Metis Hyperion: هل يجلب فرص جديدة لسرد الذكاء الاصطناعي على إثيريوم؟

١. نظرة عامة على Metis Hyperion

ميتس هي عضو في نظام إيكولوجي لطبقة 2 على إثيريوم، مبنية على تقنية Optimistic Rollup. تم إطلاق الشبكة الرئيسية أندروميدا في البداية، والتي تتميز بشكل أساسي بترتيب المعاملات اللامركزي، حيث يتم منح حقوق ترتيب المعاملات لمشاركي المجتمع. في مارس 2025، أعلنت ميتس عن استراتيجية السلسلتين: على أساس السلسلة العامة الحالية أندروميدا، سيتم إطلاق سلسلة هايبرون عالية الأداء. تم تحديد أندروميدا كسلسلة لطبقة 2 آمنة وموثوقة، بينما تركز هايبرون على التطبيقات ذات التردد العالي، والعثور على كمية كبيرة من البيانات، والقيادة بواسطة الذكاء الاصطناعي. تم بناء هيكل هايبرون على Metis SDK، حيث أن جوهرها هو MetisVM الجديد بالكامل، والذي يتوافق مع EVM، ويدعم أيضاً التعليمات المحسنة بالذكاء الاصطناعي، بهدف تحسين القابلية للتوسع واللامركزية، وزيادة كفاءة المعاملات بشكل كبير.

وفقًا للتعريف الرسمي، تكرس Hyperion جهدها لإنشاء شبكة L2 "عالية الأداء، أصلية AI"، قادرة على تحقيق تأكيدات للمعاملات في نطاق مللي ثانية وذروة عالية من خلال المعاملات، مما يجعل التطبيقات الأصلية AI (مثل استنتاج LLM على السلسلة، الوكلاء اللامركزية AI) ممكنة. بشكل عام، من خلال بنية ثنائية السلسلة، تتيح Metis لـ Andromeda التركيز على الأمان واللامركزية، بينما تركز Hyperion على الأداء العالي وتطبيقات AI، مما يوفر دعمًا تكميليًا لمجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيقات.

يمكن تلخيص مسار تطوير Metis في نقطتين: الأولى هي تحسين البنية التحتية الأساسية L2 بشكل مستمر، مثل إضافة نقل توفر البيانات في الوقت الفعلي وآلية إثبات الاحتيال في ترقية Andromeda في مايو 2025، مما يجعلها أول "Layer 2" "مركزية حقًا" في الصناعة؛ والثانية هي الاتجاه نحو التعديل والاتصال بين السلاسل، من خلال تقليل عتبة التطوير عبر Metis SDK، ودفع تطوير النظام البيئي متعدد السلاسل. أدى إطلاق Hyperion إلى إعادة تشكيل منطق قيمة رمز METIS إلى حد ما: مما جعل Metis ليست مجرد L2، بل تتحول إلى منصة "بنية تحتية متعددة السلاسل + سلسلة مخصصة للذكاء الاصطناعي".

٢. LLM على السلسلة؟ ما هو المنطق الذي تحقق من خلال Metis؟

2.1 مجموعة أدوات إيكولوجية للذكاء الاصطناعي: SDK، Hyperion، LazAI

هايبرون كـ Optimistic Rollup، ورث نموذج الأمان الخاص بـ Metis وOptimism، وقام بتحديثه بشكل رئيسي في مجالات الحوسبة المتوازية، وتوافر البيانات، ودرجة اللامركزية، مع التركيز على تحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد. بشكل محدد، تدفع Metis من خلال Metis SDK + Hyperion + LazAI الثلاثي لبناء النظام البيئي.

• محرك التنفيذ المتوازي: قدم Hyperion تقنية التنفيذ المتوازي المشابهة لـ Block-STM، مما يسمح بتنفيذ المعاملات المستقلة داخل كتلة واحدة في نفس الوقت. من خلال استخدام التحكم المتفائل في التزامن وخوارزمية جدولة DAG الديناميكية، تم تحسين الإنتاجية بشكل كبير.

• مُرتب لامركزي: تتحمل شبكة متعددة العقد权 في ترتيب المعاملات في Hyperion بشكل مشترك. تشمل الآلية المحددة تبديل القادة ودمج ذاكرة مُشفرة مع فصل المُقترح عن المُنشئ، لمنع المعاملات المسبقة والتدخل المركزي.

• توفر البيانات: تخطط Hyperion للاستفادة الكاملة من الميزات الجديدة لإثيريوم وخدمات DA الخارجية لضمان توفر البيانات. مع تقدم EIP-4844 الخاص بإثيريوم، ستقوم Hyperion و Andromeda بنشر بيانات المعاملات مباشرة عبر معاملات blob إلى L1.

• آلية إثبات الاحتيال: تواصل Hyperion استخدام نموذج التفاؤل، لكن تم تحسين إثبات الاحتيال. إنها تعتمد آلية تصحيح تفاعلية: بعد أن يقوم المنظم بنشر كتلة جديدة، يكون لدى "المراقبين" في الشبكة فترة زمنية (مثل 7 أيام) لتقديم تحديات لإثبات أن الكتلة غير صالحة.

في مجال البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي، يتيح Metis SDK للمستخدمين بناء سلاسل الكتل L2 أو L3 بأنفسهم، وقد تم دمج EVM المحسن (MetisVM) وقدرات المعالجة المتوازية، كما تم تزويده بآلية ترتيب لامركزية. Hyperion هو Layer2 عالي الأداء مخصص للذكاء الاصطناعي تم بناؤه باستخدام هذا SDK، ويجمع بين Optimistic Rollup، والتنفيذ المتوازي، والترتيب الموزع، مما يحقق تأكيدات المعاملات في الوقت القريب والذكاء الاصطناعي على السلسلة.

في مجال احتضان مشاريع السرد بالذكاء الاصطناعي، قامت Metis بنشاط باحتضان مشاريع ذات صلة بالذكاء الاصطناعي مثل بروتوكول LazAI. LazAI هو شبكة مفتوحة تركز على "أصول بيانات الذكاء الاصطناعي الموثوقة"، وتهدف إلى حل مشاكل عدم الشفافية وعدم الاتساق في البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. بناءً على هذا البروتوكول، أطلقت Metis أيضًا إطار Alith، وهو أداة تطوير للذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا للبلوك تشين.

2.2 مقارنةً بالـ L2 الأخرى، ما هي القدرات التي تجعل Hyperion أكثر تنافسية بالنسبة لـ Metis؟

لا يزال Hyperion يعتمد على Optimistic Rollup، ولكن Metis قامت ببناء ميزة تنافسية متميزة من خلال التكنولوجيا المستقبلية والتخطيط الاستراتيجي:

طبقة تنفيذ عالية الأداء: Metis Hyperion هي طبقة 2 عالية الأداء موجهة للذكاء الاصطناعي، من خلال Optimistic Rollup، والتنفيذ المتوازي، وتقنية الترتيب الموزع، حققت تسويات قريبة من الوقت الحقيقي وسرعة استجابة بمستوى Web2. يقدم Hyperion MetisVM، وهي آلة افتراضية مصممة خصيصًا للتداول عالي التردد ومهام الذكاء الاصطناعي، وتتميز بتحسينات ديناميكية على التعليمات البرمجية، والتنفيذ المتوازي، وآلية التخزين المؤقت.

استراتيجية الشبكة المزدوجة: تحتفظ Metis بسلسلة Andromeda الأصلية كطبقة 2 عامة، بينما تطلق Hyperion التي تخدم سيناريوهات الذكاء الاصطناعي. هذه البنية "الشبكية المزدوجة" تحل التوازن بين العمومية والتخصص.

Metis SDK وبيئة المطورين: Metis SDK هو مجموعة أدوات معيارية موجهة للمطورين، تدمج الرسوم البيانية وأدوات البناء وواجهات البرمجة القياسية، مما يتيح للمطورين إنشاء طبقات تنفيذ مخصصة أو تطبيقات بسرعة.

محسّن لامركزي: قامت Metis في عام 2024 بإطلاق أول محسّن لامركزي بالكامل في الصناعة، حيث تم منح حقوق ترتيب المعاملات إلى عقد المجتمع وآلية الرهن.

ثلاثة، إذا كانت إثيريوم تركز على L1، كيف ستتعامل Metis؟

3.1 إذا لم يُصدر السلسلة الرئيسية الحلوى، ستقوم Metis بإنشاء مصنع الحلوى الخاص بها

افترض أن إثيريوم يركز على تطوير L1 الخاص به بدلاً من الاستمرار في توسيع L2 مباشرة، فإن استراتيجية Metis هي اتباع نهج متعدد السلاسل ومودولاري.

أولاً، يوفر الهيكل الثنائي لـ Metis و MetisSDK القدرة على بناء العديد من سلاسل مخصصة. يمثل إطلاق Hyperion تحول Metis من "L2 واحد" إلى "بنية تحتية متعددة السلاسل modular". من خلال MetisSDK، يمكن لأي فريق إنشاء سلسلة Blockchain مخصصة بسرعة، وتكوين تنفيذ متوازي للتوافق، وطبقة متوافقة مع EVM، وVM محسنة بالذكاء الاصطناعي، وتخزين على السلسلة وغيرها من المكونات.

ثانياً، تركز Metis على التشغيل البيني عبر السلاسل والتعاون البيئي. تم ذكر في خارطة الطريق الرسمية والتواصل مع المجتمع عدة مرات أنه سيتم إدخال جسور عبر السلاسل وآليات تجميع البيانات/الحساب. ستقوم Metis بدمج Chainlink CCIP، مما سيمكن الأصول والعقود الذكية من التدفق بحرية بين Metis والسلاسل العامة الأخرى.

المجتمع ليس فقط مستخدمين، بل هم أيضًا المشاركين المباشرين والمستفيدين من تشغيل الشبكة. من خلال دور المنظم المفتوح، يمكن لأي شخص أن يصبح مقترح كتلة من خلال الرهان والحصول على مكافآت التنظيم. تخطط Metis لإدخال آلية تحفيز تشغيل العقد الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي، لتشجيع المزيد من المطورين على نشر خدمات الاستدلال لتوفير قدرات الذكاء الاصطناعي على السلسلة.

3.2 ميتيس الكل في الذكاء الاصطناعي الاستراتيجية، كيفية دفع التنمية البيئية من خلال الذكاء الاصطناعي

تعاون Hyperion مع LazAI لإدخال إطار عمل وكيل Alith AI. يمكن للمطورين استخدام Alith SDK لكتابة "وكيل AI" ونشره كمنطقة عقد على Hyperion، حيث يمكن أن تتعامل هذه الوكلاء مع اختيار النموذج، ومنطق الاستدلال، والتعامل مع الأعطال، وغيرها من الوظائف، ويمكن للعقود الأخرى على السلسلة استدعاؤها مباشرة. من خلال آليات مثل العقود المسبقة التجميع، تدمج Hyperion استدلال AI في عملية التنفيذ على السلسلة، ويمكن أيضًا تثبيت نتائج الاستدلال على السلسلة من خلال السجلات، والعمليات القابلة لإعادة الإنتاج، أو بيئات التنفيذ الموثوقة، مما يجعلها قابلة للتحقق وموثوقة.

إن المعالجة المتوازية والتأخير المنخفض لـ Hyperion مناسبة بشكل خاص لمهام الذكاء الاصطناعي، طالما أنه لا توجد تعارضات بين الطلبات، يمكن تشغيلها في نفس الوقت، مما يزيد الكفاءة مقارنةً بالتنفيذ التسلسلي التقليدي لـ L2. كما أن MetisVM قد قامت بتحسينات خاصة للذكاء الاصطناعي، مثل استخدام Rust/WASM لزيادة الأداء، ودعم أنواع متعددة من المدخلات مثل النصوص والصور، مما يتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي العمل مباشرة على السلسلة. هذه المجموعة الكاملة من التصميمات تهدف إلى تحقيق ما تسميه Metis "أول بروتوكول Layer2 يمكنه تشغيل نماذج اللغة الكبيرة محليًا على السلسلة".

أربعة، إيثر هايبرون مقابل سولانا AI

4.1 سباق الذكاء الاصطناعي

لقد حققت حماس السوق لـ Crypto+AI نجاحًا كبيرًا على Solana، حيث يدفع مجتمع Solana بروتوكولات مفتوحة مثل Model Context Protocol (MCP)، محاولًا جعل نماذج AI خارج السلسلة قادرة على استعلام بيانات السلسلة من خلال واجهات قياسية. لكن معظم حلول AI على Solana تعمل في الغالب على تشغيل نماذج AI خارج السلسلة واستدعاء النتائج على السلسلة.

هنا يكمن الجانب المثير في Hyperion، حيث إنه يحاول جعل استدلال الذكاء الاصطناعي يتم تنفيذه على السلسلة، وهو ما لم تحققه Solana. إذا نجح Hyperion في تحقيق أول بروتوكول Layer-2 يدعم التنفيذ المحلي على السلسلة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، فهذا يعني أن Hyperion لا يوفر فقط واجهة بيانات، بل يقدم أيضًا قدرة حسابية على السلسلة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في MetisVM، حيث يتم إكمال كل خطوة حسابية في بيئة تنفيذ سلسلة الكتل. هذا التصميم أكثر شمولاً في لامركزية الذكاء الاصطناعي مقارنة بحل Solana، حيث يمكن التحقق من نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي على Hyperion وتتبعها على السلسلة، مما يجعلها مقاومة بطبيعتها للتلاعب والرقابة.

تتمتع سولانا بميزة طبيعية في الأداء الأساسي بفضل قدرتها العالية على المعالجة المتزامنة ودعم بنية شرائح GPU الناضجة، بينما يركز هايبريون على التوافق مع نظام إثيريوم البيئي والتفاعل البيئي: توافق EVM، نظام MetisSDK البيئي وسيولة عملة METIS.

بشكل عام، لا تعتبر Hyperion بديلاً مباشراً عن Solana، بل تقدم مساراً آخر للربط بين blockchain و AI: تعتمد Solana على أداء شبكتها + واجهة LLM التقليدية (MCP)؛ بينما تعتمد Metis على منصة العقود الذكية الخاصة بها كقاعدة، وتقدم وظيفة الاستدلال الأصلية على السلسلة.

4.2 هايبرون هو المفتاح الشامل لفتح إثيريوم AI؟

هايبرون ليست المفتاح الشامل الحالي. معظم المشاريع التي تدعي "الذكاء الاصطناعي + السلسلة" لا تزال في مرحلة المفاهيم، والحالات التي يمكن التحقق منها كتطبيقات إنتاجية نادرة للغاية. مسألة ملكية النموذج والثقة لم تُحل بعد: كيف يمكن تتبع مصدر النماذج المدربة خارج السلسلة، وكيف يمكن إثبات صحة نتائج تنفيذها على السلسلة؟ هذه جميعها أسئلة تحتاج إلى إجابات على مستوى البنية التحتية.

تم تصميم نظام Hyperion إلى حد ما لمعالجة النقاط المؤلمة المذكورة أعلاه، حيث يوفر دعمًا لاستنتاج AI على مستوى البروتوكول، مما يحل بعض مشكلات القدرة الحاسوبية: التنفيذ المتوازي وتحسين MetisVM يتيحان قدرة حسابية على السلسلة تتجاوز بكثير L2 التقليدية، لكن هذا لا يعني أن Hyperion قد حل جميع المشكلات دفعة واحدة.

ومع ذلك، يمكن التأكيد على أن Hyperion قد جلب إمكانيات جديدة لـ Web3 AI، كما قدم ل阵营 إثيريوم فرصة للمشاركة في سرد AI. وقد تم حل المشكلات المتعلقة بالهيكل المعماري للحوسبة وأساس الثقة: قوة حسابية كبيرة يمكن تنفيذها بشكل متوازي، عمليات تنفيذ قابلة للتحقق على السلسلة، سلسلة أدوات معيارية، ودعم أصلي للاحتياجات الخاصة بـ AI. هذه الجهود خلقت إمكانيات لظهور تطبيقات حقيقية عملية للبلوك تشين + AI في المستقبل (مثل الوكلاء الذاتيين على السلسلة، وتحليل البيانات عالية التردد) وأضفت محتوى ملموسًا على سرد AI في مجال التشفير.