@Vanarchain En los últimos dos años, el contenido de 'IA + Web3' se ha dividido aproximadamente en dos categorías:
① Usar IA para contar grandes narrativas, pero aterrizando con firmeza 🌫️
② Funcionalidades muy llamativas, pero muy alejadas de los negocios reales 🤖
La verdadera brecha en realidad sólo se puede resumir en una frase:
👉 Falta de entregabilidad a nivel empresarial.
Cuando la IA realmente quiere participar en el negocio, ya no es asistente, sino ejecutor.
Y el ejecutor debe cumplir tres cosas:
Controlable 🛑
Auditable 🔍
Liquidable 💰
No se puede faltar ninguno.
Ese también es el camino que Vanar ha tomado, el de 'no bullicioso pero sólido'.
AI-principal vs AI-agregado: no es marketing, es un punto de inflexión arquitectónico ⚙️
Muchas cadenas dicen: también apoyamos la IA.
Pero la cuestión clave es:
¿La IA es externa? ¿O es el núcleo?
IA-agregada (tipo externo)
Primero hacer la cadena → Luego agregar herramientas de IA 🧩
Los avances rápidos a corto plazo, pero habrá problemas de escalabilidad:
Memoria dispersa 🧠 Fragmentada
Razonamiento no rastreable ❓
Automatización incontrolable ⚠️
Liquidación depende de conexiones externas 🔗
👉 Solo se puede hacer un demo, es difícil entrar en producción.
IA-primer (nativa)
Desde el primer día, se asume:
La IA es el principal usuario del sistema.
Las cuatro grandes capacidades se reservan directamente en la capa base:
Memoria
Razonamiento
Automatización
Liquidación
No es agregar funciones, sino cambiar el sistema operativo.
La elección de Vanar es este camino más lento pero más firme 🛤️
¿Qué es realmente estar preparado para la IA?🏭
Muchos artículos dividen la preparación para la IA en 4 términos.
Pero la implementación real se parece más a una línea de producción:
Sin memoria → Comenzar de nuevo cada vez 🔄
Sin razonamiento → Las empresas no se atreven a delegar 🚫
Sin automatización → Solo se pueden dar sugerencias 💬
Sin liquidación → No se puede formar un ciclo comercial 💸
Solo hay cuatro que deben estar en línea:
Decisión → Ejecución → Liquidación → Retroalimentación
La IA puede realmente crear valor.
Esto también es lo que dice Vanar
👉 La razón por la cual TPS ya es un indicador antiguo.
La velocidad es solo una parte de la línea de producción.
myNeutron: hacer que la IA pase de “asistente” a “rol de puesto” 👨💼🤖
¿Quién es la persona más valiosa en los negocios reales?
No son las personas más inteligentes.
Sino las que pueden ser responsables a largo plazo.
Ellos recuerdan👇
Contexto del proyecto
Preferencias del cliente
Decisiones históricas
Estado actual
Y la mayoría de las IA hoy en día:
Cambia de App → Amnesia 😶
Cambia de cadena → Interrupción ❌
Cambia de equipo → Comenzar de nuevo 🔁
Esta es la razón por la que la IA no puede asumir negocios a largo plazo.
¿Qué resuelve realmente myNeutron?🧠
Combinar memoria semántica + contexto persistente
Depositar en la capa de infraestructura.
Traer tres cambios clave:
1️⃣ Memoria compartida entre aplicaciones 🔗
2️⃣ Tareas continuas a través del tiempo ⏳
3️⃣ La migración del sistema no pierde el contexto 📦
No suena genial, pero es muy clave:
👉 Hacer que la IA pueda ser responsable de un puesto a largo plazo.
Cuando la IA se convierte en un rol de puesto,
El razonamiento, la automatización y la liquidación tienen sentido
