Web3存在一个记忆问题。不是那种“我们忘记了什么”的意义，而是在核心架构的意义上。它没有真正的记忆层。

今天的区块链与传统计算机相比并不显得完全陌生，但一个核心的基础方面仍然缺失：一个为去中心化构建的记忆层，将支持互联网的下一个迭代。Muriel Médard将在2025年5月14日至16日的Consensus 2025上发言。 在这里注册以获取您的票。

二战后，约翰·冯·诺依曼提出了现代计算机的架构。每台计算机都需要输入和输出，一个用于控制和算术运算的CPU，以及用于存储最新版本数据的内存，还有一个“总线”来检索和更新内存中的数据。通常称为RAM，这种架构已经成为计算的基础数十年。

从本质上讲，Web3是一个去中心化的计算机——一个“世界计算机”。在更高层面上，它相当可识别：在数千个去中心化节点上运行的操作系统（EVM，SVM），为去中心化应用程序和协议提供动力。

但是，当你深入挖掘时，发现缺少了一些东西。用于存储、访问和更新短期和长期数据的记忆层，并不像冯·诺依曼设想的那样是记忆总线或记忆单元。

相反，它是不同最佳努力方法的混合体，以实现这一目的，结果总体上是混乱的、低效的且难以导航。

问题在于：如果我们要构建一个与冯·诺依曼模型根本不同的世界计算机，那么必须有一个非常好的理由。目前，Web3的记忆层不仅不同，而且复杂且低效。交易速度慢。存储缓慢且成本高昂。以当前的方法进行大规模采用几乎是不可能的。而这并不是去中心化应该追求的目标。

但还有另一种方法。

这个领域的许多人正在尽力克服这一限制，而我们现在处于一个当前的解决方案无法跟上的阶段。这就是使用代数编码的地方，它利用方程来表示数据，以提高效率、弹性和灵活性。

核心问题是：我们如何为Web3实现去中心化代码？

新的记忆基础设施

这就是为什么我从学术界跳槽，担任麻省理工学院NEC主席和软件科学与工程教授，致力于与一组专家团队共同推进Web3的高性能记忆。

我看到了更大的潜力：重新定义我们在去中心化世界中对计算的思考方式。

我在Optimum的团队正在创建像专用计算机一样工作的去中心化记忆。我们的方法由随机线性网络编码（RLNC）驱动，这是一项在我麻省理工学院实验室近二十年开发的技术。这是一种经过验证的数据编码方法，最大化了从工业系统到互联网的高可靠性网络中的吞吐量和弹性。

数据编码是将信息从一种格式转换为另一种格式以实现高效存储、传输或处理的过程。数据编码已经存在了几十年，今天的网络中有许多不同的迭代。RLNC是专门为去中心化计算构建的现代数据编码方法。该方案将数据转换为数据包，以便在节点网络中传输，确保高速和高效。

凭借来自全球顶尖机构的多个工程奖项、80多项专利和众多实际部署，随机线性网络编码（RLNC）不再仅仅是一个理论。RLNC获得了显著的认可，包括2009年IEEE通信学会和信息理论学会联合论文奖，表彰其在“随机线性网络编码方法在多播中的应用”方面的工作。RLNC的影响在2022年获得了IEEE小林浩二计算机与通信奖的认可。

RLNC现在已为去中心化系统做好准备，能够实现更快的数据传播、高效的存储和实时访问，使其成为Web3在可扩展性和效率挑战中的关键解决方案。

为什么这很重要

让我们退一步思考。为什么这一切都重要？因为我们需要一个不仅去中心化，而且高效、可扩展和可靠的世界计算机的记忆。

目前，区块链依赖于最佳努力的临时解决方案，这些方案部分实现了高性能计算中的记忆所做的事情。它们缺乏的是一个统一的记忆层，既包括用于数据传播的记忆总线，也包括用于数据存储和访问的RAM。

计算机的总线部分不应该像现在这样成为瓶颈。让我来解释一下。

“八卦”是区块链网络中数据传播的常见方法。这是一种点对点通信协议，节点与随机的对等节点交换信息，以在网络中传播数据。在当前的实现中，它在规模上面临挑战。

想象一下，你需要从邻居那里获取10条信息，他们重复他们所听到的内容。当你与他们交谈时，起初你会得到新信息。但是，当你接近10个邻居中的9个时，从邻居那里听到新信息的机会就会下降，使得最后一条信息变得最难获取。你听到的下一个信息有90%的可能性是你已经知道的内容。

这就是今天区块链八卦的工作方式——最初高效，但在尝试完成信息共享时冗余且缓慢。你必须非常幸运才能每次都获得新信息。

通过RLNC，我们解决了当前八卦中的核心可扩展性问题。RLNC的工作方式就像你非常幸运，因此每次你听到的信息恰好是你不知道的信息。这意味着更大的吞吐量和更低的延迟。这种基于RLNC的八卦是我们的第一个产品，验证者可以通过简单的API调用来优化其节点的数据传播。

现在让我们来看看记忆部分。将记忆视为动态存储是有帮助的，就像计算机中的RAM，或者说我们的衣橱。去中心化的RAM应该模仿衣橱；它应该是结构化、可靠和一致的。一条数据要么存在，要么不存在，没有半个比特，没有缺失的袖子。这就是原子性。物品保持它们放置的顺序——你可能会看到一个旧版本，但绝不会看到错误的版本。这就是一致性。而且，除非被移动，否则一切都保持不变；数据不会消失。这就是持久性。

那么，除了衣橱，我们有什么？内存池并不是我们在计算机中保留的东西，那么我们为什么在Web3中这样做呢？主要原因是没有适当的记忆层。如果我们将区块链中的数据管理视为管理我们衣橱中的衣物，那么内存池就像是地板上的一堆脏衣服，你不确定里面有什么，需要翻找。

当前单个链的交易处理延迟可能非常高。以以太坊为例，完成任何单个交易需要两个纪元或12.8分钟。没有去中心化的RAM，Web3依赖于内存池，交易在处理之前停留在内存池中，导致延迟、拥堵和不可预测性。

完整节点存储所有内容，导致系统膨胀，使检索变得复杂且成本高昂。在计算机中，RAM保留当前所需的数据，而使用较少的数据则转移到冷存储中，可能在云端或磁盘上。完整节点就像一个衣橱，里面装满了你曾经穿过的所有衣服（从你婴儿时期穿过的所有衣物到现在）。

这不是我们在计算机上所做的事情，但在Web3中却存在，因为存储和读写访问没有得到优化。通过RLNC，我们创建了去中心化的RAM（deRAM），以经济、弹性和可扩展的方式实现及时、可更新的状态。

由RLNC驱动的deRAM和数据传播可以通过使内存更快、更高效和更具可扩展性来解决Web3最大的瓶颈。它优化了数据传播，减少了存储膨胀，并实现了实时访问，而不妨碍去中心化。这一直是世界计算机中缺失的关键部分，但不会再缺失太久。

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