arc單日爆拉80%,Delphi Digital如何凝練其價值邏輯?

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Azuma
半個月前
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AI板塊終迎暴力反彈。

本文取自| Delphi Digital

編譯|Odaily星球日報( @ Od a ilyCh in a

譯者|Azuma( @azuma _ eth

arc單日爆拉80%,Delphi Digital如何凝練其價值邏輯?

編按:低迷多日的AI 板塊今日終於迎來了暴力反彈,框架類項目arc 單日爆漲80% 領漲整個板塊。細究暴漲原因,最直接的線索或是arc 今日官宣“將推出新的代幣發行機制,專注於捕捉生態系統潛力”,但回看AI 板塊過去的幾輪波動,arc 似乎總能顯現更強勢的上沖態勢。

本文內容為 Delphi Digital 原發佈於1 月28 日的arc 付費研報, 2 月8 日,該機構摘選並更新了核心內容後又再次發佈在了X 平台—— 短短3 天時間內,arc 已從最低0.13 美元強勢反彈至0.32 美元。

以下為 Delphi Digital 原文內容,由Odaily 星球日報編譯。

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AI 代理(AI Agents)已不再只是實驗品。要在現實應用中取得成功,它們需要一個為規模和效能而建構的框架。

arc 與競爭對手相比表現如何?讓我們來步步拆解。

arc 概述

a rc 是一個基於Rust 的代理平台,專為速度、可靠性和安全性而設計。透過硬體級的執行速度、內建的記憶體錯誤保護以及安全的並發機制,arc 能夠幫助金融、醫療保健和即時系統等高要求應用進一步提升可靠性和可擴展性。

arc 的架構使其能夠在ElizaOS 和ZerePy 表現相對不足的領域中脫穎而出。 arc 的去中心化工作流程支援無信任、低延遲的操作,是DeFi 套利代理等應用程式的理想選擇。

arc 的即時性能也符合機器人、自動駕駛汽車和物聯網系統等應用對於亞毫秒延遲的需求。

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Rig 的核心創新

Odaily 註:Rig 為arc 的代幣框架名稱。

  • 效能:Rig 可直接編譯為機器碼,實現了接近原生的速度,超越Eliza 的JavaScript 執行時間。

  • 記憶體安全:Rust 透過在專案運行前捕獲記憶體錯誤來防止崩潰,非常適合醫療保健和航空航天等關鍵系統。

  • 並發性:Rust 允許程式在不崩潰或引發錯誤的情況下進行多工處理,即使多個任務同時嘗試使用相同的資料。

  • 確定性:Rust 透過避免清理未使用記憶體導致的延遲,保持了可預測的效能,使其非常適合自動駕駛導航等高要求任務。

開發者採用指標

a rc 對rust 語言的關注使其成為了AI 代理框架賽道的有力競爭者。以下是其他領先AI 框架的GitHub star 數量對比:

  • TensorFlow(Python/C++): 188, 000 顆star;

  • LangChain(Python): 99, 900 顆star;

  • PyTorch(Python): 86, 600 顆star;

雖然ElizaOS 在star 數量和貢獻者方面領先於加密代理框架,但arc 專注於高效能、去中心化應用,使其成為利基市場的有力競爭者。

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最新進展

最近,arc 宣布與Solana 基金會合作,以加速Solana 上的AI 創新。透過這項合作,arc 將能夠為在Rig 上建立基於Rust 的代理商的專案提供資助和指導。

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a rc 也已發布了Rig Onchain Kit,旨在為代理商提供了鏈上能力,例如自動進行投資組合的再平衡,或對提案進行投票。

這開啟了新的可能性,使代理商能夠成為可與智慧合約互動的DeFi 協作者。

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arc 合作夥伴

  • Arbitrum:建構開發者工具,方便在Stylus 和Rig 框架上進行開發。

  • Abstract Chain:為Rig 帶來EVM 相容性。

  • MongoDB:提供企業級資料編排,增強RAG(檢索增強生成)能力。

  • Shuttle:提供Rust 原生雲端平台,簡化Rig 架構的部署與管理。

  • Eternal AI:實現去中心化推理,增強自主性和安全性。

  • Hyperbolic:使Rig 建置的代理程式能夠存取Hyperbolic 的廣泛模型庫和高效能運算資源。

  • SendAI:跨鏈AI 部署,提升通訊和互通性。

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市場定位

  • DeAI 成長:隨著DeFAI 和DAO 的擴展,對開源AI 代理的需求將激增。

  • 高效能細分市場:arc 在機器人、物聯網和即時分析等對效能要求更高的領域中處於領先地位。

  • DePIN:支援無信任、低延遲操作,優化去中心化實體基礎設施,如能源網路、供應鏈和電信網路。

潛在挑戰及展望

  • 學習曲線:Rust 較為複雜,但arc 透過模板化工作流程和Shuttle 提供的開發者工具緩解了這個問題。

  • 生態系統成熟度:透過資助和黑客馬拉松等激勵措施推動Rust AI 庫的成長。

  • 競爭環境:儘管ElizaOS 和TensorFlow 等框架暫時主導了AI 領域,但arc 可專注於細分市場、開發者社群和Rust,以凸顯其價值主張。

arc 的RIG 框架正在利用Rust 的效能優勢重新定義AI 基礎設施。 隨著去中心化和高性能AI 的應用不斷增長,arc 預計將在塑造AI 代理的未來方面發揮重要作用。

本文翻譯自 https://x.com/Delphi_Digital/status/1888255342003581358原文連結如若轉載請注明出處。

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