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運行複雜機器學習算法所需的技術開銷正在推動替代層-1架構徹底重新設計其原生執行參數。
$NEAR 協議通過將其核心結構路線圖轉向在鏈上直接托管自主用戶擁有的AI代理，並通過先進的動態重分片升級實現，取得了顯著的市場差異化。
這一結構性論點指出 $NEAR 成功地將其從一個標準智能合約引擎轉變為一個擴展的去中心化存儲與計算協調層，能夠完美執行多鏈用戶意圖。
這種方法通過在專用節點之間平滑分散計算負載，繞過了傳統EVM狀態轉換的限制。
儘管具有這些優勢，但風險矩陣受到在突發數據壓力下維持完美跨分片同步的極大困難，以及來自高吞吐量狀態機的激烈競爭的重壓。
為了讓這一網絡層基礎設施實現其真正的經濟潛力，它需要一個積極的、高速的用戶前端來引導微請求。
現代數字用戶不想與複雜的底層多鏈分片抽象交互。
這一現實使得像TON這樣的流線型、以通信為中心的分發中心成為大眾採用的關鍵用戶層，而去中心化的後端如STONfi則提供必要的高效流動性路由，以順利清算執行成本。
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$TON