Metis近日發(fā)布了All in AI戰(zhàn)略路線圖,這一創(chuàng)新舉措能否打破當前Layer2生態(tài)的困境?許多人認為以太坊Layer2生態(tài)已陷入停滯,實則不然。若僅從TPS軍備競賽的角度審視,確實顯現(xiàn)出衰敗跡象。然而,隨著Pectra技術的升級,部分Layer2若能重新定位發(fā)展方向,仍具備突破潛力。Metis此次All in AI的戰(zhàn)略選擇,能否為Layer2生態(tài)帶來新的曙光?
當前Layer2生態(tài)面臨的核心問題并非技術能力不足,而是敘事邊界的固化。多數(shù)項目仍囿于”速度更快、Gas更便宜”的線性思維,導致同質(zhì)化競爭嚴重,通用Layer2泛濫,技術差異日益縮小,而用戶真正急需的殺手級應用卻始終未能出現(xiàn)。
深入探究Metis的技術路線,其創(chuàng)新之處并非單一技術的突破,而是系統(tǒng)性的架構(gòu)重構(gòu)。雙網(wǎng)絡策略(Andromeda + Hyperion)巧妙地解決了”通用性vs專業(yè)性”的經(jīng)典權衡難題。Metis一方面保留Andromeda作為穩(wěn)定可靠的現(xiàn)有Layer2,提供成熟的DeFi和Web3應用基礎設施;另一方面,開辟專門服務AI場景的高性能執(zhí)行層Hyperion,從通用技術棧轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)化AI基礎設施。這種差異化競爭策略不僅避開了與其他Layer2的同質(zhì)化競爭,更為AI+Web3融合提供了可行的技術落地路徑,為以太坊生態(tài)的破局提供了新思路。
此前,Metis的Andromeda鏈去中心化Sequencer和Hybrid Rollup技術已廣為人知。此次全新推出的Hyperion AI鏈有何獨特之處?
首先,MetisVM專為AI應用深度定制,通過動態(tài)操作碼優(yōu)化,執(zhí)行效率比傳統(tǒng)EVM提升30%,為AI推理場景帶來質(zhì)的飛躍。更關鍵的是MPEF并行執(zhí)行框架,有效解決了區(qū)塊鏈串行處理與AI并發(fā)需求之間的矛盾。
其次,MetisDB采用內(nèi)存映射的Merkle樹和MVCC并發(fā)控制,實現(xiàn)納秒級的狀態(tài)訪問,徹底消除存儲瓶頸,為高頻AI計算提供硬件性能保障。
基于以上背景,MetisSDK的推出便不足為奇。該工具包基于模塊化組件和標準化接口,構(gòu)建了專門服務AI應用的開發(fā)環(huán)境,將復雜的鏈級技術抽象為可組合的積木,有效降低AI應用的開發(fā)門檻。
從個人觀察來看,當前web3AI行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)并非技術能力不足,而是價值分配機制的扭曲。大平臺壟斷了大部分價值,數(shù)據(jù)提供者幾乎無法分享收益。換言之,當前的AI系統(tǒng)如同一個黑盒,訓練數(shù)據(jù)來源、算法機制、結(jié)果可信度等問題均不透明。
LazAI試圖通過三大核心創(chuàng)新改變這一局面:
1. iDAO模式重新定義AI治理結(jié)構(gòu)。與傳統(tǒng)DAO不同,iDAO讓每個人或AI代理都成為治理參與者,而非被動數(shù)據(jù)提供者,對當前AI中心化治理模式形成有效補充。
2. DAT(數(shù)據(jù)錨定通證)的設計思路極為巧妙。它不僅記錄靜態(tài)所有權,更追蹤AI資產(chǎn)的全生命周期,直接解決AI經(jīng)濟中數(shù)據(jù)價值難以量化的根本問題。
3. 可驗證計算為AI行為提供透明度。如同為AI裝上”黑盒子”,所有推理過程均可驗證、可追溯、可追責,為去中心化AI應用奠定信任基礎。
這一系列創(chuàng)新組合,如同為AI+Web3融合搭建了全新的價值分配引擎。如果說DeFi用TVL、APR等指標構(gòu)建了金融價值體系,LazAI就是在為AI構(gòu)建類似的量化框架。
總結(jié)來看,Metis技術框架猶如三明治結(jié)構(gòu):底層由Metis提供統(tǒng)一治理機制和代幣激勵,中間是Hyperion專門處理高性能AI計算,頂層由LazAI定義價值流轉(zhuǎn)規(guī)則。這種分層設計并非簡單技術堆疊,各層既獨立又協(xié)同,避免了傳統(tǒng)單鏈架構(gòu)的”萬能”陷阱。
關于備受關注的$METIS代幣經(jīng)濟學,也將同步升級。作為雙網(wǎng)絡原生代幣,METIS的收入來源比傳統(tǒng)Layer2更多元化:除交易費外,還包括計算費、數(shù)據(jù)驗證費等新收入來源。Holders Mining收入分享模型的引入,更是將代幣持有者從被動投機者轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)價值分享者。
總而言之,Metis的探索為Layer2發(fā)展開辟了新路徑。在技術同質(zhì)化嚴重的當下,場景差異化或許是突圍關鍵。盡管成功與否尚待驗證,但至少方向選擇得當?;仡檨砜?,之前去中心化Sequencer的敘事定位已取得成功,此次All in AI戰(zhàn)略同樣值得期待。
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