Khi mọi người nói về cơ sở hạ tầng AI trong crypto, cuộc trò chuyện thường bắt đầu từ khả năng. Nhiều thông lượng hơn. Thực hiện nhanh hơn. Nhiều tính linh hoạt hơn. Giả định là nếu một hệ thống có thể làm nhiều thứ hơn, nó tự động phù hợp hơn cho AI.
Vanar tiếp cận vấn đề từ một hướng khác. Thay vì hỏi hệ thống có thể làm gì, nó hỏi hệ thống phải không phá vỡ điều gì khi các hệ thống AI phụ thuộc vào nó.
Sự phân biệt này quan trọng hơn những gì nó nghe.
AI không thất bại vì nó thiếu sức mạnh
Nó thất bại vì môi trường hoạt động không nhất quán
Hầu hết các hệ thống AI không bị giới hạn bởi tính toán thô. Chúng thất bại khi môi trường mà chúng hoạt động trở nên không thể đoán trước. Những thay đổi nhỏ trong chi phí thực thi, thời gian thanh toán, hoặc tính cuối cùng của trạng thái có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, thử lại, hoặc dừng quy trình.
Cơ sở hạ tầng blockchain truyền thống chấp nhận sự không nhất quán này vì con người nằm trong vòng lặp. Người dùng chờ đợi. Nhà giao dịch điều chỉnh. Các nhà phát triển vá các trường hợp ngoại lệ.
Các hệ thống AI không làm tốt điều đó.
Cơ sở hạ tầng của Vanar dường như được thiết kế với ràng buộc này trong tâm trí. Mạng được cấu trúc để giảm thiểu biến động thay vì tối đa hóa tùy chọn. Sự đánh đổi đó là có chủ ý.
Tính có thể dự đoán được coi là một thuộc tính hạng nhất.
Trong nhiều chuỗi, tính có thể dự đoán là một tác dụng phụ của việc sử dụng thấp. Khi lưu lượng nhẹ, phí ổn định và thực thi cảm giác đáng tin cậy. Khi tải tăng, tính có thể dự đoán biến mất và các hệ thống được mong đợi phải thích ứng.
Vanar không coi tính có thể dự đoán là một điều kiện tạm thời. Nó coi đó là một yêu cầu thiết kế.
Hành vi phí tổn được dự kiến sẽ giữ ổn định dưới tải. Kết quả thanh toán được dự kiến sẽ đáng tin cậy một khi đã được ghi lại. Hành vi xác thực bị hạn chế ở cấp độ giao thức thay vì để lại cho các động lực phản ứng.
Điều này quan trọng đối với AI vì tự động hóa giả định sự liên tục. Một tác nhân thực thi một chuỗi hành động không thể tạm dừng để đánh giá lại điều kiện cơ sở hạ tầng mỗi khi trạng thái mạng thay đổi. Nó cần những đảm bảo vẫn đúng theo thời gian, không chỉ ở những khoảnh khắc cụ thể.
Thanh toán là cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, không phải là thực thi.
Một hiểu lầm phổ biến là AI cần thực thi nhanh hơn. Trong thực tế, AI cần sự thanh toán đáng tin cậy.
Thực thi có thể diễn ra ngoài chuỗi, song song, hoặc không đồng bộ. Điều không thể được thuê ngoài là khoảnh khắc mà kết quả được hoàn tất và trách nhiệm được giao.
Kiến trúc của Vanar tập trung vào khoảnh khắc này. Cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa cho các chuyển đổi trạng thái rõ ràng, tính cuối cùng xác định, và hành vi có thể giải trình. Điều này giảm thiểu số lượng logic phòng thủ mà các hệ thống AI cần triển khai xung quanh chuỗi.
Từ góc độ hệ thống, điều này đơn giản hóa toàn bộ ngăn xếp phía trên.
Hạn chế hành vi là quan trọng hơn là cho phép mọi thứ.
Một trong những lựa chọn tinh tế hơn trong thiết kế của Vanar là nhấn mạnh vào hành vi bị hạn chế. Các xác thực không chỉ được khuyến khích hành xử tốt, mà còn bị giới hạn cấu trúc trong cách họ có thể phản ứng dưới áp lực.
Điều này giảm thiểu tối ưu hóa ngắn hạn với cái giá của tính nhất quán dài hạn.
Đối với hoạt động do con người điều khiển, điều này có thể cảm thấy hạn chế. Đối với các hệ thống do AI điều khiển, đó chính xác là điều cần thiết. Tính nhất quán tích lũy. Biến động thì không.
Tại sao điều này quan trọng hơn lý thuyết.
Cơ sở hạ tầng AI chỉ trở nên rõ ràng khi nó bị căng thẳng. Môi trường demo hiếm khi phơi bày các vấn đề thực sự. Hoạt động liên tục thì có.
Các lựa chọn thiết kế của Vanar gợi ý rằng nó đang được xây dựng cho các hệ thống không dừng lại, không chờ đợi, và không đàm phán lại các giả định mỗi khi điều kiện mạng thay đổi. Đó là một mục tiêu khác so với hầu hết các chuỗi nhắm đến.
Liệu cách tiếp cận này có thành công hay không sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng và sử dụng thực tế. Nhưng từ góc độ cơ sở hạ tầng, hướng đi là rõ ràng. Vanar không tối ưu hóa cho các câu chuyện hay các chỉ số hiệu suất bề mặt. Nó tối ưu hóa cho các môi trường mà các hệ thống AI phải dựa vào việc chuỗi hành xử giống như hôm nay vào ngày mai.
Đó là một vấn đề khó khăn hơn để giải quyết, và cũng là một vấn đề thú vị hơn.