Ich möchte zunächst meine Position klarstellen: Ich glaube nicht an die lineare Erzählung "größeres Modell = klüger = der einzige Ausweg". In den letzten Jahren habe ich zu viele Teams gesehen, die ihre Rechenleistung als Ehrenmedaille betrachten, was zu einer Reihe von teuren und schwer verbreitbaren Systemen geführt hat. Aus einer anderen Perspektive betrachtet, sollte die Art von Intelligenz, die langfristig bestehen bleibt, diejenige sein, die sich erinnert, wiederverwendet und nicht jedes Mal von Grund auf neu berechnet. Vanar hat mir in dieser Hinsicht einige etwas andere Ideen gegeben – es geht nicht darum, einen kurzfristigen Höchstwert an Rechenleistung zu verfolgen, sondern eine realistischere Frage zu stellen: Wie kann Intelligenz bei tragbarem Energieverbrauch nachhaltig existieren?
Lassen Sie mich mit einem intuitiven Szenario beginnen. Der Workflow der meisten aktuellen KI-Dienste folgt tatsächlich dem Muster „temporär eine Bühne aufbauen, eine Aufführung durchführen, die Bühne abbauen“. Bei jedem Aufruf muss das Modell den Kontext lesen, neu ableiten und Ergebnisse generieren; bei der nächsten ähnlichen Anfrage muss alles wiederholt werden. In der Technik wird dies als „wiederholte Berechnung“ bezeichnet, was sich in den Energieabrechnungen direkt als Verschwendung niederschlägt. Im Vergleich dazu, wenn das System bereits erfolgte Interaktionen, Benutzerpräferenzen und Umweltzustände als wiederverwendbare langfristige Vermögenswerte betrachten kann, können viele Ableitungsschritte übersprungen oder verringert werden – die Effizienz steigt natürlich, der Energieverbrauch sinkt natürlich.
Das ist genau der Grund, warum ich die Kernidee von Vanar interessant finde: das „Gedächtnis“ als Teil der Infrastruktur zu betrachten, nicht als temporären Cache. Mit anderen Worten, Blockchain ist hier nicht nur Buchhaltung, sondern es wird ein verifizierbarer langfristiger Zustand aufgebaut. Wenn KI auf einem solchen Zustand arbeitet, steht sie nicht vor der Herausforderung „jedes Mal den Benutzer neu zu erkennen“, sondern „auf der Grundlage vorhandener Geschichte weiterzuentwickeln“. Aus der ingenieurtechnischen Sicht entspricht dies, einmalig teure Überlegungen in einmalige Schreibvorgänge (wenn ein Verhalten auftritt) + mehrfache kostengünstige Lesevorgänge (für nachfolgende Interaktionen) zu zerlegen, was insgesamt energieeffizienter ist.
Setzen Sie diese Logik in konkrete Szenarien um, um sie anschaulicher zu machen. Stellen Sie sich eine kontinuierlich betriebene virtuelle Welt vor: Die historischen Verhaltensweisen, Vorlieben der Spieler und die Ereignisketten, an denen ein bestimmtes Objekt beteiligt war, werden als langfristiger Zustand gespeichert. KI muss nicht mehr jedes Mal neu ableiten, „wer dieser Spieler ist, was er zuletzt getan hat und welches Feedback er erhalten sollte“, sondern liest einfach diese Zustände und trifft inkrementelle Entscheidungen. Was ist das Ergebnis? Die Benutzererfahrung ist kohärenter, die Modellaufrufe sind geringer und die gesamte Energiemenge des Systems ist stabiler und nicht durch Spitzenverbrauch geprägt.
In diesem Design ist das Token (zum Beispiel $VANRY ) nicht nur eine einfache „Zahlung von Gebühren“. Es ist eher eine Ressource zur Aufrechterhaltung eines langfristigen Zustands: Wer für die Pflege eines bestimmten langfristigen Gedächtnisses verantwortlich ist, wer für den Betrieb eines intelligenten Agenten zahlt, wer für den dauerhaften Kontext aufkommt. Die Kosten im Voraus zu definieren und die Ressourcen zu bepreisen, wird auf natürliche Weise diejenigen bedeutungslosen hochfrequenten Aufrufe unterdrücken – denn der Verbrauch ist sichtbar, erinnerbar und tragbar. Wenn Sie teure Logik häufig auslösen möchten, müssen Sie echte Kosten tragen; wenn Sie sich entscheiden, das Verhalten als langfristigen Zustand zu speichern, wird der zukünftige Aufruf günstiger und effizienter.
Natürlich ist dieser Ansatz nicht ohne Kosten. Das Schreiben und Speichern von langfristigen Zuständen verbraucht ebenfalls Ressourcen, das Wachstum von On-Chain-Daten erfordert Governance- und Archivierungsstrategien; Datenschutz und Compliance müssen ebenfalls berücksichtigt werden (wer kann lesen, wer kann erben, wann läuft es ab). Daher ist wirklich interessante Technik nicht, alles auf die Kette zu bringen, sondern die Verwaltung in Schichten: Welche Informationen müssen langfristig überprüfbar gespeichert werden (Identitätsunterbrechungen, wichtige Nachweise, unveränderliche Ereignisse), welche Informationen können lokal zwischengespeichert oder durch verschlüsselte Off-Chain-Speicherung behandelt werden, und dann durch nachweisbare Zusammenfassungen mit dem On-Chain-Zustand verbunden werden. So bleiben die Vorteile von „Gedächtnis kann Energie sparen“ erhalten, während man vermeidet, die Kette als ineffiziente große Datenbank zu nutzen.
Ein weiterer realistischer Vorteil: Die „Verpreisung“ von Ressourcen wird Entwickler dazu bringen, mehr Wert auf Design zu legen. Derzeit ist die Standardstrategie vieler KI-Schnittstellen „Bequem zu nutzen“, was in kurzfristigen Produktversuchen kein Problem darstellt, aber wenn es um den großflächigen Betrieb geht, kann man von den Rechnungen erstickt werden. Wenn die Aufrufe klare Kosten haben und der langfristige Zustand klare Wartungskosten hat, wird das Team wertvollere Fragen stellen: Ist diese Überlegung wert? Ist dieser Zustand es wert, dauerhaft gespeichert zu werden? Langfristig betrachtet bringt diese Selbstbeschränkung mehr nachhaltige Systeme als externe Regulierung.
Ich möchte hier zwei persönliche Urteile betonen. Erstens, grün bedeutet nicht „Operatoren zu minimieren“ und „die Modellfähigkeiten zu reduzieren“, sondern die Systemeffizienz zu verfolgen – mit weniger wiederholten Berechnungen und durch wiederverwendbare langfristige Zustände, um gleichwertige oder bessere Erfahrungen zu erzielen. Zweitens, Vanar's Ansatz, das „Gedächtnis“ zur Infrastruktur zu machen, ist kurzfristig nicht attraktiv, weil es keine sofortigen Datenexplosionen erzeugt; aber langfristig ist es näher an einer Notwendigkeit für die reale Implementierung. Wirklich akzeptable Intelligenz für die breite Öffentlichkeit ist nicht, dass sie jedes Mal erstaunliche Antworten liefert, sondern dass sie kontinuierlich und mit geringer Fehlerrate im Alltag funktioniert – und das erfordert, dass Intelligenz etwas wird, das „merken“ kann, nicht nur etwas, das vorübergehend rechnet.
Der letzte persönliche Eindruck von Moon: Ich bin nicht so naiv zu glauben, dass jede Architektur sofort das Energieproblem lösen kann, noch würde ich Vanar als Allheilmittel beschreiben. Aber das „Gedächtnis“ von der Peripherie in eine erste Klasse von Vermögenswerten zu heben, hat taktischen Wert. Es verändert die wirtschaftliche Form intelligenter Systeme und auch die Kostenstruktur, die wir bereit sind, in das Produktdesign zu investieren. Wenn KI in den nächsten Jahren von „Labor-Spielzeug“ zu einem „sofort einsatzbereiten langfristigen Service“ übergehen soll, könnte dieser Ansatz „weniger Wiederholungsaufwand, mehr Wiederverwendung von Geschichte“ wertvoller sein als eine zusätzliche Schicht von Rechenleistung.
