ميتيس هايبرون: هل تشعل الأمل في السرد المدعوم بالذكاء الاصطناعي لإثيريوم؟
١. نظرة عامة على Metis Hyperion
ميتس هي جزء من نظام إيكولوجي لطبقة L2 في إثيريوم، تعتمد على تقنية Optimistic Rollup. تم إطلاق الشبكة الرئيسية Andromeda في البداية، حيث تتميز باستخدام مرتب لامركزي يمنح حق ترتيب المعاملات لمشاركة المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتس عن استراتيجية مزدوجة السلسلة: على أساس سلسلة Andromeda العامة الحالية، تم إطلاق سلسلة Hyperion عالية الأداء. تُعتبر Andromeda آمنة وموثوقة كطبقة L2 عامة، بينما تركز Hyperion على التطبيقات عالية التردد وعالية الإنتاجية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تم بناء بنية Hyperion على Metis SDK، وفي جوهرها يوجد جهاز MetisVM الافتراضي الجديد كليًا. لا يتوافق هذا الجهاز الافتراضي مع EVM فحسب، بل يدعم أيضًا تعليمات محسّنة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تعزيز القابلية للتوسع واللامركزية، بينما يزيد بشكل كبير من كفاءة المعاملات. وفقًا للمعلومات الرسمية، تكرّس Hyperion نفسها لبناء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية للذكاء الاصطناعي"، قادرة على تحقيق تأكيد معاملات قريب من المللي ثانية و throughput عالي جدًا للمعاملات، مما يوفر إمكانية تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية مثل استنتاج LLM على السلسلة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزيين.
تتضمن خطة تطوير Metis اتجاهين رئيسيين: الأول هو تحسين بنية L2 التحتية الأساسية باستمرار، مثل إدخال آلية نقل توفر البيانات في الوقت الفعلي وآلية إثبات الاحتيال في ترقية Andromeda في مايو 2025؛ والثاني هو الاتجاه نحو التعديل والتواصل المتعدد السلاسل، من خلال تقليل عتبة التطوير عبر Metis SDK، وتعزيز تطوير النظام البيئي متعدد السلاسل. أطلق Hyperion قليلاً ما أعاد تشكيل منطق قيمة رمز METIS، مما حول Metis من L2 واحد إلى منصة "بنية تحتية متعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".
اثنان، LLM على السلسلة؟ ما هو المنطق الذي تحقق منه Metis؟
2.1 مجموعة ثلاثية لإغلاق النظام البيئي للذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI
هايبرون كنظام تحسين متفائل، ورث نموذج الأمان من ميتيس وأوبتيميزم، وقد تم تحسينه بشكل رئيسي في مجالات الحساب المتوازي، وتوافر البيانات، ودرجة اللامركزية، مع التركيز على سيناريوهات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. بشكل محدد، تدفع ميتيس من خلال ميتيس SDK، هايبرون ولاز AI ثلاثي الأنظمة لبناء النظام البيئي.
هايبرون قدم محرك تنفيذ متوازي، مستخدماً التحكم بالتوازي المتفائل وخوارزمية جدولة DAG الديناميكية، مما يسمح للمعاملات المستقلة في نفس الكتلة بالتنفيذ في نفس الوقت، مما يعزز بشكل كبير القدرة الإنتاجية. يقوم مرتبتها اللامركزي بتحمل权 ترتيب المعاملات بواسطة شبكة متعددة العقد، مع دمج آليات مثل القيادة الدورية وحمام الذاكرة المشفّر، لمنع المعاملات المسبقة والتدخل المركزي.
فيما يتعلق بتوافر البيانات، تخطط Hyperion للاستفادة الكاملة من الميزات الجديدة لإثيريوم وخدمات DA الخارجية. مع تقدم EIP-4844 لإثيريوم، ستقوم Hyperion و Andromeda بنشر بيانات المعاملات مباشرة إلى L1 من خلال معاملات blob، للاستفادة من أمان إثيريوم وتقليل التكاليف.
هايبرون يعتمد نموذج التفاؤل، لكنه قام بترقية على إثبات الاحتيال. لقد قدم آلية تصحيح تفاعلية: بعد أن ينشر المصفف كتل جديدة، يكون لدى "المراقبين" في الشبكة فترة زمنية لتقديم تحديات لإثبات عدم صحة الكتلة. بعد نجاح التحدي، سيتم التراجع عن الكتل الخبيثة وسيتم معاقبة الجهة المسؤولة.
في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يتيح Metis SDK للمستخدمين بناء سلسلة الكتل L2 أو L3 بأنفسهم، ويتضمن إصدارًا محدثًا من EVM (MetisVM) وقدرات المعالجة المتوازية، ويأتي مع آلية ترتيب لامركزية. Hyperion هي Layer2 مخصصة عالية الأداء مبنية على هذا SDK.
تعمل MetisVM على تحسين كفاءة المعاملات بحوالي 30% من خلال تحسين تعليمات التشغيل ديناميكيًا وآلية التنفيذ المتوازي. بينما يستخدم MetisDB شجرة Merkle المخزنة في الذاكرة والتحكم المتزامن لتحقيق وصول إلى الحالة في نانوثانية. يجمع هذا التكنولوجيات معًا ليتيح لـ Hyperion تشغيل مهام استدلال الذكاء الاصطناعي مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مباشرةً على السلسلة، مما يضع أساسًا متينًا لعقود الذكاء الاصطناعي.
في مجال احتضان مشاريع السرد بواسطة الذكاء الاصطناعي، تبذل Metis جهودًا نشطة في تطوير بروتوكول LazAI. وهو شبكة مفتوحة تركز على "أصول بيانات الذكاء الاصطناعي الموثوقة"، تهدف إلى معالجة مشكلات عدم الشفافية وعدم الاتساق في البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. يستفيد LazAI من الحسابات القابلة للتحقق وآليات التوحيد التي يوفرها البلوكشين، لإنشاء سوق بيانات مفتوحة وشفافة، مما يضمن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات عالية الجودة ويدعم الاستخدام عبر السلاسل.
استنادًا إلى بروتوكول LazAI، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة تطوير للذكاء الاصطناعي مخصصة للبلوكشين. يمكن للمطورين استخدام Alith SDK لتطوير ونشر وكيل الذكاء الاصطناعي بسرعة على Metis.
2.2 مقارنةً بالـ L2 الأخرى، ما هي القدرات التي تجعل Hyperion أكثر قوة لـ Metis؟
هايبرون لا يزال يعتمد على تقنية Optimistic Rollup، ولكن قامت Metis ببناء ميزة تنافسية متميزة من خلال تقنية واستراتيجيات استشرافية. تلبي تقنيات مثل هايبرون احتياجات الأداء لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث يجمع نموذج السلسلتين وSDK بين الاحتياجات العامة والمتخصصة، وتعزز الترتيب اللامركزي مستوى الثقة في النظام البيئي.
هايبرون كطبقة عالية الأداء موجهة للذكاء الاصطناعي، تحقق التسويات شبه الفورية وسرعة استجابة بمستوى Web2 من خلال تقنيات Rollup المتفائلة، التنفيذ المتوازي، وتقنيات الترتيب الموزعة. تم تصميم MetisVM خصيصًا للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، حيث يتمتع بتحسينات ديناميكية على الرموز التشغيلية، والتنفيذ المتوازي، وآليات التخزين المؤقت، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة تنفيذ العقود الذكية.
استراتيجية سلسلة المتيس المزدوجة تحتفظ بـ Andromeda كنموذج L2 عام، بينما تطلق Hyperion لخدمة مشاهد الذكاء الاصطناعي بشكل خاص. هذه البنية تحل التوازن بين العمومية والتخصص، مما يوفر مساحة مخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
Metis SDK هو مجموعة أدوات معيارية موجهة للمطورين، تجمع بين الرسومات، وأدوات البناء، وواجهات المعايير، مما يمكّن المطورين من بناء طبقات تنفيذية أو تطبيقات مخصصة بسرعة. يسمح للمطورين بنشر Layer2/Layer3 بسرعة باستخدام الوحدات الناضجة، كما يسهل على المشاريع الانتقال أو التفاعل بسلاسة بين Andromeda و Hyperion.
في مجال المحرّك اللامركزي، نجحت Metis في إطلاق أول محرّك ترتيب لامركزي بالكامل في الصناعة، حيث يتم التحكم في حقوق ترتيب المعاملات بواسطة عقد المجتمع وآلية الرهن. يحقق هذا النظام القدرة على تحمل الأخطاء ومقاومة الرقابة من خلال تدوير عقد الإجماع وإدارة رموز التحفيز، مما يقضي على مخاطر النقاط الفردية للفشل.
ثلاثة، إذا كان إثيريوم يركز على L1، كيف ستتعامل Metis؟
3.1 إذا لم تقم السلسلة الرئيسية بتوزيع المكافآت، ستقوم Metis بإنشاء مصنع خاص بها للمكافآت
افترض أن إثيريوم يركز على تطوير L1 الخاص به بدلاً من الاستمرار في توسيع L2 مباشرة، فإن استراتيجية Metis هي اتباع مسار متعدد السلاسل وقابل للتعديل.
تقدم بنية Metis ثنائية السلسلة و MetisSDK القدرة على بناء العديد من سلاسل خاصة. يمثل إطلاق Hyperion تحول Metis من "L2 واحد فقط" إلى "بنية متعددة السلاسل المودولية". من خلال MetisSDK، يمكن لأي فريق إنشاء سلسلة بلوكشين مخصصة بسرعة، وتكوين تنفيذ متوازي للتوافق، وطبقة متوافقة مع EVM، و VM محسّن بالذكاء الاصطناعي، وتخزين على السلسلة وغيرها من المكونات.
تولي Metis أهمية للتشغيل البيني عبر السلاسل والتعاون البيئي، وتخطط لإدخال جسر عبر السلاسل وآلية تجميع البيانات/الحساب. ستدمج Metis Chainlink CCIP، مما يسمح للأصول والعقود الذكية بالتدفق بحرية بين Metis وسلاسل الكتل العامة الأخرى. كما يبرز هيكل Hyperion "الجسر المشترك + الربط عبر السلاسل"، ويقدم "تجميع البيانات والحساب اللامركزي"، لربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشبكات البيانات المختلفة وموارد القوة الحاسوبية.
المجتمع ليس فقط مستخدمين، بل هم أيضاً المشاركون المباشرون والمستفيدون من تشغيل الشبكة. من خلال فتح دور المنظمين، يمكن لأي شخص أن يصبح مقترح كتلة من خلال التخزين، والحصول على مكافآت التنظيم. تخطط Metis أيضاً لتقديم آلية تحفيز لتشغيل العقد الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يشجع المزيد من المطورين على نشر خدمات الاستدلال لتوفير قدرات الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
3.2 استراتيجية Metis All in AI ، كيف نقود التنمية البيئية من خلال الذكاء الاصطناعي
تعاون Hyperion و LazAI لتقديم إطار代理 Alith AI. يمكن للمطورين كتابة "代理 AI" باستخدام Alith SDK، ونشرها ككتلة عقد على Hyperion. هذه代理 قادرة على التعامل مع اختيار النموذج، والمنطق الاستدلالي، واستجابة الأعطال، ويمكن استدعاؤها مباشرة من عقود أخرى على السلسلة. من خلال آليات مثل العقود المسبقة التجميع، ستدمج Hyperion الاستدلال AI في عملية التنفيذ على السلسلة، كما يمكن تثبيت نتائج الاستدلال على السلسلة من خلال السجلات، والعمليات القابلة للتكرار، أو بيئات التنفيذ الموثوقة، مما يحقق القابلية للتحقق والثقة.
تعتبر معالجة Hyperion المتوازية وانخفاض الكمون مثالية لمهام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن تنفيذها في وقت واحد طالما أنه لا توجد تعارضات بين الطلبات، مما يجعل الكفاءة أعلى من التنفيذ التسلسلي التقليدي L2. قامت MetisVM بعمل تحسينات خاصة للذكاء الاصطناعي، مثل استخدام Rust/WASM لزيادة الأداء، ودعم إدخال النصوص والصور وغيرها، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتشغيل مباشرة على السلسلة. تم تصميم هذه المجموعة بالكامل لتحقيق "أول بروتوكول Layer2 قادر على تشغيل نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة".
أربعة، ETH Hyperion مقابل سولانا AI
4.1 ساحة التنافس الذكاء الاصطناعي
تدفع مجتمع سولانا بروتوكول سياق النموذج (MCP) وغيرها من البروتوكولات المفتوحة، في محاولة لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة قادرة على استعلام بيانات السلسلة من خلال واجهات معيارية. عرضت QuickNode كيفية إنشاء خادم MCP لسولانا، مما يمكّن Claude وغيرها من الذكاء الاصطناعي من الوصول المباشر إلى معلومات سلسلة الكتل الخاصة بسولانا عبر RPC. ومع ذلك، فإن معظم حلول الذكاء الاصطناعي على سولانا تعمل بشكل أساسي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة واستدعاء النتائج من السلسلة.
هايبرون يحاول جعل استدلال الذكاء الاصطناعي يتم تنفيذه على السلسلة نفسها، وهو ما لم تحققه سولانا بعد. إذا نجح هايبرون في أن يصبح أول بروتوكول Layer-2 يدعم التنفيذ المحلي على السلسلة لنموذج اللغة الكبير (LLM)، فهذا يعني أنه لا يقدم فقط واجهة بيانات، بل يوفر مباشرة القدرة الحاسوبية على السلسلة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في MetisVM، حيث يتم إتمام كل خطوة حسابية في بيئة التنفيذ الخاصة بالبلوكشين. مثل هذا التصميم يحقق لامركزية أكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي مقارنةً بخطة سولانا، حيث يمكن التحقق من نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي على هايبرون وتتبعها على السلسلة، مما يجعلها مقاومة بشكل طبيعي للتلاعب والرقابة.
تتمتع سولانا بميزة طبيعية في معالجة القدرة على التزامن العالي ودعم بنية شرائح GPU الناضجة، بينما تركز Hyperion على التوافق مع إثيريوم والتفاعل البيئي، بما في ذلك التوافق مع EVM، وإيكولوجيا MetisSDK، والسيولة لرمز METIS.
هيبرون ليست بديلاً مباشراً عن سولانا، بل تقدم مساراً آخر لدخول عالم بلوكتشين + الذكاء الاصطناعي: تعتمد سولانا على أداء شبكتها وواجهة LLM التقليدية (MCP)، بينما تعتمد ميتس على منصة العقود الذكية الخاصة بها، حيث أطلقت وظيفة الاستدلال الأصلية على السلسلة.
4.2 هايبرون هو المفتاح الشامل لفتح إثيريوم AI؟
هايبرون ليست المفتاح الشامل الحالي. معظم مشاريع "AI+البلوكشين" المعلنة لا تزال في مرحلة المفهوم، والحالات القابلة للاختبار كتطبيقات إنتاجية نادرة للغاية. لم يتم حل مسألة ملكية النموذج والثقة بعد: كيف يمكن تتبع مصدر النماذج المدربة خارج السلسلة، وكيف يمكن إثبات صحة نتائج تنفيذها على السلسلة؟ هذه كلها أسئلة تحتاج إلى إجابات على مستوى البنية التحتية.
تصميم نظام Hyperion يعالج إلى حد ما النقاط المؤلمة المذكورة أعلاه، حيث أنه يوفر دعمًا لاستنتاج الذكاء الاصطناعي على مستوى البروتوكول، مما يحل جزءًا من مشكلة القوة الحاسوبية: التنفيذ المتوازي وتحسين MetisVM يجعل القدرة الحاسوبية على السلسلة تتجاوز بكثير L2 التقليدية، لكن هذا لا يعني أن Hyperion يحل جميع المشاكل دفعة واحدة.
هايبريون جلبت إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، كما قدمت ل阵营 إثيريوم فرصة للمشاركة في رواية AI. إنها تعالج بشكل أساسي مشكلات البنية الحسابية والأسس الثقة: قوة حسابية كبيرة يمكن تنفيذها بشكل متوازي، عمليات تنفيذ يمكن التحقق منها على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI. هذه الجهود خلقت إمكانية ظهور تطبيقات حقيقية عملية تجمع بين البلوكشين و AI في المستقبل (مثل الوكلاء الذاتيين على السلسلة، وتحليل البيانات عالية التردد)، مما أضاف محتوى ملموساً لرواية AI في مجال التشفير.
، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
Metis Hyperion: هل يمكن لسلسلة الذكاء الاصطناعي المخصصة في نظام إثيريوم البيئي أن تقود موجة الذكاء الاصطناعي في Web3
ميتيس هايبرون: هل تشعل الأمل في السرد المدعوم بالذكاء الاصطناعي لإثيريوم؟
١. نظرة عامة على Metis Hyperion
ميتس هي جزء من نظام إيكولوجي لطبقة L2 في إثيريوم، تعتمد على تقنية Optimistic Rollup. تم إطلاق الشبكة الرئيسية Andromeda في البداية، حيث تتميز باستخدام مرتب لامركزي يمنح حق ترتيب المعاملات لمشاركة المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتس عن استراتيجية مزدوجة السلسلة: على أساس سلسلة Andromeda العامة الحالية، تم إطلاق سلسلة Hyperion عالية الأداء. تُعتبر Andromeda آمنة وموثوقة كطبقة L2 عامة، بينما تركز Hyperion على التطبيقات عالية التردد وعالية الإنتاجية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تم بناء بنية Hyperion على Metis SDK، وفي جوهرها يوجد جهاز MetisVM الافتراضي الجديد كليًا. لا يتوافق هذا الجهاز الافتراضي مع EVM فحسب، بل يدعم أيضًا تعليمات محسّنة بواسطة الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تعزيز القابلية للتوسع واللامركزية، بينما يزيد بشكل كبير من كفاءة المعاملات. وفقًا للمعلومات الرسمية، تكرّس Hyperion نفسها لبناء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية للذكاء الاصطناعي"، قادرة على تحقيق تأكيد معاملات قريب من المللي ثانية و throughput عالي جدًا للمعاملات، مما يوفر إمكانية تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية مثل استنتاج LLM على السلسلة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزيين.
تتضمن خطة تطوير Metis اتجاهين رئيسيين: الأول هو تحسين بنية L2 التحتية الأساسية باستمرار، مثل إدخال آلية نقل توفر البيانات في الوقت الفعلي وآلية إثبات الاحتيال في ترقية Andromeda في مايو 2025؛ والثاني هو الاتجاه نحو التعديل والتواصل المتعدد السلاسل، من خلال تقليل عتبة التطوير عبر Metis SDK، وتعزيز تطوير النظام البيئي متعدد السلاسل. أطلق Hyperion قليلاً ما أعاد تشكيل منطق قيمة رمز METIS، مما حول Metis من L2 واحد إلى منصة "بنية تحتية متعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".
اثنان، LLM على السلسلة؟ ما هو المنطق الذي تحقق منه Metis؟
2.1 مجموعة ثلاثية لإغلاق النظام البيئي للذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI
هايبرون كنظام تحسين متفائل، ورث نموذج الأمان من ميتيس وأوبتيميزم، وقد تم تحسينه بشكل رئيسي في مجالات الحساب المتوازي، وتوافر البيانات، ودرجة اللامركزية، مع التركيز على سيناريوهات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. بشكل محدد، تدفع ميتيس من خلال ميتيس SDK، هايبرون ولاز AI ثلاثي الأنظمة لبناء النظام البيئي.
هايبرون قدم محرك تنفيذ متوازي، مستخدماً التحكم بالتوازي المتفائل وخوارزمية جدولة DAG الديناميكية، مما يسمح للمعاملات المستقلة في نفس الكتلة بالتنفيذ في نفس الوقت، مما يعزز بشكل كبير القدرة الإنتاجية. يقوم مرتبتها اللامركزي بتحمل权 ترتيب المعاملات بواسطة شبكة متعددة العقد، مع دمج آليات مثل القيادة الدورية وحمام الذاكرة المشفّر، لمنع المعاملات المسبقة والتدخل المركزي.
فيما يتعلق بتوافر البيانات، تخطط Hyperion للاستفادة الكاملة من الميزات الجديدة لإثيريوم وخدمات DA الخارجية. مع تقدم EIP-4844 لإثيريوم، ستقوم Hyperion و Andromeda بنشر بيانات المعاملات مباشرة إلى L1 من خلال معاملات blob، للاستفادة من أمان إثيريوم وتقليل التكاليف.
هايبرون يعتمد نموذج التفاؤل، لكنه قام بترقية على إثبات الاحتيال. لقد قدم آلية تصحيح تفاعلية: بعد أن ينشر المصفف كتل جديدة، يكون لدى "المراقبين" في الشبكة فترة زمنية لتقديم تحديات لإثبات عدم صحة الكتلة. بعد نجاح التحدي، سيتم التراجع عن الكتل الخبيثة وسيتم معاقبة الجهة المسؤولة.
في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يتيح Metis SDK للمستخدمين بناء سلسلة الكتل L2 أو L3 بأنفسهم، ويتضمن إصدارًا محدثًا من EVM (MetisVM) وقدرات المعالجة المتوازية، ويأتي مع آلية ترتيب لامركزية. Hyperion هي Layer2 مخصصة عالية الأداء مبنية على هذا SDK.
تعمل MetisVM على تحسين كفاءة المعاملات بحوالي 30% من خلال تحسين تعليمات التشغيل ديناميكيًا وآلية التنفيذ المتوازي. بينما يستخدم MetisDB شجرة Merkle المخزنة في الذاكرة والتحكم المتزامن لتحقيق وصول إلى الحالة في نانوثانية. يجمع هذا التكنولوجيات معًا ليتيح لـ Hyperion تشغيل مهام استدلال الذكاء الاصطناعي مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مباشرةً على السلسلة، مما يضع أساسًا متينًا لعقود الذكاء الاصطناعي.
في مجال احتضان مشاريع السرد بواسطة الذكاء الاصطناعي، تبذل Metis جهودًا نشطة في تطوير بروتوكول LazAI. وهو شبكة مفتوحة تركز على "أصول بيانات الذكاء الاصطناعي الموثوقة"، تهدف إلى معالجة مشكلات عدم الشفافية وعدم الاتساق في البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. يستفيد LazAI من الحسابات القابلة للتحقق وآليات التوحيد التي يوفرها البلوكشين، لإنشاء سوق بيانات مفتوحة وشفافة، مما يضمن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات عالية الجودة ويدعم الاستخدام عبر السلاسل.
استنادًا إلى بروتوكول LazAI، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة تطوير للذكاء الاصطناعي مخصصة للبلوكشين. يمكن للمطورين استخدام Alith SDK لتطوير ونشر وكيل الذكاء الاصطناعي بسرعة على Metis.
2.2 مقارنةً بالـ L2 الأخرى، ما هي القدرات التي تجعل Hyperion أكثر قوة لـ Metis؟
هايبرون لا يزال يعتمد على تقنية Optimistic Rollup، ولكن قامت Metis ببناء ميزة تنافسية متميزة من خلال تقنية واستراتيجيات استشرافية. تلبي تقنيات مثل هايبرون احتياجات الأداء لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث يجمع نموذج السلسلتين وSDK بين الاحتياجات العامة والمتخصصة، وتعزز الترتيب اللامركزي مستوى الثقة في النظام البيئي.
هايبرون كطبقة عالية الأداء موجهة للذكاء الاصطناعي، تحقق التسويات شبه الفورية وسرعة استجابة بمستوى Web2 من خلال تقنيات Rollup المتفائلة، التنفيذ المتوازي، وتقنيات الترتيب الموزعة. تم تصميم MetisVM خصيصًا للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، حيث يتمتع بتحسينات ديناميكية على الرموز التشغيلية، والتنفيذ المتوازي، وآليات التخزين المؤقت، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة تنفيذ العقود الذكية.
استراتيجية سلسلة المتيس المزدوجة تحتفظ بـ Andromeda كنموذج L2 عام، بينما تطلق Hyperion لخدمة مشاهد الذكاء الاصطناعي بشكل خاص. هذه البنية تحل التوازن بين العمومية والتخصص، مما يوفر مساحة مخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
Metis SDK هو مجموعة أدوات معيارية موجهة للمطورين، تجمع بين الرسومات، وأدوات البناء، وواجهات المعايير، مما يمكّن المطورين من بناء طبقات تنفيذية أو تطبيقات مخصصة بسرعة. يسمح للمطورين بنشر Layer2/Layer3 بسرعة باستخدام الوحدات الناضجة، كما يسهل على المشاريع الانتقال أو التفاعل بسلاسة بين Andromeda و Hyperion.
في مجال المحرّك اللامركزي، نجحت Metis في إطلاق أول محرّك ترتيب لامركزي بالكامل في الصناعة، حيث يتم التحكم في حقوق ترتيب المعاملات بواسطة عقد المجتمع وآلية الرهن. يحقق هذا النظام القدرة على تحمل الأخطاء ومقاومة الرقابة من خلال تدوير عقد الإجماع وإدارة رموز التحفيز، مما يقضي على مخاطر النقاط الفردية للفشل.
ثلاثة، إذا كان إثيريوم يركز على L1، كيف ستتعامل Metis؟
3.1 إذا لم تقم السلسلة الرئيسية بتوزيع المكافآت، ستقوم Metis بإنشاء مصنع خاص بها للمكافآت
افترض أن إثيريوم يركز على تطوير L1 الخاص به بدلاً من الاستمرار في توسيع L2 مباشرة، فإن استراتيجية Metis هي اتباع مسار متعدد السلاسل وقابل للتعديل.
تقدم بنية Metis ثنائية السلسلة و MetisSDK القدرة على بناء العديد من سلاسل خاصة. يمثل إطلاق Hyperion تحول Metis من "L2 واحد فقط" إلى "بنية متعددة السلاسل المودولية". من خلال MetisSDK، يمكن لأي فريق إنشاء سلسلة بلوكشين مخصصة بسرعة، وتكوين تنفيذ متوازي للتوافق، وطبقة متوافقة مع EVM، و VM محسّن بالذكاء الاصطناعي، وتخزين على السلسلة وغيرها من المكونات.
تولي Metis أهمية للتشغيل البيني عبر السلاسل والتعاون البيئي، وتخطط لإدخال جسر عبر السلاسل وآلية تجميع البيانات/الحساب. ستدمج Metis Chainlink CCIP، مما يسمح للأصول والعقود الذكية بالتدفق بحرية بين Metis وسلاسل الكتل العامة الأخرى. كما يبرز هيكل Hyperion "الجسر المشترك + الربط عبر السلاسل"، ويقدم "تجميع البيانات والحساب اللامركزي"، لربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشبكات البيانات المختلفة وموارد القوة الحاسوبية.
المجتمع ليس فقط مستخدمين، بل هم أيضاً المشاركون المباشرون والمستفيدون من تشغيل الشبكة. من خلال فتح دور المنظمين، يمكن لأي شخص أن يصبح مقترح كتلة من خلال التخزين، والحصول على مكافآت التنظيم. تخطط Metis أيضاً لتقديم آلية تحفيز لتشغيل العقد الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يشجع المزيد من المطورين على نشر خدمات الاستدلال لتوفير قدرات الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
3.2 استراتيجية Metis All in AI ، كيف نقود التنمية البيئية من خلال الذكاء الاصطناعي
تعاون Hyperion و LazAI لتقديم إطار代理 Alith AI. يمكن للمطورين كتابة "代理 AI" باستخدام Alith SDK، ونشرها ككتلة عقد على Hyperion. هذه代理 قادرة على التعامل مع اختيار النموذج، والمنطق الاستدلالي، واستجابة الأعطال، ويمكن استدعاؤها مباشرة من عقود أخرى على السلسلة. من خلال آليات مثل العقود المسبقة التجميع، ستدمج Hyperion الاستدلال AI في عملية التنفيذ على السلسلة، كما يمكن تثبيت نتائج الاستدلال على السلسلة من خلال السجلات، والعمليات القابلة للتكرار، أو بيئات التنفيذ الموثوقة، مما يحقق القابلية للتحقق والثقة.
تعتبر معالجة Hyperion المتوازية وانخفاض الكمون مثالية لمهام الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن تنفيذها في وقت واحد طالما أنه لا توجد تعارضات بين الطلبات، مما يجعل الكفاءة أعلى من التنفيذ التسلسلي التقليدي L2. قامت MetisVM بعمل تحسينات خاصة للذكاء الاصطناعي، مثل استخدام Rust/WASM لزيادة الأداء، ودعم إدخال النصوص والصور وغيرها، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتشغيل مباشرة على السلسلة. تم تصميم هذه المجموعة بالكامل لتحقيق "أول بروتوكول Layer2 قادر على تشغيل نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة".
أربعة، ETH Hyperion مقابل سولانا AI
4.1 ساحة التنافس الذكاء الاصطناعي
تدفع مجتمع سولانا بروتوكول سياق النموذج (MCP) وغيرها من البروتوكولات المفتوحة، في محاولة لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة قادرة على استعلام بيانات السلسلة من خلال واجهات معيارية. عرضت QuickNode كيفية إنشاء خادم MCP لسولانا، مما يمكّن Claude وغيرها من الذكاء الاصطناعي من الوصول المباشر إلى معلومات سلسلة الكتل الخاصة بسولانا عبر RPC. ومع ذلك، فإن معظم حلول الذكاء الاصطناعي على سولانا تعمل بشكل أساسي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة واستدعاء النتائج من السلسلة.
هايبرون يحاول جعل استدلال الذكاء الاصطناعي يتم تنفيذه على السلسلة نفسها، وهو ما لم تحققه سولانا بعد. إذا نجح هايبرون في أن يصبح أول بروتوكول Layer-2 يدعم التنفيذ المحلي على السلسلة لنموذج اللغة الكبير (LLM)، فهذا يعني أنه لا يقدم فقط واجهة بيانات، بل يوفر مباشرة القدرة الحاسوبية على السلسلة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في MetisVM، حيث يتم إتمام كل خطوة حسابية في بيئة التنفيذ الخاصة بالبلوكشين. مثل هذا التصميم يحقق لامركزية أكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي مقارنةً بخطة سولانا، حيث يمكن التحقق من نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي على هايبرون وتتبعها على السلسلة، مما يجعلها مقاومة بشكل طبيعي للتلاعب والرقابة.
تتمتع سولانا بميزة طبيعية في معالجة القدرة على التزامن العالي ودعم بنية شرائح GPU الناضجة، بينما تركز Hyperion على التوافق مع إثيريوم والتفاعل البيئي، بما في ذلك التوافق مع EVM، وإيكولوجيا MetisSDK، والسيولة لرمز METIS.
هيبرون ليست بديلاً مباشراً عن سولانا، بل تقدم مساراً آخر لدخول عالم بلوكتشين + الذكاء الاصطناعي: تعتمد سولانا على أداء شبكتها وواجهة LLM التقليدية (MCP)، بينما تعتمد ميتس على منصة العقود الذكية الخاصة بها، حيث أطلقت وظيفة الاستدلال الأصلية على السلسلة.
4.2 هايبرون هو المفتاح الشامل لفتح إثيريوم AI؟
هايبرون ليست المفتاح الشامل الحالي. معظم مشاريع "AI+البلوكشين" المعلنة لا تزال في مرحلة المفهوم، والحالات القابلة للاختبار كتطبيقات إنتاجية نادرة للغاية. لم يتم حل مسألة ملكية النموذج والثقة بعد: كيف يمكن تتبع مصدر النماذج المدربة خارج السلسلة، وكيف يمكن إثبات صحة نتائج تنفيذها على السلسلة؟ هذه كلها أسئلة تحتاج إلى إجابات على مستوى البنية التحتية.
تصميم نظام Hyperion يعالج إلى حد ما النقاط المؤلمة المذكورة أعلاه، حيث أنه يوفر دعمًا لاستنتاج الذكاء الاصطناعي على مستوى البروتوكول، مما يحل جزءًا من مشكلة القوة الحاسوبية: التنفيذ المتوازي وتحسين MetisVM يجعل القدرة الحاسوبية على السلسلة تتجاوز بكثير L2 التقليدية، لكن هذا لا يعني أن Hyperion يحل جميع المشاكل دفعة واحدة.
هايبريون جلبت إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، كما قدمت ل阵营 إثيريوم فرصة للمشاركة في رواية AI. إنها تعالج بشكل أساسي مشكلات البنية الحسابية والأسس الثقة: قوة حسابية كبيرة يمكن تنفيذها بشكل متوازي، عمليات تنفيذ يمكن التحقق منها على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI. هذه الجهود خلقت إمكانية ظهور تطبيقات حقيقية عملية تجمع بين البلوكشين و AI في المستقبل (مثل الوكلاء الذاتيين على السلسلة، وتحليل البيانات عالية التردد)، مما أضاف محتوى ملموساً لرواية AI في مجال التشفير.
![ميتيس هايبرون: هل تشعل الأمل في السرد المدعوم بالذكاء الاصطناعي على إثيريوم؟](