arc单日爆拉80%，Delphi Digital如何凝练其价值逻辑？

本文来自 | Delphi Digital

编译｜Odaily星球日报（ @ Od a ilyCh in a ）

译者｜Azuma（ @azuma _ eth ）

编者按：低迷多日的 AI 板块今日终于迎来了暴力反弹，框架类项目 arc 单日爆涨 80% 领涨整个板块。细究暴涨原因，最直接的线索或是 arc 今日官宣“将推出新的代币发行机制，专注于捕捉生态系统潜力”，但回看 AI 板块过去的几轮波动，arc 似乎总能显现更强势的上冲态势。

本文内容为 Delphi Digital 原发布于 1 月 28 日的 arc 付费研报， 2 月 8 日，该机构摘选并更新了核心内容后又再次发布在了 X 平台 —— 短短 3 天时间内，arc 已从最低 0.13 美元强势反弹至 0.32 美元。

以下为 Delphi Digital 原文内容，由 Odaily 星球日报编译。

AI 代理（AI Agents）已不再仅仅是实验品。要在现实应用中取得成功，它们需要一个为规模和性能而构建的框架。

arc 与竞争对手相比表现如何？让我们来步步拆解。

arc 概述

a rc 是一个基于 Rust 的代理平台，专为速度、可靠性和安全性而设计。 通过硬件级的执行速度、内置的内存错误保护以及安全的并发机制，arc 能够帮助金融、医疗保健和实时系统等高要求应用进一步提升可靠性和可扩展性。

arc 的架构使其能够在 ElizaOS 和 ZerePy 表现相对不足的领域脱颖而出。arc 的去中心化工作流支持无信任、低延迟的操作，是 DeFi 套利代理等应用程序的理想选择。

arc 的实时性能也符合机器人、自动驾驶汽车和物联网系统等应用对于亚毫秒级延迟的需求。

Rig 的核心创新

Odaily 注：Rig 为 arc 的代币框架名称。

• 性能：Rig 可直接编译为机器代码，实现了接近原生的速度，超越 Eliza 的 JavaScript 运行时。

• 内存安全：Rust 通过在项目运行前捕获内存错误来防止崩溃，非常适合医疗保健和航空航天等关键系统。

• 并发性：Rust 允许程序在不崩溃或引发错误的情况下进行多任务处理，即使多个任务同时尝试使用相同的数据。

• 确定性：Rust 通过避免清理未使用内存导致的延迟，保持了可预测的性能，使其非常适合自动驾驶导航等高要求任务。

开发者采用指标

a rc 对 rust 语言的关注使其成为了 AI 代理框架赛道的有力竞争者。以下是其他领先 AI 框架的 GitHub star 数量对比：

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

• LangChain（Python）： 99, 900 颗 star；

• PyTorch（Python）： 86, 600 颗 star；

虽然 ElizaOS 在 star 数量和贡献者方面领先于加密代理框架，但 arc 专注于高性能、去中心化应用，使其成为利基市场的有力竞争者。

最新进展

最近，arc 宣布与 Solana 基金会合作，以加速 Solana 上的 AI 创新。通过这一合作，arc 将能够为在 Rig 上构建基于 Rust 的代理的项目提供资助和指导。

a rc 还已发布了 Rig Onchain Kit，旨在为代理提供了链上能力，如自动进行投资组合的再平衡，或是对提案进行投票。

这打开了新的可能性，使代理能够成为可与智能合约交互的 DeFi 协作者。

arc 合作伙伴

• Arbitrum：构建开发者工具，便于在 Stylus 和 Rig 框架上进行开发。

• Abstract Chain：为 Rig 带来 EVM 兼容性。

• MongoDB：提供企业级数据编排，增强 RAG（检索增强生成）能力。

• Shuttle：提供 Rust 原生云平台，简化 Rig 框架的部署和管理。

• Eternal AI：实现去中心化推理，增强自主性和安全性。

• Hyperbolic：使 Rig 构建的代理能够访问 Hyperbolic 的广泛模型库和高性能计算资源。

• SendAI：跨链 AI 部署，提升通信和互操作性。

市场定位

• DeAI 增长：随着 DeFAI 和 DAO 的扩展，对开源 AI 代理的需求将激增。

• 高性能细分市场：arc 在机器人、物联网和实时分析等对性能要求更高的领域处于领先地位。

• DePIN：支持无信任、低延迟操作，优化去中心化物理基础设施，如能源网络、供应链和电信网络。

潜在挑战及展望

• 学习曲线：Rust 较为复杂，但 arc 通过模板化工作流和 Shuttle 提供的开发者工具缓解了这一问题。
  

• 生态系统成熟度：通过资助和黑客马拉松等激励措施推动 Rust AI 库的增长。

• 竞争环境：尽管 ElizaOS 和 TensorFlow 等框架暂时主导了 AI 领域，但 arc 可专注于细分市场、开发者社区和 Rust，以凸显其价值主张。

arc 的 RIG 框架正在利用 Rust 的性能优势重新定义 AI 基础设施。随着去中心化和高性能 AI 的应用不断增长，arc 有望在塑造 AI 代理的未来方面发挥重要作用。