Arweave、开放数据与社交层：Arweave 作为链上社交的 Layer 0

作者：OnlyArweave；编译：Scarlett LI；来源：PermaDAO

@LensProtocol，@useOrbis，@farcaster_xyz 等项目（其中一些已经在使用 Arweave）由于其优秀的界面和社区，正在获得越来越多的采用。但其中一个问题是——如何扩展？

@LensProtocol, @useOrbis ,@farcaster_xyz 等项目（其中一些已经在使用 Arweave）由于其优秀的界面和社区，正在获得越来越多的采用。但其中一个问题是——如何扩展？

传统的社交媒体平台用户数量高达数十亿。每天有 1000 亿条 WhatsApp 消息被发送。大多数区块链并不是为存储而设计的。如果你想在以太坊或任何区块链上存储 1000 亿条 WhatsApp 消息，成本将是极其高昂的。

Arweave：链上数据的可扩展性

要处理任何规模的链上数据，你都需要一个专门为此目标设计的协议。认识一下 #Arweave。

Arweave 是为去中心化、永久性数据存储而构建的。但更重要的是——它可以扩展。这得益于捆绑技术（bundling）。Arweave 上的捆绑是指使用服务将多个交易“捆绑”在一起，并作为单个交易发布在 Arweave 上。捆绑意味着理论上没有扩展限制。而且有许多捆绑服务各有优势。@ardriveapp 提供的 Turbo 服务使得用法币（如美元）将内容上传到网络变得非常容易。

另一个捆绑服务 @irys_xyz可以处理：

• 50,000+ TPS（已经实现 180+）

• 即时数据可用性

• 文件大小 > 50MB

这些功能都非常适合 web3 社交。即时识别帖子，处理图片上传，并将其永久存储在 Arweave 链上。

@heydotxyz 和 @viamirror 就是这样来存储他们的帖子！

在访问方面，多亏了 @ar_io_network，已经有 300 多个网关在提供和索引 Arweave 内容——这就像一个全球 CDN。

这意味着内容更新和访问是非常迅速的。

友好性

Arweave 是一个数据层。无论你使用的是哪条区块链，Arweave 都能整合！

你可以在其他地方进行交易结算，使用 Arweave 来存储整个帖子或图片，或者完全使用 Permaweb 和 Arweave 的原子资产。无论你选择哪种方式，Arweave 作为协议都能为你提供支持。

Arweave 是一条友好的链。Lens 使用 Polygon 和 Arweave，Mirror 使用 Optimism 和 Arweave，Solana Mobile 将 dApp SDK 存储在 Arweave 上，许多项目将其 NFT 永久存储。甚至一些 Cardano NFT 也在 Arweave 上。各条链都可以完美整合。

@KYVENetwork 为 @cosmoshub、@archwayHQ、@axelarnetwork 等项目归档和存储链的历史数据。

更不用说，你可以使用 SmartWeave 合约直接在 Arweave 上构建链上社交，通过所谓的通用数据许可（Universal Data License）将其作为具有实际权利的原子资产。可以参见 @OurBazAR 的实际应用。

无论哪种方法适合你，Arweave 都很灵活。这就是为什么它可以成为所有不同类型链上社交的 Layer 0。

开放

虽然 Arweave 上的数据可以加密，但在用于公开的链上数据时它的优势尤为突出。

即使你的社交平台或协议被关闭，你的所有帖子仍然可以在 Arweave 链上检索到。

开放数据还创造了更多机会，例如 @rss3_，他们正在为社交媒体数据创建 API，并为 Arweave 构建了自己的高性能捆绑解析器。

LLM（大型语言模型）浪潮展示了更多的机会——Arweave 拥有通用数据许可（Universal Data License），@fairAIprotocol 的工作可以通过使用权和 AI 模型的补偿，使社交环境对创作者更加友好。

总结

对于那些希望永久存储自己的想法和经验的人来说，Arweave 是链上社交的理想选择，是一个“Layer 0”，@permaweb_news 表示。任何区块链或项目都可以与其集成，对于正在增长采用的平台来说，扩展性不仅可行，而且可以实现永久存储的帖子的即时可用性，具有乐观缓存层、300 多个网关和更多即将到来的 CDN。

随着内容环境因 AI 和 LLM 而变化，Arweave 仍然是赋予创作者永久存储能力的地方。

选择 Arweave 的理由和用例有许多，链上社交只是其中之一。Permaweb、SmartWeave 合约、通用数据许可（UDL）、原子资产——Arweave 已经准备好并且正在被积极用于这些以及更多领域。

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