Raport badawczy Bitwise pozycjonuje NEAR Protocol jako silnik rozliczeniowy dla aplikacji AI, charakteryzując wysokoprzepustową architekturę sieci o niskich opóźnieniach jako infrastrukturę zdolną do absorbowania obciążenia transakcyjnego generowanego przez autonomiczne systemy AI działające on-chain.

Centralna teza raportu traktuje rozliczanie jako odrębną funkcję infrastrukturalną, odrębną od obliczeń i przechowywania danych. W tym ujęciu warstwa rozliczeniowa to podłoże, które finalizuje transakcje, egzekwuje umowy między stronami i tworzy weryfikowalny, niezmienny zapis każdej interakcji — czy to zainicjowanej przez człowieka, czy przez agenta AI.

Co teza Bitwise oznacza dla aktywności AI on-chain

Aplikacje AI, które koordynują zasoby, płacą za inferencję lub negocjują umowy usługowe między agentami, wymagają niezawodnego mechanizmu domykania tych interakcji z ostatecznością. Infrastruktura rozliczeniowa zapewnia trzy zdolności: ostateczność transakcji, weryfikowalne zapisy dostępne dla każdego uczestnika oraz powierzchnię koordynacji dla aktywności maszyna–maszyna, która nie zależy od zaufanego pośrednika rozsądzającego rezultaty.

Ujęcie Bitwise wskazuje na model kont NEAR i shardowane środowisko wykonawcze jako cechy zgodne z wymaganiami przepustowościowymi obciążeń napędzanych przez AI. NEAR to blockchain typu proof-of-stake pierwszej warstwy, którego projekt shardingowy Nightshade dzieli przetwarzanie transakcji na równoległe shardy w celu zwiększenia przepustowości, a system kont obsługuje ograniczone klucze dostępu, delegujące uprawnienia transakne aplikacjom w ramach z góry ustalonych limitów — mechanizm istotny dla agentów, które muszą transakcyjnie działać bez zatwierdzania każdej operacji przez człowieka. W przeciwieństwie do transakcji w tempie ludzkim agenci AI mogą generować wysokie wolumeny małych, współzależnych operacji, a warstwa rozliczeniowa musi je przetwarzać bez degradacji gwarancji ostateczności wskutek przeciążenia.

NEAR Protocol rozszerza swoją infrastrukturę AI dla przedsiębiorstw, w tym możliwości poufnego przetwarzania odpowiadające na wymagania weryfikacyjne wrażliwych obciążeń AI. Koncepcja silnika rozliczeniowego przecina się także z kierunkiem chmury AI sieci: NEAR posunął się ku natywnemu wsparciu inferencji modeli i koordynacji agentów, czego odzwierciedleniem jest integracja API modeli frontier z warstwą chmury AI. Warstwa rozliczeniowa działająca pod tymi wywołaniami inferencji dałaby agentom AI spójny mechanizm alokacji kosztów i rejestrowania wyników między zadaniami.

Rozliczanie jako infrastruktura, nie funkcja produktu

Pozycjonowanie NEAR jako infrastruktury rozliczeniowej dla AI umieszcza sieć w kategorii obok blockchainów ocenianych pod kątem instytucjonalnej ostateczności transakcji. Inne projekty realizowały podobne pozycjonowanie: Solana i JPMorgan celowały w szybsze rozliczenia instytucjonalne, podczas gdy Lloyds i Visa testowały rozliczenia denominowane w USDC na Canton. Raport Bitwise stosuje porównywalną logikę rozliczeniową do warstwy aplikacji AI, a nie do finansów tradycyjnych.

Dla programistów AI praktyczne implikacje są takie, że rozliczanie on-chain mogłoby zastąpić księgowość off-chain między agentami, zmniejszyć potrzebę scentralizowanego depozytu, gdy systemy AI wymieniają wartość, oraz tworzyć audytowalne dzienniki umów agent–agent. Te właściwości mają największe znaczenie w architekturach wieloagentowych, gdzie żaden pojedynczy operator nie kontroluje wszystkich uczestników, a zaufanie musi być ustanawiane przez gwarancje protokołu, a nie relacje kontraktowe.

Ujęcie to sygnalizuje także rosnącą uwagę analityków wobec tego, które warstwy rozliczeniowe są pozycjonowane, by przechwycić aktywność autonomicznych systemów AI, gdy te systemy przechodzą od wdrożeń eksperymentalnych do infrastruktury produkcyjnej kierującej realną wartość ekonomiczną przez on-chain szyny rozliczeniowe. Pytaniem otwartym na tym etapie jest kwestia empiryczna: transakcje inicjowane przez agentów — w tym płatności za inferencję i umowy usługowe maszyna–maszyna — zaczną przepływać przez warstwę rozliczeniową w wolumenach testujących deklarowaną przepustowość w praktyce. Wykorzystanie chmury AI NEAR oraz tempo wdrożeń agentów zbudowanych na jej szynach to konkretne sygnały do obserwacji, gdy teza przechodzi od ujęcia badawczego do mierzalnej aktywności sieci.

Źródło: AI Crypto Core

Zastrzeżenie: Ten artykuł ma wyłącznie charakter informacyjny i nie stanowi porady finansowej ani inwestycyjnej. Rynki kryptowalut i aktywów cyfrowych wiążą się ze znacznym ryzykiem. Zawsze przeprowadzaj własne badania przed podjęciem decyzji.