Mengupas "AI Public Chain": Ketika node langsung menjalankan model besar, narasi L1 berubah total

Belakangan ini, setiap proyek baru di pasar tampaknya mengejar popularitas AI, mengupas promosi yang berlebihan, sebenarnya masih merupakan perantara komputasi lama atau hanya membuat penyimpanan terdesentralisasi. Cara bermain yang seperti ini sangat melelahkan, sampai saya beberapa hari ini berjuang dengan tumpukan dasar @Vanarchain , baru saya melihat sesuatu yang benar-benar berhadapan dengan kompatibilitas asli. Public chain secara alami mengejar redundansi untuk memastikan keamanan buku besar, tetapi inferensi model bahasa besar justru membutuhkan respons bersamaan yang sangat tinggi, kedua hal ini secara fisik bertentangan. Sebagian besar solusi di pasar hanya membuat jembatan lintas rantai sederhana untuk mengakses antarmuka eksternal, yang sama sekali tidak menyentuh kecerdasan nyata di rantai.

Saya fokus mempelajari logika yang dijalankan oleh Vanar dan NVIDIA, dan menemukan bahwa ambisi mereka tidak sekadar membuat basis data data dingin yang sederhana. Mereka sedang mencoba untuk langsung merombak node biasa menjadi lapisan komputasi terdesentralisasi. Dengan mengintegrasikan TensorRT untuk optimasi ukuran model, jaringan node di masa depan mungkin tidak hanya sekadar mengemas hash transaksi, tetapi juga dapat langsung mendukung aksi inferensi yang ringan. Bayangkan NPC yang sepenuhnya mengambil keputusan sendiri dalam game seluruh rantai atau parameter risiko yang berubah secara real-time dalam protokol DeFi, jika semuanya dapat berjalan secara asli di rantai, benar-benar menghilangkan ketergantungan pada penyedia layanan cloud tradisional, inilah inovasi dasar yang sangat luar biasa.

Ada satu kendala dalam menjalani jalan ini yaitu biaya ekonomi dari throughput data. Seperti yang kita ketahui, pelatihan mesin memerlukan throughput informasi yang sangat besar, sedangkan di jaringan utama, bahkan menyimpan sedikit data pun sangat mahal. Protokol kompresi Neutron yang dibuat oleh Vanar tepat mengenai titik sakit ini. Setelah membuat kumpulan data besar menjadi kompresi vakum berkali-kali lipat, kemudian dimasukkan ke dalam node, dengan biaya Gas hampir nol per transaksi, maka AI Agent yang memerlukan interaksi frekuensi tinggi baru mungkin dapat bertahan dalam logika bisnis yang nyata. Pendekatan yang tidak mempercayai batasan teoritis TPS tetapi berfokus pada lingkungan operasional ini memang memberikan titik masuk yang sangat keras untuk mengamati siklus ini. Jika logika ini terbukti, dampak penurunan dimensi untuk seluruh jalur akan sangat jelas, dan terus memantau penyebaran jaringan utama mereka adalah hal yang patut diperhatikan. #vanar $VANRY