NEAR Protocol zaprezentował nowe podejście do stakingu, które wiąże zobowiązania użytkowników bezpośrednio z infrastrukturą napędzającą sztuczną inteligencję, a nie wyłącznie z walidacją sieci. Zgodnie z raportem Coinfomania (za pośrednictwem CryptoNews) rozwiązanie wprowadza dwa odrębne modele stakingu zaprojektowane specjalnie pod kątem obciążeń AI. Premiera przypada na moment, w którym platformy blockchainowe ścigają się, by udowodnić, że potrafią obsługiwać prawdziwą infrastrukturę AI, a nie tylko o niej mówić. Zgodnie z raportem deklarowanym celem jest zwiększenie zaangażowania użytkowników i użyteczności w całym ekosystemie zdecentralizowanej AI.

Dwa modele stakingu zaprojektowane pod kątem obciążeń AI

NEAR Protocol stawia na to, że staking może robić więcej niż tylko zabezpieczać blockchain — może również finansować maszynę stojącą za sztuczną inteligencją. Platforma wprowadziła dwie opcje stakingu, które przekształcają zwykłe zobowiązania tokenowe w konkretne zasoby AI, co stanowi wyraźne odejście od modelu nagród dla walidatorów, na którym opiera się większość sieci. Zamiast po prostu generować zysk, uczestnicy uzyskują teraz bezpośredni udział w samej zdecentralizowanej infrastrukturze AI. Zamiast pełnić wyłącznie funkcję mechanizmu bezpieczeństwa sieci, staking w NEAR jest redefiniowany jako kanał alokacji zasobów na obciążenia związane z AI.

Staking IronClaw zamienia zobowiązania na kredyty hostingowe

Pierwszy model, staking IronClaw, pobiera to, co zobowiązują się zablokować użytkownicy, i zamienia to w kredyty hostingowe. W praktyce oznacza to, że stakerzy zyskują dostęp do zasobów obliczeniowych zamiast czysto finansowego zwrotu, co pozycjonuje model jako pomost między tradycyjnymi zachętami stakingowymi a potrzebami operacyjnymi systemów AI działających na infrastrukturze NEAR. To ujęcie ma znaczenie, ponieważ dostęp do mocy obliczeniowej stał się jednym z kluczowych ograniczeń kosztowych w rozwoju AI, a zdolności GPU są zazwyczaj wynajmowane od niewielkiej grupy scentralizowanych dostawców chmury.

Staking $NEAR AI zamienia zobowiązania na poufną moc inferencyjną

Drugi model, staking $NEAR AI, działa według podobnych zasad, ale daje inny efekt: poufną moc inferencyjną. Zobowiązania dokonane w ramach tej opcji są przekształcane w zdolność do prywatnego uruchamiania zadań inferencji AI, co wiąże mechanizm stakingu bezpośrednio z warstwą obliczeniową, od której zależy działanie modeli AI. Prywatna inferencja odpowiada na rozpoznany problem we wdrażaniu AI: wiele organizacji nadal niechętnie przesyła wrażliwe zapytania i dane do współdzielonej infrastruktury, przez co obliczenia poufne stały się aktywnie rozwijanym obszarem w całym stosie AI.

Cel i potencjalny wpływ na zdecentralizowaną AI

Leżący u podstaw obu modeli cel jest prosty: pogłębić zaangażowanie użytkowników, jednocześnie czyniąc sieć bardziej użyteczną dla aplikacji opartych na AI. Wiążąc staking bezpośrednio z kredytami hostingowymi i mocą inferencyjną, NEAR Protocol próbuje dać uczestnikom namacalny udział w systemach AI budowanych na jego blockchainie, zamiast czysto spekulacyjnej pozycji tokenowej.

Inicjatywa odzwierciedla także szerszą zmianę zachodzącą w całej branży. Zainteresowanie sztuczną inteligencją należącą do użytkowników — systemami, w których osoby wnoszące zasoby dzielą się także ich efektami — systematycznie rośnie, a podwójne podejście NEAR do stakingu w pełni wpisuje się w ten trend. Ambicje NEAR w dziedzinie AI sięgają dalej niż u większości: współzałożyciel Illia Polosukhin jest współautorem opublikowanego w 2017 roku artykułu naukowego „Attention Is All You Need”, który wprowadził architekturę Transformer stanowiącą podstawę współczesnych dużych modeli językowych, a protokół od 2024 roku publicznie czyni AI należącą do użytkowników centralnym tematem swojej mapy drogowej. Jednocześnie protokół wchodzi na pole z ugruntowanymi graczami — zdecentralizowane rynki mocy obliczeniowej, takie jak Akash i Render, oraz sieci uczenia maszynowego, takie jak Bittensor, od lat budują alternatywy dla scentralizowanych GPU w chmurze. Jeśli modele zyskają rozpęd, mogą stać się wzorcem dla innych platform blockchain łączących zachęty tokenowe z realnym popytem na infrastrukturę AI, zamiast opierać zaangażowania wyłącznie na spekulacyjnym handlu.

Kontekst rynkowy i płynność tokena $NEAR

Na razie otoczenie rynkowe opowiada bardziej ostrożną historię. Wolumen obrotu tokenami $NEAR jest obecnie raportowany na poziomie 0 USD, co sygnalizuje niską płynność, pozostającą w pewnym dysonansie do ambicji stojących za nowym uruchomieniem stakingu. Szersze rynki krypto wysyłają w tym momencie mieszane sygnały, co dodaje kolejną warstwę niepewności co do tempa, w jakim nowe produkty mogą zdobyć popularność.

Mimo to logika inicjatywy jest jasna: jeśli staking IronClaw i staking $NEAR AI przyciągną istotne zaangażowanie, może się to przełożyć na większy popyt na tokeny $NEAR, a w konsekwencji wpłynąć na ogólną płynność tokena i nastroje rynkowe. Obserwujący ten sektor traderzy będą traktować przyjęcie tych opcji stakingu przez społeczność jako wczesny sygnał, czy inicjatywa NEAR Protocol w obszarze AI znajduje odzew poza samym ogłoszeniem. Prawdziwym testem okaże się, jak w praktyce spiszą się integracje AI budowane w sieci, gdy zablokowane zasoby zaczną być wykorzystywane.

Najczęściej zadawane pytania

Jakie nowe modele stakingu wprowadził NEAR Protocol?

NEAR Protocol wprowadził dwa modele stakingu: staking IronClaw, który zamienia zobowiązania na kredyty hostingowe, oraz staking $NEAR AI, który zamienia zobowiązania na poufną moc inferencyjną.

Jaki jest główny cel tych nowych modeli stakingu?

Nowe modele stakingu mają na celu zwiększenie zaangażowania użytkowników i użyteczności w ekosystemie zdecentralizowanej AI i blockchaina.

Jak przedstawia się obecna płynność rynkowa tokenów $NEAR?

Obecny wolumen obrotu tokenami $NEAR jest raportowany jako zerowy, co wskazuje na niską płynność.

Źródło: The Cryptonomist, za pośrednictwem CryptoNews

Artykuł źródłowy powstał przy wsparciu sztucznej inteligencji i został zweryfikowany przez zespół redakcyjny.