@Vanarchain V uplynulých dvou letech byly obsahy „AI + Web3“ zhruba rozděleny do dvou kategorií:
① Používat AI k vyprávění velkých příběhů, ale realizace je velmi lehká 🌫️
② Funkce jsou velmi cool, ale daleko od skutečného podnikání 🤖
Skutečná propast vlastně spočívá v jedné větě:
👉 Chybí podniková dodatelnost.
Když má AI skutečně participovat na podnikání, přestává být pomocníkem a stává se vykonavatelem.
A vykonavatel musí splnit tři věci:
Kontrolovatelné 🛑
Auditable 🔍
Možno vyúčtovat 💰
Nelze postrádat ani jedno.
To je také cesta, kterou šel Vanar, „není to hlučné, ale je to solidní.“
AI-první vs AI-přidané: není to marketing, ale architektonický zlom ⚙️
Mnoho řetězců říká: Podporujeme také AI.
Ale klíčová otázka je:
Je AI externí? Nebo jádro?
AI-přidané (externí typ)
Nejprve vytvořte řetězec → Pak přidejte AI nástroje 🧩
Krátkodobý postup je rychlý, ale při škálování se vyskytnou problémy:
Paměť je rozptýlená 🧠 fragmentovaná
Odvozování nelze zpětně vystopovat ❓
Automatizace je nekontrolovatelná ⚠️
Vyrovnání závisí na externích spojích 🔗
👉 Můžeme pouze dělat demo, velmi těžko se dostat do výroby.
AI-first (nativní typ)
Od prvního dne předpokládáme:
AI je hlavním uživatelem systému.
Základní úroveň přímo vymezuje čtyři hlavní schopnosti:
Paměť
Odvozování
Automatizace
Vyrovnání
To není přidání funkcí, ale změna operačního systému.
Vanar si vybral tuto pomalejší, ale tvrdší cestu 🛤️
Co je skutečně AI-ready?🏭
Mnoho článků rozlišuje AI-ready na 4 pojmy.
Ale skutečné uplatnění vypadá spíše jako výrobní linka:
Žádná paměť → Každý začátek od nuly 🔄
Žádné odvozování → Firmy se neodváží delegovat 🚫
Žádná automatizace → Mohu pouze dávat doporučení 💬
Žádné vyrovnání → Nelze vytvořit obchodní uzavření 💸
Jedině čtyři věci se musí spojit do jedné linie:
Rozhodování → Provádění → Vyrovnání → Zpětná vazba
AI může skutečně vytvářet hodnotu.
To je také důvod, proč Vanar říká
👉 TPS je už starý ukazatel.
Rychlost je pouze jednou součástí výrobní linky.
myNeutron: Nechte AI přejít z "asistenta" na "pracovní roli" 👨💼🤖
Kdo jsou nejcennější lidé v reálném podnikání?
Nejsem nejchytřejší člověk.
Ale jsem ten, kdo může být dlouhodobě odpovědný.
Pamatují si 👇
Pozadí projektu
Preferencí zákazníka
Historická rozhodnutí
Současný stav
A většina dnešních AI:
Změňte aplikaci → Ztráta paměti 😶
Změňte řetězec → Přerušení ❌
Změňte tým → Začátek znovu 🔁
To je důvod, proč AI nemůže nést dlouhodobý byznys.
Co skutečně myNeutron řeší?🧠
Spojte sémantickou paměť + trvalý kontext
Uložte do vrstvy infrastruktury.
Přináší tři klíčové změny:
1️⃣ Paměť sdílená napříč aplikacemi 🔗
2️⃣ Úkoly trvají napříč časem ⏳
3️⃣ Systémová migrace neztrácí kontext 📦
Zní to neúžasně, ale je to velmi klíčové:
👉 Nechte AI dlouhodobě odpovídat za jednu roli.
Když se AI stane pracovní rolí,
odvozování, automatizace a vyrovnání získává smysl.
