Все говорят о сочетании ИИ и блокчейна, но действительно понимающих «почему сочетание» и «как сочетание» проектов считанные единицы. Недавно я глубоко изучил техническую документацию и экологические достижения @vanar, и у меня все сильнее возникает ощущение: Vanar не «привязывает» ИИ-функции к блокчейну, а с нуля создает инфраструктуру для эпохи ИИ. Между этими двумя подходами есть принципиальная разница.
Дилемма традиционных цепочек: почему ИИ-агенты «не приживаются»?
Если мы поставим существующие основные L1/L2 перед ИИ-агентами, то обнаружим неприятную реальность: предпосылкой проектирования этих цепочек является «человеческий пользователь, который время от времени инициирует транзакции». Но ИИ-агенты работают совершенно иначе — им нужна постоянная память, возможность реального времени для рассуждений и автономное выполнение рабочих процессов.
На традиционной цепи AI-агент каждый раз выполняет задачи, начиная с чтения контекста, как будто человек забыл каждую секунду. Этот "без состояния" дизайн затрудняет истинную работу интеллектуального агента. Более того, хранение данных и выполнение логики полностью разъединены — большая часть данных хранится на IPFS или централизованных серверах, а на цепи остается только хэш. AI-агент, желая читать содержимое PDF? Сначала необходимо получить данные из децентрализованного хранилища, затем передать их для обработки вне цепи, и, наконец, вернуть результат обратно на цепь. Этот процесс "перепрыгивания через несколько уровней" медленный, дорогой и подвержен ошибкам.
Решение Vanar: как пятиуровневая архитектура может изменить правила?
Стек Vanar, предложенный Vanar, именно для этих болей был разработан. Это не "цепь + куча инструментов", а полный стек, который связывается с самого низа:
Первый уровень: Vanar Chain (L1 инфраструктура)
В качестве базового уровня он использует механизм консенсуса dPoS+PoR, время создания блока сокращено до менее 3 секунд, плата за газ фиксирована на уровне 0,0005 долларов. Но это только основа — настоящее новшество находится выше.
Второй уровень: Neutron (слой семантической памяти)
Это самое революционное решение Vanar. Neutron с помощью AI-движка сжатия сжимает файлы (например, PDF, контракты, счета) в 500 раз, а затем напрямую хранит их в цепи как "Seeds". Эти Seeds не только статические данные, но и запрашиваемые, программируемые объекты знаний. AI-агенты могут напрямую задавать вопросы к Seeds: "Какова сумма этого счета?", не нужно идти в децентрализованное хранилище для получения всего файла. Данные с этого момента стали "живыми".
Третий уровень: Kayon (движок вывода AI)
Если Neutron — это память, то Kayon — это мозг. Он непосредственно встроен в узлы проверок как уровень вывода AI, позволяя смарт-контрактам "понимать" и "выводить" данные, хранящиеся в Neutron, в реальном времени. Например: протокол DeFi может установить правило — только когда Kayon подтвердит, что в определенном PDF на цепи действительно содержится поле "подпись поручителя", будет освобожден заём. Все это полностью завершается в замкнутом контуре на цепи, без необходимости в оракулах и вычислениях вне цепи.
Четвертый уровень: Axon (уровень интеллектуальной автоматизации)
Скоро будет запущен Axon, который отвечает за координацию сложных рабочих процессов через шаги и время. AI-агенты могут поддерживать постоянное состояние через Axon, реализуя по-настоящему автономную работу — не начиная все с нуля каждый раз, а продолжая выполнять задачи с исторической памятью, как человек.
Пятый уровень: Flows (уровень отраслевых приложений)
Прямой вход для разработчиков и предприятий, предоставляет готовые отраслевые решения.
От "доверяй мне" до "проверяй меня": ценность проверяемости
Каков самый большой риск в эпоху AI? Иллюзии и потеря контроля. AI-агент может с уверенностью сообщить вам, что "задача выполнена", но как вы знаете, что он действительно следовал правилам?
Vanar внедрил "проверяемость" в генетику системы. Данные, хранящиеся в Neutron, сопровождаются криптографическими доказательствами, каждый шаг вывода Kayon имеет проверяемую трассу. Это означает: когда AI-агент выполняет международные платежи для компании, финансовый директор может проверять логические основания на цепи по каждой транзакции — какой контракт он посмотрел, какую норму он сослался, какое условие было выполнено. Это не логирование после факта, а доказательства, сгенерированные системой изначально.
Законодательство ЕС об AI требует от AI-систем прозрачности и подотчетности, архитектура Vanar с "встроенной аудиторской трассой" идеально соответствует требованиям регулирования.
$VANRY новая роль: от токена газа до "измерителя использования"
С переходом Vanar к AI-инфраструктуре, $VANRY роль также тихо эволюционирует. Он больше не просто топливо для оплаты газа, но и измеритель фактического использования сети.
Разработчики используют $VANRY для оплаты хранения данных Neutron, вызовов вывода Kayon, автоматизированных задач Axon. Когда предприятия подписываются на сервис памяти AI myNeutron, они рассчитываются с помощью $VANRY. Когда пользователи зарабатывают токены в игре, это также $VANRY. **Спрос на токены напрямую связан с реальными действиями в экосистеме**, а не зависит от краткосрочных нарративов. Если эта модель сработает, логика оценки $VANRY изменится с "спекулятивной премии" на "дисконтированную стоимость сетевого использования".
Горизонтальное сравнение: позиционирование Vanar в пространстве AI+Web3
Простой сравнительный анализ нескольких популярных проектов:
· Bittensor (TAO): основной акцент на рынок децентрализованных моделей машинного обучения, это "рынок моделей".
· Fetch.ai (FET/ASI): сосредоточен на выполнении конкретных задач автономными агентами, это "работники агентов".
· Vanar (VANRY): определяет корневую инфраструктуру AI и является "домом агентов". Он предоставляет хранилище данных (Neutron), возможности вывода (Kayon), автоматизированную координацию (Axon), позволяя AI-агентам родным образом жить, думать и работать в цепочке.
Более того, Vanar полностью совместим с EVM, разработчики экосистемы Ethereum могут без проблем мигрировать существующие dApp и немедленно использовать родные функции AI Vanar. По сравнению с крутой кривой обучения других AI-цепей, этот дизайн значительно снижает барьеры для входа.
Реальные достижения: myNeutron уже запущен
Как бы красиво ни звучала теория, лучше смотреть на продукт. myNeutron v1.3 уже запущен, и функция Auto-Bundling может автоматически классифицировать новые Seeds в подходящие Bundles, значительно уменьшая объем ручной работы по поддержанию контекста. В ближайшие месяцы интеграция Neutron на платформах, таких как QuickBooks, HubSpot, Slack, также будет поэтапно реализована — в то время как предприятия смогут напрямую выполнять цепочные AI-запросы на данных CRM, а сами данные останутся под их контролем.
Заключение
В 2026 году AI больше не будет "дополнительной функцией" Web3, а станет основным двигателем всей отрасли. Vanar выбрал самый сложный, но правильный путь: не гоняться за краткосрочными нарративами, а тратить время на восстановление основы. Успех в конечном итоге зависит от скорости принятия разработчиков и способности к построению экосистемы. Но, по крайней мере, в тот день, когда AI-агенты действительно взорвутся, Vanar будет одной из немногих сетей, готовых к их встрече.
