Абстрактний

• Рішення міжланцюгової взаємодії можна класифікувати за три основними типами на основі методу перевірки повідомлення: внутрішня перевірка, зовнішня перевірка та локальна перевірка. Зокрема, зовнішня перевірка перевіряє міжланцюжкові повідомлення шляхом залучення групи зовнішніх перевірників (свідків), які незалежні від джерела ланцюга та цільового ланцюга. Представницькі протоколи включають LayerZero, Wormhole та Axelar, які наразі є основними виборами.

• Основні стандартні протоколи міжланцюжкової стандартної мережі, такі як LayerZero, Wormhole та Axelar, забезпечують необхідну інфраструктуру для міжланцюжкового ринку. LayerZero складний, але гнучкий, Wormhole мінімалістичний, але потужний, підтримуючи ефективну та безпечну передачу повідомлень між ланцюгами, тоді як Axelar фокусується на розширенні міжланцюжкової взаємодії. Ці протоколи мають свої переваги у плані безпеки, гнучкості та дизайну підключення.

• Абстракція ланцюга спрощує процес трансакцій між ланцюгами для користувачів, створюючи «пересувну станцію між ланцюгами», покращуючи досвід користувача. Проекти, такі як Particle Network та UniversalX, працюють у цій галузі. Схожа концепція, транзакції на основі наміру, може бути сприйнята як персоналізований «асистент для підбору на вимогу». Вона більш орієнтована на користувача, дозволяючи виконання міжланцюжкових намірів користувача за допомогою декларативних обмежень та мереж розв'язувачів. Проекти, такі як dappOS та Anoma, продемонстрували значний потенціал у цьому відношенні.

• Інтеграція штучного інтелекту та технології міжланцюжкового зв'язку вносить нові можливості у сектор міжланцюжкового зв'язку. Наприклад, стандартизований API та функції низької затримки Wormhole підтримують штучні інтелектуальні агенти у отриманні даних з мультиланцюжкових в системі реального часу та спрацьовують міжланцюжкові операції. Це потенційно може стимулювати нові моделі, такі як майнінг рідинності міжланцюжкового зв'язку та підписки на стратегії штучного інтелекту в мультиланцюжковому режимі, формуючи повну мережу економіки, спрямовану на штучний інтелект.
  
  (Клацніть нижче, щоб отримати повний звіт)

Gate Research
Дослідницька компанія Gate - це комплексна платформа для досліджень блокчейну та криптовалют, яка надає читачам глибокий контент, включаючи технічний аналіз, гарячі висновки, огляди ринку, дослідження галузі, прогнози тенденцій та аналіз макроекономічної політики.

Клацніть Посиланнядізнатися більше