M Adnan Lashari

La mayoría de las redes criptográficas pasan sus primeros días tratando de parecer ocupadas. Incentivos por todas partes, tableros de control que parpadean actividad, anuncios diarios para recordarte que existen.
Plasma parece estar haciendo lo contrario.
Hay una sensación de que no tiene prisa por demostrar su valía a todos. No sobreoptimiza para la atención. En cambio, parece estar construido con la suposición de que el uso vendrá solo si el sistema se comporta correctamente bajo presión real.
Esa mentalidad se refleja en cómo Plasma habla sobre la adopción. No en términos de carteras creadas o volumen a corto plazo, sino en términos de si el sistema puede soportar actividad repetible y aburrida. El tipo de uso que no aumenta, no sigue tendencias, pero tampoco se rompe.

La mayoría de las cadenas de bloques hoy en día todavía están diseñadas en torno a una suposición simple: los humanos son los principales usuarios. Los monederos, las interfaces, las confirmaciones y las firmas existen para que las personas hagan clic en los botones.
Esa suposición está empezando a romperse.
Los agentes de IA no se comportan como los humanos. No esperan. No dudan. No abren monederos ni verifican los precios del gas. Operan continuamente y esperan que el sistema debajo de ellos sea estable, predecible y aburrido.
Aquí es donde muchas narrativas de IA se desmoronan silenciosamente.
Hablamos de agentes autónomos pero los ejecutamos en una infraestructura que requiere cuidado humano constante. Las tarifas variables, la congestión de la red y la ejecución impredecible convierten la autonomía en una ilusión parcial.

There is a reason why most on chain AI still feels immature even when the technology behind it looks advanced. The problem is not models or computation. It is the environment AI is placed in.
Most blockchains are built to forget.
Each transaction is final. Each interaction stands alone. Once execution ends the context disappears. That design made sense when blockchains were built for record keeping and value transfer between humans. It makes far less sense when the user is an autonomous system that is supposed to learn over time.
Intelligence depends on continuity.
Humans do not become smarter because they execute actions faster. They improve because experiences accumulate. Past outcomes influence future choices. Patterns form. Memory shapes behavior.
AI works the same way.
If an agent wakes up to a blank slate every time it acts it is not learning. It is repeating.
Why stateless systems limit intelligence
In a stateless system every decision is isolated. An AI agent can analyze inputs and produce outputs but it cannot develop a sense of progress. Successes do not reinforce behavior. Failures do not change strategy.
This is why many AI demos look impressive once and unremarkable the second time. They do not improve because they cannot remember.
Developers try to solve this by pushing memory off chain. Databases store history. Scripts reconnect context. But this creates fragile systems where intelligence exists outside the chain while execution happens on it.
The result is a split brain.
True intelligence requires memory and action to live in the same environment.
Treating memory as infrastructure
This is where the idea of AI first infrastructure begins to matter.
If you assume AI agents will exist as long running participants then memory cannot be optional. It must be part of the system itself not an add on.
Vanar approaches this by treating memory as something persistent and referenceable rather than static storage. With myNeutron context can survive beyond a single execution. Interactions leave traces that matter later.
This changes how agents behave.
An agent that can reference its own history does not need to be explicitly programmed for every scenario. It can adjust behavior based on what happened before. That is how learning begins.
Context over raw data
Memory is not about storing everything. It is about storing meaning.
Most blockchains already store data but data alone does not create intelligence. Context does. Understanding why something happened matters more than recording that it happened.
By focusing on semantic context rather than raw records Vanar allows AI to build a narrative of its own actions. This is closer to how human memory works and more useful for decision making.
The agent is no longer reacting only to the present. It is acting with awareness of its past.
Why this matters before automation
There is a temptation in Web3 to rush toward automation. Let the agent act. Let it execute. Let it scale.
But automation without memory is dangerous.
An agent that cannot remember past mistakes will repeat them. An agent that cannot recognize patterns will misinterpret signals. Scaling that behavior only multiplies risk.
Memory acts as a stabilizing force. It slows reckless behavior and enables gradual improvement.
This is why focusing on continuity first makes sense even if it looks less exciting than automation demos.
The long view of intelligence
Many projects measure progress by features shipped or transactions processed. Intelligence progresses differently.
It grows slowly. It compounds. It requires patience.
Infrastructure that supports this kind of growth may look underwhelming at first. There are no instant metrics that capture learning over time. The value emerges later when behavior changes become noticeable.
This is one reason why AI readiness is often misunderstood. It does not announce itself loudly. It reveals itself through consistency.
Building for what comes after the demo phase
AI on chain is still early. Most systems are in the experimentation phase. That is normal.
What matters is which projects are preparing for what comes next.
Once AI moves beyond demos the requirements will change. Systems will be judged not by how clever they look but by how well they adapt. Memory will stop being optional. Continuity will become expected.
Chains that assumed intelligence would be short lived features will struggle to adjust. Chains that assumed agents would persist will already be aligned.
A quieter kind of progress
Vanar does not feel like it is racing to prove something. It feels like it is preparing to support something that is not fully here yet.
That preparation is easy to overlook in a market driven by attention. But infrastructure tends to be valued after it becomes necessary not before.
When AI begins to behave less like a demo and more like a participant memory will be the dividing line.
The systems that remember will improve.
The systems that forget will repeat.
And over time that difference becomes impossible to ignore.
#vanar @Vanar $VANRY

Algunos sistemas no intentan impresionarte en el primer día. Crecen en tu rutina en silencio. No hablas mucho de ellos, pero un día te das cuenta de que dependes de ellos.
Esa es la sensación que me da Plasma.
No hay un intento constante de vender una narrativa. No hay prisa por llenar la cadena con cada caso de uso posible. En cambio, el enfoque se siente estrecho e intencional. Mover valor. Hacerlo de manera limpia. No sorprendas a los usuarios.
Lo que importa en ese tipo de sistema es la previsibilidad. Quieres que las transferencias se comporten de la misma manera, ya sea un día tranquilo o uno ocupado. Quieres que los costos tengan sentido sin matemáticas mentales. Quieres que la red se mantenga aburrida bajo presión.

Tuve un pensamiento extraño recientemente mientras miraba mi saldo bancario. El número era el mismo que ayer, y probablemente será el mismo mañana. Sin crecimiento, sin movimiento, solo perdiendo valor lentamente sin hacer ruido.
Así es como ha funcionado el dinero para la mayoría de las personas durante mucho tiempo. Lo guardas, y el tiempo trabaja en tu contra en silencio. Para hacerlo crecer, generalmente necesitas permiso, papeleo o saldos mínimos que parecen diseñados para mantener a las personas fuera.
Lo que hace interesante a Plasma es que parece cuestionar esta suposición. ¿Por qué debería sentirse pasivo tener dólares digitales? ¿Por qué debería el valor crecer solo si lo bloqueas activamente en algún lugar o persigues estrategias de rendimiento?

Algo se siente extraño acerca de la forma en que se está discutiendo la IA en Web3 en este momento.
Hablamos como si los agentes inteligentes ya estuvieran aquí, listos para comerciar, gestionar activos o interactuar con el mundo real. Pero, bajo la superficie, la mayoría de las cadenas de bloques aún están diseñadas para una sola cosa: humanos haciendo clic en botones.
Esa discrepancia importa.
Los agentes de IA no se comportan como los usuarios. No abren billeteras, no actualizan paneles de control ni aprueban transacciones manualmente. Operan de manera continua. Se basan en el contexto pasado. Necesitan una ejecución y liquidación predecibles.

Hay algo extraño en la forma en que Web3 habla sobre la IA en este momento.
Todos están de acuerdo en que es el futuro, pero la mayoría de la infraestructura todavía lo trata como un complemento.
Bloques más rápidos. Gas más barato. Otra demostración de agente.
Pero la IA no falla porque una cadena sea lenta. Falla porque no puede recordar, razonar o actuar de manera segura a lo largo del tiempo. Y esas no son características que se añaden después. Son elecciones arquitectónicas.
Esa es la diferencia entre la infraestructura con IA añadida y la infraestructura primero la IA.
Lo que realmente cambia el “primero la IA”

La confianza en las criptomonedas es una cosa extraña. No se construye a través de eslóganes o gráficos de crecimiento rápido. Generalmente se forma cuando los sistemas se comportan de la misma manera en días buenos y días malos.
Lo que destaca sobre @Plasma no es lo que promete, sino lo que evita. No hay presión para enviar constantemente características llamativas o inflar los números de actividad. En cambio, la red parece centrarse en la consistencia. Comportamiento predecible. Ejecución limpia. Sin sorpresas.
Esto importa más de lo que la mayoría de la gente admite. Cuando hay valor real involucrado, los usuarios dejan de preocuparse por la novedad. Quieren la certeza de que el sistema actuará mañana de la misma manera que lo hizo ayer. Las elecciones de diseño de Plasma sugieren que la estabilidad se considera una característica, no una limitación.

Sigo viendo nuevas cadenas lanzarse con “IA” en el titular, y casi cada vez se siente lo mismo. Bloques rápidos, alta TPS, tal vez una demostración de agente, y mucha confianza en que todo saldrá bien más tarde.
Pero la IA no funciona con optimismo.
Si los agentes de IA están destinados a operar en la cadena de manera real, necesitan más que velocidad. Necesitan memoria. Necesitan razonamiento. Necesitan una forma de actuar de manera segura y liquidar pagos sin la intervención humana.
Por eso he comenzado a separar los proyectos de IA en dos categorías: aquellos que añaden IA para la atención, y aquellos que construyen infraestructura asumiendo que la IA será realmente utilizada.

Una cosa que aprendes rápidamente en los mercados es que diferentes personas se preocupan por diferentes cosas. Los usuarios más pequeños a menudo se centran en la conveniencia. Los jugadores más grandes se obsesionan con la eficiencia. Un pequeño costo que parece invisible para una persona se vuelve insoportable cuando se multiplica a gran escala.
Esta es la razón por la que encuentro interesante la dirección de Plasma. En lugar de diseñar características que se vean emocionantes en las líneas de tiempo, parece estar optimizando para algo mucho menos visible: preservar el valor durante el movimiento. Cuando el capital es lo suficientemente grande, la fricción deja de ser una molestia y se convierte en el principal enemigo.