En el mundo de la cadena de bloques, la expresión "Listo para AI" ya no es solo un término de marketing. Se trata de si la infraestructura puede adaptarse realmente a las futuras formas tecnológicas.

Entonces, ¿qué significa estar verdaderamente listo para AI? En términos simples, no se trata solo de acumular cifras de TPS, sino de considerar las necesidades centrales de los agentes inteligentes desde el momento en que se diseña la arquitectura. Resumiendo, son cuatro palabras: memoria, razonamiento, automatización y liquidación.

Actualmente, algunas nuevas L1 enfatizan el alto rendimiento en sus explicaciones, pero eso es solo una mentalidad de épocas pasadas. ¿Qué necesita realmente la capa base orientada a sistemas de AI? Primero, memoria semántica nativa: permitir que la AI almacene y comprenda el contexto a largo plazo en la cadena, no solo datos acumulados, sino memoria persistente a nivel semántico. Segundo, capacidad de razonamiento en la cadena, para que los procesos de decisión sean transparentes y auditables, lo cual es muy importante para empresas y reguladores. Tercero, ejecución automatizada, para transformar decisiones en acciones sin fisuras. Cuarto, un marco de liquidación conforme a las regulaciones, donde cada decisión inteligente pueda integrarse de forma segura con actividades económicas reales.

Desde otra perspectiva, el futuro de la cadena de bloques no será solo un libro de transacciones. Para los agentes de AI, debería ser un entorno completo de "pensamiento-memoria-acción". La AI podrá entender la lógica del negocio a través del tiempo y tareas cruzadas, la razonamiento en la cadena permitirá verificar y rastrear cada decisión, y la automatización convertirá ideas en acciones de manera directa. Esta integración completa de procesos es la verdadera combinación de capacidades nativas para AI.

Honestamente, si solo se enfoca en cifras de rendimiento o en narrativas, será difícil sostenerse en la ola de AI que se avecina. Las verdaderas oportunidades de innovación vendrán de infraestructuras construidas desde el principio en torno a las necesidades reales de AI. Cuando 3 mil millones de usuarios y numerosos agentes de AI lleguen a Web3, solo una base sólida podrá soportar el tráfico y los activos realmente valiosos.