無需信任地執行任意程式碼，並足以共享給全世界使用，世界電腦的夢想深深紮根於去中心化網路。在以太坊之後，許多基礎設施項目都做出了嘗試，Arweave 即將推出的AO 網路也是這些嘗試之一。
對於一個「世界電腦」來說，可以粗略地分為資料的運算、存取與儲存三個部分，Arweave 過去一直在充當「世界硬碟」的角色，AO 網路（Actor Oriented）則引入了通用運算的能力，並提供了智能合約。
AO：基於Actor 的通用計算網絡
目前的主流去中心化計算平台分為兩類，即智能合約平台與通用計算平台；智能合約平台以Ethereum 為代表，網絡共享全局的狀態內存，對改變狀態的運算過程進行共識，因為共識要求大量的重複運算，因此高成本下僅用於處理高價值業務；通用計算網絡不對運算過程本身進行共識，而是根據業務驗證計算結果，處理請求順序，不存在共享的狀態內存，這降低了成本，讓網路擴展到更多領域的運算，這類以Akash 等算力網路為代表。
當然，還有一些專案基於虛擬機器安全的安全假設，將通用運算與智慧合約融合。即共識只處理交易的順序，並對計算結果進行驗證，多個狀態變化計算在網路節點中並行處理，計算的環境虛擬機保證了確定性結果，因此只要交易順序一致，最終狀態也將一致。
這類網路由於不共享狀態內存，擴容成本很低，多個任務可以並行計算且互不影響。這類專案往往基於Actor 程式設計模型，代表就是ICP，而AO 也屬於此類。 Actor 下每一個運算單元被視為單獨的智慧獨立處理事務，運算單元之間透過通訊互動（Actor 是傳統Web2 服務中非常常見的架構）。 AO 標準化了Actor 的訊息傳遞，實作了一個去中心化的運算網路。
與傳統被動觸發的智能合約（如Ethereum/Solana 智能合約）不同，具備通用計算Actor 下的AO 可以透過一致固定時間循環觸發的「cron」方式，來實現智能合約的主動運行，例如一個持續監控套利空間的交易程序。
可快速擴容的去中心化運算能力，Arweave 的超大資料儲存能力，Actor 的程式設計模型，與主動觸發交易的能力，這讓AO 網路非常適合託管AI Agent。 AO 也支持將AI 大模型引入區塊鏈的智能合約中運作。
AO 網路特性
上文介紹過AO 與智慧合約網路的區別，AO 不對計算過程進行共識，對交易順序進行共識，並默認虛擬機的運行結果是確定性的，從而實現最終狀態的一致性。
AO 也具備一定的彈性，網路以模組化方式設計。網路中存在三種基本單元，調度單元SU、計算單元CU 與信差單元MU。
一個交易被發出，作為通訊層的信使單元接受交易，驗證簽名，轉發給調度單元；調度單元可以看做AO 與AR 鏈的連接點，幫助網絡對交易順序進行排序，並上傳至AR 鏈完成共識，目前的共識方式是POA（權限證明）；對交易順序的共識完成後，任務被分配給計算單元，CU 負責處理具體計算，結果返回MU 轉發給用戶。
CU 集可以看做是一個去中心化的算力網絡，在完整的經濟學規劃下，CU 節點需要質押一定資產，透過計算性能、價格等因素競爭，提供算力賺取收益，如果出現計算錯誤的情況，會被罰沒資產。這是一個標準的經濟學保障。
AO 與其他網路的區別
AO 做為通用運算平台，與Ethereum 等智慧合約平台的差異顯而易見。與AR 同為「世界硬碟」的Filecoin 也推出了自己的智慧合約平台FVM，但這是一種等效於EVM 的狀態共識機架構，且在體驗上不如Ethereum 等傳統智慧合約平台。
與Akash、io.net 等去中心化運算網路不同，AO 依然保留了智慧合約能力，AO 最終也在AR 儲存上維護了一個全域的狀態。
實際上，與AO 在架構上最相似的是ICP。 ICP 創造了非同步運算區塊鏈網路的最早範式，AO 在很大程度上延續了ICP 的設計，例如僅對交易順序排序、相信虛擬機器確定性計算、Actor 模型非同步處理等。
最大的不同點在於，ICP 是基於容器維護狀態，即每個智能合約容器可以只維護自己的private 狀態，或者對狀態讀取設定條件；而AO 具備一個共享的狀態層，即AR，任何人都可以透過交易順序與狀態證明復原全網狀態，這一定程度上增加了網路的去中心化能力，但也喪失了ICP 中特殊隱私業務的實現可能（例如客戶有隱藏套利路徑的需求）。
在經濟與設計層面，ICP 為了確保網路效能，對參與節點作出了較高的硬體要求，這造成了較高的門檻，而AO 相對以公平發射、無准入的方式運行，質押即可參與競爭挖礦。 ICP 網路選擇了大堆疊的實現方式，為了性能犧牲了靈活性，而AO 使用了模組化的設計，MU、CU、SU 分離，用戶也可以自選虛擬機的實現方式，這也降低了一些開發者進入的成本。
當然AO 也可能存在與ICP 一樣的系統缺點，例如Actor 非同步模型下跨合約交易缺乏原子性，這會導致DeFi 類應用發展困難，AgentFi 的構想似乎很難在短時間內實現；脫離傳統智慧合約範式的新計算模式，也對開發者提出了更高的要求。但AO 架構下wasm 虛擬機器最高能管理4GB 的限制，也導致部分複雜模型無法在AO 上使用。由此看來，AO 選擇AI Agent 的路線實為揚長避短，有趣的是，ICP 也在2024 年年初宣布專注於AI 領域。
當然，比較ICP 50億美金的總市值來說，AR 目前總市值22 億美金，仍有不小的差距。在AI 大發展的背景下， AO 可能仍存在較大潛力。