الدمج بين تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي一直 كان موضوعًا ساخنًا، لكن معظم المشاريع أضافت وظائف الذكاء الاصطناعي بشكل لاحق وبشكل قسري. فانار تشين يسلك طريقًا مختلفًا — فهو من التصميم الأولي دمج المنطق الذكي مباشرة، وهذا يشبه بناء Layer 1 باستخدام جينات الذكاء الاصطناعي، وليس تصحيحًا لاحقًا.

اثنين من ابتكاراته الأساسية مثيرة للاهتمام: أحدهما يُدعى Neutron، وهو في جوهره ضغط معنوي للبيانات الضخمة. كيف يتم الضغط؟ تصل نسبة الضغط إلى مئات المرات، ثم يُخزن مباشرة على السلسلة. ما هو الحل الذي يقدمه هذا؟ حل مشكلة التخزين المكلف في البلوكشين التقليدي وصعوبة التحقق من البيانات. تخيل أنك تخزن مستندًا طويلًا، أو صورة، أو سجل محادثة على السلسلة، في السابق كان يتطلب الكثير من المال، الآن يمكن حفظه بشكل دائم بتكلفة منخفضة جدًا، والأهم أن البيانات تظل محتفظة بمعناها الكامل. بالنسبة لوكيل الذكاء الاصطناعي، هذا يعني أنه أصبح لديه ذاكرة أخيرًا، وليس يبدأ كل تفاعل من الصفر.

الابتكار الآخر يُدعى Kayon، وهو محرك استنتاج على السلسلة. يتيح للعقود الذكية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وحتى التطبيقات الأخرى إجراء استنتاجات وتوقعات في الوقت الحقيقي مباشرة من بيانات Neutron. تحليلات المخاطر في DeFi، التحقق من الامتثال للأصول RWA، أو خطط الدفع الذكية، كلها يمكن أن تنتج مخرجات قابلة للتدقيق والتفسير عبر Kayon. ببساطة، التخزين والاستنتاج يشكلان مجموعة متكاملة، مما يمنح السلسلة قدرات ذكية.

خارطة الطريق لعام 2026 تتقدم بسرعة، بدءًا من إصدار الميزات الجديدة في الربع الأول، حيث تعمل فانار على تحسين هذا النظام البيئي "السلسلة كذكاء". إذا تمكنت هذه البنية من التنفيذ بشكل فعلي، فستكون لها مزايا واضحة عند التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.