يعتقد الكثير من الناس أن نظام إثيريوم Layer2 البيئي قد أصبح بلا أمل، لكن الأمر ليس كذلك.
إذا نظرنا فقط من وجهة نظر سباق تسلح TPS، فإن هناك شعورًا حقيقيًا بالانحطاط. لكن بعد ترقية تقنية Pectra، إذا استطاعت بعض layer2 إعادة تحديد الاتجاه الصحيح، قد يكون لديها فرصة للقتال مرة أخرى؟
مؤخراً، أصدرت Metis خريطة طريق استراتيجية لAll in AI، هل يمكن أن يكسر هذا الخيار البديل المأزق الحالي في layer2؟
تعال، دعني أخبرك بملاحظتي:
بصراحة، المشكلة الأساسية التي تواجهها بيئة Layer2 الحالية ليست نقص القدرة التقنية، بل هي تصلب حدود السرد. لا تزال معظم المشاريع تستخدم التفكير الخطي "أسرع، وأرخص في الغاز"، وهذا الوضع التنافسي المتماثل أدى إلى ظهور الكثير من Layer2 العامة، حيث تتضاءل الفروق التقنية بشكل متزايد، بينما تظل المشكلة الحقيقية للمستخدمين - نقص التطبيقات القاتلة - غير محلولة.
ولكن بعد دراسة متعمقة لمسار تقنية Metis، اكتشفت أن نقطة الابتكار الحقيقية ليست في اختراق تقنية واحدة، بل في إعادة هيكلة النظام بشكل شامل. إن استراتيجية الشبكتين (Andromeda + Hyperion) هي في جوهرها حل بارع للموازنة الكلاسيكية بين "العمومية مقابل التخصص".
من الواضح أن Metis يجب أن تحافظ من جهة على الاستقرار والموثوقية لـ Andromeda، وهو Layer2 الحالي، وتوفر بنية تحتية ناضجة لتطبيقات DeFi وWeb3؛ ومن جهة أخرى، يجب أن تفتح طبقة تنفيذ عالية الأداء تخدم مشاهد AI، مما يحولها من مجموعة التقنية العامة إلى بنية تحتية متخصصة في AI. بهذه الطريقة، لا تتجنب فقط المنافسة المتجانسة مع Layer2 الأخرى، بل تجد أيضًا مسارًا تقنيًا لدمج AI+Web3 (هل أعطت فكرة ممكنة لكسر الجمود في نظام إثيريوم البيئي؟).
2）سلسلة Andromeda السابقة، وتقنية Sequencer اللامركزية وHybrid Rollup لشركة Metis التي يعرفها الكثير من الناس، فما الذي يميز سلسلة Hyperion AI الجديدة هذه المرة؟
يعمل MetisVM ، وهو جهاز افتراضي مخصص بعمق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، على تحسين كفاءة التنفيذ بنسبة 30٪ مقارنة ب EVM التقليدي من خلال تحسين رمز التشغيل الديناميكي ، وهي قفزة نوعية لسيناريوهات استدلال الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك ، أن إطار التنفيذ الموازي MPEF يحل التناقض بين المعالجة التسلسلية blockchain ومتطلبات التزامن في الذكاء الاصطناعي.
يستخدم MetisDB شجرة Merkle المعينة بالذاكرة والتحكم في التزامن MVCC لتحقيق الوصول إلى الحالة على مستوى النانو ثانية. يزيل هذا التصميم تماما عنق الزجاجة في التخزين ويوفر ضمانا لأداء الأجهزة لحوسبة الذكاء الاصطناعي عالية التردد. بناء على الخلفية المذكورة أعلاه ، ليس من الصعب فهم MetisSDK ، باختصار: استنادا إلى المكونات المعيارية والواجهات الموحدة ، قامت MetisSDK ببناء مجموعة أدوات تطوير مخصصة لخدمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وتجريد التقنيات المعقدة على مستوى السلسلة في لبنات بناء قابلة للتركيب ، مما يقلل بشكل فعال من عتبة التطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
بناءً على ملاحظتي الشخصية لصناعة web3AI، فإن المشكلة الأكبر الحالية ليست نقص القدرة التقنية، ولكنها تشوه آلية توزيع القيمة. تسيطر المنصات الكبيرة على معظم القيمة، ولا يحصل مقدمو البيانات تقريبًا على أي فوائد. بعبارة أخرى، فإن AI الحالي هو مجرد صندوق أسود، من أين تأتي بيانات التدريب؟ كيف تعمل الخوارزمية؟ هل النتائج موثوقة؟ لا يمكن توضيح هذه الأسئلة. تحاول LazAI تغيير هذا الوضع من خلال ثلاث ابتكارات رئيسية:
1، نموذج iDAO، أعاد تعريف هيكل حوكمة الذكاء الاصطناعي. على عكس DAO التقليدي، يجعل iDAO كل شخص أو وكيل ذكاء اصطناعي مشاركًا في الحوكمة، بدلاً من أن يكون مجرد موفر بيانات بشكل سلبي. إلى حد ما، يعد هذا "بديلًا" لنموذج الحوكمة المركزية للذكاء الاصطناعي الحالي.
2، DAT (رمز الربط البياني للبيانات) ، فكرة تصميمه ذكية للغاية. إنه لا يسجل ملكية ثابتة كما هو الحال مع NFT التقليدي، بل يتتبع دورة حياة الأصول الذكية بالكامل. هذه النقطة الابتكارية يمكن أن تحل مباشرة المشكلة الأساسية لصعوبة قياس قيمة البيانات في الاقتصاد الذكي.
3، الحساب القابل للتحقق يوفر الشفافية لسلوك الذكاء الاصطناعي. يشبه ذلك تركيب "صندوق أسود" على الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن التحقق من جميع عمليات الاستدلال، وتتبعها، ومحاسبتها. هذه الفكرة حول "الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق" توفر أساس الثقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تصميم هذه المجموعة من الضربات يشبه بناء "محرك توزيع القيمة" جديد من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3. إذا كانت ديFi قد أنشأت نظام القيمة المالية باستخدام مؤشرات مثل TVL وAPR، فإن LazAI يعمل على بناء إطار كمي مشابه للذكاء الاصطناعي.
فوق.
أخيرًا، لتلخيص ذلك، يبدو لي أن إطار Metis التكنولوجي الحالي يشبه هيكل السندويش، حيث أن القاعدة هي Metis نفسها التي توفر آلية حوكمة موحدة وحوافز رمزية، والطبقة الوسطى هي Hyperion التي تتعامل بشكل خاص مع حسابات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، والطبقة العليا هي LazAI التي تحدد قواعد تدفق القيمة. هذا التصميم المتدرج ليس مجرد تكدس تقني بسيط، حيث أن كل طبقة مستقلة ومتعاونة، مما يتجنب "فخ الشمولية" في الهياكل التقليدية ذات السلسلة الواحدة.
بالنسبة لما يهم الجميع، فإن اقتصاديات توكن $METIS ستتطور بالتأكيد، كتوكن أصلي لشبكتين، فإن مصادر دخل METIS أكثر تنوعاً من Layer2 التقليدية: بالإضافة إلى رسوم المعاملات، هناك أيضاً رسوم الحساب، ورسوم التحقق من البيانات وغيرها من مصادر الدخل الجديدة. إن إدخال نموذج مشاركة دخل التعدين لحاملي التوكنات، قد حول حاملي التوكنات من متسابقين سلبيين إلى مشاركين في قيمة النظام البيئي.
بشكل عام، فتحت استكشافات Metis طريقًا جديدًا لتطور Layer2. في ظل التماثل التكنولوجي الشديد، قد تكون تباينات السيناريوهات هي المفتاح للتغلب على التحديات. أما بالنسبة للنجاح من عدمه، فلا يزال يتعين النظر إلى التنفيذ المحدد، لكن على الأقل تم اختيار الاتجاه بشكل جيد. (عند النظر إلى الوراء، كان تحديد السرد السابق لـ Sequencer اللامركزي ناجحًا على الأقل).
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
L2 ليس لديه القدرة على العودة؟ من خلال استراتيجية AI لـ Metis نرى التطور المستقبلي
يعتقد الكثير من الناس أن نظام إثيريوم Layer2 البيئي قد أصبح بلا أمل، لكن الأمر ليس كذلك.
إذا نظرنا فقط من وجهة نظر سباق تسلح TPS، فإن هناك شعورًا حقيقيًا بالانحطاط. لكن بعد ترقية تقنية Pectra، إذا استطاعت بعض layer2 إعادة تحديد الاتجاه الصحيح، قد يكون لديها فرصة للقتال مرة أخرى؟
مؤخراً، أصدرت Metis خريطة طريق استراتيجية لAll in AI، هل يمكن أن يكسر هذا الخيار البديل المأزق الحالي في layer2؟
تعال، دعني أخبرك بملاحظتي:
ولكن بعد دراسة متعمقة لمسار تقنية Metis، اكتشفت أن نقطة الابتكار الحقيقية ليست في اختراق تقنية واحدة، بل في إعادة هيكلة النظام بشكل شامل. إن استراتيجية الشبكتين (Andromeda + Hyperion) هي في جوهرها حل بارع للموازنة الكلاسيكية بين "العمومية مقابل التخصص".
من الواضح أن Metis يجب أن تحافظ من جهة على الاستقرار والموثوقية لـ Andromeda، وهو Layer2 الحالي، وتوفر بنية تحتية ناضجة لتطبيقات DeFi وWeb3؛ ومن جهة أخرى، يجب أن تفتح طبقة تنفيذ عالية الأداء تخدم مشاهد AI، مما يحولها من مجموعة التقنية العامة إلى بنية تحتية متخصصة في AI. بهذه الطريقة، لا تتجنب فقط المنافسة المتجانسة مع Layer2 الأخرى، بل تجد أيضًا مسارًا تقنيًا لدمج AI+Web3 (هل أعطت فكرة ممكنة لكسر الجمود في نظام إثيريوم البيئي؟).
2）سلسلة Andromeda السابقة، وتقنية Sequencer اللامركزية وHybrid Rollup لشركة Metis التي يعرفها الكثير من الناس، فما الذي يميز سلسلة Hyperion AI الجديدة هذه المرة؟
يعمل MetisVM ، وهو جهاز افتراضي مخصص بعمق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، على تحسين كفاءة التنفيذ بنسبة 30٪ مقارنة ب EVM التقليدي من خلال تحسين رمز التشغيل الديناميكي ، وهي قفزة نوعية لسيناريوهات استدلال الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك ، أن إطار التنفيذ الموازي MPEF يحل التناقض بين المعالجة التسلسلية blockchain ومتطلبات التزامن في الذكاء الاصطناعي.
يستخدم MetisDB شجرة Merkle المعينة بالذاكرة والتحكم في التزامن MVCC لتحقيق الوصول إلى الحالة على مستوى النانو ثانية. يزيل هذا التصميم تماما عنق الزجاجة في التخزين ويوفر ضمانا لأداء الأجهزة لحوسبة الذكاء الاصطناعي عالية التردد. بناء على الخلفية المذكورة أعلاه ، ليس من الصعب فهم MetisSDK ، باختصار: استنادا إلى المكونات المعيارية والواجهات الموحدة ، قامت MetisSDK ببناء مجموعة أدوات تطوير مخصصة لخدمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وتجريد التقنيات المعقدة على مستوى السلسلة في لبنات بناء قابلة للتركيب ، مما يقلل بشكل فعال من عتبة التطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
1، نموذج iDAO، أعاد تعريف هيكل حوكمة الذكاء الاصطناعي. على عكس DAO التقليدي، يجعل iDAO كل شخص أو وكيل ذكاء اصطناعي مشاركًا في الحوكمة، بدلاً من أن يكون مجرد موفر بيانات بشكل سلبي. إلى حد ما، يعد هذا "بديلًا" لنموذج الحوكمة المركزية للذكاء الاصطناعي الحالي.
2، DAT (رمز الربط البياني للبيانات) ، فكرة تصميمه ذكية للغاية. إنه لا يسجل ملكية ثابتة كما هو الحال مع NFT التقليدي، بل يتتبع دورة حياة الأصول الذكية بالكامل. هذه النقطة الابتكارية يمكن أن تحل مباشرة المشكلة الأساسية لصعوبة قياس قيمة البيانات في الاقتصاد الذكي.
3، الحساب القابل للتحقق يوفر الشفافية لسلوك الذكاء الاصطناعي. يشبه ذلك تركيب "صندوق أسود" على الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن التحقق من جميع عمليات الاستدلال، وتتبعها، ومحاسبتها. هذه الفكرة حول "الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق" توفر أساس الثقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تصميم هذه المجموعة من الضربات يشبه بناء "محرك توزيع القيمة" جديد من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3. إذا كانت ديFi قد أنشأت نظام القيمة المالية باستخدام مؤشرات مثل TVL وAPR، فإن LazAI يعمل على بناء إطار كمي مشابه للذكاء الاصطناعي.
فوق.
أخيرًا، لتلخيص ذلك، يبدو لي أن إطار Metis التكنولوجي الحالي يشبه هيكل السندويش، حيث أن القاعدة هي Metis نفسها التي توفر آلية حوكمة موحدة وحوافز رمزية، والطبقة الوسطى هي Hyperion التي تتعامل بشكل خاص مع حسابات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، والطبقة العليا هي LazAI التي تحدد قواعد تدفق القيمة. هذا التصميم المتدرج ليس مجرد تكدس تقني بسيط، حيث أن كل طبقة مستقلة ومتعاونة، مما يتجنب "فخ الشمولية" في الهياكل التقليدية ذات السلسلة الواحدة.
بالنسبة لما يهم الجميع، فإن اقتصاديات توكن $METIS ستتطور بالتأكيد، كتوكن أصلي لشبكتين، فإن مصادر دخل METIS أكثر تنوعاً من Layer2 التقليدية: بالإضافة إلى رسوم المعاملات، هناك أيضاً رسوم الحساب، ورسوم التحقق من البيانات وغيرها من مصادر الدخل الجديدة. إن إدخال نموذج مشاركة دخل التعدين لحاملي التوكنات، قد حول حاملي التوكنات من متسابقين سلبيين إلى مشاركين في قيمة النظام البيئي.
بشكل عام، فتحت استكشافات Metis طريقًا جديدًا لتطور Layer2. في ظل التماثل التكنولوجي الشديد، قد تكون تباينات السيناريوهات هي المفتاح للتغلب على التحديات. أما بالنسبة للنجاح من عدمه، فلا يزال يتعين النظر إلى التنفيذ المحدد، لكن على الأقل تم اختيار الاتجاه بشكل جيد. (عند النظر إلى الوراء، كان تحديد السرد السابق لـ Sequencer اللامركزي ناجحًا على الأقل).