如何輕鬆掌握 Web3 產業正在發生的市場熱點、技術動向、生態進展、治理態勢…？ Web3Caff Research 推出的「市場風向洞察」專欄將深入第一線探尋並篩選當前發生的熱點事件，並進行價值解讀、評論與原則分析。透過現像看本質，即刻跟隨我們快速捕捉 Web3 一線市場風向。
作者：Hendrix，Web3Caff Research 研究員
封面：Logo from this project，Typography by Web3Caff Research
字數：全文共 2400+ 字
區塊鏈與 AI 的架構之間存在著巨大的差異，這些差異從基礎設施到應用層面都為新的產品物種出現帶來了挑戰。從基礎設施層面來看，傳統 Layer1 區塊鏈在設計之初主要面向價值轉移和簡單合約執行，由於它們的節點需要對所有交易進行一次完整驗證，所以無法支撐大規模推理中的頻繁狀態讀寫和計算調用。 AI 推理涉及大量浮點運算（計算任務增大）和內存訪問，普通 EVM 環境在執行這些操作時缺乏硬體加速支持，從而導致無法支持 AI 應用；從應用層面來看，下游 AI 服務往往依賴中心化的 API 或預言機，這削弱了區塊鏈的去中心化和透明性優勢，數據碎片化和隱私保護不足使得 AI 模型難以訪問數據、可驗證的可驗證質量的可驗證隱私保護不足使得 AI 模型難以驗證。這些問題的存在嚴重限制了鏈上 AI 應用的發展。為此，Metis 近期發布了專注於執行鏈上 AI 任務的 L2 系統 Hyperion 測試網，希望透過獨特的產品設計為現狀帶來轉機。
Metis 的 Hyperion 方案簡單來說就是從基礎架構到應用全覆蓋，透過 Metis SDK 與 Alith AI Agent 框架解決開發者遇到的問題。 Metis SDK 負責透過 Optimistic Rollup 和去中心化排序驗證節點可以實現亞秒級交易確認與並行執行，致力於徹底提升鏈上 AI 推理的性能與成本效率；Alith AI Agent 框架利用區塊鏈的可驗證資料溯源和 Token 激勵機制解決 AI 的數據對齊問題，為 AI 模型提供了數據調整數據
從公鏈基礎優化來說，核心的 Metis SDK 採用模組化設計，它的核心組件包括：
