Metis Hyperion: Hy vọng mới về AI của Ethereum?

Một, Tóm tắt về Metis Hyperion

Metis là một phần của hệ sinh thái L2 Ethereum, dựa trên công nghệ Optimistic Rollup, đã sớm ra mắt mạng chính Andromeda. Đặc điểm lớn nhất của nó là sử dụng bộ sắp xếp phi tập trung, trao quyền sắp xếp giao dịch cho các thành viên trong cộng đồng. Vào tháng 3 năm 2025, Metis thông báo chiến lược hai chuỗi: trên nền tảng chuỗi chung Andromeda hiện có, ra mắt chuỗi Hyperion hiệu suất cao. Andromeda được định vị là L2 an toàn và đáng tin cậy, trong khi Hyperion tập trung vào các kịch bản ứng dụng tần suất cao, công suất lớn và AI.

Kiến trúc Hyperion được xây dựng trên Metis SDK, cốt lõi là máy ảo MetisVM hoàn toàn mới. Máy ảo này tương thích với EVM, đồng thời hỗ trợ lệnh tối ưu hóa AI, nhằm tối ưu hóa khả năng mở rộng và phi tập trung, nâng cao đáng kể hiệu suất giao dịch. Giới thiệu chính thức cho biết, Hyperion cam kết xây dựng mạng L2 "hiệu suất cao, gốc AI", có khả năng đạt được xác nhận giao dịch gần như theo mili giây và thông lượng giao dịch siêu cao, cung cấp khả năng cho các ứng dụng gốc AI như suy diễn LLM trên chuỗi, đại lý AI phi tập trung.

Sự phát triển của Metis có thể được tóm tắt thành hai điểm: Thứ nhất, liên tục hoàn thiện cơ sở hạ tầng L2 cốt lõi, chẳng hạn như việc thêm khả năng di chuyển dữ liệu thời gian thực và cơ chế chứng minh gian lận trong bản nâng cấp Andromeda vào tháng 5 năm 2025; Thứ hai, hướng tới tính mô-đun và khả năng tương tác đa chuỗi, thông qua Metis SDK để giảm ngưỡng phát triển, thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái đa chuỗi. Sự ra mắt của Hyperion đã phần nào định hình lại logic giá trị của token METIS, khiến Metis không còn chỉ là một L2, mà đã chuyển mình thành một nền tảng "cơ sở hạ tầng đa chuỗi + chuỗi chuyên dụng cho AI".

Hai, logic thực hiện LLM trên chuỗi

2.1 Bộ ba sinh thái AI khép kín: SDK, Hyperion, LazAI

Hyperion như một Optimistic Rollup, kế thừa mô hình bảo mật của Metis và Optimism, chủ yếu được tối ưu hóa về tính toán song song, khả năng sẵn có của dữ liệu và mức độ phi tập trung, tập trung vào các ứng dụng AI và tần suất cao. Metis thúc đẩy xây dựng hệ sinh thái thông qua ba hệ thống: Metis SDK + Hyperion + LazAI.

• Động cơ thực thi song song: Hyperion đã giới thiệu công nghệ thực thi song song như Block-STM, cho phép các giao dịch độc lập trong một khối có thể chạy đồng thời, nâng cao đáng kể khả năng thông lượng.

• Bộ sắp xếp phi tập trung: Quyền sắp xếp giao dịch được chia sẻ bởi mạng lưới nhiều nút, sử dụng cơ chế lãnh đạo luân phiên và bộ nhớ mã hóa để ngăn chặn giao dịch trước và can thiệp tập trung.

• Tính khả dụng của dữ liệu: Kế hoạch sử dụng các tính năng mới của Ethereum và dịch vụ DA bên ngoài để đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu, bao gồm việc sử dụng EIP-4844 và tích hợp EigenDA.

• Cơ chế chứng minh gian lận: Sử dụng cơ chế sửa lỗi tương tác, người quan sát có thể gửi thách thức trong khoảng thời gian quy định để chứng minh rằng khối là không hợp lệ.

Trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng gốc AI, Metis SDK cho phép người dùng tự xây dựng blockchain L2 hoặc L3, tích hợp EVM phiên bản nâng cấp (MetisVM) và khả năng xử lý song song. Hyperion là Layer2 chuyên dụng cho AI hiệu suất cao được xây dựng dựa trên SDK này. MetisVM nâng cao hiệu quả giao dịch khoảng 30% thông qua tối ưu hóa động mã thao tác và cơ chế thực thi song song. MetisDB sử dụng cây Merkle ánh xạ bộ nhớ và kiểm soát đồng thời, đạt được truy cập trạng thái ở mức nano giây. Những công nghệ này cho phép Hyperion thực hiện các tác vụ suy diễn AI như LLM trực tiếp trên chuỗi.

Trong việc ươm tạo dự án kể chuyện AI, Metis đang tích cực thúc đẩy giao thức LazAI. Đây là một mạng lưới mở tập trung vào "tài sản dữ liệu AI đáng tin cậy", nhằm giải quyết vấn đề không minh bạch và không nhất quán của dữ liệu sử dụng trong AI. LazAI tận dụng tính toán có thể xác minh và cơ chế tiêu chuẩn hóa của blockchain để xây dựng một thị trường dữ liệu mở và minh bạch, đảm bảo mô hình AI sử dụng dữ liệu chất lượng cao và hỗ trợ ứng dụng chuỗi chéo. Dựa trên giao thức này, Metis cũng đã ra mắt khung Alith, đây là công cụ phát triển AI thông minh tùy chỉnh cho blockchain. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng phát triển và triển khai AI Agent trên Metis bằng Alith SDK.

2.2 Sự cạnh tranh khác biệt của Hyperion

Mặc dù Hyperion vẫn dựa trên Optimistic Rollup, nhưng Metis đã xây dựng được năng lực cạnh tranh khác biệt thông qua công nghệ tiên tiến và chiến lược bố trí.

• Lớp thực thi hiệu suất cao: Hyperion đạt được việc thanh toán gần như theo thời gian thực và tốc độ phản hồi cấp Web2 thông qua Optimistic Rollup, thực thi song song và công nghệ sắp xếp phân tán. MetisVM được tùy chỉnh cho giao dịch tần suất cao và nhiệm vụ AI, có khả năng tối ưu hóa mã vận hành động, thực thi song song và cơ chế bộ nhớ đệm.

• Chiến lược hai chuỗi: Giữ lại chuỗi Andromeda như một L2 đa năng, đồng thời ra mắt Hyperion phục vụ đặc biệt cho các tình huống AI, cân bằng giữa tính đa dụng và tính chuyên môn.

• Metis SDK và hệ sinh thái phát triển: Cung cấp bộ công cụ mô-đun, giúp các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng lớp thực thi hoặc ứng dụng tùy chỉnh, nâng cao hiệu quả xây dựng hệ sinh thái và khả năng tương tác.

• Bộ sắp xếp phi tập trung: giao quyền sắp xếp giao dịch cho các nút cộng đồng và cơ chế staking, đạt được khả năng chịu lỗi và kháng kiểm duyệt, loại bỏ rủi ro từ điểm lỗi đơn.

Ba, nếu Ethereum tập trung vào L1, chiến lược đối phó của Metis

3.1 Metis tự xây dựng hệ sinh thái

Giả sử Ethereum sẽ tập trung vào phát triển L1 của chính nó, chiến lược của Metis là đi theo hướng mô-đun hóa và đa chuỗi.

Đầu tiên, kiến trúc chuỗi đôi của Metis và MetisSDK đã cung cấp khả năng xây dựng nhiều chuỗi chuyên dụng. Việc ra mắt Hyperion đánh dấu sự chuyển mình của Metis từ "L2 đơn" sang "cơ sở hạ tầng đa chuỗi mô-đun". Thông qua MetisSDK, có thể nhanh chóng tạo ra các chuỗi blockchain tùy chỉnh, hỗ trợ nhiều "chuỗi chuyên dụng cho ngành", chẳng hạn như chuỗi tính toán AI, chuỗi cơ sở hạ tầng DePIN, chuỗi game, v.v.

Thứ hai, Metis chú trọng đến khả năng tương tác và sinh thái hợp tác giữa các chuỗi. Kế hoạch tích hợp Chainlink CCIP, cho phép tài sản và hợp đồng thông minh lưu thông tự do giữa Metis và các chuỗi công khai khác. Kiến trúc Hyperion nhấn mạnh "cầu chia sẻ + kết nối xuyên chuỗi", và đưa ra ý tưởng "tập hợp dữ liệu và tính toán phi tập trung", kết nối các ứng dụng AI với các mạng dữ liệu và tài nguyên tính toán khác nhau.

Về việc tham gia cộng đồng, Metis mở vai trò bộ sắp xếp, cho phép bất kỳ ai trở thành người đề xuất khối thông qua việc staking và nhận phần thưởng sắp xếp. Đồng thời, kế hoạch sẽ giới thiệu cơ chế khuyến khích vận hành nút AI, khuyến khích nhiều nhà phát triển triển khai dịch vụ suy diễn, cung cấp khả năng AI trên chuỗi.

3.2 Metis All in AI chiến lược

Hyperion và LazAI hợp tác giới thiệu khung đại lý Alith AI, giải quyết rủi ro trung tâm hóa dịch vụ AI trên chuỗi và vấn đề nút cổ chai hiệu suất. Các nhà phát triển có thể sử dụng Alith SDK để viết "đại lý AI", được triển khai như một mô-đun hợp đồng trên Hyperion, xử lý các chức năng như lựa chọn mô hình, logic suy diễn, ứng phó sự cố, v.v.

Hyperion thông qua các cơ chế như hợp đồng tiền biên đã biên soạn, đưa suy luận AI vào quy trình thực thi trên chuỗi, kết quả suy luận có thể được cố định trên chuỗi thông qua nhật ký, hoạt động có thể tái hiện hoặc môi trường thực thi đáng tin cậy, đạt được tính xác minh và tin cậy. Thiết kế này vừa giữ được tính minh bạch của blockchain, vừa đáp ứng nhu cầu tính toán của AI, thúc đẩy "AI lên chuỗi".

Tính năng xử lý song song và độ trễ thấp của Hyperion đặc biệt phù hợp với các tác vụ AI. MetisVM đã được tối ưu hóa cho AI, chẳng hạn như sử dụng Rust/WASM để cải thiện hiệu suất, hỗ trợ nhiều loại đầu vào như văn bản, hình ảnh, cho phép các mô hình AI có thể chạy trực tiếp trên chuỗi. Toàn bộ thiết kế này nhằm đạt được "giao thức Layer2 đầu tiên có thể chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên chuỗi một cách bản địa".

Bốn, ETH Hyperion so với Solana AI

4.1 AI Cạnh tranh

Solana đã đạt được thành công lớn trong thị trường Crypto+AI, thúc đẩy các giao thức mở như Model Context Protocol (MCP), cố gắng cho phép các mô hình AI off-chain truy xuất dữ liệu trên chuỗi thông qua các giao diện chuẩn hóa. Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp AI trên Solana đều chạy mô hình AI ngoài chuỗi, gọi kết quả trên chuỗi.

Điều đặc biệt của Hyperion là nó cố gắng thực hiện việc suy diễn AI trên chuỗi. Nếu Hyperion triển khai giao thức Layer-2 đầu tiên hỗ trợ thực thi LLM cục bộ trên chuỗi, điều này có nghĩa là các mô hình AI có thể chạy trực tiếp trong MetisVM, mỗi bước tính toán đều được thực hiện trong môi trường thực thi của blockchain. Thiết kế này phi tập trung hóa AI một cách triệt để hơn so với giải pháp của Solana, kết quả suy diễn AI trên Hyperion có thể được xác minh và truy nguyên trên chuỗi, do đó tự nhiên kháng lại việc bị sửa đổi và kiểm duyệt.

Solana có lợi thế tự nhiên về khả năng xử lý đồng thời cao và kiến trúc hỗ trợ GPU trưởng thành, trong khi Hyperion tập trung vào tính tương thích và liên kết sinh thái với hệ sinh thái Ethereum, bao gồm khả năng tương thích EVM, sinh thái MetisSDK và tính thanh khoản của token METIS.

Xét về tổng thể, Hyperion và Solana không phải là mối quan hệ thay thế trực tiếp, mà cung cấp một con đường khác để tiếp cận blockchain + AI: Solana dựa vào hiệu suất mạng của nó + giao diện LLM truyền thống (MCP); Metis lại dựa vào nền tảng hợp đồng thông minh của mình để triển khai chức năng suy diễn gốc trên chuỗi.

4.2 Tiềm năng và thách thức của Hyperion

Hyperion không phải là chìa khóa vạn năng hiện tại, nhưng nó mang lại những khả năng mới cho Web3 AI và cung cấp cho hệ sinh thái Ethereum những quân bài để tham gia vào câu chuyện AI. Nó chủ yếu giải quyết các vấn đề về kiến trúc tính toán và cơ sở niềm tin: cung cấp lượng lớn sức mạnh tính toán có thể thực hiện song song, quy trình thực thi có thể xác minh trên chuỗi, chuỗi công cụ mô-đun, và hỗ trợ bản địa cho các nhu cầu đặc biệt của AI.

Những nỗ lực này đã tạo ra khả năng cho sự xuất hiện của các ứng dụng blockchain+AI thực sự hữu ích trong tương lai (như đại diện tự trị trên chuỗi, phân tích dữ liệu tần suất cao), đồng thời thêm nội dung thiết thực cho câu chuyện AI trong lĩnh vực tiền điện tử. Tuy nhiên, vấn đề quyền sở hữu mô hình và sự tin cậy vẫn cần được giải quyết: làm thế nào để mô hình được đào tạo ngoài chuỗi theo dõi nguồn gốc của nó, làm thế nào để chứng minh tính chính xác của kết quả thực thi trên chuỗi? Đây đều là những vấn đề cần tiếp tục khám phá ở cấp độ cơ sở hạ tầng.