ميتيس هايبرون: هل هي الأمل الجديد لتطوير إثيريوم AI؟

أ. نظرة عامة على Metis Hyperion

ميتيس هي جزء من نظام إيثريوم L2 البيئي، تستند إلى تقنية Optimistic Rollup. تم إطلاقها في البداية على شبكة Andromeda الرئيسية، حيث تتميز باعتمادها على منظّم لامركزي، يمنح صلاحيات ترتيب المعاملات لمشارك المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتيس عن استراتيجية السلسلتين: على أساس سلسلة Andromeda العامة الموجودة، تم إطلاق سلسلة Hyperion عالية الأداء. تُعتبر Andromeda آمنة وموثوقة كسلسلة L2 عامة، بينما تركز Hyperion على التطبيقات ذات التردد العالي، والسعة العالية، المدفوعة بالذكاء الصناعي.

تم بناء بنية Hyperion على Metis SDK، حيث أن جوهرها هو آلة افتراضية جديدة تسمى MetisVM. هذه الآلة الافتراضية متوافقة مع EVM وتدعم التعليمات المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بهدف تعزيز قابلية التوسع، ودرجة اللامركزية، وكفاءة المعاملات. تهدف Hyperion إلى إنشاء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية للذكاء الاصطناعي"، قادرة على تحقيق تأكيد معاملات تقريباً في مستوى المللي ثانية وتداول عالي جداً، مما يخلق ظروفاً لتطبيقات مثل الاستدلال على LLM على السلسلة ووكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

يمكن تلخيص مسار تطوير Metis في نقطتين: الأولى هي تحسين البنية التحتية الأساسية L2 باستمرار؛ والثانية هي الانتقال نحو المودولارية والتواصل بين السلاسل المتعددة. أدى إطلاق Hyperion إلى إعادة تشكيل منطق قيمة رمز METIS إلى حد ما، مما جعل Metis تتحول من منصة L2 واحدة إلى منصة "بنية تحتية متعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".

٢. منطق تنفيذ LLM على السلسلة

2.1 مجموعة الثلاثة عناصر لإيكولوجيا الذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI

هايبرون كـ Optimistic Rollup، ورث نموذج الأمان الخاص بـ Metis و Optimism، وقام بتحسينات رئيسية في مجالات الحساب المتوازي، توافر البيانات ودرجة اللامركزية، مع التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. تدفع Metis بناء النظام البيئي من خلال ثلاث أنظمة رئيسية: Metis SDK و Hyperion و LazAI.

هايبريون قدم محرك تنفيذ متوازي، ومصفف موزع، وحلول محسّنة لتوفر البيانات وآلية إثبات احتيال مطورة. في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يتضمن Metis SDK EVM المطور (MetisVM) وقدرات المعالجة المتوازية، مزودًا بآلية تصنيف موزعة. هايبريون تستفيد من هذه التقنيات لتحقيق تأكيد المعاملات في الوقت القريب من الحقيقي وقدرات استدلال الذكاء الاصطناعي على السلسلة.

في مجال حاضنات مشاريع الذكاء الاصطناعي، تعمل Metis بنشاط على دفع تطوير بروتوكول LazAI. يهدف هذا البروتوكول إلى حل مشكلات شفافية البيانات والاتساق في الذكاء الاصطناعي، وتوفير بيانات عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي. استنادًا إلى LazAI، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة تطوير كائنات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا للبلوكشين.

2.2 القوة التنافسية المتميزة لـ Hyperion

بالمقارنة مع حلول L2 الأخرى ، تتمثل الاختلافات الأساسية في Hyperion في النقاط التالية:

1. طبقة التنفيذ عالية الأداء: MetisVM المخصصة للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، تتميز بتحسين الرموز الديناميكية، والتنفيذ المتوازي، وآلية التخزين المؤقت.

2. استراتيجية السلسلتين: تواصل Andromeda خدمة التطبيقات العامة، بينما تركز Hyperion على سيناريوهات الذكاء الاصطناعي، لتحقيق التوازن بين العمومية والتخصص.

3. مجموعة أدوات Metis SDK: توفر أدوات معيارية للمطورين، مما يسهل بناء طبقات تنفيذ مخصصة أو تطبيقات بسرعة.

4. مُرتب لامركزي: من خلال عقد المجتمع وآلية التكديس للتحكم في ترتيب المعاملات، وزيادة قدرة النظام على مقاومة الرقابة.

ثلاثة، استراتيجيات ميتيس للتعامل مع تطوير إثيريوم L1

3.1 استراتيجية متعددة السلاسل المعيارية لـ Metis

في ظل التركيز المحتمل لإثيريوم على تطوير L1، اتخذت Metis مسارًا متعدد السلاسل وقائمًا على النماذج.

1. بنية مزدوجة وسلسلة MetisSDK تدعم بناء العديد من السلاسل المخصصة.
2. الانتقال من "L2 واحد" إلى "بنية تحتية متعددة السلاسل نموذجية".
3. التركيز على التشغيل البيني عبر السلاسل والتعاون البيئي، مع خطة لدمج Chainlink CCIP.
4. تشجيع المجتمع على المشاركة في تشغيل الشبكة، مثل فتح أدوار المُرتّب وآلية تحفيز تشغيل العقد الذكية.

3.2 متيس ألين في استراتيجية الذكاء الاصطناعي

متيز من خلال التعاون مع هايبرون و لازAI أدخل إطار وكيل Alith AI، مما يدمج استدلال الذكاء الاصطناعي في عملية التنفيذ على السلسلة. خصائص المعالجة المتوازية والكمون المنخفض لـ هايبرون مناسبة لمهام الذكاء الاصطناعي، كما تم تحسين MetisVM للذكاء الاصطناعي، لدعم أنواع متنوعة من المدخلات، بهدف تحقيق تشغيل نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة.

أربعة، ETH Hyperion مقابل سولانا AI

4.1 مشهد المنافسة للذكاء الاصطناعي

سولانا حققت نجاحًا ملحوظًا في سوق Crypto+AI، مما دفع إلى تطوير بروتوكولات مفتوحة مثل Model Context Protocol (MCP). ومع ذلك، فإن حلول الذكاء الاصطناعي على سولانا تعمل بشكل رئيسي على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة واستدعاء النتائج على السلسلة.

تحاول Hyperion تنفيذ استنتاجات الذكاء الاصطناعي على السلسلة نفسها، مما يوفر حلاً أكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يمكن التحقق من نتائج استنتاج الذكاء الاصطناعي على Hyperion وتتبعها على السلسلة، بينما تعتمد MPC في Solana بشكل أكبر على النماذج الخارجية وتضمن أمان مسار البيانات.

4.2 هايبرون دورها في تطوير الذكاء الاصطناعي على إثيريوم

هايبرون جلبت إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، مقدمةً لجيش إيثريوم شريحة مهمة للمشاركة في سرد AI. إنها تقدم حلولاً في مجالات البنية التحتية الحسابية وأساس الثقة، بما في ذلك القدرة على الحساب المتوازي، عمليات التنفيذ القابلة للتحقق على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI.

على الرغم من أن Hyperion ليست المفتاح الشامل لحل جميع المشاكل الحالية، إلا أنها تخلق إمكانيات لتطبيقات blockchain + AI العملية في المستقبل، مما يضيف محتوى ملموس لسرد AI في مجال التشفير.