计划详情

1. 上链AI模型

“AI on AO”计划的核心目标是将各种AI模型上链，不仅限于大型语言模型。这意味着，未来任何AI模型都可以通过这一网络进行存储和运行，从而大大扩展了AI模型的可用性和灵活性。

2. Apus Network与Arweave

这一计划基于Apus Network，并使用Arweave的永久链上存储。通过ArDrive，AI数据可以上传至Arweave模型。Arweave提供了持久的存储解决方案，确保这些AI模型的耐久性和长期可用性，使其成为未来AI训练和推理的可靠资源。

3. 去中心化的GPU网络

AO生态系统致力于构建一个去中心化的GPU网络，为AI训练和推理提供计算能力。这个无信任网络的设计不仅提高了计算的效率和可靠性，还降低了成本，使更多用户和开发者能够负担得起。

影响与展望

1. 推动AI去中心化

“AI on AO”计划标志着向AI去中心化迈出了重要一步。通过将AI模型上链，AO生态系统正在为AI开发和使用开辟一个全新的时代。这一去中心化的方式不仅提高了AI技术的透明度和可信度，还使得AI资源更加普及和易于获取。

2. 持久和可靠的AI模型存储

使用Arweave的永久链上存储，确保了AI模型的持久性和可靠性。未来，无论是AI训练还是推理，这些模型都将成为稳定的资源。这种持久的存储解决方案将极大地提升AI模型的可用性和长期价值。

3. 增强AI训练和推理效率

去中心化的GPU网络为AI训练和推理提供了高效的计算能力。相比传统的集中式计算，这种去中心化的方式不仅提高了效率，还降低了计算成本，为更多的AI应用提供了可能性。

AO生态系统发布的“AI on AO”计划，展示了其在推动AI技术和应用方面的坚定承诺。通过构建去中心化、无信任的GPU网络和利用Arweave的持久存储，AO生态系统不仅提升了AI训练和推理的效率，还促进了AI技术的透明和可信。这一计划预计将对AI产业产生重大影响，可能彻底改变AI模型的开发和使用方式。未来，我们期待看到更多AI应用在这一去中心化网络上的实现，推动整个行业的进步和创新。