많은 사람들은 이더리움 레이어2 생태계가 더 이상 회복될 수 없다고 믿지만, 사실은 그렇지 않습니다.

TPS 군비 경쟁의 관점에서만 본다면, 실제로 쇠퇴와 쇠퇴가 느껴집니다. 하지만 펙트라 기술이 업그레이드된 후, 레이어2가 방향을 재조정할 수 있다면 여전히 싸울 수 있을지도 모릅니다.

최근 Metis는 All in AI의 전략적 로드맵을 발표했습니다. 이러한 대안이 layer2의 현재 딜레마를 해결할 수 있을까요?

제가 관찰한 바는 다음과 같습니다.

1) 솔직히 말해서 현재 Layer2 생태계가 직면한 근본적인 문제는 기술적 역량의 부족이 아니라, 서사적 경계의 강화입니다. 대부분의 프로젝트는 여전히 "더 빠른 속도, 더 저렴한 가스"라는 선형적 사고방식을 사용하고 있습니다. 이러한 동질적인 경쟁 상황으로 인해 너무 많은 일반 레이어2가 등장하게 되었습니다. 기술적 차이점은 점점 줄어들고 있지만, 사용자의 진짜 고민인 '킬러 애플리케이션의 부족'은 결코 해결되지 않았습니다.

하지만 메티스의 기술적 경로를 심도 있게 연구한 결과, 그 진정한 혁신은 단일 기술의 획기적인 발전이 아니라 체계적인 건축적 재구성에 있다는 것을 알게 되었습니다. 듀얼 네트워크 전략(안드로메다 + 하이페리온)은 본질적으로 "일반성 대 특수성"의 고전적 균형에 대한 현명한 솔루션입니다.

당연히 한편으로는 Metis는 Andromeda의 기존 Layer2의 안정성과 신뢰성을 유지하고 성숙한 DeFi 및 Web3 애플리케이션 인프라를 제공해야 합니다. 반면에 AI 시나리오에 특화된 고성능 실행 계층을 개방하고 일반적인 기술 스택에서 전문화된 AI 인프라로 전환해야 합니다. 이를 통해 다른 Layer2와의 동질적 경쟁을 피할 수 있을 뿐만 아니라 AI+Web3를 통합하기 위한 기술적 구현 경로를 찾을 수 있습니다 (이더리움 생태계에 실현 가능한 획기적인 아이디어를 제공할 수 있을까요?).

2) 많은 사람들이 이전 Andromeda 체인, Metis의 분산형 시퀀서, Hybrid Rollup 기술 혁신에 대해 잘 알고 있습니다. 이번에 새로 출시된 하이페리온 AI 체인의 특별한 점은 무엇입니까?

1. MetisVM은 AI 애플리케이션에 맞게 심층적으로 맞춤화된 가상 머신입니다. 동적 명령어 최적화를 통해 실행 효율성이 기존 EVM보다 30% 더 높아졌습니다. 이는 AI 추론 시나리오에 있어 질적인 도약입니다. 더 중요한 점은 MPEF 병렬 실행 프레임워크가 블록체인 직렬 처리와 AI 동시성 요구 사항 간의 모순을 해결한다는 것입니다.

2. MetisDB는 메모리 매핑된 머클 트리와 MVCC 동시성 제어를 사용하여 나노초 수준의 상태 액세스를 달성합니다. 이 설계는 스토리지 병목 현상을 완전히 제거하고 고주파 AI 컴퓨팅에 대한 하드웨어 성능을 보장합니다. 위의 배경을 바탕으로 MetisSDK를 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 간단히 말해서, MetisSDK는 모듈식 구성 요소와 표준화된 인터페이스를 기반으로 AI 애플리케이션을 위한 개발 툴킷을 구축하고, 복잡한 체인 수준 기술을 구성 가능한 구성 요소로 추상화하여 AI 애플리케이션의 개발 임계값을 효과적으로 낮춥니다.

3) 제가 개인적으로 web3AI 산업을 관찰한 바에 따르면, 현재 가장 큰 문제는 기술력 부족이 아니라 가치 분배 메커니즘의 왜곡입니다. 대형 플랫폼이 대부분의 가치를 독점하고, 데이터 제공자는 거의 혜택을 얻지 못합니다. 다시 말해, 오늘날의 AI는 단지 블랙박스일 뿐입니다. 훈련 데이터는 어디에서 나오나요? 알고리즘은 어떻게 작동하나요? 결과는 신뢰할 만합니까? 이런 질문들은 명확하게 설명될 수 없습니다. LazAI는 세 가지 핵심 혁신을 통해 이러한 상황을 바꾸려고 시도합니다.

1. iDAO 모델은 AI 거버넌스 구조를 새롭게 정의합니다. 기존 DAO와 달리 iDAO에서는 모든 개인이나 AI 에이전트가 수동적인 데이터 제공자가 아닌 거버넌스 참여자가 될 수 있습니다. 어느 정도 이는 현재의 중앙 집중식 AI 거버넌스 모델을 "대체"한 것입니다.

2. DAT(데이터 앵커 토큰)의 디자인 아이디어는 특히 독창적입니다. 정적인 소유권만 기록하는 기존 NFT와 달리 AI 자산의 전체 수명 주기를 추적합니다. 이러한 혁신은 AI 경제에서 데이터 가치를 정량화하기 어려운 근본적인 문제를 직접 해결할 수 있습니다.

3. 검증 가능한 컴퓨팅은 AI 행동에 대한 투명성을 제공합니다. 이는 AI에 "블랙박스"를 설치하는 것과 같으며, 모든 추론 과정을 검증하고 추적하며 책임을 물을 수 있습니다. "검증 가능한 AI"라는 아이디어는 분산형 AI 애플리케이션을 위한 신뢰 기반을 제공합니다. 이러한 펀치 조합의 디자인은 AI+Web3를 통합하기 위한 새로운 "가치 분배 엔진"을 구축하는 것과 같습니다. DeFi가 TVL, APR 등의 지표를 활용해 재무적 가치 체계를 구축한다면, LazAI는 AI를 위한 비슷한 정량적 프레임워크를 구축하고 있습니다.

위에.

마지막으로 요약하자면, 현재의 메티스 기술 프레임워크는 샌드위치 구조처럼 보입니다. 최하위 계층은 통합된 거버넌스 메커니즘과 토큰 인센티브를 제공하는 Metis이고, 중간 계층은 고성능 AI 컴퓨팅을 전문으로 하는 Hyperion이며, 최상위 계층은 가치 전송 규칙을 정의하는 LazAI입니다. 이러한 계층적 디자인은 단순한 기술의 축적이 아닙니다. 각 계층은 독립적이면서도 협력적이어서 기존 단일 체인 아키텍처의 "보편적" 함정을 피합니다.

모두가 가장 우려하는 점은 $METIS 토큰 경제가 자연스럽게 동기적으로 업그레이드된다는 것입니다. 듀얼 네트워크의 기본 토큰인 METIS의 수입원은 기존 Layer2보다 더 다양합니다. 거래 수수료 외에도 컴퓨팅 수수료, 데이터 검증 수수료 등 새로운 수입원도 있습니다. 홀더 마이닝 수익 분배 모델의 도입으로 토큰 보유자는 수동적인 투기자에서 생태적 가치를 공유하는 자로 변모합니다.

전반적으로 Metis의 탐색은 Layer2 개발을 위한 새로운 길을 열어주었습니다. 기술이 점점 더 동질화되는 시대에, 시나리오 차별화가 돌파구를 찾는 열쇠가 될 수 있습니다. 성공 여부는 구체적인 구현 방식에 따라 달라지지만, 적어도 방향은 잘 선택되었습니다. (돌이켜보면, 분산형 시퀀서의 이전 내러티브 위치 설정은 적어도 성공적이었습니다).