最近沉迷 vibe coding，各大 AI 模型轮番上阵，但有一个越来越明显很让我苦恼的点： 上下文是一次性的。 我在 Claude 里写产品逻辑，在 GPT 里做架构推演，再切到开源模型做对比测试。结果不是模型不行，而是我的「思考过程」被强行打碎了。 不是在用 AI，而是在不停「重新介绍自己」。 这件事的本质，其实不是模型能力问题，而是 AI 生态的结构问题： 每个模型 = 一个封闭花园 记忆 = 平台资产，而不是用户资产 切换模型 ≈ 从零开始 这就是 AI 版的厂商锁定。 中心化产生的问题就该交给去中心化解决，最近关注到老牌 L1 ZetaChain 进化到 2.0 版本， 抓住这个结构性问题，并给出了一个产品化的解法。 从「连接链」，升级为「连接 AI」。不做模型，而是做一个 AI 互操作层： AI Portal 一个入口，访问多个主流 / 开源模型 你选模型，而不是被模型选。 PML（私有记忆层）— 真正的核心 记忆是加密的，归用户所有 模型只是被授权「使用」，而不是「占有」 换模型，但上下文不丢 这一步，本质上是把 「记忆主权」 从 AI 平台手里拿回来。 @ZetaChain 最初是用「通用应用」解决 Web3 的碎片化，现在2.0 版本用同样的理论应用于解决 AI 碎片化。并且他们没有停在 infra 层，而是直接做了一个消费级入口：Anuma。 现在 Anuma 已经开放早期 waitlist，不用等邮件通知，直接就可以进入官网，做简单任务和邀请朋友，赚取 AI Credits（AI 积分）。积分会影响正式上线后的优先权和早期功能和福利。现在处于非常早期，感兴趣可以走我邀请 https://t.co/zXQU8KB25W