L2 ist machtlos geworden? Ein Blick auf die zukünftige Entwicklung der AI-Strategie von Metis

Viele Menschen glauben, dass das Ethereum Layer2-Ökosystem bereits am Ende ist, das ist jedoch nicht der Fall.

Wenn man nur aus der Perspektive des TPS-Rüstungswettlaufs schaut, gibt es tatsächlich ein Gefühl des Verfalls. Aber nach dem Pectra-Technologie-Upgrade, könnten einige Layer-2, wenn sie ihre Richtung neu definieren, vielleicht noch eine Chance haben?

Kürzlich hat Metis die strategische Roadmap “All in AI” veröffentlicht. Kann diese alternative Wahl die aktuelle Blockade der Layer-2-Technologie durchbrechen?

Komm, lass mich meine Beobachtungen teilen:

1. Um ehrlich zu sein, das grundlegende Problem, mit dem das aktuelle Layer2-Ökosystem konfrontiert ist, ist nicht mangelnde technische Fähigkeiten, sondern die Festigung der narrativen Grenzen. Die meisten Projekte verwenden immer noch das lineare Denken von “schneller, günstigere Gaspreise”, was zu einer übermäßigen Anzahl von allgemeinen Layer2 führt, wobei die technischen Unterschiede immer kleiner werden, während das eigentliche Problem der Benutzer – das Fehlen von Killeranwendungen – weiterhin ungelöst bleibt.

Und nach eingehender Untersuchung der Technologie-Roadmap von Metis habe ich festgestellt, dass der wahre Innovationspunkt nicht in der Durchbrüchen einzelner Technologien liegt, sondern in der systematischen Architekturrekonstruktion. Die Dual-Network-Strategie (Andromeda + Hyperion) ist im Wesentlichen eine clevere Lösung für den klassischen Kompromiss zwischen “Allgemeinheit vs. Spezialisierung”.

Offensichtlich muss Metis einerseits die Stabilität und Zuverlässigkeit der bestehenden Layer2 Andromeda aufrechterhalten und eine ausgereifte Infrastruktur für DeFi und Web3-Anwendungen bereitstellen; andererseits muss es eine speziell auf die AI-Szenarien ausgerichtete Hochleistungs-Execution-Schicht schaffen, die von der allgemeinen Technologiestack zu einer spezialisierten AI-Infrastruktur übergeht. Dies vermeidet nicht nur die homogenisierte Konkurrenz mit anderen Layer2, sondern findet auch einen technologischen Weg für die Integration von AI und Web3 (gibt es Ethereum-Ökosystem eine praktikable Lösung?).

2）Die vorherige Andromeda-Chain, die dezentralisierte Sequencer von Metis und die Hybrid-Rollup-Technologie sind vielen bereits bekannt. Was ist diesmal besonders an der brandneuen Hyperion AI-Chain?

1. MetisVM, eine für AI-Anwendungen tiefgehend angepasste virtuelle Maschine, hat durch die Optimierung der dynamischen Opcodes eine Ausführungseffizienz erreicht, die 30 % über der traditionellen EVM liegt, was einen qualitativen Sprung für AI-Inferenzszenarien darstellt. Noch wichtiger ist das MPEF-Parallelausführungsframework, das den Konflikt zwischen der seriellen Verarbeitung der Blockchain und den gleichzeitigen Anforderungen der AI löst;

2. MetisDB verwendet speichergemappte Merkle-Bäume und MVCC-Konkurenzkontrolle, um nanosekundengenaue Statuszugriffe zu ermöglichen. Dieses Design beseitigt vollständig Engpässe im Speicher und bietet Hardware-Leistungsgarantien für hochfrequente KI-Berechnungen. Vor diesem Hintergrund ist es nicht schwer zu verstehen, was MetisSDK ist. Einfach gesagt: MetisSDK baut auf modularen Komponenten und standardisierten Schnittstellen auf und schafft ein Entwicklungspaket, das speziell für KI-Anwendungen dient, indem es komplexe chain-level Technologien in kombinierbare Bausteine abstrahiert und so die Entwicklungsschwelle für KI-Anwendungen effektiv senkt.

3. Basierend auf meiner persönlichen Beobachtung der Web3AI-Branche liegt das derzeit größte Problem nicht in mangelnder technischer Fähigkeit, sondern in der Verzerrung des Wertverteilungssystems. Große Plattformen monopolieren den Großteil des Wertes, während Datenanbieter kaum Vorteile erhalten. Mit anderen Worten, die heutige KI ist eine Black Box. Woher stammen die Trainingsdaten? Wie funktioniert der Algorithmus? Sind die Ergebnisse vertrauenswürdig? Diese Fragen sind nicht klar zu beantworten. LazAI versucht, diese Situation durch drei zentrale Innovationen zu verändern:

1. Das iDAO-Modell definiert die Governance-Struktur von KI neu. Im Gegensatz zu traditionellen DAOs ermöglicht iDAO, dass jeder Mensch oder KI-Agent ein Teilnehmender an der Governance wird, anstatt ein passiver Datenanbieter zu sein. In gewissem Maße ist dies eine “Alternative” zum aktuellen zentralisierten Governance-Modell von KI.

2. DAT (Datenverankerungstoken) hat einen besonders cleveren Designansatz. Es zeichnet sich nicht wie traditionelle NFTs nur durch die Aufzeichnung von statischem Eigentum aus, sondern verfolgt den gesamten Lebenszyklus von KI-Vermögenswerten. Dieser Innovationspunkt kann direkt das grundlegende Problem lösen, dass der Datenwert in der KI-Wirtschaft schwer zu quantifizieren ist.

3. Verifiable Computing bietet Transparenz für das Verhalten von KI. Es ist, als würde man der KI eine “Black Box” anlegen, in der alle Schlussfolgerungsprozesse überprüfbar, nachverfolgbar und verantwortlich sind. Dieser Ansatz der “verifizierbaren KI” bietet eine Vertrauensbasis für dezentrale KI-Anwendungen. Dieses Kombinationsdesign ähnelt dem Aufbau eines neuen “Wertverteilungsmotors” für die Integration von KI und Web3. Wenn DeFi mit TVL, APR und ähnlichen Kennzahlen ein Finanzwertsystem etabliert hat, dann baut LazAI einen ähnlichen quantitativen Rahmen für KI auf.

Das oben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der aktuelle Metis-Technologie-Framework meiner Meinung nach wie eine Sandwich-Struktur aussieht: Die Basis bildet Metis selbst, das einen einheitlichen Governance-Mechanismus und Token-Anreize bietet, in der Mitte befindet sich Hyperion, das speziell für Hochleistungs-AI-Berechnungen zuständig ist, und an der Spitze stehen die von LazAI definierten Regeln für den Wertfluss. Dieses mehrschichtige Design ist keine einfache technische Stapelung; jede Schicht ist sowohl unabhängig als auch kooperativ, wodurch die “universelle” Falle traditioneller Einzelkettenarchitekturen vermieden wird.

Was die am meisten besorgniserregende Frage betrifft, wird die $METIS Token-Ökonomie natürlich ebenfalls aktualisiert. Als natives Token des Dual-Netzwerks sind die Einnahmequellen von METIS vielfältiger als bei traditionellen Layer2: Neben Transaktionsgebühren gibt es auch neue Einnahmequellen wie Rechengebühren und Datenvalidierungsgebühren. Die Einführung des Holders Mining-Einnahmeteilen-Modells verwandelt Token-Inhaber von passiven Spekulanten in Teilnehmer am ökologischen Wert.

Insgesamt hat die Erkundung von Metis einen neuen Weg für die Entwicklung von Layer2 eröffnet. In einer Zeit, in der die technische Homogenität stark ausgeprägt ist, könnte die Differenzierung der Szenarien der Schlüssel zum Durchbruch sein. Ob es erfolgreich ist, hängt jedoch von der konkreten Umsetzung ab, aber zumindest wurde die Richtung gut gewählt. (Rückblickend war die narrative Positionierung des dezentralen Sequenzers zumindest ebenfalls erfolgreich.)