(dari perspektif pengalaman pengembang dan nilai jangka panjang $VANRY )
Jika kamu bertanya padaku: Infrastruktur AI-first sebenarnya mengapa bisa menang? Saya tidak akan membahas TPS terlebih dahulu, atau bercerita terlebih dahulu. Saya akan terlebih dahulu menanyakan pertanyaan yang lebih 'berorientasi teknik': Apakah pengembang dapat mengintegrasikan kemampuan agen cerdas seperti menyusun blok dan berjalan stabil selama setahun?
AI sedang membawa Web3 ke tahap baru: tidak hanya aset dan kontrak di rantai, tetapi juga akan muncul banyak 'modul cerdas'. Mereka sangat mirip dengan perpustakaan dan layanan dalam rekayasa perangkat lunak: ada yang fokus pada ingatan semantik, ada yang fokus pada penalaran dan penjelasan, ada yang fokus pada eksekusi otomatis, ada yang fokus pada penyelesaian dan kepatuhan. Masalahnya adalah - jika kemampuan ini kekurangan cara akses yang terstandarisasi, kekurangan abstraksi dasar yang dapat digunakan kembali, pengembang akan terjebak dalam 'neraka integrasi' tanpa akhir:
Setiap kali mengakses komponen cerdas harus menyesuaikan kembali struktur data
Setiap kali mengganti ekosistem, harus menulis ulang satu set lapisan integrasi
Setelah benar-benar online, sangat sulit untuk mengidentifikasi masalah: Apakah ingatan hilang? Apakah penalaran melenceng? Apakah kondisi eksekusi tidak berfungsi? Atau apakah saluran penyelesaian terjebak?
Akhirnya agen cerdas berubah menjadi serangkaian demo terpisah, tidak dapat diimplementasikan secara skala
Inilah yang saya pahami sebagai pintu masuk Vanar: ia tidak membuat 'AI yang lebih pintar', juga tidak membuat 'rantai yang lebih cepat'. Ia lebih seperti melakukan sesuatu yang jangka panjang tetapi penting: mengubah kemampuan inti yang dibutuhkan agen menjadi komponen standar pada lapisan infrastruktur, sehingga pengembang dapat membangun aplikasi cerdas yang dapat diluncurkan dengan gesekan yang lebih rendah.
Dengan kata lain: persaingan di era AI, sering kali adalah 'siapa yang lebih mudah digunakan'. Siapa pun yang dapat menurunkan 'biaya akses', menurunkan 'biaya penggunaan kembali', dan menurunkan 'biaya lintas ekosistem', siapa yang lebih mudah menjadi pilihan default.
1）AI-first vs AI-added: Perbedaannya bukan terletak pada penyampaian, tetapi pada 'apakah antarmuka dirancang sejak awal untuk modul cerdas'
Banyak rantai akan mengatakan 'kami juga mendukung AI'. Tetapi kamu melihat alur kerja nyata pengembang dan kamu akan mengetahui perbedaannya:
'AI-added' biasanya menganggap AI sebagai fitur lapisan aplikasi, membuat beberapa SDK, membuat beberapa demonstrasi, dan kemudian berharap ekosistem tumbuh secara otomatis. Namun modul cerdas untuk skala, yang paling ditakuti adalah: lapisan dasar tidak memiliki antarmuka dan abstraksi yang tepat untuknya.
Makna AI-first lebih konkret dalam teknik:
Sejak hari pertama, diasumsikan akan ada banyak agen cerdas yang memanggil dan berkolaborasi dengan modul cerdas di rantai, sehingga perlu didukung lebih secara alami: ketersediaan jangka panjang status, proses penalaran yang dapat ditelusuri, otomatisasi tindakan yang dapat dikontrol, dan siklus yang dapat diselesaikan. Ini bukan sesuatu yang bisa ditambahkan dengan 'tombol fungsi', ini lebih seperti keputusan awal tentang bagaimana merancang inti sistem operasi.
Poin Pembicaraan @Vanarchain menekankan 'penyesuaian penggunaan nyata bukan narasi', saya lebih suka menerjemahkannya menjadi satu kalimat dalam bahasa teknik:
Jangan tanya apakah kamu bisa melakukan demonstrasi, tanyakan dulu apakah kamu bisa memberikan pengembang lapisan dasar agen yang dapat digunakan kembali dan dipelihara.
2）'AI-ready' sebenarnya apa? Dari perspektif pengembang, itu adalah empat kemampuan dasar 'yang harus ada dan dapat berkolaborasi'
Banyak orang salah memahami AI-ready sebagai 'lebih cepat'. Tetapi ketika kamu benar-benar membuat aplikasi agen cerdas, kamu akan menemukan bahwa kecepatan hanya permukaan. Yang lebih mendalam adalah empat kemampuan harus dapat saling berkoordinasi, jika tidak, seluruh sistem akan sulit keluar dari POC:
Memory (ingatan): bukan 'apa yang telah dibicarakan', tetapi konteks dan status semantik yang dibutuhkan agen cerdas untuk tugas jangka panjang
Reasoning (penalaran): bukan 'memberi jawaban', tetapi dapat membuat rangkaian keputusan dipahami, direview, dan dipercaya
Automation (otomatisasi): bukan 'dapat mengeksekusi', tetapi dapat mengubah eksekusi menjadi komponen proses yang stabil
Settlement (penyelesaian): bukan 'dapat mentransfer dana', tetapi dapat mengubah tindakan agen cerdas menjadi siklus aktivitas ekonomi yang nyata
Menyelaraskan keempat hal ini tidak sulit, yang sulit adalah menjadikannya kombinasi: apakah pengembang dapat menyusunnya seperti pustaka standar, menghindari kesalahan, mengurangi penulisan ulang, dan mengurangi biaya integrasi.
Contoh produk @Vanarchain (myNeutron / Kayon / Flows) saya tidak akan menganggapnya sebagai 'tiga fungsi tertentu', melainkan sebagai tiga komponen dasar:
Ada yang bertanggung jawab untuk mengubah 'status semantik' menjadi kemampuan lapisan dasar (berkaitan dengan myNeutron)
Ada orang yang bertanggung jawab untuk mengubah 'penalaran dan penjelasan' menjadi kemampuan yang dapat digunakan kembali (berkaitan dengan Kayon)
Ada orang yang bertanggung jawab untuk mengubah 'cerdas→tindakan' menjadi kemampuan yang diproses (berkaitan dengan Flows)
Ditambah dengan 'jalur penyelesaian/pembayaran' untuk menutup aplikasi, inilah penjelasan lengkap tentang 'AI-ready' dalam konteks teknik.
3）Mengapa 'peluncuran L1 baru' lebih sulit di era AI? Karena pengembang tidak kekurangan rantai, yang kurang adalah 'middleware agen cerdas yang matang'
Dulu, rantai baru masih bisa menarik pengembang untuk mencoba dengan 'lebih cepat dan lebih murah'. Di era AI, logika ini semakin melemah:
Pengembang sudah memiliki cukup banyak rantai untuk dipilih, yang benar-benar kurang adalah middleware dan komponen standar yang dapat membuat aplikasi cerdas lebih cepat disampaikan, lebih stabil beroperasi, dan lebih mudah dirawat.
Jika kamu adalah suatu tim yang bersiap untuk membuat aplikasi terkait agen AI, yang paling kamu takutkan bukanlah 'tidak ada tempat untuk diterapkan di rantai', kamu takut adalah:
Kamu harus menciptakan sistem ingatan sendiri, membuat penalaran yang dapat dijelaskan sendiri, menulis penghalang eksekusi sendiri, menghubungkan saluran penyelesaian sendiri
Setelah bisnis berjalan, biaya pemeliharaan meningkat secara eksponensial
Semakin kamu sukses, sistem semakin mudah runtuh karena suatu modul yang tidak matang
Oleh karena itu, 'L1 baru sulit' bukan berarti pasar tidak membutuhkan rantai baru, tetapi berarti: infrastruktur dari sekadar satu rantai baru sudah tidak langka, yang langka adalah kombinasi komponen cerdas yang dapat langsung digunakan dalam produksi. Ini juga yang merupakan 'kurangnya produk yang membuktikan kesiapan AI' dalam Poin Pembicaraan Vanar - saya menerjemahkannya menjadi: yang kurang adalah sesuatu yang dapat menghemat waktu integrasi pengembang selama enam bulan.
4）Lintas rantai mulai dari Base: bukan 'menambahkan satu deployment', tetapi 'membawa komponen ke distribusi', menempatkan kombinabilitas dalam kepadatan pengembang yang lebih besar untuk diuji
Jika kamu benar-benar membuat 'komponen standar', kamu secara alami akan peduli tentang distribusi: komponen hanya akan diiterasi lebih cepat dan lebih stabil jika digunakan secara luas, yang pada akhirnya menjadi pilihan default.
Infrastruktur AI-first jika hanya beroperasi dalam satu jaringan, penggunaan komponen akan terbatas, umpan balik pengembang terbatas, dan ekosistem juga mudah berubah menjadi taman tertutup. Vanar mulai dari Base dapat digunakan lintas rantai, dalam perspektif ini lebih mirip dengan pilihan nyata:
Menempatkan komponen di tempat yang lebih padat bagi pengembang dan lebih banyak aplikasi, meningkatkan frekuensi akses dan penggunaan, sehingga 'kombinabilitas' benar-benar bisa berkembang menjadi skala.
Ini juga akan langsung mempengaruhi jalur nilai $VANRY : Ketika lebih banyak ekosistem dapat memanggil satu set komponen cerdas dan kemampuan penyelesaian yang sama, cakupan penggunaan meluas, jalur akumulasi nilai potensial juga lebih jelas.
5）Mengapa pembayaran/penyelesaian adalah pelajaran wajib bagi AI-first? Karena tanpa siklus, pengembang akan selalu terjebak pada 'berguna tetapi tidak menghasilkan nilai'
Kamu akan menemukan banyak aplikasi AI 'terlihat sangat berguna', tetapi tidak berkembang dalam jangka panjang: karena mereka terhenti di tingkat saran, tingkat alat, dan kekurangan siklus yang dapat memicu aktivitas ekonomi nyata. Ini bahkan lebih berlaku untuk Web3 - agen cerdas membuat keputusan, jika tidak dapat dengan lancar memasuki jalur penyelesaian, maka ia hanya bisa melakukan 'petunjuk', sangat sulit berubah menjadi 'tindakan'.
Vanar Talking Points menekankan 'agen tidak menggunakan UX dompet', kalimat ini sebenarnya sangat penting:
Apa yang dibutuhkan oleh agen adalah saluran penyelesaian yang dapat diorkestrasi, bukan hanya menekankan tombol seperti manusia. Hanya ketika jalur penyelesaian stabil ada, pengembang akan mau menjadikan aplikasi agen cerdas sebagai bentuk yang diarahkan ke perusahaan atau bisnis nyata.
Menghubungkan poin ini kembali ke perspektif 'kombinabilitas': kemampuan penyelesaian bukanlah modul tambahan, tetapi potongan terakhir yang harus ada dalam pustaka standar. Jika tidak, sistem yang kamu rakit akan selalu kekurangan 'jalan keluar untuk menyelesaikan tugas'.
6）$VANRY: lebih seperti 'akumulasi nilai penggunaan pengembang dan pemanggilan komponen', bukan tiket jangka pendek yang didorong oleh emosi
Jika kamu setuju dengan jalur 'komponen standar + distribusi', maka $VANRY lebih mudah dipahami dengan logika infrastruktur:
Ini bukan taruhan pada popularitas jangka pendek, tetapi taruhan pada lapisan dasar agen ini yang diadopsi oleh lebih banyak aplikasi dan dipanggil oleh lebih banyak ekosistem, yang menghasilkan permintaan penggunaan jangka panjang.
Ini juga merupakan poin terakhir dari Talking Points: 'kesiapan bukan narasi'. Dalam kata-kata yang lebih jelas:
Ketika produk benar-benar digunakan, nilai akan terakumulasi dengan cara yang sangat sederhana; dan ketika nilai tergantung pada narasi, pertumbuhannya seringkali lebih rapuh.
Di era AI, perbedaan ini akan semakin jelas. Karena perusahaan, institusi, dan tim yang serius membuat aplikasi, akan semakin sensitif terhadap 'keterpaduan'. Siapa pun yang dapat menurunkan biaya penyampaian aplikasi agen cerdas, siapa yang lebih mungkin menjadi pilihan infrastruktur gelombang berikutnya.
Akhirnya: Pemenang di era AI, sering kali adalah yang 'mengubah kemampuan kompleks menjadi sederhana'
Melihat informasi inti @Vanarchain , kamu akan menemukan bahwa ia tidak terburu-buru untuk membungkus dirinya sebagai 'rantai AI yang paling pandai bercerita'. Ia lebih mirip dalam membuat lapisan yang 'mudah digunakan oleh pengembang': mengubah ingatan, penalaran, otomatisasi, dan penyelesaian menjadi komponen yang dapat dikombinasikan, kemudian memperluas cakupan penggunaan melalui distribusi lintas rantai.
Jalur ini mungkin tidak selalu yang paling ramai, tetapi jika agen AI benar-benar menjadi bentuk pengguna penting dalam Web3, nilai infrastruktur akan lebih banyak berasal dari 'yang terus-menerus diadopsi'. Dan dalam jangka panjang, mengubah kemampuan yang kompleks menjadi sederhana, seringkali jauh lebih berharga daripada 'mengatakan konsep lebih besar'.