(Z pohledu vývojářské zkušenosti a modularity $VANRY dlouhodobé hodnoty)
Pokud se mě zeptáte: Na čem AI-first infrastruktura opravdu vyhrává? Nejdříve nebudu mluvit o TPS, ani o narativu. Nejdříve se zeptám na otázku více „inženýrského“ charakteru: Může vývojář integrovat schopnosti inteligentního systému jako stavebnice a stabilně je provozovat po celý rok?
AI přivádí Web3 do nové fáze: Na řetězci se objevují nejen aktiva a smlouvy, ale také množství „inteligentních modulů“. Ty jsou velmi podobné knihovnám a službám v softwarovém inženýrství: Někdo se specializuje na sémantickou paměť, někdo na inferenci a vysvětlování, někdo na automatizaci vykonávání, někdo na vyrovnání a dodržování pravidel. Problém je v tom, že pokud tyto schopnosti postrádají jednotný přístup a chybí opakovatelná základní abstrakce, vývojáři se ocitnou v nekonečné „integrační peklo“:
Každý nový inteligentní komponent musí znovu přizpůsobit datovou strukturu.
Při každé změně ekosystému je třeba přepsat celou sadu integrační vrstvy.
Skutečné uvedení do provozu je obtížné diagnostikovat: Ztráta paměti? Odchylka v inferenci? Neefektivní vykonávací podmínky? Nebo zaseknutý vyrovnávací kanál?
Nakonec se inteligentní systémy stanou shromážděním roztroušených dem, které nelze škálovat.
To je to, co chápu jako vstup do Vanar: Nejedná se o „inteligentnější AI“, ani o „rychlejší řetězec“. Je to spíše dlouhodobá, ale klíčová věc: Základní schopnosti potřebné pro inteligentní systém, které se stanou standardními komponenty na infrastrukturní úrovni, aby vývojáři mohli s menším třením vytvářet inteligentní aplikace, které mohou být uvedeny do provozu.
Jinými slovy: V konkurenci v éře AI jde mnohdy o to, „kdo je lepší k použití“. Kdo dokáže snížit „náklady na připojení“, snížit „náklady na opětovné použití“ a snížit „náklady na přeshraniční ekosystémy“, ten se snáze stane výchozí volbou.
1) AI-first vs AI-added: Rozdíl není v marketingu, ale v tom, zda je „rozhraní navrženo pro inteligentní moduly od samého začátku“
Mnoho řetězců říká: „Podporujeme AI také“. Ale když se podíváte na skutečné pracovní toky vývojářů, poznáte rozdíl:
„AI-added“ obvykle chápe AI jako funkci na aplikační úrovni, dělá několik SDK, několik prezentací a pak doufá, že ekosystém se samo vyvine. Ale pokud mají inteligentní moduly škálovat, to, co se obávají nejvíce, je to, že základní úroveň nemá správně vyhrazené rozhraní a abstrakci pro ně.
Význam AI-first je v inženýrství konkrétnější:
Od prvního dne se předpokládá, že na řetězci bude existovat řada inteligentních systémů, které spolupracují s inteligentními moduly, a proto je třeba podporovat: dlouhodobou dostupnost stavu, sledovatelnost procesu inferencí, kontrolovanou automatizaci akcí a uzavřený cyklus pro vyrovnání. To nejsou věci, které lze vyřešit „přidáním funkčního tlačítka“; spíše to vypadá, jako byste na začátku rozhodli, jak navrhnout jádro operačního systému.
Talking Points @Vanarchain zdůrazňují „sjednocení skutečného použití, nikoli narativu“, raději to přeložím jako inženýrský jazyk:
Neptejte se, zda můžete udělat prezentaci; nejprve se zeptejte, zda můžete poskytnout vývojářům základní vrstvu inteligentního systému, kterou lze opakovaně použít a udržovat.
2) Co vlastně znamená „AI-ready“? Z pohledu vývojáře jsou to čtyři „základní schopnosti, které musí existovat a spolupracovat“
Mnoho lidí mylně chápe „AI-ready“ jako „rychlejší“. Ale když skutečně vytváříte inteligentní aplikaci, zjistíte, že rychlost je pouze povrchová. Hlubší je, že čtyři schopnosti by měly být schopny spolupracovat, jinak je velmi obtížné, aby celý systém překročil POC:
Paměť: Nejde o to „o čem jsme mluvili“, ale o kontext a sémantický stav potřebný pro dlouhodobé úkoly inteligentního systému.
Reasoning (inferencí): Nejde o to „dát odpověď“, ale o to, aby bylo možné pochopit, rekapitulovat a důvěřovat rozhodovacímu řetězci.
Automatizace: Nejde o to „moci provádět“, ale o to, aby se vykonávání stalo stabilními procesními komponenty.
Vyrovnání (Settlement): Nejde o to „moci převést peníze“, ale o to, že lze přeměnit akce inteligentního systému na uzavřený cyklus skutečné ekonomické aktivity.
Není těžké zvládnout tyto čtyři věci, těžké je udělat je modulární: Může je vývojář spojit jako standardní knihovnu, aby se vyhnul chybám, přepsání a nákladům na integraci?
Příklady produktů @Vanarchain (myNeutron / Kayon / Flows) neberu jako „tři funkce“, ale spíše jako tři základní komponenty:
Někdo je zodpovědný za převedení „sémantického stavu“ na základní schopnost (odpovídající myNeutron)
Někdo je zodpovědný za převedení „inferencí a vysvětlování“ na opakovatelnou schopnost (odpovídající Kayon)
Někdo je zodpovědný za převedení „inteligence → akce“ na procesní schopnost (odpovídající Flows)
A když se přidá „vyrovnávací/platební dráha“, aby aplikace měly uzavřený cyklus, je to úplné vysvětlení „AI-ready“ v inženýrství.
3) Proč je „nové vydání L1“ v éře AI obtížnější? Protože vývojáři nemají nedostatek řetězců, chybí jim „zralé middleware pro inteligentní systémy“.
Dříve nový řetězec mohl přilákat vývojáře pomocí „rychlejších a levnějších“ možností. V éře AI je tato logika čím dál tím slabší:
Vývojáři již mají dostatek řetězců na výběr; co skutečně chybí, jsou middleware a standardní komponenty, které umožní rychlejší dodání, stabilnější provoz a snadnější údržbu inteligentních aplikací.
Pokud jste tým, který se chystá vyvinout aplikace související s AI agentem, nejste nejvíce znepokojeni tím, že „není místo pro nasazení na řetězci“, ale tím, že:
Musíte si vybudovat vlastní paměťový systém, provést vlastní inferenci a vysvětlování, napsat si vlastní ochranu vykonávání, připojit se k vyrovnávacím kanálům.
Jakmile se podnikání rozjede, náklady na údržbu exponenciálně rostou.
Čím úspěšnější jste, tím je systém náchylnější k zhroucení kvůli nedostatečně vyvinutému modulu.
Takže „nové L1 je obtížné“ neznamená, že trh nepotřebuje nové řetězce, ale to, že základní infrastruktura jediné nové řetězce již není vzácná; vzácné jsou kombinace inteligentních komponent, které mohou být přímo použity pro výrobu. To je také to, co říkají Vanar Talking Points, že „chybí produkty dokazující připravenost AI“ - překládám to jako: chybí věci, které by vývojářům ušetřily půl roku integračního času.
4) Cross-chain začíná od Base: Nejde o „další nasazení“, ale o „umožnit komponentám jít k distribuci“, umístit modularitu do větší hustoty vývojářů pro ověření.
Pokud opravdu vytváříte „standardní komponenty“, přirozeně se zajímáte o distribuci: Komponenty mohou být iterovány rychleji a stabilněji pouze tehdy, když jsou široce používány, a nakonec se stanou výchozími možnostmi.
Pokud se AI-first infrastruktura točí pouze v rámci jediné sítě, použití komponent je omezené, zpětná vazba od vývojářů je omezená a ekosystém se snadno stává uzavřenou zahradou. Vanar začíná být k dispozici napříč řetězci z Base, z tohoto pohledu se to spíše jeví jako realistická volba:
Umístěte komponenty na místa, kde je vývojářů více a aplikací víc, zvyšte frekvenci kontaktu a používání, aby „modularita“ skutečně získala na objemu.
To také přímo ovlivní hodnotovou cestu $VANRY : Když více ekosystémů může využívat stejnou sadu inteligentních komponentů a vyrovnávacích schopností, rozsah užití se rozšiřuje a potenciální hodnotové cesty jsou jasnější.
5) Proč jsou platby/vyrovnání povinným kurzem pro AI-first? Protože bez uzavřeného cyklu zůstane vývojář navždy na úrovni „užitečné, ale nevytvářící hodnotu“.
Zjistíte, že mnoho AI aplikací „vypadají velmi užitečně“, ale dlouhodobě se neprosazují: protože zůstávají na úrovni návrhu, úrovni nástrojů, postrádají uzavřený cyklus schopností, který by vyvolal skutečné ekonomické aktivity. To platí zejména pro Web3 - inteligentní systém provedl rozhodnutí, pokud nemůže hladce vstoupit do vyrovnávací dráhy, pak může pouze „naznačit“, a těžko se stává „akčním“.
Vanar Talking Points zdůrazňují, že „inteligentní systém nepoužívá UX peněženky“, to je ve skutečnosti velmi důležité:
Inteligentní systém potřebuje vyrovnávací kanál, který je možné uspořádat, nikoli aby se choval jako člověk, který stiskne tlačítko. Pouze když je vyrovnávací dráha stabilní, budou vývojáři ochotni implementovat inteligentní aplikace pro podniky nebo skutečné obchodní případy.
Připojte tento bod zpět k perspektivě „modularity“: schopnost vyrovnání není dodatečný modul, ale poslední kousek skládačky, který musí být součástí standardní knihovny. Jinak systém, který vytvoříte, bude vždy postrádat „východisko pro splnění úkolu“.
6) $VANRY: Spíše jako „hodnota akumulace používání vývojáři a volání komponent“, než aby se spoléhal na krátkodobé lístky poháněné emocemi
Pokud souhlasíte s cestou „standardní komponenty + distribuce“, pak je $VANRY snáze pochopitelný z pohledu infrastruktury:
Není to sázka na nějakou krátkodobou popularitu, ale na dlouhodobou poptávku po použití, která vznikne, když bude tato základní vrstva inteligentního systému přijata více aplikacemi a volána více ekosystémy.
To je také poslední bod Talking Points: „připravenost, nikoli narativy“. Jinými slovy:
Když je produkt skutečně používán, hodnota se hromadí velmi prostým způsobem; ale když hodnota závisí na vyprávění, růst bývá křehčí.
V éře AI bude tento rozdíl ještě patrnější. Protože podniky, instituce a týmy, které se vážně věnují aplikacím, budou čím dál tím citlivější na „dodatelnost“. Kdo dokáže snížit náklady na dodání inteligentních aplikací, ten se pravděpodobně stane další volbou pro infrastrukturu.
Na závěr: Vítězové éry AI bývají ti, kteří „zjednodušují složité schopnosti“.
Zpětně na @Vanarchain klíčové informace zjistíte, že se nesnaží urychleně se zabalit do „nejvíce vyprávějícího AI řetězce“. Spíše se zaměřuje na to, aby to bylo „snadné pro vývojáře“. Vytváření složitých schopností jako paměť, inference, automatizace a vyrovnání jako modulární komponenty a rozšíření jejich použití prostřednictvím cross-chain distribuce.
Tato cesta nemusí být nejhlasitější, ale pokud se AI agenti skutečně stanou důležitou uživatelskou formou Web3, hodnota infrastruktury bude pocházet více z „trvalého přijetí“. A dlouhodobě, zjednodušení složitých schopností má často větší hodnotu než „rozšíření konceptu“.