Il mercato secondario attuale è davvero un'esperienza di patchwork, basta toccare l'AI per trasformarlo in una rivoluzione della potenza di calcolo. Ho esaminato non meno di cinquanta white paper e la stragrande maggioranza dei progetti che vantano il supporto dell'AI non fa altro che applicare una pezza su un EVM già gonfio, questa prospettiva di AI-added, oltre ad aumentare il costo del Gas, non apporta alcun contributo sostanziale alla potenza di calcolo. Ciò che dobbiamo cercare è un'infrastruttura AI-first progettata fin dalla base per gli agenti intelligenti.
Qualche giorno fa ho avuto un'esperienza approfondita con la rete di test di Vanar Chain, la differenza è evidente. Non ha scelto un semplice EVM compatibile, ma ha creato un'architettura a cinque livelli. In particolare, il livello di memoria semantica Neutron colpisce nel segno. Gli agenti AI attuali temono di non avere cervello, dopo due chiacchiere dimenticano. Il metodo tradizionale di collegare il database di memoria ad Arweave è incredibilmente lento, Vanar supporta direttamente la memoria semantica nativa sulla chain, questo è ciò che prepara la strada per l'AI.
Confrontarlo orizzontalmente con Near o ICP è ancora più interessante. Near ha una buona disponibilità dei dati, ma l'interazione nativa degli agenti è un po' carente. Provando il Creator Pad di Vanar, ho scoperto che il limite per l'emissione di token e il deployment è stato abbassato troppo. Il vantaggio è che gli sviluppatori non devono riscrivere il codice per trasportare la logica del Web2; il rischio è che, se non si fa una selezione, progetti spazzatura potrebbero proliferare.
Il nucleo AI-first non riguarda quanto grande sia il modello, ma se la chain può comprendere le esigenze del modello. Il motore intelligente decentralizzato di Kayon cerca di risolvere la verificabilità delle inferenze. Eseguire modelli AI sulla chain è una scatola nera, come si può garantire che i risultati non siano stati manomessi? Vanar cerca di risolvere questo tramite meccanismi di verifica a livello di base, superando i concorrenti che si concentrano solo a livello applicativo.
Tuttavia, l'esperienza attuale ha i suoi punti deboli. Anche se l'annuncio ufficiale parla di un TPS alto, in situazioni di alta concorrenza ci sono occasionalmente dei rallentamenti, e la sincronizzazione dei nodi ha margini di ottimizzazione. Inoltre, l'ecosistema è ampio, ma non ci sono molti killer application, il disegno è più bello della pratica. È un po' come decorare un centro commerciale lussuoso, ma i commercianti non sono ancora completamente presenti, quindi sembra un po' vuoto.
Dal punto di vista dell'estetica tecnica, racchiudere risorse di calcolo, memoria semantica e meccanismi di verifica a livello L1 è assolutamente la direzione giusta. Non abbiamo bisogno di più L2 per pulire i disastri di Ethereum, abbiamo bisogno di una chain in grado di far vivere l'AI come un organismo nativo. Quando il mercato si renderà conto che la potenza di calcolo non è il collo di bottiglia, ma che l'integrazione della fiducia lo è, il valore di questa architettura nativa emergerà.
