Der derzeitige Sekundärmarkt ist einfach eine Monster-Mischung, bei der alles, was mit KI zu tun hat, als Revolution der Rechenleistung angepriesen wird. Ich habe mindestens fünfzig Whitepapers gelesen, und die überwiegende Mehrheit der Projekte, die angeblich von KI unterstützt werden, hat nicht mehr als einen Patch auf das ohnehin schon aufgeblähte EVM angewendet. Dieser AI-added-Ansatz trägt außer zur Erhöhung der Gasgebühren nicht wirklich zur Rechenleistung bei. Wir suchen nach einer AI-first Infrastruktur, die von der grundlegenden Architektur für intelligente Agenten entworfen wurde.
Vor ein paar Tagen habe ich das Vanar Chain Testnet intensiv getestet, und der Unterschied war deutlich. Es hat sich nicht für das einfache EVM-kompatible Modell entschieden, sondern vielmehr eine Fünf-Schichten-Architektur entwickelt. Besonders die Neutron-Semantik-Speicherschicht trifft den Nerv. Derzeit hat der AI-Agent am meisten Angst, dass er nicht nachdenken kann und nach ein paar Sätzen vergisst. Die traditionelle Methode, die Speicherdatenbank an Arweave zu hängen, ist extrem langsam; Vanar unterstützt direkt auf der Kette native semantische Erinnerungen, das ist der richtige Weg für KI.
Es ist interessanter, einen horizontalen Vergleich mit Near oder ICP anzustellen. Near hat eine gute Datenverfügbarkeit, aber die native Interaktion für Agenten ist etwas unausgereift. Bei der Nutzung von Vanars Creator Pad habe ich festgestellt, dass die Hürden für die Emission von Token und das Deployment viel zu niedrig sind. Der Vorteil ist, dass Entwickler den Code nicht umschreiben müssen, um Web2-Logik zu migrieren; das Risiko ist, dass ohne Auswahl möglicherweise viele minderwertige Projekte auftauchen.
Der Kern von AI-first liegt nicht darin, wie groß das Modell ist, sondern darin, ob die Kette die Modellanforderungen verstehen kann. Kayon, die dezentrale intelligente Engine, versucht, die Verifizierbarkeit von Inferenz zu lösen. Das Ausführen von KI-Modellen auf der Kette ist ein Black Box; wie kann man sicherstellen, dass das Ergebnis nicht manipuliert wurde? Vanar versucht, dies durch grundlegende Validierungsmechanismen zu lösen, was es über die Konkurrenz hebt, die nur auf der Anwendungsebene arbeitet.
Allerdings gibt es momentan einige Kritikpunkte. Obwohl offiziell eine hohe TPS angegeben wird, gibt es bei hoher Belastung gelegentlich Verzögerungen, und die Synchronisierung der Knoten könnte optimiert werden. Zudem ist das Ökosystem groß, aber es gibt nur wenige Killeranwendungen, die wirklich umgesetzt wurden; die großen Versprechungen sind nicht so wertvoll wie die tatsächliche Umsetzung. Das ist, als würde man ein luxuriöses Einkaufszentrum renovieren, aber die Geschäfte sind nicht vollständig eingezogen, sodass es beim Bummeln etwas leer wirkt.
Aus technischer Sicht ist es absolut der richtige Weg, Rechenressourcen, semantische Erinnerungen und Validierungsmechanismen auf der L1-Ebene zu verpacken. Wir benötigen nicht mehr L2, um Ethereum zu unterstützen, sondern eine Kette, die es KI ermöglicht, wie native Lebewesen zu existieren. Wenn der Markt merkt, dass Rechenleistung nicht der Engpass ist, sondern die Vertrauensintegration, dann wird der Wert dieser nativen Architektur sichtbar sein.
