Багато людей вважають, що екосистема Ethereum Layer2 вже не може бути врятована, але це не так.
Якщо дивитися тільки з точки зору гонки за TPS, дійсно є відчуття занепаду, як у Лян По. Але після оновлення технології Pectra, деякі layer2, якщо зможуть перенаправити правильний курс, можливо, ще зможуть дати бій?
Нещодавно Metis опублікувала стратегічну дорожню карту All in AI. Чи зможе цей альтернативний вибір розв'язати поточну кризу layer2?
Прийди, скажу про свої спостереження:
Чесно кажучи, основна проблема, з якою стикається нинішня екосистема Layer2, не в недостатній технічній спроможності, а в закріпленні меж наративу. Більшість проєктів досі дотримуються лінійного мислення "швидше, дешевше Gas", що призводить до надмірної появи загальних layer2, технічні відмінності стають дедалі меншими, а справжня проблема користувачів — відсутність вбивчих застосунків — так і залишається невирішеною.
Але, глибше досліджуючи технологічний шлях Metis, я виявив, що його справжня інновація полягає не в прориві окремих технологій, а в системній архітектурній реконструкції. Подвійна мережна стратегія (Andromeda + Hyperion) по суті є дотепним вирішенням класичного компромісу "універсальність проти спеціалізації".
Очевидно, що Metis з одного боку має підтримувати стабільність і надійність існуючого Layer2 Andromeda, забезпечуючи зрілі інфраструктури для DeFi та Web3 додатків; з іншого боку, вона повинна створити високопродуктивний виконавчий рівень, спеціально орієнтований на AI-сценарії, переходячи від універсального технологічного стеку до спеціалізованої інфраструктури для AI. Це не тільки уникне гомогенізації конкуренції з іншими Layer2, але й знайде шлях реалізації технологій для інтеграції AI та Web3 (чи надасть Ethereum екосистемі можливість знайти вихід?).
2）Раніше багато людей були знайомі з інноваціями в децентралізованому секвенсері Metis та технології гібридного роллапу на ланцюгу Andromeda, а які особливості має новий ланцюг Hyperion AI?
MetisVM, віртуальна машина, глибоко налаштована для AI-додатків, за рахунок динамічних операційних кодів підвищила ефективність виконання на 30% у порівнянні з традиційним EVM, що є якісним стрибком для сценаріїв AI-інференції. Ще важливішим є паралельний виконавчий фреймворк MPEF, який вирішує протиріччя між послідовною обробкою блокчейну та вимогами до конкурентності AI.
MetisDB, що використовує пам'яткові відображення Merkle-дерева та MVCC паралельний контроль, реалізував доступ до стану на рівні наносекунд. Цей дизайн повністю усуває вузькі місця зберігання, забезпечуючи апаратну продуктивність для високочастотних AI обчислень. Виходячи з наведеного вище контексту, зрозуміти MetisSDK вже не важко, простіше кажучи: MetisSDK, на основі модульних компонентів та стандартизованих інтерфейсів, побудував спеціалізований набір інструментів для розробки AI додатків, абстрагуючи складні технології на рівні блокчейну в комбіновані блоки, що ефективно знижує бар'єри для розробки AI додатків.
Виходячи з моїх особистих спостережень за індустрією web3AI, найбільшою проблемою наразі є не відсутність технічних можливостей, а спотворення механізму розподілу вартості. Великі платформи монополізують більшу частину вартості, а постачальники даних ледве отримують частку вигод. Іншими словами, штучний інтелект тепер є чорним ящиком, звідки беруться дані тренувань? Як працює алгоритм? Чи можна довіряти результатам? Жодне з цих питань не є зрозумілим. LazAI прагне змінити цю ситуацію за допомогою трьох основних інновацій:
Модель iDAO переписує структуру управління ШІ. На відміну від традиційних DAO, iDAO дозволяє кожному або агенту ШІ стати учасником управління, а не пасивним постачальником даних. В певному сенсі, це є "альтернативою" поточній централізованій моделі управління ШІ.
2、DAT (дані закріплений токен) має особливо продуману концепцію. Він не обмежується традиційними NFT, які лише фіксують статичне право власності, а відслідковує весь життєвий цикл активів AI. Ця інновація може безпосередньо вирішити фундаментальну проблему труднощів у кількісному визначенні вартості даних в економіці AI.
Обчислення, що піддаються перевірці, забезпечують прозорість поведінки ШІ. Це схоже на «чорну скриньку» на штучний інтелект, і всі процеси міркувань можна перевірити, відстежити та підзвітувати. Ця ідея «перевіреного штучного інтелекту» забезпечує основу довіри для децентралізованих додатків штучного інтелекту. Дизайн цього набору комбінованих ударів схожий на побудову нового «двигуна розподілу вартості» для інтеграції AI + Web3. Якщо DeFi побудував систему фінансових цінностей з такими показниками, як TVL і APR, то LazAI будує аналогічну кількісну структуру для ШІ.
Вищезазначене.
Насамкінець, підсумую, теперішня технологічна архітектура Metis, на мій погляд, виглядає як сендвіч-структура: на нижньому рівні знаходиться сам Metis, який забезпечує єдиний механізм управління та токенізовані стимули; посередині розташований Hyperion, який спеціалізується на високопродуктивних обчисленнях ШІ; а на верхньому рівні LazAI визначає правила обігу цінностей. Цей багаторівневий дизайн не є простою технологічною накладкою, адже кожен рівень є незалежним та водночас співпрацює, уникаючи "універсальної" пастки традиційної одноланкової архітектури.
Щодо найважливішого для всіх, то $METIS токеноміка також буде синхронізована, як рідний токен двох мереж, доходи METIS є більш різноманітними, ніж у традиційних Layer2: окрім комісій за транзакції, є також комісії за обчислення, комісії за верифікацію даних та інші нові джерела доходів. Введення моделі розподілу доходів Holders Mining перетворює тримачів токенів з пасивних спекулянтів на учасників, які діляться екологічною вартістю.
В цілому, дослідження Metis відкриває новий шлях для розвитку Layer2. В умовах серйозної технічної гомогенізації, можливо, диференціація сцен є ключем до прориву. Що стосується успіху, то все залежить від конкретного виконання, але принаймні напрямок обрано правильно. (Якщо згадати, то попередня наративна позиція децентралізованого Sequencer, принаймні, була успішною).
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
L2 безсилий відновити? З точки зору стратегії AI Metis, погляд на майбутній розвиток
Багато людей вважають, що екосистема Ethereum Layer2 вже не може бути врятована, але це не так.
Якщо дивитися тільки з точки зору гонки за TPS, дійсно є відчуття занепаду, як у Лян По. Але після оновлення технології Pectra, деякі layer2, якщо зможуть перенаправити правильний курс, можливо, ще зможуть дати бій?
Нещодавно Metis опублікувала стратегічну дорожню карту All in AI. Чи зможе цей альтернативний вибір розв'язати поточну кризу layer2?
Прийди, скажу про свої спостереження:
Але, глибше досліджуючи технологічний шлях Metis, я виявив, що його справжня інновація полягає не в прориві окремих технологій, а в системній архітектурній реконструкції. Подвійна мережна стратегія (Andromeda + Hyperion) по суті є дотепним вирішенням класичного компромісу "універсальність проти спеціалізації".
Очевидно, що Metis з одного боку має підтримувати стабільність і надійність існуючого Layer2 Andromeda, забезпечуючи зрілі інфраструктури для DeFi та Web3 додатків; з іншого боку, вона повинна створити високопродуктивний виконавчий рівень, спеціально орієнтований на AI-сценарії, переходячи від універсального технологічного стеку до спеціалізованої інфраструктури для AI. Це не тільки уникне гомогенізації конкуренції з іншими Layer2, але й знайде шлях реалізації технологій для інтеграції AI та Web3 (чи надасть Ethereum екосистемі можливість знайти вихід?).
2）Раніше багато людей були знайомі з інноваціями в децентралізованому секвенсері Metis та технології гібридного роллапу на ланцюгу Andromeda, а які особливості має новий ланцюг Hyperion AI?
MetisVM, віртуальна машина, глибоко налаштована для AI-додатків, за рахунок динамічних операційних кодів підвищила ефективність виконання на 30% у порівнянні з традиційним EVM, що є якісним стрибком для сценаріїв AI-інференції. Ще важливішим є паралельний виконавчий фреймворк MPEF, який вирішує протиріччя між послідовною обробкою блокчейну та вимогами до конкурентності AI.
MetisDB, що використовує пам'яткові відображення Merkle-дерева та MVCC паралельний контроль, реалізував доступ до стану на рівні наносекунд. Цей дизайн повністю усуває вузькі місця зберігання, забезпечуючи апаратну продуктивність для високочастотних AI обчислень. Виходячи з наведеного вище контексту, зрозуміти MetisSDK вже не важко, простіше кажучи: MetisSDK, на основі модульних компонентів та стандартизованих інтерфейсів, побудував спеціалізований набір інструментів для розробки AI додатків, абстрагуючи складні технології на рівні блокчейну в комбіновані блоки, що ефективно знижує бар'єри для розробки AI додатків.
2、DAT (дані закріплений токен) має особливо продуману концепцію. Він не обмежується традиційними NFT, які лише фіксують статичне право власності, а відслідковує весь життєвий цикл активів AI. Ця інновація може безпосередньо вирішити фундаментальну проблему труднощів у кількісному визначенні вартості даних в економіці AI.
Вищезазначене.
Насамкінець, підсумую, теперішня технологічна архітектура Metis, на мій погляд, виглядає як сендвіч-структура: на нижньому рівні знаходиться сам Metis, який забезпечує єдиний механізм управління та токенізовані стимули; посередині розташований Hyperion, який спеціалізується на високопродуктивних обчисленнях ШІ; а на верхньому рівні LazAI визначає правила обігу цінностей. Цей багаторівневий дизайн не є простою технологічною накладкою, адже кожен рівень є незалежним та водночас співпрацює, уникаючи "універсальної" пастки традиційної одноланкової архітектури.
Щодо найважливішого для всіх, то $METIS токеноміка також буде синхронізована, як рідний токен двох мереж, доходи METIS є більш різноманітними, ніж у традиційних Layer2: окрім комісій за транзакції, є також комісії за обчислення, комісії за верифікацію даних та інші нові джерела доходів. Введення моделі розподілу доходів Holders Mining перетворює тримачів токенів з пасивних спекулянтів на учасників, які діляться екологічною вартістю.
В цілому, дослідження Metis відкриває новий шлях для розвитку Layer2. В умовах серйозної технічної гомогенізації, можливо, диференціація сцен є ключем до прориву. Що стосується успіху, то все залежить від конкретного виконання, але принаймні напрямок обрано правильно. (Якщо згадати, то попередня наративна позиція децентралізованого Sequencer, принаймні, була успішною).