Khi đặt Vanar Chain bên cạnh Avalanche, điểm thú vị không nằm ở việc so sánh thông số thuần túy, mà ở triết lý thiết kế hệ thống mà mỗi bên theo đuổi. Cả hai đều xuất hiện trong làn sóng các L1 hiệu suất cao, được xây dựng để vượt qua giới hạn về độ trễ và chi phí của thế hệ blockchain đầu tiên. Tuy nhiên, bối cảnh mà hai mạng lưới này nhắm tới lại khác nhau đáng kể khi nhìn sâu vào cách chúng giải quyết bài toán mở rộng và ứng dụng thực tế.
Trong vài năm gần đây, hệ sinh thái blockchain đã dịch chuyển từ câu hỏi “chain nào nhanh hơn” sang “chain nào phù hợp hơn cho từng loại workload”. Gaming, DeFi, AI hay các ứng dụng doanh nghiệp đều có yêu cầu rất khác nhau về độ trễ, tính tùy biến, khả năng kiểm soát và mức độ tích hợp với hệ thống bên ngoài. Chính sự phân hóa này khiến các kiến trúc “one-size-fits-all” ngày càng bộc lộ giới hạn, dù hiệu suất có cao đến đâu.
Avalanche là một ví dụ điển hình cho cách tiếp cận linh hoạt theo chiều ngang. Thay vì ép mọi ứng dụng chạy trên một môi trường thực thi duy nhất, Avalanche cho phép tạo ra các subnet tùy chỉnh, mỗi subnet có thể có bộ validator, cấu hình phí và logic riêng. Điều này đặc biệt hấp dẫn với các tổ chức và dự án enterprise, nơi yêu cầu về kiểm soát, tuân thủ và hiệu năng thường cao hơn mức trung bình của DeFi bán lẻ. Kiến trúc này giúp Avalanche mở rộng theo chiều hệ sinh thái, chấp nhận đánh đổi sự phức tạp vận hành để đổi lấy khả năng tùy biến sâu.
@Vanar tiếp cận bài toán từ một trục khác. Thay vì tập trung vào việc chia nhỏ mạng lưới thành nhiều chain con, Vanar đặt giả định rằng thế hệ ứng dụng tiếp theo – đặc biệt là AI agents và các hệ thống tương tác thông minh – sẽ gặp vấn đề không nằm ở thông lượng, mà ở khả năng xử lý và duy trì ngữ cảnh. Trong nhiều blockchain hiện nay, dữ liệu được lưu trữ chủ yếu dưới dạng sự kiện và trạng thái rời rạc. Điều này đủ cho các giao dịch tài chính, nhưng trở nên hạn chế khi ứng dụng cần “hiểu” dữ liệu theo nghĩa ngữ cảnh, lịch sử và mối quan hệ.
Từ góc nhìn đó, Vanar định vị mình như một L1 nơi AI được xem là workload cốt lõi, chứ không phải phần bổ sung sau này. Việc nhấn mạnh vào semantic storage và khả năng reasoning on-chain cho thấy họ đang tối ưu cho các ứng dụng cần chi phí thấp nhưng đòi hỏi xử lý liên tục, như AI agents, PayFi hay một số mô hình RWA phức tạp. So với Avalanche, đây là một phạm vi hẹp hơn, nhưng rõ ràng hơn về mặt thiết kế.
Tuy nhiên, trade-off của cách tiếp cận này cũng xuất hiện rất sớm. Avalanche, với hệ sinh thái DeFi và institutional đã hình thành, có lợi thế rõ rệt về adoption và tính thanh khoản. Subnets cho phép các dự án lớn triển khai mà không cần phụ thuộc hoàn toàn vào lộ trình của chain chính. Vanar, trong khi đó, phụ thuộc nhiều hơn vào việc các use case AI-native thực sự trưởng thành và tạo ra nhu cầu đủ lớn để biện minh cho kiến trúc chuyên biệt của mình. Nếu AI on-chain phát triển chậm hơn kỳ vọng, lợi thế thiết kế này có thể chưa được khai thác hết.
Ngoài ra, sự linh hoạt của Avalanche cũng đồng nghĩa với việc nó phù hợp với nhiều mô hình kinh doanh khác nhau, từ DeFi truyền thống đến các ứng dụng doanh nghiệp. Vanar khó có thể cạnh tranh trực diện ở những mảng này trong ngắn hạn, không phải vì thiếu năng lực kỹ thuật, mà vì trọng tâm hệ thống của họ không được tối ưu cho các use case đó.
Nhìn tổng thể, so sánh Vanar với Avalanche không nên được hiểu là tìm ra “ai hơn ai”, mà là xác định vai trò của mỗi nền tảng trong bức tranh hạ tầng rộng hơn. Avalanche đóng vai trò như một khung modular cho nhiều loại ứng dụng và tổ chức khác nhau. Vanar, ngược lại, giống một lớp hạ tầng thử nghiệm cho các ứng dụng nơi AI và ngữ cảnh trở thành yếu tố trung tâm. Trong bối cảnh đó, Vanar hiện phù hợp hơn như một lựa chọn chuyên biệt cho AI-centric workloads, thay vì một nền tảng đa dụng cạnh tranh trực tiếp với Avalanche về quy mô và adoption.