Sectorul blockchain a ajuns într-o etapă ciudată. Noile Layer-1 sunt lansate continuu, având TPS mai mari, taxe mai mici și o finalitate și mai rapidă. Cu toate acestea, adopția este încă incompletă, iar majoritatea acestor lanțuri nu pot dezvolta relevanță pe termen lung. Răspunsul la această întrebare în era AI devine evident: infrastructura de bază nu mai este un obstacol.
Ce a rezolvat deja Web3
Web3 a rezolvat în mare parte provocările sale fundamentale în ultimii câțiva ani. Avem protocoale de consens rapide, platforme de execuție performantă, arhitectură modulară și rollup-uri. Capacitatea de a muta valoare, de a finaliza tranzacții și de a rula contracte inteligente la scară mare nu mai constituie realizări noi. Acestea sunt capacități esențiale.
Introducerea unui nou L1 cu o viteză ușor mai mare sau un cost mai mic nu are prea mult sens pentru ceea ce dezvoltatorii sau utilizatorii pot construi.
Motivul pentru care infrastructura de bază nu mai este inima problemei.
Nu este capacitatea de procesare sau eficiența gazului care limitează în lumea reală. Este capacitatea. Blockchain-urile clasice erau execuții deterministe fără stare. Sistemele AI sunt însă probabilistice, cu stare și adaptive. Ele au nevoie de memorie, raționament și automatizare care este mai mult decât simpla execuție a tranzacțiilor.
Aceste cerințe nu au fost niciodată menționate în majoritatea acestor lanțuri.
Ce încă lipsește în ciuda sutelor de lanțuri.
Disponibilitatea blockchain-urilor este o nepotrivire evidentă, totuși, diferența care rămâne este o compatibilitate AI nativă evidentă. A face AI retrofit pe lanțuri legate existente duce la sisteme slabe care se bazează pe calcul off-chain, coordonare centralizată și căi de execuție opace. Acest lucru încalcă încrederea, compunerea și verificabilitatea.
AI necesită o infrastructură care are cunoștințe despre aceasta la un nivel de bază.
Ce înseamnă cu adevărat să fii în era AI.
Diferențierea într-o eră AI nu se mai bazează pe spațiul de blocuri. Este vorba despre produse. Lanțurile câștigătoare vor fi cele care permit sistemelor AI să funcționeze pe lanț la efect maxim - cu memorie, raționament, execuție și decontare verificabile și compozabile.
În absența produselor reale care dovedesc aceste abilități, AI-ready este un cuvânt la modă.
Motivul pentru care produsele contează mai mult decât noul spațiu de blocuri.
Produsele dovedesc intenția. Ele demonstrează suportul pentru sarcini reale într-un lanț și nu pentru unele valori ideale. Produsele epocii AI ar trebui să arate:
Memorie persistentă pe lanț
Procese de gândire deschise.
Execuție sigură și automată
Decontare fără încredere
Este în această privință că majoritatea L1-urilor eșuează.
Cum arată dovada pregătirii AI.
Opinia despre pregătirea AI nu este o promisiune pe un traseu. Este un comportament observabil. O lanț face AI pregătit atunci când sistemele AI au capacități pentru:
Stochează și reamintește nativ.
Explică deciziile pe lanț
Execută activități fără un control centralizat.
Rezolvă rezultatele fără încredere.
Acest lucru este dovedit astăzi de Vanar.
Modul în care Vanar pregătește pregătirea AI în practică.
Vanar nu se promovează ca fiind alt lanț de uz general. Dezvoltă infrastructura într-un mod care este direct în conformitate cu nevoile sistemelor AI.
myNeutron ilustrează memoria nativă. Agenții AI sunt capabili să mențină starea pe lanț, să consulte contextul istoric și să se dezvolte în timp fără baze de date off-chain.
Explicabilitatea și raționamentul pe lanț sunt dovedite de Kayon. Deciziile nu sunt cutii negre, există inspecție logică, audit și verificare pe lanț.
Execuția poate fi efectuată în siguranță și automat prin fluxuri. Agenții AI sunt capabili să instige acțiuni, să alinieze procesele și să realizeze rezultate fără nicio supraveghere și fiind transparenți și controlabili.
Aceste caracteristici în combinație nu sunt caracteristici individuale. Ele sunt cunoscute ca un stivă AI unificată.
Locul din $VANRY în acest Model.
VANRY nu este stabilit ca jucător în spațiul de blocare inactiv. Este direct legat de utilizarea sistemelor. Prin crearea cererii prin token, agenții AI consumă resursele rețelei și execută fluxuri pe măsură ce stochează memorie, raționează și execută fluxuri.
Utilizarea în toate myNeutron, Kayon și Flows se îndreaptă spre stratul economic.
Sub-Saharan către Sub Utilitate.
Aceasta este diferența cheie. Vanar nu creează un nou L1 și nu se așteaptă ca dezvoltatorii să apară, ci mai degrabă creează produse care sunt native AI și lasă cererea infrastructurii să crească organic.
În lumea condusă de AI, lanțurile care nu vor putea implementa sisteme inteligente la nivel de protocol vor deveni irelevante. Abordarea propusă de Vanar implică o variație a acesteia, unde pregătirea AI nu este afirmată, ci demonstrată.