O mercado secundário atual é praticamente uma cena de monstros costurados, onde se menciona IA e se pode falar em revolução de capacidade computacional. Após ler pelo menos cinquenta white papers, a grande maioria dos projetos que alegam ter o apoio de IA não passa de um patch em um EVM originalmente inchado; essa abordagem de AI-added, além de aumentar os custos de Gas, não traz contribuição substancial à capacidade computacional. O que precisamos é de uma infraestrutura AI-first projetada desde a arquitetura de base para agentes inteligentes.
Há alguns dias, tive uma experiência profunda com a testnet do Vanar Chain, e a diferença é clara. Ele não optou por uma compatibilidade simples com EVM, mas montou uma arquitetura de cinco camadas. Especialmente a camada de memória semântica Neutron, que atinge o ponto crucial. Os agentes de IA atuais mais temem a falta de raciocínio, esquecendo-se após algumas interações. O método tradicional de vincular o repositório de memória ao Arweave é extremamente lento; o Vanar oferece suporte nativo à memória semântica diretamente na cadeia, o que realmente pavimenta o caminho para a IA.
Fazer uma comparação horizontal entre ele e o Near ou ICP é ainda mais interessante. A disponibilidade de dados do Near é boa, mas a interação nativa do agente é um pouco deficiente. Ao experimentar o Creator Pad do Vanar, percebi que a barreira de entrada para emissão de tokens e implantação foi reduzida demais. A vantagem é que os desenvolvedores não precisam reescrever códigos para transportar a lógica do Web2; o risco é que, se não houver uma filtragem, projetos ruins podem proliferar.
O núcleo do AI-first não está em executar modelos grandes, mas em saber se a cadeia pode entender as necessidades do modelo. O motor inteligente descentralizado Kayon tenta resolver a verificabilidade de inferências. Executar modelos de IA na cadeia é uma caixa preta; como garantir que os resultados não foram adulterados? O Vanar tenta resolver isso com um mecanismo de verificação de base, superando os concorrentes que apenas focam na camada de aplicação.
No entanto, a experiência atual tem suas falhas. Embora a TPS anunciada seja alta, sob alta concorrência, às vezes ocorrem lentidões, e a sincronização de nós tem espaço para otimização. Além disso, a estrutura ecológica é grande, mas poucos aplicativos de killer ainda surgiram, e um desenho idealizado não substitui a prática. Isso é como decorar um shopping luxuoso, onde os comerciantes não estão totalmente instalados, tornando a experiência um tanto vazia.
Na perspectiva estética técnica, encapsular recursos computacionais, memória semântica e mecanismos de verificação na camada L1 é definitivamente o caminho. Não precisamos de mais L2 limpando a bagunça do Ethereum; precisamos de uma cadeia que permita à IA existir como um organismo nativo. Quando o mercado perceber que a capacidade computacional não é o gargalo, mas que a integração de confiança é, o valor dessa arquitetura nativa se tornará evidente.
