Nguồn: Delphi Digital
Biên soạn bởi Odaily Planet Daily ( @OdailyChine )
Người dịch ｜Azuma ( @azuma_eth )
Ghi chú của biên tập viên: Ngành AI vốn trì trệ nhiều ngày nay cuối cùng cũng có sự phục hồi mạnh mẽ vào hôm nay. Dự án khung tăng vọt 80% chỉ trong một ngày, dẫn đầu toàn bộ ngành. Nếu chúng ta xem xét lý do cho sự gia tăng này, manh mối trực tiếp nhất có thể là việc arc chính thức công bố hôm nay rằng họ sẽ ra mắt cơ chế phát hành token mới, tập trung vào việc nắm bắt tiềm năng của hệ sinh thái. Tuy nhiên, nhìn lại một vài đợt biến động vừa qua trong lĩnh vực AI, arc dường như luôn cho thấy xu hướng tăng mạnh hơn.
Bài viết này là báo cáo nghiên cứu có trả phí về arc do Delphi Digital xuất bản lần đầu vào ngày 28 tháng 1. Vào ngày 8 tháng 2, cơ quan này đã chọn và cập nhật nội dung cốt lõi và xuất bản lại trên nền tảng X - chỉ trong 3 ngày, arc đã phục hồi mạnh mẽ từ mức thấp là 0,13 đô la lên 0,32 đô la.
Sau đây là nội dung gốc của Delphi Digital, được dịch bởi Odaily Planet Daily.
Các tác nhân AI không còn chỉ là thử nghiệm nữa. Để thành công trong các ứng dụng thực tế, chúng cần một khuôn khổ được xây dựng để có khả năng mở rộng và hiệu suất.
Hiệu suất của Arc so với các đối thủ cạnh tranh như thế nào? Chúng ta hãy phân tích từng bước một.
Tổng quan về Arc
rc là nền tảng proxy dựa trên Rust được thiết kế để có tốc độ, độ tin cậy và bảo mật. Với tốc độ thực thi ở cấp độ phần cứng, khả năng bảo vệ lỗi bộ nhớ tích hợp và cơ chế đồng thời an toàn, arc có thể giúp các ứng dụng có nhu cầu cao như tài chính, chăm sóc sức khỏe và hệ thống thời gian thực cải thiện thêm độ tin cậy và khả năng mở rộng.
Kiến trúc của arc cho phép nó vượt trội trong những lĩnh vực mà ElizaOS và ZerePy hoạt động kém hơn. Quy trình làm việc phi tập trung của ARC cho phép thực hiện các hoạt động không cần tin cậy, độ trễ thấp, lý tưởng cho các ứng dụng như tác nhân chênh lệch giá DeFi.
Hiệu suất thời gian thực của ARC cũng đáp ứng được yêu cầu về độ trễ dưới một phần nghìn giây của các ứng dụng như robot, xe tự lái và hệ thống IoT.
Đổi mới cốt lõi của Rig
Lưu ý của Odaily: Rig là tên của khuôn khổ mã thông báo của arc.
Hiệu suất: Rig biên dịch trực tiếp thành mã máy, đạt tốc độ gần như gốc, vượt trội hơn thời gian chạy JavaScript của Eliza.
An toàn bộ nhớ: Rust ngăn ngừa sự cố bằng cách phát hiện lỗi bộ nhớ trước khi dự án của bạn chạy, khiến nó trở nên lý tưởng cho các hệ thống quan trọng như chăm sóc sức khỏe và hàng không vũ trụ.
Tính đồng thời: Rust cho phép các chương trình thực hiện đa nhiệm mà không bị sập hoặc phát sinh lỗi, ngay cả khi nhiều tác vụ cố gắng sử dụng cùng một dữ liệu cùng một lúc.
Tính quyết định: Rust duy trì hiệu suất có thể dự đoán được bằng cách tránh sự chậm trễ do dọn dẹp bộ nhớ chưa sử dụng, khiến nó phù hợp với các tác vụ đòi hỏi khắt khe như điều hướng lái xe tự động.
Số liệu áp dụng của nhà phát triển
Việc rc tập trung vào ngôn ngữ Rust khiến nó trở thành đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ trong lĩnh vực khung công tác AI. Sau đây là bảng so sánh số lượng sao GitHub của các nền tảng AI hàng đầu khác:
TensorFlow (Python/C++): 188.000 sao;
LangChain（Python）： 99.900 sao;
PyTorch (Python): 86.600 sao;
Trong khi ElizaOS dẫn đầu các khuôn khổ proxy tiền điện tử về số lượng ngôi sao và người đóng góp, thì việc arc tập trung vào các ứng dụng phi tập trung, hiệu suất cao khiến nó trở thành đối thủ mạnh trong thị trường ngách.
Những phát triển mới nhất
Gần đây, arc đã công bố sự hợp tác với Quỹ Solana để đẩy nhanh quá trình đổi mới AI trên Solana. Thông qua sự hợp tác này, arc sẽ có thể cung cấp tài trợ và hướng dẫn cho các dự án xây dựng các tác nhân dựa trên Rust trên Rig.
a rc cũng đã phát hành Rig Onchain Kit, nhằm mục đích cung cấp cho các tác nhân các khả năng trên chuỗi, chẳng hạn như tự động cân bằng lại danh mục đầu tư hoặc bỏ phiếu cho các đề xuất.
Điều này mở ra những khả năng mới, cho phép các tác nhân trở thành cộng tác viên DeFi có thể tương tác với các hợp đồng thông minh.
Đối tác arc
Arbitrum: Xây dựng các công cụ dành cho nhà phát triển để hỗ trợ phát triển trên nền tảng Stylus và Rig.
Abstract Chain: Mang khả năng tương thích EVM đến Rig.
MongoDB: Cung cấp khả năng sắp xếp dữ liệu cấp doanh nghiệp và khả năng tăng cường RAG (tạo ra khả năng tăng cường truy xuất) nâng cao.
Shuttle: Cung cấp nền tảng đám mây gốc Rust để đơn giản hóa việc triển khai và quản lý khung Rig.
Trí tuệ nhân tạo vĩnh cửu: Cho phép suy luận phi tập trung, tăng cường tính tự chủ và bảo mật.
Hyperbolic: Cho phép các tác nhân được xây dựng trên Rig truy cập vào thư viện mô hình mở rộng và các tài nguyên điện toán hiệu suất cao của Hyperbolic.
SendAI: Triển khai AI chuỗi chéo để cải thiện khả năng giao tiếp và tương tác.
Vị trí thị trường
Sự phát triển của DeAI: Khi DeFAI và DAO mở rộng, nhu cầu về tác nhân AI nguồn mở sẽ tăng vọt.
Phân khúc hiệu suất cao: ARC đang dẫn đầu trong các lĩnh vực đòi hỏi hiệu suất cao hơn, chẳng hạn như robot, IoT và phân tích thời gian thực.
DePIN: Cho phép thực hiện các hoạt động không cần tin cậy, độ trễ thấp và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung như lưới điện, chuỗi cung ứng và mạng viễn thông.
Những thách thức và triển vọng tiềm tàng
Đường cong học tập: Rust phức tạp, nhưng arc giải quyết được vấn đề này thông qua quy trình làm việc theo mẫu và các công cụ dành cho nhà phát triển do Shuttle cung cấp.
Sự trưởng thành của hệ sinh thái: Thúc đẩy sự phát triển của các thư viện Rust AI thông qua các ưu đãi như tài trợ và hackathon.
Bối cảnh cạnh tranh: Trong khi các nền tảng như ElizaOS và TensorFlow đang thống trị lĩnh vực AI hiện nay, arc có thể tập trung vào phân khúc thị trường, cộng đồng nhà phát triển và Rust để làm nổi bật giá trị đề xuất của mình.
Khung RIG của ARC đang tận dụng lợi thế về hiệu suất của Rust để xác định lại cơ sở hạ tầng AI. Khi việc áp dụng AI phi tập trung và hiệu suất cao tiếp tục phát triển, arc được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của các tác nhân AI.
