लेखक: जेन, PANews
आपने छह महीने तक ChatGPT को अपनी कार्य आदतों, लेखन शैली और दीर्घकालिक परियोजनाओं को समझने में समय दिया। यह जानता है कि आप लेखों को कैसे संशोधित करते हैं, आप किन कंपनियों पर अक्सर ध्यान देते हैं, और धीरे-धीरे आपकी सामग्री संरचना, टोन और सूचना घनत्व की प्राथमिकताओं को समझता है।
लेकिन किसी दिन, अधिक शक्तिशाली नए मॉडल आ गए। आप Claude, Gemini या DeepSeek खोलते हैं, और पाते हैं कि सब कुछ फिर से शुरू करना होगा। नए मॉडल आपको नहीं जानते, न ही वे आपके पिछले महीनों में जमा किए गए कार्य के संदर्भ को जानते हैं, न ही वे आप कैसे सोचते हैं, कैसे लिखते हैं, और कैसे निर्णय लेते हैं, यह जानते हैं।
पिछले दो वर्षों में, AI उद्योग की सबसे महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धा "मॉडल क्षमता" पर केंद्रित थी। जिसकी तर्क क्षमता अधिक मजबूत है, जिसका संदर्भ अधिक लंबा है और जिसकी कोडिंग क्षमता बेहतर है, वह लगभग सब कुछ तय करता है। लेकिन अब, एक नया प्रश्न सामने आ रहा है: AI आपको अधिक समझने लगा है, लेकिन ये "समझ" वास्तव में किसकी है?
भूमिका परिवर्तन, AI चैट उपकरण से निजी डिजिटल सहायक बन जाता है
नवंबर 2022 में, एआई चैट बॉट ChatGPT ने अचानक प्रवेश किया। इसके लॉन्च के बाद दुनिया भर में चैटिंग की लहर उठी, और केवल दो महीनों में इसकी मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता संख्या एक अरब से अधिक हो गई, जिससे यह इतिहास का सबसे तेजी से बढ़ने वाला उपभोक्ता ऐप बन गया। उस समय, बड़े मॉडल एक “उन्नत खोज” की तरह थे। उपयोगकर्ता AI से प्रश्न पूछते थे, और यह तुरंत उत्तर उत्पन्न करता था; बातचीत के समाप्त होने के बाद, संबंध भी समाप्त हो जाता था।
लेकिन पिछले दो वर्षों में, AI की भूमिका में स्पष्ट परिवर्तन आया है। तर्क क्षमता, कोडिंग क्षमता और उपकरणों के संचालन की क्षमता में निरंतर वृद्धि के साथ, AI अब वास्तविक कार्य प्रवाह में गहराई से शामिल हो रहा है। लोग इसका उपयोग कोड लिखने, सामग्री को संगठित करने, डेटा विश्लेषण, यात्रा योजना बनाने, कार्यक्रम प्रबंधन के लिए कर रहे हैं, और यहां तक कि लंबे समय तक सामग्री निर्माण और व्यावसायिक निर्णयों में भाग ले रहे हैं।
अक्सर, उपयोगकर्ता केवल "AI से प्रश्न पूछना" ही नहीं, बल्कि AI के साथ दीर्घकालिक सहयोग कर रहे हैं। यह आपके कार्य शैली, अभिव्यक्ति के तरीके और दीर्घकालिक लक्ष्यों को समझने लगा है, और एक ही प्रोजेक्ट, एक ही कार्य प्रवाह में निरंतर भाग लेने लगा है, और धीरे-धीरे कुछ कार्यों को संभालने लगा है। कुछ हद तक, AI एक एकल प्रश्न-उत्तर उपकरण से धीरे-धीरे एक दीर्घकालिक निजी डिजिटल सहायक बनता जा रहा है।
और मॉडल क्षमता में भारी वृद्धि, शीर्ष उत्पादों की क्षमता में लगातार कमी, और AI के लंबे समय तक व्यापक उपयोग के साथ, नए प्रश्न उभरने लगे हैं।
जब AI लंबे समय तक सहयोग करना शुरू करता है, तो अतीत के अनुभवों को सिस्टम द्वारा स्टोर किए जाने और याद किए जाने के रूप में, जिससे निर्णय और समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है, वह केवल एक निरपेक्ष डेटाबेस नहीं रह जाता। कई अनुप्रयोगों में, सीमा अब मॉडल की निष्कर्षण क्षमता नहीं, बल्कि दीर्घकालिक स्मृति, संदर्भ प्रबंधन की क्षमता है। Cloudflare ने agentic memory को AI बुनियादी ढांचे के भीतर सबसे बड़ी चुनौती और सबसे तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्रों में से एक के रूप में सीधे संदर्भित किया है।
शीर्ष AI कंपनियाँ भी अब जान चुकी हैं कि दीर्घकालिक स्मृति उत्पाद अनुभव का एक हिस्सा बन रही है। OpenAI ने ChatGPT की स्मृति को saved memories और Reference chat history में विभाजित किया है, जहाँ पहला उपयोगकर्ता द्वारा दीर्घकालिक रूप से संग्रहित करना चाही जाने वाली जानकारी को संग्रहित करता है, जबकि दूसरा ChatGPT को पिछली बातचीत से उपयोगी सामग्री निकालने की अनुमति देता है, ताकि भविष्य के व्यक्तिगतकृत उत्तर दिए जा सकें। Gemini भी पिछली बातचीत के आधार पर उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को सीखना शुरू कर चुका है। Claude ने memory को लॉन्च किया है, और स्मृति आयात और निर्यात का समर्थन करता है।
प्लेटफॉर्म आइसलैंड्स एआई के "स्मृति" को उद्योग का नया क्षेत्र बना रहे हैं
लेकिन समस्या यह है कि ये स्मृति क्षमताएँ अभी भी अपने-अपने प्लेटफॉर्म के चारों ओर केंद्रित हैं, केवल प्लेटफॉर्म-विशिष्ट खाता प्रणाली और उत्पाद परिवेश के लिए हैं, और अभी भी अलग-अलग द्वीपों की तरह हैं। एंथ्रोपिक ने स्मृति आयात और निर्यात का समर्थन किया है, लेकिन वर्तमान में यह अधिकतर क्लॉड के लिए स्थानांतरण उपकरण की तरह है, न कि सभी द्वारा सामान्य रूप से अपनाई गई एक सामान्य स्मृति मानक।
ज़ीटाचेन इसी खाली स्थान में प्रवेश करना चाहता है। AI पर पूर्णतः स्थानांतरित होने के बाद, ज़ीटाचेन ने "स्वामित्व" की अवधारणा, जो मूल रूप से क्रिप्टो दुनिया की थी, को AI स्मृति और उपयोगकर्ता संदर्भ में आगे बढ़ाया है। यह एक केवल चैट उत्पाद नहीं, बल्कि मॉडल प्लेटफ़ॉर्म से स्वतंत्र एक निजी स्मृति स्तर (Private Memory Layer) बनाना चाहता है, ताकि उपयोगकर्ता अपनी दीर्घकालिक स्मृति, व्यवहार प्राथमिकताओं और AI संदर्भ को वास्तव में स्वयं के स्वामित्व में रख सकें।
ZetaChain का AI उपभोक्ता उत्पाद Anuma उपयोगकर्ताओं को एक एन्क्रिप्टेड निजी स्मृति प्रदान करता है और ChatGPT, Claude, Gemini जैसे प्रमुख विभिन्न AI मॉडल्स के बीच बिना किसी बाधा के समाकलन की सुविधा देता है। उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक मॉडल पर स्विच करते समय पृष्ठभूमि, प्राथमिकताओं और कार्य आदतों को पुनः स्थापित करने की आवश्यकता नहीं होती; बल्कि, वे अपनी पहुंच की अनुमति को नियंत्रित करते हुए अपनी ऐतिहासिक स्मृतियों को विभिन्न मॉडल्स और Agent में ले जाते हैं।
जैसे-जैसे AI उपयोगकर्ता की उपयोग प्राथमिकताओं, लेखन आदतों, कार्य प्रक्रियाओं और इतिहास की बातचीत को एकत्रित करता है, वैसे-वैसे इसे "स्मृति" एक "व्यक्तित्व का दर्पण" जैसा होता जा रहा है। यह न केवल यह निर्धारित कर सकता है कि मॉडल का उत्तर उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुकूल है या नहीं, बल्कि भविष्य में मॉडल आपके लिए निर्णय लेते समय क्या आपकी आदतों और मूल्यों के अनुसार कार्य करेगा, यह भी निर्धारित कर सकता है।
और उपयोगकर्ताओं को स्मृति का स्वामित्व देने के अलावा, और विभिन्न कार्यों के लिए विभिन्न विशेषताओं वाले मॉडल चुनने की सुविधा के साथ, Anuma एक प्रोग्राम करने योग्य, ऑडिट करने योग्य और रद्द करने योग्य अधिकार प्रणाली बना रहा है, जो AI एजेंट को एक बार में रिकॉर्ड पढ़ने की अनुमति देती है, और अधिकारों को किसी भी समय रद्द किया जा सकता है, और सभी अधिकार परिवर्तनों को ब्लॉकचेन पर रिकॉर्ड किया जा सकता है और ट्रैक किया जा सकता है।
इसके अलावा, उपयोगकर्ता की याददाश्त और ज्ञान ग्राफ़ दोनों को साझा, अनुमति देने योग्य और मुद्रीकृत संपत्ति के रूप में उपयोग किया जा सकता है, बिना मूल डेटा को प्रकट किए। इससे निवेशक, डॉक्टर, वकील और डेवलपर्स जैसे पेशेवर उपयोगकर्ता अपनी विशेषज्ञता को एजेंट के रूप में पैकेज कर सकते हैं और इसे Agent Marketplace पर प्रकाशित कर सकते हैं, जहाँ दूसरे इसे कॉल करने पर उन्हें आय होती है।
क्रॉस-चेन से लेकर क्रॉस-AI प्लेटफॉर्म तक, ZetaChain क्यों बदल रहा है?
Anuma को उपरोक्त कार्यों को सक्षम बनाने वाली नींव की बुनियादी ढांचा ZetaChain द्वारा विकसित Private Memory Layer है। यह AI के लिए एक निजी स्मृति, पहचान, अधिकार, भुगतान और एजेंट बुनियादी ढांचा है, जिसका उद्देश्य ऐप्स और एजेंट्स को मॉडल के बीच सहयोग करने में सक्षम बनाना है, जबकि उपयोगकर्ता हमेशा नियंत्रण बनाए रखें।
जेटाचेन ने लंबे समय तक क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित किया है, जिसका मुख्य लक्ष्य विभिन्न ब्लॉकचेन्स के बीच संपत्ति और संदेश पारित करने की समस्या को हल करना है। "यूनिफाइड मल्टी-चेन एंट्री" के मामले में, इसने काफी बड़ा नेटवर्क और नैरेटिव बनाया है। अपने आधिकारिक डेटा के अनुसार, इस ब्लॉकचेन पर 1.19 करोड़ अद्वितीय पते और 24.1 करोड़ लेनदेन हैं।
लेकिन जब अनुमा ने इस साल 27 अप्रैल को लॉन्च किया और पहले महीने में उपयोगकर्ताओं की संख्या 50,000 से अधिक हो गई, तो जेटाचेन ने AI पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करने और क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी बिजनेस को धीरे-धीरे बंद करने का फैसला किया। और इस रूपांतरण के पीछे एक अपेक्षाकृत स्पष्ट आंतरिक त論 है।
पिछले समय, जेटाचेन मुख्य रूप से श्रृंखलाओं के बीच असंगतता को हल करने पर केंद्रित था। आज के एआई दुनिया में, समान अलगाव मौजूद है। किसी न किसी तरह, ब्लॉकचेन के लिए डिजिटल संपत्ति, एआई के लिए स्मृति और संदर्भ के समान है। विभिन्न मॉडल अपनी-अपनी बंद स्मृति प्रणालियों को रखते हैं, और जब उपयोगकर्ता प्लेटफॉर्म बदलते हैं, तो लंबे समय तक इकट्ठा किए गए संदर्भ और व्यवहार प्राथमिकताएँ अक्सर टूट जाती हैं।
कुछ ही वर्षों के विकास के साथ, जेटाचेन का मानना है कि अब इसका सबसे बड़ा चुनौती ब्लॉकचेन के बीच क्रॉस-चेन ट्रांसफर नहीं, बल्कि विभिन्न मॉडलों और विभिन्न एजेंट्स के बीच सततता और उपयोगकर्ताओं के अपने संदर्भ के लिए स्वामित्व की समस्या है।
a16z crypto ने पहले एक विश्लेषणात्मक लेख में उल्लेख किया था कि एजेंट पहले से ही आर्थिक हितधारक बनने लगे हैं, लेकिन उनके पास अभी तक स्थानांतरणयोग्य पहचान, प्रोग्रामेबल भुगतान, सत्यापित अधिकार, और बहु-परिवेश सहयोग के लिए आवश्यक सार्वजनिक समन्वय स्तर नहीं है। इसलिए, कई AI+Crypto परियोजनाओं की तरह जो कठिनाई से अनुप्रयोग के मामलों की खोज कर रही हैं, ZetaChain के रूपांतरण का तर्क काफी अधिक सुचारु है।
व्यापार के इतिहास में, बुनियादी ढांचे कंपनियों का सफलतापूर्वक रूपांतरण असामान्य नहीं है। ऐसी कंपनियाँ अक्सर केवल खेल बदलने के बजाय, उत्पाद तर्क के आधार पर नए बाधाओं का पीछा करती हैं। निविडा की सबसे पहली महत्वपूर्ण कहानी ग्राफिक्स कॉम्प्यूटिंग और गेमिंग GPU थी, लेकिन AI के उदय के साथ, उसकी GPU आर्किटेक्चर अंततः पूरे AI उद्योग की मूलभूत ढांचे बन गई। बुनियादी ढांचा कभी भी एक ही बाधा पर सदैव केंद्रित नहीं रहता, और सच्चे विजेता अक्सर वे होते हैं जो सबसे पहले "अगली बाधा" के उभरने की पहचान करते हैं।
प्राइवेसी मेमोरी लेयर से AI कंज्यूमर लेयर तक
AI के विस्फोटक विकास के साथ, भविष्य में AI का रूप सिर्फ चैट विंडो तक सीमित नहीं रहेगा, बल्कि लंबे समय तक मौजूद रहने वाले और आपस में सहयोग करने वाले AI सहायकों में धीरे-धीरे परिवर्तित होता जाएगा। इस निष्कर्ष के आधार पर, ZetaChain ने "प्राइवेसी मेमोरी लेयर" का प्रस्ताव रखा है और AI कैसे लंबे समय तक उपयोगकर्ता को समझ सकता है, इस समस्या को हल करने का प्रयास किया है, साथ ही "AI कंज्यूमर लेयर" की अवधारणा को आगे बढ़ाया है, जिसका उद्देश्य AI द्वारा लंबे समय तक उपयोगकर्ता के प्रतिनिधित्व के बाद, उपयोगकर्ता और AI के बीच के संबंध को पुनः परिभाषित करना है।
ज़ीटाचेन की कल्पना में, भविष्य में AI केवल प्रश्नों के उत्तर देने तक सीमित नहीं रहेगा, बल्कि यह उपयोगकर्ता के कार्य प्रवाह और दैनिक निर्णयों में गहराई से शामिल होगा। विभिन्न AI सहायक विभिन्न कार्यों के लिए जिम्मेदार होंगे—कुछ कोड प्रोसेस करेंगे, कुछ वित्तीय डेटा व्यवस्थित करेंगे, कुछ यात्रा योजना बनाएंगे, और कुछ लंबे समय तक सामग्री निर्माण और अनुसंधान विश्लेषण में सहभागी होंगे। और यदि इन AI को वास्तव में सहयोग करना है, तो उन्हें एक ही लंबे समय तक के संदर्भ, पहचान और अधिकार प्रणाली को साझा करना होगा।
इसलिए, जिसे "AI उपभोक्ता स्तर" कहा जाता है, वह मूल रूप से विभिन्न क्षमताओं को एक समन्वित ढांचे में एकीकृत करने का प्रयास कर रहा है। इसमें, Memory लंबे समय तक के संदर्भ के लिए जिम्मेदार है, Permissions अधिकार नियंत्रण के लिए, Identity पहचान प्रणाली के लिए, Payments AI के बीच कॉल और भुगतान के लिए, और Agents अंततः उपयोगकर्ता के लिए कार्यों को निष्पादित करने वाले AI नेटवर्क हैं।
यही कारण है कि "स्वामित्व" ZetaChain द्वारा बार-बार जोर देकर बताया जाने वाला केंद्रीय अवधारणा बन गया है।
क्योंकि इस प्रणाली में, उपयोगकर्ता के पास अभी भी अपना संदर्भ, अधिकार और पहचान है या नहीं, वह सबसे महत्वपूर्ण बात बन जाती है। उदाहरण के लिए, भविष्य में एक कोड समीक्षा के लिए जिम्मेदार AI को GitHub रिपॉजिटरी पढ़ने की अस्थायी अनुमति दी जा सकती है; एक कर तैयारी के लिए जिम्मेदार AI को टैक्स फाइलिंग सामग्री को एक बार में पढ़ने की अनुमति दी जा सकती है; और एक यात्रा व्यवस्था के लिए जिम्मेदार AI को केवल यात्रा इतिहास और कैलेंडर जानकारी तक ही पहुंच मिल सकती है। अधिकार अब प्लेटफॉर्म द्वारा समान रूप से नियंत्रित नहीं होते, बल्कि उपयोगकर्ता द्वारा गतिशील रूप से आवंटित किए जाते हैं और किसी भी समय समाप्त किए जा सकते हैं।
और यही कारण है कि ब्लॉकचेन फिर से AI से जुड़ना शुरू कर रहा है।
जब एक से अधिक AI एक साथ उपयोगकर्ताओं के लिए काम करने लगेंगे, तो "कौन क्या एक्सेस कर सकता है", "अधिकार वापस लिए जा सकते हैं या नहीं", और "कॉल को ट्रैक किया जा सकता है या नहीं" धीरे-धीरे नए बुनियादी ढांचे के प्रश्न बन जाएंगे। और ब्लॉकचेन पर अधिकार प्रणाली, इस प्रकार के बहु-पक्षीय सहयोग संबंधों को संभालने के लिए प्राकृतिक रूप से उपयुक्त है।
AI इंफ्रास्ट्रक्चर टोकन ZETA, ट्रांसफॉर्मेशन के साथ उपयोगिता में वृद्धि
ज़ीटाचेन की रणनीति के साथ समायोजित, ZETA टोकन के कार्य और उपयोगिता में भी परिवर्तन हुआ है। पिछले समय, ZETA एक पारंपरिक पब्लिक चेन टोकन की तरह था, जो मुख्य रूप से गैस, प्रमाणीकरण और क्रॉस-चेन सुरक्षा के कार्यों को निभाता था, और इसके मैकेनिज़म में कोई नवीनता नहीं थी। लेकिन नए कथन के अनुसार, ZETA एक "AI इंफ्रास्ट्रक्चर टोकन" बन जाएगा, और इसकी उपयोगिता में काफी वृद्धि होगी।
ज़ीटाचेन के वर्तमान विवरण के अनुसार, भविष्य में ZETA कई उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाएगा:
सबसे पहले AI मॉडल और एजेंट के एक्सेस अधिकार। कुछ उन्नत मॉडल, पेशेवर AI उपकरण या एजेंट सेवाओं के लिए ZETA के माध्यम से अनलॉक करना या कॉल शुल्क भुगतान करना आवश्यक है।
दूसरा, एजेंट्स के बीच भुगतान समायोजन। जेटाचेन भविष्य में विभिन्न एआई और अनुप्रयोगों के बीच अंतर्क्रियाओं को x402 प्रोटोकॉल के माध्यम से ऑन-चेन भुगतान पूरा करने का उल्लेख करता है। इसका लक्ष्य वास्तव में स्पष्ट है: यदि भविष्य में एआई स्वयं अन्य एआई को कॉल करेगा, तो मशीनों के बीच भी मूल भुगतान प्रणाली की आवश्यकता होगी।
तीसरा, अधिकारों और मेमोरी अपडेट के ऑन-चेन ऑपरेशन। उपयोगकर्ता द्वारा अधिकारों, एक्सेस कंट्रोल और मेमोरी स्टेट में किए गए परिवर्तन भविष्य में सभी ऑन-चेन रिकॉर्ड बन सकते हैं।
चौथा है क्रिएटर इकोनॉमी। जेटाचेन चाहता है कि भविष्य में डेवलपर्स, शोधकर्ता, वकील, डॉक्टर आदि पेशेवर, अपने ज्ञान को एआई टूल या एजेंट के रूप में पैकेज कर सकें और उन्हें कॉल करके आय प्राप्त कर सकें, जबकि ZETA इसमें मूल्य प्रवाह की भूमिका निभाएगा।
हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि इस भाग की अभी भी अधिकतर बातें केवल कथानक स्तर पर हैं, क्योंकि AI एजेंट अर्थव्यवस्था अभी बहुत अपरिपक्व है, और वास्तविक रूप से बड़े पैमाने पर "AI द्वारा AI का उपयोग" या "एजेंट द्वारा स्वतंत्र भुगतान" अभी तक नहीं हुआ है। x402, चेन पर अधिकार, AI पहचान जैसी अवधारणाएँ अभी भी मुख्य रूप से बुनियादी ढांचे की तैयारी के रूप में हैं, न कि प्रमाणित और बड़े पैमाने पर मांग के रूप में।
लेकिन ZetaChain और उसके उत्पाद लॉजिक का ध्यान देने योग्य कारण यह नहीं है कि यह एक बुनियादी ढांचा बनाता है और AI उत्पादों का समर्थन करता है, बल्कि यह है कि यह भविष्य के उपयोगकर्ताओं की स्मृति, पहचान, संदर्भ और AI अधिकारों को प्लेटफॉर्म के हाथों में होना चाहिए या उपयोगकर्ता के हाथों में होना चाहिए, इसे पुनः परिभाषित करने की कोशिश कर रहा है। ZetaChain जो करना चाहता है, वह मूलतः इन चीजों को प्लेटफॉर्म के नियंत्रण से बाहर निकालकर उपयोगकर्ताओं के हाथों में वापस लाना है।