La maggior parte delle blockchain cerca di aggiungere l'IA sopra l'infrastruttura esistente. VanarChain capovolge il presupposto: si chiede che tipo di blockchain l'IA abbia davvero bisogno per funzionare in modo affidabile su larga scala, e poi progetta il sistema attorno a tale requisito. Questo cambiamento—dall'IA come caratteristica all'IA come carico di lavoro nativo—è sottile, ma cambia quasi ogni decisione architettonica che segue.
I sistemi di IA non sono impressionati dai titoli sul throughput o dall'attività speculativa. Si preoccupano di struttura, prevedibilità e contesto. Modelli, agenti e sistemi decisionali automatizzati dipendono da dati che sono leggibili, comprimibili, verificabili e accessibili ripetutamente a basso costo. Le catene tradizionali, costruite attorno a aste di gas e transazioni guidate dagli utenti, introducono attriti esattamente dove l'IA si blocca: costi imprevisti, costi di esecuzione incoerenti e dati che sono tecnicamente on-chain ma semanticamente opachi.
L'approccio di VanarChain parte dall'assunto che l'attività futura on-chain sarà più pesante per le macchine piuttosto che per gli esseri umani. Gli agenti IA non “fanno clic per confermare.” Ragionano, recuperano contesto, eseguono e ripetono. Affinché quel ciclo funzioni, l'ambiente deve offrire esecuzione deterministica e primitive di dati strutturati. L'esecuzione a tariffa fissa non è solo un miglioramento dell'UX qui—è una condizione abilitante per sistemi autonomi che devono budgetizzare, pianificare e agire senza intervento umano.
È altrettanto importante il modo in cui vengono trattati i dati. L'IA non ha bisogno di più dati grezzi; ha bisogno di dati significativi. VanarChain enfatizza l'efficienza semantica—dati che sono compressi, contestualizzati e riutilizzabili tra le applicazioni. Questo è in linea con il funzionamento dei moderni sistemi di IA: recuperare conoscenze distillate piuttosto che esaminare stati gonfiati. In pratica, questo riduce sia il sovraccarico di archiviazione che il carico cognitivo per le macchine, rendendo l'intelligenza on-chain economicamente sostenibile piuttosto che teoricamente possibile.
Questo design ha implicazioni pratiche oltre i cicli di hype dell'IA. Nella conformità, ad esempio, i controlli automatizzati richiedono costi prevedibili e stati verificabili. Nei giochi o nei media, le esperienze guidate dall'IA dipendono da micro-interazioni rapide e a basso costo che non possono sopravvivere a mercati delle tariffe volatili. Nei flussi di lavoro aziendali, le azioni attivate dalle macchine devono essere auditabili e ripetibili. Il modello di VanarChain si mappa più da vicino a queste realtà rispetto alle catene ottimizzate per la congestione speculativa.
L'intuizione più profonda è che l'IA cambia chi sarà l'utente principale delle blockchain. Gli esseri umani interagiranno ancora, ma sempre più attraverso agenti che agiscono per loro conto. Le infrastrutture che presumono che gli esseri umani siano il collo di bottiglia faticheranno. Le infrastrutture che presumono che le macchine siano l'attore predefinito accumuleranno silenziosamente rilevanza.
@Vanarchain l'approccio diverso all'IA non riguarda il branding di sé stesso come “potenziato dall'IA.” Si tratta di riconoscere che l'intelligenza—sia essa umana o artificiale—ha bisogno di chiarezza, struttura e certezza per operare. In questo senso, la catena è meno focalizzata sulla presentazione dell'IA e più sulla creazione di un'intelligenza sostenibile on-chain. Questa distinzione potrebbe contare molto di più di quanto la maggior parte delle persone realizzi.
