Membongkar Dasar AI Blockchain: Berjuang untuk TPS Sudah Ketinggalan Zaman, Kecerdasan Asli Adalah Peluang Selanjutnya

Baru-baru ini, saya menganalisis proyek-proyek konsep AI di pasar, banyaknya penyewaan daya komputasi dan penyimpanan terdesentralisasi membuat orang merasa sangat lelah. Jika Anda mengupas lapisan ini, Anda akan menemukan bahwa sebagian besar proyek sebenarnya hanya menggunakan arsitektur dasar lama untuk melawan narasi baru ini. Blockchain sendiri mengejar redundansi keamanan yang absolut, sementara inferensi model AI membutuhkan tingkat konkruensi yang sangat tinggi dan latensi yang sangat rendah. Kedua hal ini secara alami saling bertentangan. Sampai saya memeriksa tumpukan teknologi dari @Vanarchain dan tindakan spesifik mereka di NVIDIA Inception, saya merasa akhirnya ada yang berjuang untuk kecerdasan asli yang keras ini.

Saat ini, banyak blockchain publik yang mengklaim bahwa mereka mendukung AI, padahal sebenarnya mereka hanya membuat buku besar di atas rantai yang sangat mahal. Vanar pergi untuk menghubungkan ke pustaka CUDA-X dan TensorRT milik NVIDIA, jalur ini sedikit lebih liar dari yang diharapkan. Ini berarti mereka tidak hanya ingin membuat database penyimpanan, tetapi juga ingin membuat node langsung menjadi lapisan komputasi. Dengan memanfaatkan TensorRT untuk mengoptimalkan model, node di masa depan bahkan dapat langsung menerapkan tugas inferensi ringan. Jika benar-benar bisa menjalankan NPC dinamis dalam permainan rantai atau model risiko kuantifikasi DeFi secara real-time di rantai, maka logika penilaian seluruh industri harus ditulis ulang. Titik masuk teknologi keras seperti ini memang jauh lebih nyata dibandingkan dengan menjual tampilan eksternal yang kosong.

Selain sekadar tumpukan daya komputasi, saat ini yang benar-benar menjadi kendala adalah biaya gesekan throughput data. Model besar harus mengonsumsi data dalam jumlah besar setiap hari, tetapi menyimpan sesuatu di rantai sangat mahal. Teknologi kompresi cepat Neutron yang diciptakan oleh Vanar bisa dibilang tepat sasaran. Mengompresi tumpukan data pelatihan seberat ton ke hampir vakum sebelum dilempar ke rantai, dipadukan dengan biaya Gas yang rendah hingga bisa diabaikan, ini benar-benar membuka jalan bagi interaksi AI Agent frekuensi tinggi. Tanpa optimasi arsitektur dasar pada level ini, AI di atas rantai akan selalu menjadi proposisi yang salah. Sekarang terlihat bahwa mereka benar-benar memposisikan diri untuk era daya komputasi besar yang akan datang, layak untuk menginvestasikan lebih banyak energi untuk terus mengikuti perkembangan ini. #vanar $VANRY