区块链创新者 ZetaChain 通过人工智能先驱 Kimi 和阿里巴巴 Qwen 的战略整合扩展生态系统，解锁跨多个链的无缝互操作性

ZetaChain 已经搭载了 Moonshot AI 的 Kimi K2.6 和阿里巴巴的 Qwen 3.6 Max，朝着 AI 模型在区块链生态系统中本地运行的愿景迈进。该平台将自己定位为一个通用层，应用程序可以同时跨链和模型运行，同时维护属于用户而不是平台的私有、持久的用户内存。

。 @Kimi_Moonshot K2.6 和 @Alibaba_Qwen 3.6 Max 现已登陆 ZetaChain。模型层正在快速发展。内存层才刚刚起步。ZetaChain 能够：– 与模型无关的内存 – 持久的用户上下文 – 私有、用户拥有的数据 持续智能… pic.twitter.com/IRZ4xm5jW4

- ZetaChain 🟩 (@ZetaChain) 2026 年 4 月 21 日

模型层正在快速发展。内存层才刚刚起步，这才是真正存在基础设施差距的地方。

关于 ZetaChain 及其不同之处

ZetaChain 并没有构建另一个区块链来追逐交易。它正在构建基础设施，以便应用程序可以跨链和人工智能模型工作，而开发人员无需单独连接每个应用程序。

ZetaChain 上的一款应用程序会挑选 Kimi、Qwen 或任何其他加入的人，将请求路由到对工作有意义的任何模型，并通过一个界面完成这一切。

跨链的工作原理是一样的。应用程序可以跨多个区块链执行交易并访问流动性，而无需任何人管理桥梁、打包代币或特定于链的集成。 ZetaChain 处理这些细节。你看不到他们。

这种抽象非常强大，因为它消除了目前使 Web3 应用程序变得不必要的复杂的碎片。用户不需要了解流动性池位于哪条链上即可交换资产。开发人员不需要将相同的应用程序单独部署到每个区块链。 ZetaChain 消除了这些要求。

内存层才是真正的功能

Kimi 和 Qwen 的模型层令人印象深刻，但内存层才是 ZetaChain 真正押注下一步的地方。当前的人工智能交互是无状态的。你提出一个问题，得到一个答案，然后下一个对话就开始了，没有任何上下文。这种限制会给任何依赖于了解用户是谁以及他们之前做过什么的应用程序带来摩擦。

ZetaChain 的内存层通过为用户提供持久的、私有的、用户拥有的上下文来改变这一点，人工智能模型可以在交互过程中访问这些上下文。帮助管理加密货币投资组合的人工智能代理需要知道用户当前持有什么头寸、他们的风险承受能力是什么以及他们已经执行了哪些交易。

如果没有持久记忆，代理的每次交互都从零开始，并且无法提供智能的上下文帮助。

用户拥有的私有部分与持久性一样重要。当前的人工智能服务将交互历史记录存储在公司服务器上，并使用该数据来训练模型或出售见解。内存层与其他人工智能服务的工作方式不同。

记忆保留在用户手中。它是加密的。这是他们的。人工智能模型可以读取给出智能响应所需的内容，但用户拥有数据。他们可以随时撤销访问权限。他们可以切换到不同的模型，他们的历史也会随之改变。

这如何改变定价模型

其经济效益与云人工智能服务完全不同。用户无需支付订阅费用即可访问模型，而是拥有自己的内存并可以选择与哪些模型进行交互。

在 ZetaChain 上构建的开发人员不需要托管基础设施。他们构建应用程序逻辑，ZetaChain 处理模型路由、内存管理和跨链执行。

这种转变将经济激励从将用户锁定在单一平台上，转变为为用户真正想要使用的应用程序提供最好的工具和基础设施。这是租用计算和构建控制自己的基础设施和数据的应用程序之间的区别。

结论

ZetaChain 的加入 Kimi 和 Qwen 演示了模型层的工作原理。内存层是平台实际创新所在。用户在 AI 交互中获得持久的私有内存，而开发人员在不管理自己的基础设施的情况下进行构建，这代表了 AI 和 Web3 结合的一种真正不同的方法。模型层正在快速发展。内存层是实际值开始复合的地方。