Vanar Chain jest naprawdę interesujący, nie jest to zwykły łańcuch goniący za trendami, ale naprawdę chce połączyć AI z blockchainem, aby stworzyć coś, co można wprowadzić w życie.
Mówiąc prosto, Vanar to łańcuch publiczny Layer 1, kompatybilny z EVM, więc dla programistów nie ma praktycznie żadnych przeszkód. Ale jego najbardziej wyjątkową cechą jest to, że określa się jako blockchain „natywny dla AI” — co oznacza, że AI nie jest dodawane jako dodatek, ale jest zaprojektowane od podstaw.
Ich oferta skupia się na dwóch kierunkach:
Jednym z nich jest PayFi (płatności finansowe), które chce uczynić płatności na łańcuchu bardziej inteligentnymi i bliższymi rzeczywistym scenariuszom finansowym;
Drugim jest RWA (tokenizacja rzeczywistych aktywów), czyli przeniesienie takich rzeczy jak domy, dzieła sztuki, faktury na łańcuch, a także wykorzystanie AI do pomocy w przetwarzaniu i weryfikacji tych danych.
W zakresie wydajności wprowadzono wiele optymalizacji: szybka prędkość transakcji, niskie opłaty, odpowiednie do
scenariuszy o wysokiej częstotliwości interakcji, takich jak gry, marki rozrywkowe czy niektóre aplikacje w czasie rzeczywistym. Stworzyli również coś, co nazywa się Neutron, co potrafi kompresować ogromne ilości danych do „nasion”, które można przeszukiwać na łańcuchu, umożliwiając AI bezpośrednie zrozumienie informacji na łańcuchu, bez konieczności za każdym razem zbierania danych od nowa, co jest dość sprytnym pomysłem projektowym.
Token nazywa się VANRY, służy do opłacania gazu, stakingu, kosztów przechowywania i tym podobnych, na łańcuchu istnieje również mechanizm deflacyjny, coś w rodzaju palenia tokenów.
Ogólnie rzecz biorąc, jeśli nie interesuje Cię czyste spekulowanie na kryptowalutach, ale chcesz zobaczyć, jak następna generacja Web3 łączy się z AI, prawdziwymi aktywami i rzeczywistymi płatnościami, Vanar Chain warto zwrócić uwagę. Nie jest jak niektóre projekty, które głośno krzyczą hasła, ale w rzeczywistości robią coś dość pragmatycznego, wydaje się być łańcuchem przygotowanym dla marek, dużych firm i rzeczywistych przypadków użycia.
