作者： Pignard

审阅：0xmiddle

基本介绍

云是一种可抽象、汇集和共享整个网络中的可扩展资源的 IT 环境，这里的资源包括计算、存储、网络带宽等，主要的技术特点包括虚拟化技术，分布式资源管理技术以及并行执行技术，相比于传统基于物理机的 IT 环境，云的成本更低，扩展性更好，且更易于管理。

云服务、云计算、云存储、都是基于云这个概念衍生出的子概念，云计算是指通过云提供计算服务，云存储是指通过云提供存储服务，云服务则是指通过云提供各种 IT 服务，当然也包括了计算服务和存储服务。特别的，在很多地方会把云计算与云服务划为等号，但在本文还是作了区分。

当前云服务市场主要由几个云服务巨头垄断，例如国外的 Amazon Web Services（AWS）， Google Cloud Platform（GCP），Microsoft Azure 占据了全球超六成云服务市场，而国内的阿里云，腾讯云，华为云也占据了国内约六成云服务市场，可以说马太效应明显。

而去中心化云服务则是基于区块链技术对当前云服务模式的颠覆，依赖市场力量来决定计算能力、存储空间和带宽的价值与分配，不仅实现了更有效和更直接的资源分配，更重要的是打破了云服务巨头垄断的局面，因为所有底层资源都是用户提供的，一旦一个去中心化云服务网络的经济结构不再适用，用户可以选择退出网络或加入其他去中心化云服务的网络，这限制了去中心化云服务网络服务商“作恶”的空间。

去中心化云服务发展之路

这里没有提到去中心化计算，因为笔者认为去中心化计算是一个伪命题，首先区块链的智能合约本身就是负责去中心化计算，其次对于复杂的计算任务，去中心化意味着算力的浪费，不必为了去中心化而去中心化，可验证的分布式计算或许是更好的选择，这一点笔者会在后面说明。

相比于瞬时态的计算，持久态的存储显然是去中心化极佳的应用场景，可以让数据在去中心化网络中存储、分发，不可篡改、抗审查。事实上，去中心化存储已经成为区块链非金融场景最成功的应用之一。

2014 年，Protocol Labs 提出 IPFS，IPFS 全称为 InterPlanetary File System，翻译过来的意思是“星际文件系统”，如同它的名字，IPFS 也打开了去中心化存储的星际之门。IPFS 实现了基于内容的文件寻址，相同的文件都不会重复存储，大大节省了存储空间，并且基于 P2P 网络，可以并发从多个节点下载数据，从而大大降低了带宽成本，成为了一众去中心化存储项目的底层协议，其中最为代表性的是 Filecoin。

2017 年 7 月，开发了 IPFS 的 Protocol Labs 宣布成立 Filecoin 项目，Filecoin 是一个在 IPFS 网络之上的激励应用层及区块链公链系统，采用混合共识机制：以预期共识（Expected Consensus，EC）为主， 时空证明（Proof of Spacetime，PoSt） 及复制证明（Proof of Replication，PoRep）为辅。Filecoin 的愿景是激励全球大量节点为用户提供存储和检索服务，推动 IPFS 文件存储传输协议的广泛使用。

2017 年 7 月，Stroj Labs 创立了 Storj，与 Filecoin 几乎是同一时期，Storj 主打企业级的存储服务，模式更偏向商业化，直接对标 AWS 的 S3 服务，但其架构却是伪去中心化，尽管其于 2018 开始发币，但其元数据的管理，出块、奖励和惩罚都是通过卫星节点完成，而卫星节点目前只由项目方维护，虽然在未来规划中有提到卫星节点的去中心化，但目前来看难度较大，所以现状仍是披着区块链外衣的传统存储。

2018 年 6 月，Arweave 主网上线。Arweave 不是基于 IPFS 的激励层，而是将数据存储与激励融合在一起，侧重于实现数据的永久存储和访问。Arweave 不要求矿工保存所有的区块记录，而是通过随机访问的简洁证明（SPoRA）鼓励矿工尽可能多地保存区块，尤其是保存冗余度较少的区块，因为这么做的矿工有更大概率获得挖矿奖励。可以说 Arweave 通过博弈的方式，保证数据被尽可能多的复制，提升数据存储的可靠性。

2021 年 5 月，DFINITY 基金会开发的互联网计算机（Internet Computer，IC）主网上线，IC 是第一个完整的去中心化云服务，被誉为第三代区块链架构。IC 通过创新的区块链技术，可以提供无限的扩展性和高速的交易处理能力，并且可以处理 HTTP 请求，以支持大规模的去中心化应用，从社交媒体平台、开源项目托管服务到各种企业级应用程序，甚至 AI 大模型。理论上，任何现有的互联网服务都可以在 IC 上被重新构建为去中心化版本。

2022 年 11 月，ChatGPT 的出现标志着强人工智能的里程碑，引发新一轮人工智能热潮，AI 新兴企业如同雨后春笋一样冒出来。伴随着生成式大模型的迭代升级，算力的需求和成本呈指数级的增加，由此诞生了去中心化算力的赛道，致力于用共享算力的方式降低 AI 新兴企业大模型训练成本，削弱云服务巨头利用其主导地位产生的不正当竞争行为。

去中心化算力赛道知名项目有 io.net、Render、Akash、Gensyn 等。虽然他们也可以归类到去中心化云服务，但他们的核心协议在于构建算力市场和激励算力提供者，这一点其实更符合 DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Networks，分布式物理基础设施网络）的定义。

**2024 年 2 月，Arweave 正式推出超并行计算机 AO**，成为继 DFINITY 的 IC 之后第二个完整的去中心化云服务。去中心化云服务的发展之路，未完待续。

Arweave AO：计算和共识分离

DFINITY IC 和 Arweave AO 都是完整的去中心化云服务，两者有极大的相似度。首先功能上都支持大规模互联网服务的去中心化重构以及将 AI 大模型引入区块链的智能合约中运行，其次架构上都是基于 Actor 模型设计的。Actor 是计算机科学中的一种并发计算模型的基本单位，采用 Actor 模型适合于构建高并发、分布式、容错性强的系统，这也是 Arweave AO 名字的由来。

两者的主要区别在数据存储层，执行层和共识层。

• 数据存储层：DFINITY IC 上的智能合约称为 Canister，Canister 有自己专属的容器（类似 Docker），每个 Canister 的数据都被封装在各自独立的容器中，外界看不到数据的细节，只能通过 Canister 对外提供的接口访问内部数据；Arweave AO 基于 Arweave，数据存储在 Arweave 中，对外是公开的；
• 执行层：DFINITY IC 的虚拟机是 WASM， Canister 代码会被编译成 WASM 模块以部署在 IC 上运行，只支持 WebAssembly 系统接口等标准；Arweave AO 则更加灵活，只要遵循 AO 协议标准，可以使用任何虚拟机，包括 EVM，WASM、Move VM 等，目前 Arweave 官方构建的 AOS 合约开发语言是 Lua；
• 共识层：DFINITY IC 的子网内部采用 BFT （Byzantine Fault Tolerance，拜占庭容错）共识的变种，子网之间通过 Chain-Key 技术进行验证；Arweave AO 基于 SCP（Storage-based Consensus Paradigm），是一种基于存储的共识范式，强调共识发生在存储层，使用 Arweave 进行不可变的存储，确保安全性和可验证性。

通过上面的对比可以发现，DFINITY IC 仍然遵循了区块链的标准范式，而 Arweave AO 似乎就没有那么区块链，毕竟连共识机制都没有，那如何保证不同节点对计算结果是一致的呢？

答案是 Arweave AO 不能保证计算结果一致，它的计算结果不产生任何证明（例如默克尔树），但 Arweave 的不可变存储是可验证的，计算和共识分离，这是 Arweave AO 设计最精妙的地方。

Arweave 存储了 AO 以及 AO 上每一个线程的全息数据，任何人可以通过全息数据恢复 AO 和 AO 上的任何一个线程。这其实就是 SCP 的核心思想，即只要存储是不可变的，上面的交易就都是可追溯的，那么无论在何处计算应用程序，都将得到相同的结果。

解决了可验证问题就可以利用 AO 的经济模型促使大家提供正确的计算结果，类似于 Chainlink 节点在 DON 中的保证金机制，节点加入 AO 网络需要先质押 Token，当节点提供正确的计算结果时进行激励，而当节点提供错误的结果时进行罚没。

总结

去中心化云服务一直被认为是区块链最重要落地应用之一，Web3 + 云服务不仅是非常好的叙事方向，而且非常容易结合 AI 的叙事来进一步提升想象空间。

去中心化云服务从 IPFS 算起来已经发展了十年，从技术方面看，底层的存储和计算协议已经趋于完善，从市场方面看，以算力为主的资源共享网络也有充分的需求，但到如今集大成者不仅寥寥且差强人意。

DFINITY IC 上线前一度被认为是 Web3 的 AWS，头顶第三代区块链的光环，可惜遭遇了上线之殇，如今才从负数走向一。抛去一些市场的因素，在云服务这种纯异步环境做计算的即时共识，相应对于硬件资源的要求就会极高，硬件资源要求高又会影响去中心化程度，让区块链的共识机制失去了意义。

Arweave AO 打破了区块链的桎梏，不处理计算本身和共识的达成，而是通过经济模型和懒惰验证的方式来保证计算结果的正确性，可以说另辟蹊径。但基于 SCP 实现的可验证计算由于监督和验证都在链下进行，理论上存在链下监督不到位的问题，在大规模计算的场景仍需接受市场的检验，但未来前景值得期待。

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