استكشاف Metis فتح مسارًا جديدًا لتطوير Layer2، في ظل التماثل الشديد في التكنولوجيا، قد تكون الفروق في المشهد هي المفتاح للنجاة.
كتابة: هاوتيان
يعتقد الكثيرون أن نظام إيثريوم Layer2 قد فقد القدرة على التعافي، لكن الأمر ليس كذلك. إذا نظرنا فقط من زاوية سباق تسريع TPS، فإن هناك شعورًا بالضعف. لكن بعد ترقية تقنية Pectra، إذا تمكنت بعض Layer2 من إعادة تحديد اتجاهها، فقد يكون لديها فرصة للقتال مرة أخرى. مؤخرًا، أصدرت @MetisL2 خارطة طريق استراتيجية All in AI، فهل يمكن أن يكسر هذا الخيار البديل الجمود الحالي في Layer2؟ دعوني أشارككم ملاحظاتي:
- بصراحة، المشكلة الأساسية التي تواجهها بيئة Layer2 الحالية ليست نقص القدرات التقنية، بل هي تجمد حدود السرد. لا يزال معظم المشاريع تستخدم تفكيرًا خطيًا يعتمد على “سرعة أعلى، وGas أرخص”، مما أدى إلى ظهور الكثير من Layer2 العامة، وأصبحت الفروق التقنية أقل فأقل، في حين أن نقطة الألم الحقيقية للمستخدمين - وهي نقص التطبيقات القاتلة - لا تزال غير محلولة.
بعد دراسة متعمقة لمسار تكنولوجيا Metis، اكتشفت أن نقطة الابتكار الحقيقية لا تكمن في اختراق تقنية واحدة، بل في إعادة بناء هيكلية النظام بشكل شامل. تعتبر استراتيجية الشبكتين (Andromeda + Hyperion) في جوهرها حلاً بارعاً للتوازن الكلاسيكي بين “العمومية مقابل التخصص”.
من الواضح ، من ناحية ، يريد Metis الحفاظ على استقرار وموثوقية Andromeda ، وهي طبقة 2 موجودة ، وتوفير بنية تحتية ناضجة لتطبيقات DeFi و Web3. من ناحية أخرى ، من الضروري فتح طبقة تنفيذ عالية الأداء متخصصة في خدمة سيناريوهات الذكاء الاصطناعي ، والتحول من مجموعة تكنولوجيا للأغراض العامة إلى بنية تحتية متخصصة في الذكاء الاصطناعي. هذا لا يتجنب المنافسة المتجانسة مع Layer2s الأخرى فحسب ، بل يجد أيضا مسارا تقنيا للهبوط لتكامل الذكاء الاصطناعي + Web3 (مما يمنح نظام Ethereum البيئي فكرة مجدية لكسر اللعبة؟). ）。
- بالنسبة لسلسلة Andromeda السابقة ، فإن الكثير من الناس على دراية بالابتكارات في تقنية Sequencer اللامركزية و Hybrid Rollup من Metis. فما الذي يميز سلسلة Hyperion AI الجديدة هذه المرة؟
- MetisVM، آلة افتراضية مصممة بعمق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال تحسين التعليمات البرمجية الديناميكية، فإن كفاءة التنفيذ أعلى بنسبة 30% من EVM التقليدية، وهذا يمثل قفزة نوعية في سيناريوهات استدلال الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك هو إطار التنفيذ المتوازي MPEF، الذي حل التناقض بين المعالجة التسلسلية في البلوكشين واحتياجات الذكاء الاصطناعي المتزامنة؛
2، MetisDB، يستخدم شجرة Merkle الموجهة بالذاكرة وتقنية التحكم المتزامن MVCC، مما يحقق وصولًا لحالة بدقة نانوثانية. هذا التصميم يقضي تمامًا على عنق الزجاجة التخزينية، ويوفر ضمان أداء الأجهزة للحسابات عالية التردد في الذكاء الاصطناعي.
استنادًا إلى الخلفية المذكورة أعلاه، يصبح من السهل فهم MetisSDK، باختصار: تم بناء MetisSDK على مكونات معيارية وواجهات معيارية، مما يشكل مجموعة أدوات تطوير مخصصة لخدمات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تجريد التقنيات المعقدة على مستوى السلسلة إلى كتل قابلة للتجميع، مما يقلل بشكل فعال من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- بناءً على ملاحظتي الشخصية لصناعة web3AI، فإن المشكلة الأكبر الحالية ليست نقص القدرة التقنية، بل تشوه آلية توزيع القيمة. المنصات الكبرى تحتكر معظم القيمة، ومقدمو البيانات يكادون لا يحصلون على أي فوائد. بعبارة أخرى، الذكاء الاصطناعي الحالي هو مجرد صندوق أسود، من أين تأتي بيانات التدريب؟ كيف يعمل الخوارزم؟ هل النتائج جديرة بالثقة؟ كل هذه الأسئلة غير واضحة.
تحاول LazAI تغيير هذا الوضع من خلال ثلاث ابتكارات أساسية:
- نموذج iDAO أعاد تعريف هيكل الحوكمة الذكية. على عكس DAOs التقليدية، فإن iDAO تجعل كل شخص أو وكيل ذكاء اصطناعي مشاركًا في الحوكمة، بدلاً من أن يكون مجرد مزود بيانات بشكل سلبي. إلى حد ما، هذا يُعتبر بديلاً عن نموذج الحوكمة المركزية الحالي في الذكاء الاصطناعي.
2، DAT (رمز البيانات المربوطة)، فكرة تصميمه ذكية بشكل خاص. إنه لا يسجل الملكية الثابتة التقليدية فقط مثل NFT، بل يتتبع دورة حياة الأصول الذكية بالكامل. هذه النقطة الابتكارية يمكن أن تحل مباشرة المشكلة الأساسية المتعلقة بصعوبة قياس قيمة البيانات في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
- الحساب القابل للتحقق يوفر الشفافية لسلوك الذكاء الاصطناعي. يشبه ذلك تزويد الذكاء الاصطناعي بـ “صندوق أسود”، حيث يمكن التحقق من جميع عمليات الاستدلال وتتبعها وتحميل المسؤولية عنها. هذه الفكرة لـ “الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق” توفر أساس الثقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.
تم تصميم مجموعة الضربات هذه كما لو كانت قد أنشأت محرك توزيع قيمة جديد تمامًا للاندماج بين AI و Web3. إذا كانت DeFi قد أنشأت نظام قيمة مالية باستخدام مؤشرات مثل TVL و APR، فإن LazAI يبني إطارًا كميًا مشابهًا لـ AI.
فوق.
في النهاية، يمكن تلخيص إطار تكنولوجيا Metis الحالي كما لو كان هيكل شطيرة، حيث أن القاعدة هي Metis نفسها التي توفر آلية حوكمة موحدة وحوافز رمزية، والوسط هو Hyperion الذي يتعامل بشكل خاص مع حسابات الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، والقمة هي LazAI التي تحدد قواعد تدفق القيمة. هذا التصميم الطبقي ليس مجرد تكديس تقني بسيط، حيث أن كل طبقة مستقلة وتتعاون في الوقت نفسه، مما يتجنب فخ “الكل في واحد” لبنية السلسلة التقليدية.
بالنسبة لما يهتم به الجميع، سيتم أيضًا تحديث اقتصاديات رمز $METIS بشكل متزامن، كرمز أصلي لشبكتين، فإن مصادر دخل METIS أكثر تنوعًا من Layer2 التقليدية: بالإضافة إلى رسوم المعاملات، هناك أيضًا رسوم الحساب، ورسوم التحقق من البيانات، وغيرها من مصادر الدخل الجديدة. إن إدخال نموذج مشاركة دخل التعدين للمستثمرين يحول حاملي الرموز من مضاربين سلبيين إلى مشاركين في قيمة النظام البيئي.
بشكل عام، فإن استكشاف Metis قد فتح طريقًا جديدًا لتطوير Layer2. في ظل التماثل الشديد في التكنولوجيا، قد تكون اختلافات السيناريوهات هي المفتاح للظهور. فيما يتعلق بنجاح ذلك، يعتمد الأمر على التنفيذ الفعلي، لكن على الأقل تم اختيار الاتجاه بشكل جيد. (عند النظر إلى الوراء، فإن تحديد السرد حول Sequencer اللامركزي كان ناجحًا على الأقل).
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
