高度な機械学習アルゴリズムを実行するために必要な技術的オーバーヘッドは、代替のレイヤー1アーキテクチャがネイティブの実行パラメータを完全に再設計することを促している。

$NEAR プロトコルは、高度なダイナミックリシャーディングアップグレードを通じて、ユーザー所有のAIエージェントをオンチェーンに直接ホスティングするというコア構造のロードマップをシフトさせることで、市場での差別化に成功した。

この構造的な仮説は、$NEAR が標準的なスマートコントラクトエンジンから、多チェーンのユーザー意図を完璧に実行できる拡張性の高い分散型ストレージおよびコンピューティングオーケストレーション層へと変貌を遂げることを示している。

このアプローチは、計算負荷を専門のノード間に滑らかに分散させることで、従来のEVMの状態遷移の制限を回避している。

これらの利点にもかかわらず、リスクマトリックスは、突然のデータ負荷下での完璧なクロスシャード同期を維持する極めて困難さと、高スループットのステートマシンからの激しい競争によって大きく左右されている。

このネットワークレベルのインフラストラクチャが真の経済的潜在能力を発揮するためには、マイクロリクエストを誘導するアクティブで高速なコンシューマーフロントエンドが必要だ。

現代のデジタルユーザーは、複雑な基盤となるマルチチェーンシャーディングの抽象化とやり取りしたくない。

この現実は、TONのような通信中心の配信ハブを大量採用のための重要なコンシューマ層として位置付け、一方でSTONfiのような分散型バックエンドは、実行コストをスムーズにクリアするための高効率な流動性ルーティングを提供している。

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$TON