I løpet av det siste tiåret har nullkunnskapsbevis (ZKs) gått fra å være «ingeniørgjennombrudd innen personvernbetalinger» til «nøkkelverktøy for utvidelse på kjeden». Selv om ZK-teknologien fortsatt utvikler seg i høyt tempo, er kjernespørsmålet ikke avklart: hvor er den egentlige verdien av ZK? Er det bare en «ytelsespatch» som passivt følger etterspørselen, eller åpner det opp for en mer potensiell måte å beregne på? Fremveksten av Boundless setter dette problemet tilbake på industrialiseringsnivå. Det er ikke så mye en annen zkVM som det er et «markedsorientert institusjonelt design». Den abstraherer beviset til en omsettelig datakraft: utvikleren fremmer en forespørsel, prover-noden tar imot ordren om å produsere, prisen oppdages gjennom en omvendt nederlandsk auksjon, og leveringen garanteres av aggregeringsbeviset og Proof of Verifiable Work (PoVW)-mekanismen. Denne veien forener bevis for lagring, bevis for beregning og koprosessorer i samme tilbuds- og etterspørselslenke, med mål om å fylle den "siste milen" i ZK-implementering. Bak denne transformasjonen ligger den systematiske utformingen av RISC Zero. Fra den underliggende generelle zkVM til den øvre lags koprosessoren Steel, oppgraderingsveien Kailua, og til slutt det grenseløse markedet, har de sammen bygget en komplett industrialiseringsvei: kostbar utførelse komprimeres til billig verifikasjon, fragmentert forsyning integreres i prisbare varer, og applikasjonsutviklere kan få direkte tilgang uten refaktorering. Kjernen i Boundless er klar: blokkjeder er ikke designet for høyhastighetsberegning, men for State Consensus. I den tradisjonelle modellen må hver node deterministisk utføre hver transaksjon gjentatte ganger for å sikre konsistent nettverkstilstand. Denne mekanismen sikrer sikkerhet og transparens, men medfører også en fatal begrensning: hastigheten til hele nettverket trekkes ned av de tregeste nodene, og datakraften kan ikke brukes i superposisjon. Derfor avgjør genet til blokkjede, «født for konsensus snarere enn for regnekraft», at det er vanskelig å bryte gjennom den strukturelle øvre grensen hvis ytelsesforbedring kun avhenger av å legge til noder eller maskinvare.

Bølgen av kunstig intelligens (KI) omformer ulike bransjer med enestående kraft, og dens dype integrasjon og utbredte bruk har blitt en irreversibel trend. Både Web2 og Web3 har høye forventninger til MCP. AI har imidlertid utviklet seg fra å være «allvitende» i et enkelt dialogvindu til å bli «allmektig» som kan håndtere ulike problemer, noe som krever forbedring av modellkapasiteter og sterkere planleggingsevner, men enda viktigere, det er nødvendig å lære AI hvordan den stabilt kan bruke verktøyene den har tilgang til. Men når AI-modeller, spesielt store språkmodeller (LLM), forsøker å samhandle med omverdenen – enorme datakilder, ulike verktøysett og komplekse systemer – oppstår en kjerneutfordring: hvordan etablere en standardisert, sikker og pålitelig kommunikasjonsbro? Mangelen på enhetlige standarder fører ikke bare til lav utviklingseffektivitet, men innebærer også betydelige risikoer når det gjelder personvern, operasjonell sikkerhet og verifiserbarhet av resultater. Det er i denne sammenhengen at Model Context Protocol (MCP) foreslått av Anthropic ble til. Det er ikke nødvendig å utvikle en separat kobling mellom modellen og den eksterne tjenesteleverandøren. Gjennom det enhetlige grensesnittet i bransjen trenger modeller og tjenesteleverandører bare å akseptere protokollstandarden, slik at applikasjoner i ulike økosystemer og modeller med ulike arkitekturer kan kobles direkte til, og informasjon og intelligens kan flyte fritt uten begrensninger. Dette tegner en ny mal for AI-interoperabilitet. Selv om plugins har skapt et relativt gratis verktøyøkosystem for oss, er de fortsatt et verktøy lukket innenfor OpenAI-systemet, med høye anmeldelsesterskler, og pluginens dokumentasjonsstil er ikke ensartet, så det vil fortsatt være ustabilitet når man bruker det. For dette formålet åpnet Anthropic MCP-protokollen åpen kildekode i november 2024, og ga et enhetlig grensesnitt med den eksterne virkelige verden for store språkmodeller fra ulike produsenter og strukturer i bransjen, slik at alle applikasjoner får muligheten til å bli en del av et større intelligent system. MCP standardiserer samspillet mellom modeller og verktøy, ved bruk av en klient-server-arkitektur. MCP-serveren eksponerer et sett med verktøygrensesnitt og gir en samlet beskrivelse som MCP-klienter kan spørre i og kalle tilgjengelige verktøy under kjøring. Fordelen er at det i stor grad forenkler kostnadene ved integrasjon på tvers av modeller og verktøy, og i teorien kreves det bare én tilpasning av MCP-protokollen for å bruke et kompatibelt verktøy. Den største fordelen med MCP er at det reduserer arbeidsmengden ved systemtilkoblinger betydelig: tidligere, hvis M-tjenester skulle kobles til N datakilder, måtte totalt M×N-grensesnitt utvikles, men gjennom MCP-protokollen var det kun M+N-tilkoblinger nødvendig for å bygge en komplett og stabil tjeneste. Derfor blir MCP-økosystemet anerkjent og raskt tilgjengelig for et stort antall tjenester.

Selv om blokkjedeteknologi i seg selv er kompleks, har det med fremgangen i Web3-utvikling blitt en viktig retning for utforskning hvordan man presenterer en forenklet interaktiv opplevelse for brukere og utviklere. De siste årene har utviklere fremmet opprettelsen av ulike «abstraksjons»-ordninger, som kontoabstraksjon og kjedeabstraksjon. På dette sporet gjennomfører prosjekter som ZetaChain, Near og XION grundig forskning og utforskning på dette sporet. Innen blokkjede-feltet har «abstraksjon» blitt en viktig utviklingstrend. Formålet er å gi utviklere en enkel utviklingsopplevelse ved å skjule komplekse tekniske detaljer, samtidig som brukerne får en mer praktisk blokkjede-interaksjonsopplevelse. Denne tilnærmingen vil utvilsomt senke terskelen for utviklere og brukere for å gå inn i Web3-verdenen betydelig. Hovedforskjellen mellom XION og andre Layer1-modeller er at det fokuserer på å skape en «generalisert abstraksjon»-opplevelse. Denne «generaliseringen» er innrammet i følgende aspekter: kontoabstraksjon, signaturabstraksjon, gassabstraksjon, prisabstraksjon, abstrakt interoperabilitet, enhetsabstraksjon og betalingsabstraksjon. Konsensusmekanismen som brukes av XION kalles Proof of Abstraction (PoA). Det er unikt ved at systemet gir insentiver til utviklere basert på deres bidrag til abstrakte applikasjoner, og knytter deltakernes atferd til det overordnede målet for XION-systemet.