중앙화 플랫폼과의 비교 분석을 통해 AI 개발을 지원하는 AO + Arweave의 기술적 세부 사항에 초점을 맞추고, 수직적 탈중앙화 AI 프로젝트와의 상호 보완적인 관계를 살펴볼 것입니다.

최근 몇 년 동안 AI 기술의 급속한 발전과 대규모 모델 학습에 대한 수요가 증가하면서 분산형 AI 인프라는 점차 업계에서 뜨거운 화두가 되고 있습니다. 기존의 중앙 집중식 컴퓨팅 플랫폼은 컴퓨팅 성능 측면에서 지속적으로 업그레이드되고 있지만, 데이터 독점과 높은 스토리지 비용으로 인해 점점 더 한계를 드러내고 있습니다. 이에 반해 탈중앙화 플랫폼은 저장 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 탈중앙화된 검증 메커니즘을 통해 데이터와 연산을 조작할 수 없어 AI 모델 학습, 추론, 검증과 같은 핵심적인 측면에서 중요한 역할을 합니다. 또한 Web3는 데이터 파편화, 비효율적인 DAO 구성, 플랫폼 간 상호운용성 저하 등의 문제점을 가지고 있으므로 더 발전하기 위해서는 탈중앙화 AI와 통합되어야 합니다!

이 백서에서는 메모리 제한, 데이터 저장, 병렬 컴퓨팅 능력, 검증 가능성의 네 가지 측면에서 주류 플랫폼의 장단점을 비교 분석하고, AO+Arweave 시스템이 분산형 AI 분야에서 확실한 경쟁 우위를 보이는 이유를 자세히 논의할 것입니다.

1.1 메모리 및 산술 요구사항

1.1 메모리 및 산술 요구사항

AI 모델이 계속 확장됨에 따라 메모리와 연산 능력은 플랫폼 기능을 측정하는 핵심 지표가 되었습니다. 예를 들어 비교적 작은 모델(예: Llama-3-8 B)을 실행하려면 최소 12GB의 RAM이 필요하며, GPT-4와 같이 수조 개의 매개변수가 있는 모델의 경우 메모리 및 컴퓨팅 리소스 요구 사항은 훨씬 더 엄청납니다. 훈련 과정에서 수많은 행렬 연산, 역전파, 파라미터 동기화를 수행하려면 병렬 컴퓨팅 성능을 최대한 활용해야 합니다.

• AO+Arweave: AO는 병렬 컴퓨팅 유닛(CU)과 액터 모델을 통해 작업을 여러 하위 작업으로 분할하여 동시에 실행함으로써 세분화된 병렬 스케줄링을 달성합니다. 이 아키텍처는 훈련 과정에서 GPU와 같은 하드웨어의 병렬성을 최대한 활용할 수 있을 뿐만 아니라 작업 스케줄링, 파라미터 동기화, 그라데이션 업데이트와 같은 주요 측면의 효율성을 크게 향상시킵니다.

• ICP: ICP의 서브넷은 어느 정도의 병렬 컴퓨팅을 지원하지만 통합 컨테이너 내에서 실행할 때만 거친 수준의 병렬 처리가 가능하기 때문에 대규모 모델 훈련에 필요한 세밀한 작업 스케줄링 수요를 충족하기 어렵습니다. 대규모 모델 학습에서 세분화된 작업 스케줄링에 대한 수요를 충족하기 어렵기 때문에 전반적인 효율성이 떨어집니다.

• 이더와 베이스체인: 둘 다 단일 스레드 실행 모드를 채택하고 있으며, 아키텍처 설계가 주로 탈중앙화된 애플리케이션과 스마트 컨트랙트에 맞춰져 있어 복잡한 AI 모델을 훈련, 실행 및 검증하는 데 필요한 고도의 병렬 컴퓨팅 기능을 갖추지 못했습니다.

이 둘은 모두 단일 스레드 실행 모델입니다.

계산 능력 수요와 시장 경쟁

딥시크와 같은 프로젝트가 폭발적으로 증가하면서 대규모 모델 훈련의 장벽이 계속 낮아지고 있습니다. 점점 더 많은 중소기업이 경쟁에 참여하면서 시장의 컴퓨팅 파워 리소스가 부족해질 가능성이 높습니다. 이 경우 AO와 같은 분산 병렬 컴퓨팅 기능을 갖춘 분산형 산술 인프라가 점점 더 인기를 끌 것이며, 분산형 AI의 인프라로서 AO+Arweave는 Web3의 가치 인터넷 연착륙을 위한 핵심 지원군이 될 것입니다.

1.2 데이터 저장과 경제

데이터 저장 또한 중요한 지표입니다. 이더와 같은 전통적인 블록체인 플랫폼은 온체인 스토리지 비용이 매우 높기 때문에 일반적으로 중요한 메타데이터를 저장하는 데만 사용되며, 대규모 데이터 저장소는 IPFS나 파일코인 같은 오프체인 솔루션으로 옮깁니다.

• 이더: 대부분의 데이터를 외부 스토리지(예: IPFS, 파일코인)에 의존하기 때문에 온체인 쓰기 비용이 높기 때문에 대량의 데이터를 직접 온체인에 저장하는 것은 불가능합니다. 온체인.

• AO+Arweave: Arweave의 영구적이고 저렴한 스토리지는 데이터의 장기 보관과 변조를 가능하게 합니다. AI 모델 학습 데이터, 모델 파라미터, 학습 로그 등과 같은 대규모 데이터의 경우 Arweave는 데이터 보안을 보장할 뿐만 아니라 후속 모델 수명주기 관리도 강력하게 지원합니다. 동시에 AO는 Arweave에 저장된 데이터를 직접 호출하여 완전한 데이터 자산 경제 폐쇄 루프를 구축함으로써 Web3에서 AI 기술의 착륙과 적용을 촉진할 수 있습니다.

• 기타 플랫폼(Solana, ICP): Solana는 계정 모델을 통한 상태 저장에 최적화되어 있지만 대규모 데이터 저장에는 여전히 오프체인 솔루션에 의존하고 있으며 ICP는 내장 컨테이너 저장소를 사용하고 동적 저장소를 지원합니다. 반면에 내장형 컨테이너 스토리지를 사용하여 동적 확장을 지원하지만 장기 데이터 저장을 위해서는 지속적인 사이클 지불이 필요하므로 전반적인 경제성이 더 복잡해집니다.

1.3 병렬 컴퓨팅 기능의 중요성

대규모 AI 모델 학습 과정에서 계산 집약적인 작업을 병렬로 처리하는 것은 효율성 향상의 핵심입니다. 많은 수의 행렬 연산을 여러 개의 병렬 작업으로 분할하면 시간 비용을 크게 줄이면서 GPU와 같은 하드웨어 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다.

• AO: AO는 독립적인 계산 작업과 메시지 전달 조정을 통해 세분화된 병렬 계산을 달성하며, 액터 모델은 단일 작업을 수백만 개의 하위 프로세스로 분할하고 여러 노드 간의 효율적인 통신을 지원합니다. 이 아키텍처는 특히 대규모 모델 훈련 및 분산 컴퓨팅 시나리오에 적합하며, 이론적으로는 I/O와 같은 현실적인 제약에도 불구하고 기존의 단일 스레드 플랫폼을 훨씬 뛰어넘는 매우 높은 TPS(초당 트랜잭션 수)를 달성할 수 있습니다.

• 이더와 베이스체인: 단일 스레드 EVM 실행 모드로 인해 이 두 가지는 복잡한 병렬 컴퓨팅 요구사항에 직면한 AI 대규모 모델 훈련의 요구사항을 충족할 수 없습니다.

• 솔라나 및 ICP: 솔라나의 Sealevel 런타임은 멀티스레드 병렬화를 지원하지만, 이는 거친 수준의 세분화에서 이루어지며 ICP는 단일 컨테이너 내에서 주로 단일 스레드를 계속 사용합니다. 따라서 극도로 병렬적인 작업을 처리할 때 상당한 병목 현상이 발생합니다.

1.4 검증 가능성 및 시스템 신뢰

탈중앙화 플랫폼의 주요 장점 중 하나는 글로벌 합의와 변조 방지 저장소를 통해 데이터 무결성과 보안을 크게 향상시킬 수 있다는 점입니다. 메커니즘을 통해 데이터와 계산 결과의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 이더리움: 은 글로벌 합의 검증과 영지식증명(ZKP) 생태계를 통해 스마트 컨트랙트의 실행과 데이터 저장이 매우 투명하고 검증 가능하며, 그에 따른 검증 비용도 높지 않다는 것을 보장합니다.

• AO+Arweave: AO는 모든 계산 과정을 홀로그램으로 Arweave에 저장하고 "결정론적 가상 머신(VM)"을 활용하여 결과의 재현성을 보장합니다. AO는 모든 계산 프로세스를 홀로그램으로 Arweave에 저장하고 '결정론적 가상 머신'의 도움으로 결과의 재현성을 보장함으로써 완벽한 감사 체인을 구축합니다. 이 아키텍처는 계산 결과의 검증 가능성을 향상시킬 뿐만 아니라 시스템의 전반적인 신뢰도를 높여 AI 모델 학습 및 추론에 대한 강력한 보증을 제공합니다.

둘, 수직적 분산형 AI 프로젝트와 AO+Arweave의 상호 보완 관계

탈중앙화 AI 분야에서 수직적. 탈중앙화 AI 분야에서는 비텐서, 페치닷에이아이, 엘리자, 게임파이 등 버티컬 프로젝트들이 자체적인 적용 시나리오를 활발히 모색하고 있으며, 인프라 플랫폼으로서 AO+Arweave는 고효율 분산 연산, 영구 데이터 저장, 풀체인 감사 기능을 제공하는 장점이 있어 이러한 버티컬 프로젝트에 필요한 기본적인 지원을 제공할 수 있습니다.

2.1 보완 기술의 예

• 비텐서:

  비텐서 참여자들은 AI 모델 학습을 위해 연산 능력을 제공해야 하므로 병렬 컴퓨팅 자원과 데이터 스토리지에 대한 요구가 높습니다. ao의 초병렬 컴퓨팅 아키텍처는 많은 노드가 동일한 네트워크에서 동시에 학습 작업을 수행하고 개방형 메시징 메커니즘을 통해 모델 파라미터와 중간 결과를 빠르게 교환할 수 있으므로 기존 AI 모델의 필요성을 피할 수 있게 해줍니다. 개방형 메시지 전달 메커니즘을 통해 매개변수와 중간 결과를 교환하여 기존 블록체인의 순차적 실행으로 인한 병목 현상을 피할 수 있습니다. 이러한 잠금 없는 동시 아키텍처는 모델 업데이트 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 전반적인 트레이닝 처리량도 크게 증가시킵니다.

  또한, Arweave의 영구 저장소는 중요한 데이터, 모델 가중치, 성능 평가 결과를 보존하는 데 이상적인 솔루션을 제공합니다. 훈련 중에 생성된 대규모 데이터 세트는 실시간으로 Arweave에 기록할 수 있으며, 데이터 불변성 덕분에 네트워크에 새로 가입하는 노드는 최신 훈련 데이터와 모델 스냅샷에 액세스할 수 있으므로 네트워크 참여자들이 통합된 데이터 베이스에서 협업할 수 있습니다. 이러한 조합은 데이터 배포 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 모델 버전 관리 및 결과 검증을 위한 투명하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공하므로, 비텐서 네트워크는 탈중앙화의 장점을 유지하면서 중앙화된 클러스터의 계산 효율성에 가까운 성능을 얻을 수 있어 탈중앙화된 머신러닝의 성능 한계를 크게 뛰어넘을 수 있습니다.

• Fetch.ai의 자율 경제 에이전트(AEA):

  다중 지능에서 자율 에이전트(에이전트)가 온체인에서 경제 활동을 협업할 수 있는 탈중앙화 플랫폼을 구축하는 다중지능 협업 시스템 Fetch.ai에서도 AO+Arweave의 결합은 탁월한 시너지를 발휘할 수 있습니다. AO는 각 자율 에이전트가 AO 네트워크에서 독립적인 컴퓨팅 장치로 취급되는 고성능 환경을 제공하여 여러 에이전트가 서로를 차단하지 않고 여러 노드에서 복잡한 작업과 의사 결정 로직을 병렬로 실행할 수 있도록 합니다. 개방형 메시징 메커니즘은 에이전트 간 통신을 더욱 최적화합니다. 에이전트는 온체인 메시지 큐를 통해 비동기적으로 정보를 교환하고 작업을 트리거할 수 있으므로 기존 블록체인의 글로벌 상태 업데이트와 관련된 지연 문제를 피할 수 있습니다. AO를 기반으로 수백 명의 Fetch.ai 에이전트가 실제 경제 활동의 속도를 모방하여 실시간으로 상호 운용, 경쟁, 협업할 수 있습니다.

  이와 동시에 Arweave의 영구 저장 기능은 Fetch.ai의 데이터 공유 및 지식 보존을 지원합니다. 각 에이전트가 생성하거나 수집한 중요한 데이터(예: 시장 정보, 상호 작용 로그, 프로토콜 등)를 Arweave에 제출하여 저장할 수 있습니다. 이는 중앙 집중식 서버의 신뢰성을 신뢰하지 않아도 다른 에이전트나 사용자가 언제든지 검색할 수 있는 영구적인 공용 메모리 저장소를 구성합니다. 이를 통해 에이전트 간 협업 기록이 공개적이고 투명하게 유지됩니다. 예를 들어 에이전트의 TOS 또는 거래 제안이 Arweave에 기록되면 모든 참여자가 인식하는 공개 기록이 되며 노드 장애나 악의적인 변조로 인해 손실될 수 없습니다. AO의 높은 동시 연산 능력과 Arweave의 신뢰할 수 있는 스토리지를 통해 Fetch.ai 다중지능 시스템은 체인에서 전례 없는 깊이의 협업을 달성할 수 있습니다.

• 엘리자 멀티 에이전트 시스템:

  일반적으로 기존 AI 챗봇은 클라우드 기반에 의존하며 에 의존하여 강력한 연산을 통해 자연어를 처리하고 데이터베이스를 통해 장기간의 대화나 사용자 선호도를 저장합니다. AO의 초병렬 컴퓨팅을 통해 체인의 지능형 어시스턴트는 언어 이해, 대화 생성 및 감정 분석과 같은 작업 모듈을 여러 노드로 분산하여 병렬 처리할 수 있으므로 동시에 많은 사용자의 질문에 신속하게 응답할 수 있으며, AO의 메시징 메커니즘은 모듈이 효율적으로 함께 작동하도록 보장합니다. 예를 들어 언어 이해 모듈은 의미를 추출한 다음 비동기 메시징을 통해 결과를 응답 생성 모듈로 전송하여 분산 아키텍처에서도 대화 흐름이 원활하게 이루어지도록 합니다. 예를 들어, 언어 이해 모듈은 의미를 추출한 후 비동기 메시지를 통해 응답 생성 모듈로 결과를 전송하여 탈중앙화된 아키텍처에서도 대화 흐름이 원활하게 유지되도록 합니다. 한편 Arweave는 Eliza의 '장기 기억' 역할을 합니다. 어시스턴트가 학습한 모든 사용자 상호 작용, 환경 설정, 새로운 지식을 암호화하여 영구적으로 저장할 수 있으므로 시간이 아무리 오래 걸려도 사용자가 다시 Eliza와 상호 작용할 때 이전 문맥을 검색하여 일관된 응답을 개인화할 수 있습니다. 영구 저장은 중앙 집중식 서비스에서 데이터 손실이나 계정 이전으로 인한 메모리 손실을 방지할 뿐만 아니라, AI 모델의 지속적인 학습을 위한 과거 데이터 지원도 제공하므로 체인의 AI 비서가 "사용할수록 더 똑똑해지고" 더 똑똑해질 수 있습니다.

• 게임파이 실시간 에이전트 적용:

  탈중앙화 게임(GameFi)에서 AO는 실시간 에이전트로 활용되고 있습니다. 게임파이)에서는 AO와 Arweave의 상호보완적인 특성이 중요한 역할을 합니다. 전통적인 MMO는 대규모 동시 연산과 상태 저장을 위해 중앙화된 서버에 의존하는데, 이는 블록체인 탈중앙화 개념과 상반되며, AO는 게임 로직과 물리적 시뮬레이션 작업을 탈중앙화된 네트워크에 분산시켜 병렬 처리할 것을 제안합니다. 예를 들어 온체인 가상 세계에서 장면 시뮬레이션, NPC 행동 결정, 다른 구역의 플레이어 상호작용 이벤트를 노드가 동시에 계산하고 구역 간 정보를 메시징으로 교환하여 완전한 가상 세계를 공동 구축할 수 있도록 합니다. 전체 가상 세계를 함께 구축할 수 있습니다. 이 아키텍처는 단일 서버 병목 현상을 없애고 플레이어 수에 따라 게임을 선형적으로 확장하여 원활한 경험을 유지할 수 있습니다.

  또한 Arweave의 퍼시스턴트 스토리지는 게임에 대한 안정적인 상태 기록과 자산 관리를 제공합니다. 주요 상태(예: 맵 변경, 플레이어 데이터)와 중요한 이벤트(예: 희귀 소품 획득, 스토리 진행)는 정기적으로 체인화된 증거로 보관되며 플레이어 자산(예: 캐릭터 스킨, 소품 등)의 메타데이터와 미디어도 사용할 수 있습니다. 플레이어 자산(예: 캐릭터 스킨, 소품 등)도 메타데이터와 미디어 콘텐츠에 직접 저장되어 영구적인 소유권과 위변조 방지가 보장됩니다. 시스템이 업그레이드되거나 노드가 교체되더라도 Arweave에 저장된 기록을 복원할 수 있으므로 기술 변화로 인해 플레이어의 업적과 자산이 손실되지 않습니다. 수년 전 블리자드가 월드 오브 워크래프트에서 마법사의 생명의 빨대 스킬을 갑자기 취소한 것에 분노한 비탈릭 부테린의 사례처럼 데이터가 갑자기 사라지는 것을 원하지 않을 플레이어는 아무도 없을 것입니다. 또한 영구 저장을 통해 플레이어 커뮤니티는 중요한 이벤트가 오랫동안 체인에 남아 게임의 연대기 기록에 기여할 수 있습니다. AO의 강력한 병렬 컴퓨팅과 Arweave의 영구 저장소를 통해 이 탈중앙화 게임 아키텍처는 기존 모델의 성능 및 데이터 지속성 병목 현상을 효과적으로 극복합니다.

2.2 생태계 통합 및 상호 보완적 이점

AO+Arweave는 수직적 AI 프로젝트를 위한 인프라 지원을 제공할 뿐만 아니라 개방적이고 다양하며 상호 연결된 탈중앙화된 AI 생태계를 구축하는 데 전념하고 있습니다. 단일 분야에 초점을 맞춘 프로젝트에 비해 AO+Arweave의 생태계는 더 넓은 범위와 더 많은 적용 시나리오를 가지고 있으며, 데이터, 알고리즘, 모델, 컴퓨팅 파워를 아우르는 완전한 가치 사슬을 구축하는 것이 목표입니다. 이러한 거대한 생태계에서만 Web3 데이터 자산의 잠재력을 진정으로 발휘하고 건강하고 지속 가능한 탈중앙화 AI 경제의 폐쇄형 루프를 형성할 수 있습니다.

웹3 가치 인터넷과 영구적 가치 저장

웹3.0 시대의 도래는 데이터 자산이 인터넷의 가장 핵심적인 자원으로 부상하고 있다는 신호입니다. 무엇보다도 데이터 자산은 인터넷의 가장 핵심적인 자원이 될 것입니다. 비트코인 네트워크가 '디지털 금'을 저장하는 것과 유사하게, Arweave의 영구 저장 서비스는 귀중한 데이터 자산을 장기간 보존하고 조작할 수 없게 해줍니다. 현재 거대 인터넷 기업들이 사용자 데이터를 독점하고 있어 개인 데이터의 가치를 반영하기 어려운 반면, 웹3.0 시대에는 사용자가 데이터를 소유하게 되고 토큰 인센티브 메커니즘을 통해 데이터 교환이 효과적으로 실현될 것입니다.

• 가치 저장소의 속성:

  블록위브, SPoRA, 번들 기술을 통해 강력한 수평적 확장성을 달성한 Arweave는 기술을 통해 특히 대규모 데이터 스토리지 시나리오에서 강력한 수평적 확장성을 제공합니다. 이를 통해 Arweave는 영구적인 데이터 저장뿐만 아니라 후속 지적 재산 관리, 데이터 자산 거래, AI 모델 수명주기 관리까지 탄탄하게 지원할 수 있습니다.

• 데이터 자산 경제:

  데이터 자산은 Web3의 가치 인터넷의 핵심입니다. 앞으로는 개인 데이터, 모델 파라미터, 학습 로그 등이 모두 가치 있는 자산이 될 것이며, 토큰 인센티브와 데이터 권리 메커니즘 등을 통해 효율적으로 유통될 수 있습니다. AO+Arweave는 이러한 개념을 바탕으로 구축된 인프라로, 데이터 자산의 유통 채널을 개방하고 Web3 생태계에 지속적인 활력을 불어넣는 것이 목표입니다.

IV. 위험 및 도전과제와 향후 전망

AO+Arweave는 기술적으로 많은 장점을 입증했지만 실제로는 여전히 다음과 같은 도전에 직면해 있습니다.

1. 경제 모델링

2. 경제 모델의 복잡성

AO의 경제 모델은 저비용 데이터 저장과 효율적인 데이터 전송을 보장하기 위해 AR 토큰 경제 시스템과 긴밀하게 통합되어야 합니다. 이 과정에는 여러 노드(예: MU, SU, CU) 간의 인센티브 및 페널티 메커니즘이 포함되며, 유연한 SIV 하위 서약 합의 메커니즘을 통해 보안, 비용, 확장성 간의 균형을 맞춰야 합니다. 실제 구현 과정에서 노드 수와 작업 수요의 균형을 맞추고, 리소스 유휴화나 수익 부족을 방지하는 방법은 프로젝트 당사자들이 신중하게 고려해야 할 문제입니다.

2. 탈중앙화 모델 및 알고리즘 시장 구축이 미흡하다

현재 AO+아위브 생태계는 주로 데이터 저장과 연산 지원에 집중하고 있으며, 아직까지 완벽한 탈중앙화 모델과 알고리즘 시장을 형성하지 못했습니다. 안정적인 모델 제공자가 없으면 생태계에서 AI-Agent의 개발이 제한될 것입니다. 따라서 에코 펀드를 통해 탈중앙화 모델 시장 프로젝트를 지원하여 높은 경쟁 장벽과 장기적인 해자를 형성하는 것이 좋습니다.

많은 도전에도 불구하고 웹3.0 시대가 점차 도래함에 따라 데이터 자산의 권리와 유통은 전체 인터넷 가치 체계의 재구성을 이끌 것입니다. 인프라 선구자인 AO+Arweave는 이러한 변화의 핵심 역할을 수행하며 탈중앙화된 AI 생태계와 웹3 가치 인터넷 구축에 기여할 것으로 기대됩니다. 이 방향의 첫 번째 단계는 탈중앙화된 AI 생태계와 웹3.0 가치 인터넷 구축을 지원하는 것입니다.

결론

메모리, 데이터 저장, 병렬 연산, 검증 가능성의 네 가지 차원을 종합적으로 비교, 분석한 결과 AO+Arweave는 탈중앙화 AI 작업을 지원하는 능력을 입증했다고 믿습니다. 특히 대규모 AI 모델 학습, 스토리지 비용 절감, 시스템 신뢰도 향상 등 탈중앙화 AI 작업 지원에 있어 AO+Arweave가 분명한 이점을 보여준다고 믿습니다. 동시에 AO+Arweave는 수직적 분산형 AI 프로젝트에 강력한 인프라 지원을 제공할 뿐만 아니라 완전한 AI 생태계를 구축할 잠재력을 가지고 있으며, 이는 Web3의 데이터 자산 경제 활동의 폐쇄 루프 형성을 촉진하고 더 큰 변화를 가져올 것입니다.

앞으로 경제 모델의 지속적인 개선, 생태 규모의 점진적인 확대, 도메인 간 협력의 심화와 함께 AO+Arweave+AI는 Web3의 가치 인터넷의 중요한 축이 되어 데이터 자산의 인증, 가치 교환, 탈중앙화 적용에 새로운 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 실제 구현 과정에는 아직 몇 가지 위험과 과제가 남아 있지만, 지속적인 시행착오와 최적화를 통해 기술과 생태계는 결국 돌파구를 찾을 수 있을 것입니다.