Entblößt die "AI-Öffentliche Kette": Wenn Knoten direkt große Modelle ausführen, ändert sich die Erzählung von L1 grundlegend

Jüngst versucht jedes neue Projekt auf dem Markt, von der KI-Hype zu profitieren. Wenn man die bunten Werbesprüche abzieht, bleibt oft nur das alte Konzept eines Rechenleistung-Intermediärs oder eine dezentrale Cloud-Speicherlösung übrig. Diese Art des Hüllen-Spiels ist wirklich ermüdend, bis ich in den letzten Tagen tief in den zugrunde liegenden Stack von @Vanarchain eingetaucht bin, und endlich etwas gefunden habe, das tatsächlich die native Kompatibilität hart anpackt. Öffentliche Ketten streben von Natur aus nach Redundanz, um die Sicherheit des Hauptbuchs zu gewährleisten, während große Sprachmodell-Inferenz genau eine extrem hohe Parallelantwort benötigt; diese beiden Aspekte sind auf physischer Ebene von Natur aus widersprüchlich. Die meisten Lösungen auf dem Markt bestehen einfach darin, eine Cross-Chain-Brücke zu bauen, um externe Schnittstellen zu steuern, was niemals die echte intelligente Kette berühren kann.

Ich habe mich intensiv mit der Logik von Vanar und der unterliegenden Verbindung zu Nvidia beschäftigt und festgestellt, dass der Ehrgeiz dieser Leute keineswegs darauf beschränkt ist, eine kalte Datenbank zu erstellen. Sie versuchen, gewöhnliche Knoten direkt in eine dezentrale Rechenschicht umzuwandeln. Durch tiefes Einbetten von TensorRT zur Optimierung der Modellverkleinerung könnte das zukünftige Knoten-Netzwerk nicht mehr nur dumm Transaktions-Hashes bündeln, sondern direkt diese leichten Inferenzaktionen tragen. Stellen Sie sich NPCs in einem vollständig selbstständig entscheidenden Spiel oder in DeFi-Protokollen mit sich in Echtzeit ändernden Risikokontrollparametern vor. Wenn all dies auf der Kette nativ durchführbar wäre, könnten wir die Abhängigkeit von traditionellen Cloud-Service-Anbietern vollständig abwerfen. Das wäre eine extrem revolutionäre Grundlage.

Ein weiterer Knotenpunkt auf diesem Weg ist die wirtschaftliche Kosten von Datenübertragungen. Es ist allgemein bekannt, dass das Training von Maschinen eine enorme Menge an Informationen benötigt, während es selbst auf den gängigen Netzwerken absurd teuer ist, auch nur kleine Daten zu speichern. Das von Vanar entwickelte Neutron-Kompressionsprotokoll trifft genau diesen Schmerzpunkt. Indem große Datensätze in hochgradige Vakuumkompression umgewandelt und dann in Knoten gesteckt werden, kombiniert mit nahezu null Gasreibungsverlusten pro Transaktion, könnten AI-Agenten, die extrem häufige Interaktionen benötigen, in einer echten Geschäftswelt überleben. Diese Herangehensweise, die nicht an den TPS-Theorien festhält, sondern sich auf die Betriebsumgebung konzentriert, bietet tatsächlich einen sehr harten Beobachtungsansatz für diese Marktphase. Wenn diese Logik validiert wird, wäre der Dimensionale Angriff auf die gesamte Strecke offensichtlich, und es lohnt sich, ihre weiteren Entwicklungen im Hauptnetz im Auge zu behalten. #vanar $VANRY