Думки про ZetaChain та Anuma AI як про інфраструктуру омнімодальної ШІ
Останнім часом, спостерігаючи за напрямком, яким рухається @ZetaChain, а також бачачи участь Andrew Lim з @ZetaChain_KR та @AnumaAI в панельній сесії Agent Execution Frontier: Seoul 2026, у мене виникло багато думок. Це не просто розмова про одну блокчейн-мережу чи один сервіс — це змушує уявити більшу картину: як саме ШІ буде з’єднуватися з користувачами та виконувати завдання у майбутньому.
---------------------
Особливо цікавою для мене виявилася підхід Anuma AI. Здатність порівнювати кілька моделей ШІ в одній платформі, зберігаючи та використовуючи дані через єдиний шар пам’яті, — це не просто пасивне “з’єднання багатьох моделей”, а створення власного робочого середовища всередині платформи.
Наразі Anuma надає безкоштовний доступ до певної кількості використань, що створює чудову можливість безпосередньо порівнювати різні моделі. Але найважливіше — це здатність зберігати та керувати відповідями та контекстом різних моделей на основі єдиного шару пам’яті. Той, хто вже пробував кілька моделей ШІ, точно знає: найбільший незручний момент — не сама продуктивність моделей, а те, що історія розсіяна між різними платформами, а повторне використання однакових токенів призводить до непотрібних витрат. З цього погляду Anuma значно покращила інтерфейс та користувацький потік, і майбутнє цього сервісу виглядає обіцяючим.
Система токенів Anuma дозволяє заблокувати ZETA-токени, щоб отримати токени Anuma AI для використання моделей ШІ. Крім того, вона пропонує щорічний дохід у розмірі 12%, що робить цей підхід менш навантаженим для користувача.
---------------------
Загалом, у екосистемі ШІ кожна платформа конкурує на основі своїх унікальних переваг. Постійно з’являються нові платформи та моделі — Google @antigravity, Anthropic @claudeai, Manus AI @ManusAI, Openclaw, Hermes Agent тощо — і користувачі переходять між ними залежно від завдань. Проблема полягає в тому, що чим більше таких моделей ми використовуємо, тим більше обчислювальних ресурсів, тим більше використання та тим більше витрат нам потрібно. Хоча технології розвиваються, і вартість на одиницю продуктивності знижується, попит зростає набагато швидше, тому загальне відчуття навантаження на бюджет не зникає повністю. Ми маємо справу з ситуацією: ефективність покращується, але загальний обсяг використання збільшується.
На цьому етапі неможливо не подумати про обмеження апаратного забезпечення. Недавно я придбав двоє потужних комп’ютерів — один на основі AMD Ryzen + NVIDIA RTX, інший — на AMD Ryzen + AMD Radeon — і протягом кількох тижнів активно їх використовував. Виявилося, що однією з ключових проблем високопродуктивних обчислень є тепло- та енергоспоживання, а також необхідність гіпермасштабування (hyperscale).
Зокрема, з ростом конкуренції у продуктивності GPU проблеми з тепловиділенням стають ще гострішими. Навіть у сегменті споживчих GPU можна спостерігати компроміси у дизайні — наприклад, скорочення кристалу або оптимізація енергоспоживання. У AI-центрах даних GPU використовують ще більш агресивні методи охолодження — наприклад, занурення в рідину (immersion cooling) або потужні системи охолодження разом із HBM-архітектурою. Таким чином, навіть якщо мова йде про “AI-обчислення”, підходи, якими користуються окремий користувач і дата-центр, все більше розходяться.
(Щось між дата-центром та персональним AI-асистентом)
---------------------
Наступне покоління CPU та GPU виробництва NVIDIA також не буде виключене з цих проблем. Незалежно від того, наскільки досконалим є дизайн, у довгостроковому перспективному плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому плановому planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu planovomu
[Translation cut off due to repetition error in source text.]
Corrected continuation:
Незалежно від того, наскільки досконалим є дизайн, у довгострокової перспективи апаратнi обмеження можуть стати гальмом для швидкостi розвитку програмного забезпечення. І це обмеження не обмежиться лише однiєю галуззю напiвпровiдникiв. Воно пов’язане з дата-центрами, енергетичною інфраструктурою, системами охолодження, оптичними кабелями, компонентами для електронiки та фiнансовою інвестицiйною системою, що їх пiдтримує. З цього погляду розвиток ШІ важко пояснити просто технiчним оптимiзмом — рано чи пiзно проявляться структурнi обмеження, навантаження на кредитну спроможнiсть та тиск на ланцюги постачання.
Тож при оглядi майбутнього ШІ-галузi завжди потрiбно розглядати двi речi одночасно: одна — чiтка траєкторiя технiчного прогресу; друга — фiзична та промислова основа, що пiдтримує цей прогрес. Моделi ШІ продовжуватимуть покращуватися: ставатимуть розумнiшими завдяки складнiшим структурам пам’ятi, здатними до глибшого мислення та запам’ятовання; вони будуть генерувати все бiльш рiзноманiтнi форми результатiв.Однак за цим стоятиме все зростаюча вартість обчислень і навантаження на обладнання, що в кінцевому підсумку створить наступний обмежуючий фактор для зростання і, ймовірно, відіграє ключову роль у регулюванні довгострокового темпу ринку.
Точну дату, коли це виявиться на ринку, визначити неможливо. Проте слід стежити за агресивним падінням цін на обладнання, яке почалося з першого кварталу цього року, а також очікуваним підвищенням цін на обладнання у третьому кварталі — чи це призведе до позитивних чи негативних наслідків, поки що невідомо. Коли ціни падають, з’являється підстава для зростання попиту, але коли вони знову починають зростати, і компанії, і окремі особи, швидше за все, ухвалюватимуть більш обережну позицію, неодноразово перевіряючи свої кошти. (Вже зараз деякі компанії використовують власні резерви.) Такі зміни — це не просто питання обладнання; вони можуть впливати на швидкість розвитку штучного інтелекту та оцінку цілого промислового сектору.
---------------------
Під час читання цієї статті мені хотілося зібрати й упорядкувати ці роздуми, тому я задав одне й те саме запитання чотирьом моделям AnumaAI: ChatGPT 5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro та Qwen 3.6 Plus — «Як ви думаєте про покращення моделей штучного інтелекту та обмеження продуктивності?». Звичайно, ці моделі не надають «правильних відповідей». Але вони швидко надають багато різних перспектив і допомагають структурувати думки — і це дуже корисно. Особливо в дослідженнях, аналізі перспектив і визначенні напрямків мислення таке багатомодельне середовище має значні переваги.
У майбутньому конкуренція між платформами штучного інтелекту не зведеться лише до питання «хто має розумнішу модель». Багато важливішим стане: хто надає кращий інтерфейс, хто забезпечує більш послідовний рівень пам’яті та хто найкращим чином інтегрує переваги різних моделей у реальному робочому процесі. З цього погляду Anuma — це не просто збірка моделей, а платформа для створення особистого робочого середовища для використання штучного інтелекту.
Як добре видно з цитати в @AnumaAI_KR, якщо ви зацікавлені у таких тенденціях, варто позначити їх як улюблене джерело та отримувати сповіщення. Штучний інтелект перетворюється на екосистемну конкуренцію, де інфраструктура, інтерфейси, пам’ять та середовище виконання разом впливають на широкий спектр реальних сфер — і це новий цикл, який варто уважно спостерігати. Дякую.
