ที่มา: Delphi Digital

เรียบเรียง โดย Odaily Planet Daily ( @OdailyChine )

นักแปล ｜Azuma ( @azuma_eth )

หมายเหตุบรรณาธิการ: ภาคส่วน AI ที่ซบเซามาหลายวันในที่สุดก็ฟื้นตัวอย่างรุนแรงในวันนี้ โปรเจ็กต์กรอบโครงสร้างพุ่งขึ้น 80% ในวันเดียว เป็นผู้นำภาคส่วนทั้งหมด หากเราพิจารณาถึงสาเหตุของการพุ่งสูง เบาะแสที่ชัดเจนที่สุดอาจเป็นว่า arc ประกาศอย่างเป็นทางการเมื่อวันนี้ว่า "จะเปิดตัวกลไกการออกโทเค็นใหม่ โดยมุ่งเน้นที่การคว้าศักยภาพของระบบนิเวศ" อย่างไรก็ตาม หากมองย้อนกลับไปที่ความผันผวนหลายรอบที่ผ่านมาในภาคส่วน AI ดูเหมือนว่า arc มักจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งกว่าเสมอ

บทความนี้เป็นรายงานการวิจัยที่ได้รับค่าตอบแทนเกี่ยวกับ arc ซึ่งเผยแพร่ครั้งแรกโดย Delphi Digital เมื่อวันที่ 28 มกราคม เมื่อวันที่ 8 กุมภาพันธ์ เอเจนซี่ได้เลือกและอัปเดตเนื้อหาหลักและเผยแพร่อีกครั้งบนแพลตฟอร์ม X โดยในเวลาเพียง 3 วัน arc ฟื้นตัวอย่างแข็งแกร่งจากจุดต่ำสุดที่ 0.13 ดอลลาร์เป็น 0.32 ดอลลาร์

ต่อไปนี้เป็นเนื้อหาต้นฉบับของ Delphi Digital แปลโดย Odaily Planet Daily

AI Agent ไม่ใช่แค่เพียงการทดลองอีกต่อไป เพื่อให้ประสบความสำเร็จในการใช้งานจริง จำเป็นต้องมีกรอบงานที่สร้างขึ้นเพื่อการขยายขนาดและประสิทธิภาพการทำงาน

Arc มีสมรรถนะเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับคู่แข่ง? มาแบ่งมันออกเป็นขั้นตอนกัน

ภาพรวมอาร์ค

rc คือแพลตฟอร์มพร็อกซีที่ใช้ Rust ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อความเร็ว ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัย ด้วยความเร็วในการทำงานระดับฮาร์ดแวร์ การป้องกันข้อผิดพลาดของหน่วยความจำในตัว และกลไกการทำงานพร้อมกันที่ปลอดภัย Arc สามารถช่วยให้แอปพลิเคชันที่มีความต้องการสูง เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และระบบเรียลไทม์ปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความสามารถในการปรับขนาดได้ดียิ่งขึ้น

สถาปัตยกรรมของ arc ช่วยให้สามารถโดดเด่นในพื้นที่ที่ ElizaOS และ ZerePy ทำงานได้ไม่บรรลุเป้าหมาย เวิร์กโฟลว์แบบกระจายอำนาจของ ARC ช่วยให้สามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องไว้วางใจและมีค่าหน่วงต่ำ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น ตัวแทนการเก็งกำไร DeFi

ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ของ ARC ยังตอบสนองความต้องการความล่าช้าในระดับมิลลิวินาทีของแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ และระบบ IoT อีกด้วย

นวัตกรรมหลักของแท่นขุด

หมายเหตุ Odaily: Rig คือชื่อของโทเค็นเฟรมเวิร์กของ Arc

• ประสิทธิภาพ: Rig คอมไพล์โดยตรงไปยังโค้ดเครื่อง ทำให้ได้ความเร็วที่ใกล้เคียงเนทีฟ ดีกว่ารันไทม์ JavaScript ของ Eliza

• ความปลอดภัยของหน่วยความจำ: Rust ช่วยป้องกันการขัดข้องโดยการตรวจจับข้อผิดพลาดของหน่วยความจำก่อนที่โครงการของคุณจะทำงาน จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบที่สำคัญ เช่น ระบบการดูแลสุขภาพและการบินและอวกาศ

• การทำงานพร้อมกัน: Rust ช่วยให้โปรแกรมสามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้โดยไม่เกิดการหยุดทำงานหรือเกิดข้อผิดพลาด แม้ว่างานหลายอย่างจะพยายามใช้ข้อมูลเดียวกันในเวลาเดียวกันก็ตาม

• ความกำหนดล่วงหน้า: Rust ช่วยรักษาประสิทธิภาพที่คาดเดาได้โดยหลีกเลี่ยงความล่าช้าที่เกิดจากการล้างหน่วยความจำที่ไม่ได้ใช้ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การนำทางการขับขี่อัตโนมัติ

การวัดการยอมรับของนักพัฒนา

การที่ RC มุ่งเน้นไปที่ภาษา Rust ทำให้กลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในแทร็กเฟรมเวิร์กตัวแทน AI นี่คือการเปรียบเทียบจำนวนดาว GitHub สำหรับเฟรมเวิร์ก AI ชั้นนำอื่นๆ:

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

• LangChain（Python）： 99,900 ดาว;

• PyTorch (Python): 86,600 ดาว;

แม้ว่า ElizaOS จะเป็นผู้นำในเฟรมเวิร์กพร็อกซีสำหรับการเข้ารหัสในแง่ของจำนวนดาวและผู้สนับสนุน แต่การที่ Arc มุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจที่มีประสิทธิภาพสูงทำให้กลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในตลาดเฉพาะกลุ่ม

การพัฒนาล่าสุด

เมื่อเร็วๆ นี้ Arc ได้ประกาศความร่วมมือกับมูลนิธิ Solana เพื่อเร่งการสร้างนวัตกรรม AI บน Solana ผ่านความร่วมมือนี้ Arc จะสามารถจัดหาเงินทุนและคำแนะนำให้กับโครงการต่างๆ ที่สร้างตัวแทนบน Rust บน Rig ได้

นอกจากนี้ RC ยังได้เปิดตัว Rig Onchain Kit ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อมอบความสามารถแบบออนเชนให้กับตัวแทน เช่น การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอโดยอัตโนมัติหรือการลงคะแนนเสียงให้กับข้อเสนอต่างๆ

สิ่งนี้เปิดโอกาสใหม่ๆ ช่วยให้ตัวแทนสามารถกลายเป็นผู้ร่วมมือ DeFi ที่สามารถโต้ตอบกับสัญญาอัจฉริยะได้

อาร์ค พาร์ทเนอร์

• Arbitrum: การสร้างเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาบนกรอบงาน Stylus และ Rig

• Abstract Chain: นำความเข้ากันได้ของ EVM ไปสู่ Rig

• MongoDB: จัดเตรียมการประสานข้อมูลระดับองค์กรและความสามารถ RAG (การสร้างเสริมการดึงข้อมูล) ที่ได้รับการปรับปรุง

• Shuttle: มอบแพลตฟอร์มคลาวด์ Rust ดั้งเดิมเพื่อลดความยุ่งยากในการปรับใช้และการจัดการกรอบงาน Rig

• AI ที่เป็นนิรันดร์: การเปิดใช้งานการใช้เหตุผลแบบกระจายอำนาจ การปกครองตนเองที่ดีขึ้น และความปลอดภัย

• Hyperbolic: ช่วยให้ตัวแทนที่สร้าง Rig สามารถเข้าถึงไลบรารีโมเดลที่ครอบคลุมและทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูงของ Hyperbolic

• SendAI: การใช้งาน AI แบบข้ามสายโซ่เพื่อปรับปรุงการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน

การวางตำแหน่งทางการตลาด

• การเติบโตของ DeAI: เนื่องจาก DeFAI และ DAO ขยายตัว ความต้องการตัวแทน AI โอเพนซอร์สจึงเพิ่มสูงขึ้น

• กลุ่มประสิทธิภาพสูง: ARC เป็นผู้นำในพื้นที่ที่ต้องการประสิทธิภาพที่สูงขึ้น เช่น หุ่นยนต์ IoT และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

• DePIN: ช่วยให้สามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องไว้วางใจและมีเวลาแฝงต่ำ และเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ เช่น โครงข่ายพลังงาน ห่วงโซ่อุปทาน และเครือข่ายโทรคมนาคม

ความท้าทายและแนวโน้มที่อาจเกิดขึ้น

• เส้นโค้งการเรียนรู้: Rust มีความซับซ้อน แต่ Arc ช่วยบรรเทาปัญหานี้ด้วยเวิร์กโฟลว์เทมเพลตและเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่จัดทำโดย Shuttle
  

• ความสมบูรณ์ของระบบนิเวศ: ขับเคลื่อนการเติบโตของไลบรารี Rust AI ผ่านแรงจูงใจ เช่น ทุนและแฮ็กกาธอน

• ภูมิทัศน์การแข่งขัน: ในขณะที่เฟรมเวิร์กอย่าง ElizaOS และ TensorFlow ครองพื้นที่ AI ในตอนนี้ แต่ Arc สามารถมุ่งเน้นไปที่กลุ่มตลาด ชุมชนนักพัฒนา และ Rust เพื่อเน้นย้ำถึงข้อเสนอที่มีคุณค่าของมัน

กรอบงาน RIG ของ ARC ใช้ ประโยชน์จากข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพของ Rust เพื่อกำหนดโครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่ เนื่องจากการนำ AI แบบกระจายอำนาจและประสิทธิภาพสูงมาใช้เพิ่มมากขึ้น จึงคาดว่า Arc จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของตัวแทน AI