Chi phí kỹ thuật cần thiết để vận hành các thuật toán máy học phức tạp đang thúc đẩy các kiến trúc lớp 1 thay thế thiết kế lại hoàn toàn các tham số thực thi bản địa của chúng.

$NEAR Giao thức đã đạt được sự khác biệt đáng kể trên thị trường bằng cách chuyển hướng lộ trình cấu trúc cốt lõi của mình hướng tới việc lưu trữ các tác nhân AI tự chủ do người dùng sở hữu trực tiếp trên chuỗi thông qua các nâng cấp phân mảnh động tiên tiến.

Luận điểm cấu trúc chỉ ra rằng $NEAR đã thành công trong việc biến đổi từ một động cơ hợp đồng thông minh tiêu chuẩn thành một lớp điều phối lưu trữ và tính toán phân quyền rộng lớn, có khả năng thực thi ý định của người dùng đa chuỗi một cách hoàn hảo.

Cách tiếp cận này bỏ qua các giới hạn chuyển đổi trạng thái EVM truyền thống bằng cách phân phối trọng lượng tính toán một cách mượt mà qua các nút chuyên biệt.

Mặc dù có những lợi thế này, ma trận rủi ro bị ảnh hưởng nặng nề bởi độ khó cực cao trong việc duy trì đồng bộ xuyên mảnh hoàn hảo dưới áp lực dữ liệu đột ngột, cùng với sự cạnh tranh gay gắt từ các máy trạng thái có khả năng xử lý cao thay thế.

Để hạ tầng cấp mạng này đạt được tiềm năng kinh tế thực sự của nó, nó cần một giao diện người tiêu dùng hoạt động tích cực, tốc độ cao để dẫn hướng các yêu cầu nhỏ lẻ.

Người dùng kỹ thuật số hiện đại không muốn tương tác với các trừu tượng phân mảnh đa chuỗi phức tạp phía dưới.

Thực tế này định vị các trung tâm phân phối tập trung vào giao tiếp, như TON, là lớp tiêu dùng thiết yếu cho việc phổ biến rộng rãi, trong khi các nền tảng phi tập trung như STONfi cung cấp các tuyến đường thanh khoản hiệu quả cao cần thiết để xử lý chi phí thực thi một cách trơn tru.

#AI #ShardingTech #Layer1 #STONfi #TradFiCFDGoldMasters

$TON