Metis Hyperion: هل يجلب أملاً جديداً لإيكولوجيا الذكاء الاصطناعي لإثيريوم؟
1. نظرة عامة على Metis Hyperion
ميتس هي جزء من نظام إيكولوجي L2 الخاص بإيثريوم، مستندة إلى تقنية Optimistic Rollup. أطلق المشروع في بدايته شبكة Andromeda الرئيسية، والتي تتميز بشكل أساسي باستخدام مرتبة لامركزية، مما يمنح حقوق ترتيب المعاملات لمشاركي المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتس عن استراتيجية السلسلتين: بناءً على سلسلة Andromeda العامة الحالية، سيتم إطلاق سلسلة Hyperion عالية الأداء. تم تحديد Andromeda على أنها L2 موثوقة وآمنة، بينما تركز Hyperion على التطبيقات ذات التردد العالي، وعالية السعة، المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تم بناء بنية Hyperion على Metis SDK، ويعتبر MetisVM الجديد هو جوهرها. هذه الآلة الافتراضية متوافقة مع EVM، بينما تدعم تعليمات التحسين الذكي، بهدف تعزيز قابلية التوسع واللامركزية، وزيادة كفاءة المعاملات بشكل كبير.
وفقًا للتعريف الرسمي، يكرس هايبرون جهوده لبناء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية الذكاء الاصطناعي"، قادرة على تحقيق تأكيد للمعاملات في حدود جزء من الألف من الثانية و قدرة معالجة معاملات عالية جدًا، مما يوفر إمكانية تطبيقات أصلية للذكاء الاصطناعي مثل استدلال LLM على البلوكشين، ووكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تتضمن مسارات تطوير Metis اتجاهين رئيسيين: الأول هو تحسين البنية التحتية الأساسية L2 باستمرار، مثل إدخال آلية نقل البيانات المتاحة في الوقت الحقيقي وآلية إثبات الاحتيال في ترقية Andromeda في مايو 2025؛ والثاني هو تعزيز التفاعل بين السلاسل المتعددة والتعديل، من خلال خفض عتبة التطوير بواسطة Metis SDK، مما يعزز تطوير النظام البيئي المتعدد السلاسل. أدى إطلاق Hyperion إلى إعادة تشكيل منطق قيمة رمز METIS إلى حد ما، مما حول Metis من L2 أحادي إلى منصة "البنية التحتية المتعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".
٢. منطق تنفيذ LLM على السلسلة
2.1 مجموعة الأدوات الثلاثية لنظام الذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI
هايبريون كـ رول أب متفائل، ورث نموذج الأمان من ميتيس وإيثروم، وقام بتحسينه بشكل رئيسي في مجالات الحوسبة المتوازية، وتوافر البيانات، ودرجة اللامركزية، مع التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. على وجه التحديد، تدفع ميتيس من خلال ميتيس SDK، هايبريون ولاز AI الثلاثة لبناء النظام البيئي.
الميزات الرئيسية تشمل:
محرك التنفيذ المتوازي: إدخال تقنيات التنفيذ المتوازي مثل Block-STM، مما يسمح بتنفيذ المعاملات المستقلة داخل كتلة واحدة في نفس الوقت، مما يزيد بشكل كبير من القدرة على المعالجة.
مُرتب غير مركزي: تُوزَّع سلطة ترتيب المعاملات عبر شبكة متعددة العقد، باستخدام آليات مثل القيادة الدورية وذاكرة مؤمنة، جنبًا إلى جنب مع فصل المُقترح-الباني (PBS) لمنع المعاملات المسبقة والتدخل المركزي.
توفر البيانات: ن计划 استخدام ميزات إثيريوم الجديدة وخدمات DA الخارجية لضمان توفر البيانات، بما في ذلك استخدام معاملات blob وفقًا لـ EIP-4844 ودمج EigenDA.
آلية إثبات الاحتيال: تعتمد على آلية تصحيح تفاعلية، تسمح "للمراقبين" بتقديم تحديات خلال فترة زمنية معينة لإثبات عدم صحة الكتلة.
في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يسمح Metis SDK للمستخدمين بإنشاء بلوكتشين L2 أو L3 بأنفسهم، ويجمع بين EVM(MetisVM) المحسن وقدرات المعالجة المتوازية، ويأتي مزودًا بآلية ترتيب لامركزية. Hyperion هو Layer2 عالي الأداء مخصص للذكاء الاصطناعي مبني على هذا SDK.
في مجال حاضنات مشاريع الذكاء الاصطناعي، تسعى Metis بنشاط لدفع بروتوكول LazAI، الذي يهدف إلى حل مشكلات شفافية البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتناسقها. استنادًا إلى هذا البروتوكول، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة لتطوير الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا للبلوكشين.
2.2 المزايا التنافسية لـ Hyperion
بالمقارنة مع L2 الأخرى، أظهرت Hyperion تفوقًا تنافسيًا في الجوانب التالية:
طبقة تنفيذ عالية الأداء: MetisVM المصممة خصيصًا للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، والتي تتميز بتحسين رموز التشغيل الديناميكية، والتنفيذ المتوازي، وآلية التخزين المؤقت.
استراتيجية السلسلتين: الاحتفاظ بـ Andromeda كنموذج L2 عام، وفي نفس الوقت إطلاق Hyperion لخدمة سيناريوهات الذكاء الاصطناعي، لتحقيق التوازن بين العمومية والتخصص.
Metis SDK: مجموعة أدوات معيارية موجهة للمطورين، تسهل نشر طبقة تنفيذ مخصصة أو تطبيق بسرعة.
مُرتب لامركزي: يتم تحويل صلاحيات ترتيب المعاملات إلى عقد المجتمع وآلية الرهن، مما يعزز من قدرة النظام على تحمل الأخطاء ومقاومة الرقابة.
ثلاثة، استراتيجية Metis للتعامل
3.1 مسار التنمية المستقل لـ Metis
في مواجهة احتمال تركيز إثيريوم على تطوير L1، اتبعت Metis استراتيجية المسار المعياري والمتعدد السلاسل:
يوفر هيكل ثنائي السلسلة و MetisSDK الأساس لبناء سلاسل مخصصة متعددة.
التركيز على التشغيل المتداخل عبر السلاسل والتعاون البيئي، مع التخطيط لإدخال جسر عبر السلاسل وآلية تجميع البيانات/الحساب.
من خلال فتح دور المنظمين وإدخال آلية تحفيز تشغيل العقد الذكية بالذكاء الاصطناعي، نشجع المجتمع على المشاركة.
3.2 استراتيجية تطوير النظام البيئي المدفوع بالذكاء الاصطناعي
أدخلت Metis إطار وكيل Alith AI من خلال التعاون مع Hyperion و LazAI، لحل مخاطر المركزية وأوجه القصور في الأداء لخدمات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. يمكن للمطورين استخدام Alith SDK لنشر وكيل الذكاء الاصطناعي كجزء من عقد، لتحقيق وظائف مثل روبوتات الدردشة، وأدوات التنبؤ، أو مساعدي DAO.
تتميز خصائص المعالجة المتوازية والكمون المنخفض لـ Hyperion بأنها مناسبة تمامًا لمهام الذكاء الاصطناعي، كما تم تحسين MetisVM بشكل خاص للذكاء الاصطناعي، حيث يدعم أنواع الإدخال المتعددة، ويهدف إلى تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة.
أربعة، ايثر هايبرون ضد سولانا AI
4.1 الذكاء الاصطناعي هيكل المنافسة
على الرغم من أن سولانا حققت نجاحًا كبيرًا في سوق Crypto+AI، إلا أن حلولها للذكاء الاصطناعي تعمل بشكل رئيسي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، واستدعاء النتائج على السلسلة. بالمقارنة، تحاول هايبرون تنفيذ استنتاج الذكاء الاصطناعي نفسه على السلسلة، وهو ما لم تحققه سولانا بعد.
إذا نجح هايبرون في تنفيذ التنفيذ المحلي للـ LLM على السلسلة، فسوف يتجاوز مستوى اللامركزية في خطة سولانا. يمكن التحقق من نتائج الاستدلال بواسطة الذكاء الاصطناعي على هايبرون وتتبعها على السلسلة، بينما يعتمد الـ MPC في سولانا بشكل أكبر على النماذج الخارجية، مما يضمن فقط أمان مسار البيانات.
4.2 إمكانات وحدود هايبرون
هايبرون جلبت إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، ووفرت أيضاً ل阵营 إثيريوم فرصة للمشاركة في سرد AI. قامت بابتكارات في بنية الحوسبة والأسس الثقة، بما في ذلك قدرة حسابية متوازية، عمليات تنفيذ قابلة للتحقق على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI.
ومع ذلك، فإن Hyperion ليست الحل الشامل الحالي. لا تزال هناك قضايا تتعلق بالملكية والنزاهة بحاجة إلى مزيد من الحل، مثل تتبع مصدر نماذج التدريب خارج السلسلة، وإثبات صحة نتائج التنفيذ على السلسلة. على الرغم من ذلك، فإن جهود Hyperion تخلق إمكانيات لتطبيقات blockchain + AI العملية في المستقبل، وتضيف محتوى ملموس لرواية AI في مجال التشفير.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ميتيس هايبرون: البنية التحتية الجديدة والتحديات في نظام Web3 AI البيئي
Metis Hyperion: هل يجلب أملاً جديداً لإيكولوجيا الذكاء الاصطناعي لإثيريوم؟
1. نظرة عامة على Metis Hyperion
ميتس هي جزء من نظام إيكولوجي L2 الخاص بإيثريوم، مستندة إلى تقنية Optimistic Rollup. أطلق المشروع في بدايته شبكة Andromeda الرئيسية، والتي تتميز بشكل أساسي باستخدام مرتبة لامركزية، مما يمنح حقوق ترتيب المعاملات لمشاركي المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتس عن استراتيجية السلسلتين: بناءً على سلسلة Andromeda العامة الحالية، سيتم إطلاق سلسلة Hyperion عالية الأداء. تم تحديد Andromeda على أنها L2 موثوقة وآمنة، بينما تركز Hyperion على التطبيقات ذات التردد العالي، وعالية السعة، المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تم بناء بنية Hyperion على Metis SDK، ويعتبر MetisVM الجديد هو جوهرها. هذه الآلة الافتراضية متوافقة مع EVM، بينما تدعم تعليمات التحسين الذكي، بهدف تعزيز قابلية التوسع واللامركزية، وزيادة كفاءة المعاملات بشكل كبير.
وفقًا للتعريف الرسمي، يكرس هايبرون جهوده لبناء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية الذكاء الاصطناعي"، قادرة على تحقيق تأكيد للمعاملات في حدود جزء من الألف من الثانية و قدرة معالجة معاملات عالية جدًا، مما يوفر إمكانية تطبيقات أصلية للذكاء الاصطناعي مثل استدلال LLM على البلوكشين، ووكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تتضمن مسارات تطوير Metis اتجاهين رئيسيين: الأول هو تحسين البنية التحتية الأساسية L2 باستمرار، مثل إدخال آلية نقل البيانات المتاحة في الوقت الحقيقي وآلية إثبات الاحتيال في ترقية Andromeda في مايو 2025؛ والثاني هو تعزيز التفاعل بين السلاسل المتعددة والتعديل، من خلال خفض عتبة التطوير بواسطة Metis SDK، مما يعزز تطوير النظام البيئي المتعدد السلاسل. أدى إطلاق Hyperion إلى إعادة تشكيل منطق قيمة رمز METIS إلى حد ما، مما حول Metis من L2 أحادي إلى منصة "البنية التحتية المتعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".
٢. منطق تنفيذ LLM على السلسلة
2.1 مجموعة الأدوات الثلاثية لنظام الذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI
هايبريون كـ رول أب متفائل، ورث نموذج الأمان من ميتيس وإيثروم، وقام بتحسينه بشكل رئيسي في مجالات الحوسبة المتوازية، وتوافر البيانات، ودرجة اللامركزية، مع التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. على وجه التحديد، تدفع ميتيس من خلال ميتيس SDK، هايبريون ولاز AI الثلاثة لبناء النظام البيئي.
الميزات الرئيسية تشمل:
محرك التنفيذ المتوازي: إدخال تقنيات التنفيذ المتوازي مثل Block-STM، مما يسمح بتنفيذ المعاملات المستقلة داخل كتلة واحدة في نفس الوقت، مما يزيد بشكل كبير من القدرة على المعالجة.
مُرتب غير مركزي: تُوزَّع سلطة ترتيب المعاملات عبر شبكة متعددة العقد، باستخدام آليات مثل القيادة الدورية وذاكرة مؤمنة، جنبًا إلى جنب مع فصل المُقترح-الباني (PBS) لمنع المعاملات المسبقة والتدخل المركزي.
توفر البيانات: ن计划 استخدام ميزات إثيريوم الجديدة وخدمات DA الخارجية لضمان توفر البيانات، بما في ذلك استخدام معاملات blob وفقًا لـ EIP-4844 ودمج EigenDA.
آلية إثبات الاحتيال: تعتمد على آلية تصحيح تفاعلية، تسمح "للمراقبين" بتقديم تحديات خلال فترة زمنية معينة لإثبات عدم صحة الكتلة.
في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يسمح Metis SDK للمستخدمين بإنشاء بلوكتشين L2 أو L3 بأنفسهم، ويجمع بين EVM(MetisVM) المحسن وقدرات المعالجة المتوازية، ويأتي مزودًا بآلية ترتيب لامركزية. Hyperion هو Layer2 عالي الأداء مخصص للذكاء الاصطناعي مبني على هذا SDK.
في مجال حاضنات مشاريع الذكاء الاصطناعي، تسعى Metis بنشاط لدفع بروتوكول LazAI، الذي يهدف إلى حل مشكلات شفافية البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتناسقها. استنادًا إلى هذا البروتوكول، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة لتطوير الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا للبلوكشين.
2.2 المزايا التنافسية لـ Hyperion
بالمقارنة مع L2 الأخرى، أظهرت Hyperion تفوقًا تنافسيًا في الجوانب التالية:
طبقة تنفيذ عالية الأداء: MetisVM المصممة خصيصًا للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، والتي تتميز بتحسين رموز التشغيل الديناميكية، والتنفيذ المتوازي، وآلية التخزين المؤقت.
استراتيجية السلسلتين: الاحتفاظ بـ Andromeda كنموذج L2 عام، وفي نفس الوقت إطلاق Hyperion لخدمة سيناريوهات الذكاء الاصطناعي، لتحقيق التوازن بين العمومية والتخصص.
Metis SDK: مجموعة أدوات معيارية موجهة للمطورين، تسهل نشر طبقة تنفيذ مخصصة أو تطبيق بسرعة.
مُرتب لامركزي: يتم تحويل صلاحيات ترتيب المعاملات إلى عقد المجتمع وآلية الرهن، مما يعزز من قدرة النظام على تحمل الأخطاء ومقاومة الرقابة.
ثلاثة، استراتيجية Metis للتعامل
3.1 مسار التنمية المستقل لـ Metis
في مواجهة احتمال تركيز إثيريوم على تطوير L1، اتبعت Metis استراتيجية المسار المعياري والمتعدد السلاسل:
3.2 استراتيجية تطوير النظام البيئي المدفوع بالذكاء الاصطناعي
أدخلت Metis إطار وكيل Alith AI من خلال التعاون مع Hyperion و LazAI، لحل مخاطر المركزية وأوجه القصور في الأداء لخدمات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. يمكن للمطورين استخدام Alith SDK لنشر وكيل الذكاء الاصطناعي كجزء من عقد، لتحقيق وظائف مثل روبوتات الدردشة، وأدوات التنبؤ، أو مساعدي DAO.
تتميز خصائص المعالجة المتوازية والكمون المنخفض لـ Hyperion بأنها مناسبة تمامًا لمهام الذكاء الاصطناعي، كما تم تحسين MetisVM بشكل خاص للذكاء الاصطناعي، حيث يدعم أنواع الإدخال المتعددة، ويهدف إلى تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة.
أربعة، ايثر هايبرون ضد سولانا AI
4.1 الذكاء الاصطناعي هيكل المنافسة
على الرغم من أن سولانا حققت نجاحًا كبيرًا في سوق Crypto+AI، إلا أن حلولها للذكاء الاصطناعي تعمل بشكل رئيسي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، واستدعاء النتائج على السلسلة. بالمقارنة، تحاول هايبرون تنفيذ استنتاج الذكاء الاصطناعي نفسه على السلسلة، وهو ما لم تحققه سولانا بعد.
إذا نجح هايبرون في تنفيذ التنفيذ المحلي للـ LLM على السلسلة، فسوف يتجاوز مستوى اللامركزية في خطة سولانا. يمكن التحقق من نتائج الاستدلال بواسطة الذكاء الاصطناعي على هايبرون وتتبعها على السلسلة، بينما يعتمد الـ MPC في سولانا بشكل أكبر على النماذج الخارجية، مما يضمن فقط أمان مسار البيانات.
4.2 إمكانات وحدود هايبرون
هايبرون جلبت إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، ووفرت أيضاً ل阵营 إثيريوم فرصة للمشاركة في سرد AI. قامت بابتكارات في بنية الحوسبة والأسس الثقة، بما في ذلك قدرة حسابية متوازية، عمليات تنفيذ قابلة للتحقق على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI.
ومع ذلك، فإن Hyperion ليست الحل الشامل الحالي. لا تزال هناك قضايا تتعلق بالملكية والنزاهة بحاجة إلى مزيد من الحل، مثل تتبع مصدر نماذج التدريب خارج السلسلة، وإثبات صحة نتائج التنفيذ على السلسلة. على الرغم من ذلك، فإن جهود Hyperion تخلق إمكانيات لتطبيقات blockchain + AI العملية في المستقبل، وتضيف محتوى ملموس لرواية AI في مجال التشفير.