興味深いフレーミング。負荷下での推論の継続性は、長期的なインテリジェントシステム設計において、純粋なパフォーマンス指標よりも重要かもしれません。

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ヴァナルのアクソンアップグレード：スケールでのオンチェーンインテリジェンスが次の静かな飛躍のように感じる理由

私がWeb3 AIで繰り返し見るパターンはこれです：チェーンは推論を約束しますが、実際に提供するのは孤立したクエリです。エージェントは一度だけ回答できます。論理が複数のステップのワークフローにまたがって拡張する必要があるとき、彼らは苦労します。インテリジェンスをスケールさせることは、しばしばオフチェーンのショートカットを意味します。

アクソンはそのギャップに対する応答のように感じます。

最適化を上に重ねるのではなく、重い推論をコアに近づけます。契約とエージェントは、ガスを詰まらせることなく、ニュートロンシードから構造化されたコンテキストを引き出しながら、より複雑な論理をネイティブに処理します。

昨晩、コジンから — 外は嵐、ラップトップは安定 — 複数のステップにわたるモックPayFiフローを最適化するプロトタイプエージェントを実行しました。推論はカヨンとクリーンに連鎖しました。リセットはありません。外部インデクシングのトリックもありません。手数料は予測可能なままでした。際立っていたのは速度ではなく、負荷の下での継続性でした。

それがクエリを処理することと論理を累積することの違いです。

このアーキテクチャが保持されるなら、単に応答するのではなく、スケールで適応するシステムを解放します：動的VGN経済、進化するバーチャドロップ、自律的DeFiオペレーション。各スケールの推論サイクルは依然としてガスを消費し、$VANRY を表面的な活動ではなく、実際の運用の深さに結びつけます。

ほとんどのチェーンは後でスケールを追加します。

ヴァナルは最初からスケールを考慮してインテリジェンスを設計しているようです。

AI時代において、その静かなアーキテクチャ上の決定は、見出しよりも重要かもしれません。

どのスケールのユースケースをオンチェーン推論エンジンに信頼しますか？