花了一段时间，我才意识到 AI 并不像交易员那样在意 TPS（每秒交易数）。
多年来，吞吐量一直是加密世界最响亮的指标之一。每秒交易数、基准测试、压力测试、排行榜伪装成基础设施更新。如果一条链能更快处理更多活动，就被自动认为是优越的。
这种定义在交易密集周期中很合理。高频交易、山寨币波动、套利机器人，这一切都依赖速度而生死攸关。
但 AI 并不以交易员思维运作
当我开始更仔细研究专注 AI 的基础设施，特别是 Vanar 的尝试，我不得不重新思考“性能”到底意味着什么。
交易员关注 TPS，因为每一毫秒都可能影响价格执行。AI 系统关心的是完全不同的东西。它们在乎一致性、可验证性、可追踪性，以及交互不中断。它们关心输出是否可靠，而不是区块是否快两毫秒被确认。
这是一个完全不同的优化问题。
链设计多以人类活动的间歇波动为中心
大多数区块链设计围绕人类活动的突发事件：用户点击、兑换、铸造、投票。即便有机器人参与，它们也在响应价格或激励。架构是围绕间歇性峰值演化的。
AI 系统则不同。它们持续生成内容，处理数据流，无论市场波动还是平静，都产生输出。它们的交互模式不是突发的，而是持续的。
如果基础设施假定活动是零散、由人触发的，它在 AI 密集环境下就显得不完整。
这就是 TPS 迷思显得狭隘的原因。
吞吐量仍重要，但不是核心
没人希望网络拥堵。但对于 AI 系统，更重要的是环境能否可靠记录输出、日志交互、提供可验证记录。
想象一个系统：AI 生成内容、绑定所有权、执行自动化协议或影响金融决策。在这种情况下，验证生成时间和方式比减少毫秒确认更关键。
AI 并不在乎排行榜上的炫耀成绩。它在乎的是不中断、无歧义地运行。
AI 优先的基础设施开始显得合理
相比主要为投机交易优化的链，重点转向支持机器生成的持续交互。这要求不同的权衡。
你会更加关注持续负载下的稳定吞吐量，而非峰值 TPS。更关注数据长期完整性，而非单区块最终性竞赛。更关注确定性行为，而非内存池竞争。
微妙，却改变了设计哲学。
AI 带来新的问责需求
如果模型输出引发金融后果，需要可验证交互记录。如果自动代理代表用户执行逻辑，需要透明度。
高 TPS 解决不了这个问题。架构才是关键。
Vanar 的定位
#Vanar 的设计以 AI 优先 而非事后添加，正是基于这一理念。目标不是赢 TPS 比赛，而是预测机器生成活动成为常态的世界。
这种世界对基础设施的压力不同。不是混乱的交易爆发，而是稳定持续的 AI 交互流。不是数千用户在波动瞬间竞争区块空间，而是自主系统持续记录输出、验证状态。
测量可能不那么刺激，但正确实现更重要。
文化层面
加密世界长期被交易员塑造。交易员关注的指标自然占主导：速度、流动性、延迟，这些成了质量的代名词。可以理解。
但如果 AI 成为数字经济的常规参与者，优先级会改变。
稳定性比炫目更重要
确定性比峰值性能更重要
可审计性比头条数字更重要
这并不意味着 TPS 不重要，它只是不再是主角。
AI 优先基础设施的现实考量
我仍对 AI 优先基础设施大规模需求保持谨慎。很容易假设指数增长，每个系统必须立即适应。实际采纳往往比预期慢。
但我们已接近一个阶段，仅为人类交易员优化的链显得不完整。
AI 不关心链在山寨币狂潮中能处理 100,000 TPS，它关心输出是否可靠锚定、交互是否可验证、系统是否长期可预测。
这不是炫耀基准，而是结构性要求。
我花了一段时间才分清交易员需求与机器需求的差异。一旦理解，很多基础设施讨论都不同了。
TPS 仍重要，但如果 AI 成为数字系统的常态参与者，它可能不再是衡量链重要性的指标。
这是值得在显而易见之前思考的转变。