Hier is alles wat je moet weten over NEAR: ✦ Wat NEAR vandaag de dag is, van NEAR Protocol tot $NEAR token, Intents tot IronClaw ✦ Waarom NEAR belangrijk is ✦ Waarom nu 🧵

AI wordt de interface voor alles. De vraag nu: welke infrastructuur zal AI gebruiken om waarde te verplaatsen?

De manier waarop waarde vandaag beweegt is gefragmenteerd: losgekoppelde betalingsrails, gecentraliseerde custodians, ondoorzichtige cloudproviders. In het tijdperk van agenten is fragmentatie een faalpunt.

De agentische economie heeft infrastructuur nodig die: - Open, verifieerbaar en geloofwaardig neutraal (onchain) - Interoperabel (cross-chain) - Vertrouwelijk - Economisch duurzaam Het NEAR-ecosysteem bouwt al jaren aan de unificatie van deze elementen in een enkele stack.

NEAR begon op het snijpunt van AI en gedistribueerde systemen. NEAR AI werd in 2017 opgericht door @AlexSkidanov en @ilblackdragon, een voormalige ML-onderzoeker bij Google die mede-auteur was van "Attention Is All You Need," het paper dat de transformerarchitectuur definieerde achter de huidige LLM's.

De oorspronkelijke NEAR-visie: - Machines leren coderen - Schaalbare afrekeninfrastructuur bouwen voor AI-ecosystemen Sinds zijn ontstaan bouwt NEAR aan de fundamenten voor de agentische economie.

Om schaalbaarheid op te lossen, heeft NEAR Protocol blockchain sharding gepionierd: -5+ jaar op mainnet, 100% uptime -1M+ TPS schaalbaarheid -Dynamisch resharding, nu 9 actieve shards -600ms bloktijd -Chain Signatures voor cross-chain ondertekening NEAR Protocol is het substraat voor de hele NEAR stack.

Confidential Intents maakt vertrouwelijkheid inherent aan cross-chain uitvoering en beschermt gebruikers tegen frontrunning, MEV-extractie en het kopiëren van strategieën. Vertrouwelijkheid is een belangrijke vereiste voor institutioneel kapitaal om on-chain te stromen.

Als NEAR Intents de universele uitvoeringsengine is, dan is NEAR AI de veilige intelligentielaag. De meeste AI-infrastructuur draait op vertrouwen: je kunt niet verifiëren wat er binnenin gebeurt. Voor consumentenapps is dat een privacyprobleem. Voor agenten die op grote schaal transacties uitvoeren, is het een systemisch risico.

NEAR AI maakt gebruik van Decentralized Confidential Machine Learning—een nieuwe benadering die AI: - Vertrouwelijk (TEE-ondersteund) - Verifieerbaar (cryptografische attestaties) - Gedecentraliseerd maar te gelde te maken - Gemeenschapseigendom Dit is hoe je altijd actieve agents kunt draaien zonder je geheimen op te geven.