ZetaChain 聯合 Kimi 和阿里巴巴 Qwen，隨著 AI 模型跨鏈而行

ZetaChain 已將 Kimi K2.6 從 Moonshot AI 和阿里巴巴的 Qwen 3.6 Max 上線，朝著 AI 模型在區塊鏈生態系統中原生運作的願景邁進。該平台定位自己為一個通用層，讓應用能在多鏈和多模型間同時運行，同時保持屬於用戶而非平台的私密、持久的用戶記憶。

. @Kimi_Moonshot K2.6 和 @Alibaba_Qwen 3.6 Max 現已在 ZetaChain 上線。模型層發展迅速，記憶層才剛起步。ZetaChain 支援：– 模型無關的記憶 – 持久的用戶上下文 – 私人、用戶擁有的數據 持續智能… pic.twitter.com/IRZ4xm5jW4

— ZetaChain 🟩 (@ZetaChain) 2026年4月21日

模型層發展迅速，記憶層才剛起步，而這正是實際基礎設施缺口所在。

關於 ZetaChain 及其差異

ZetaChain 並非打造另一個追逐交易的區塊鏈，而是在構建基礎設施，使應用能跨鏈和 AI 模型協作，而開發者無需為每個模型單獨配置。

在 ZetaChain 上的應用選擇 Kimi、Qwen 或其他上線模型，將請求路由到最適合的模型，並從一個界面完成所有操作。

跨鏈功能的運作方式也相同。應用可以在多個區塊鏈上執行交易和存取流動性，無需管理橋接、包裝代幣或鏈特定的整合。ZetaChain 會處理這些細節，你看不到它們。

這種抽象非常強大，因為它消除了目前讓 Web3 應用過於複雜的碎片化問題。用戶不需要了解流動性池所在的鏈就能進行資產交換。開發者也不必為每個區塊鏈單獨部署相同的應用。ZetaChain 消除了這些限制。

記憶層才是真正的核心功能

Kimi 和 Qwen 的模型層令人印象深刻，但 ZetaChain 真正下注的，是記憶層。當前的 AI 交互是無狀態的。你提問，得到回答，下一次對話就從零開始，沒有前一次的上下文。這個限制會造成依賴理解用戶身份和過去行為的應用程序的摩擦。

ZetaChain 的記憶層改變了這一點，為用戶提供持久、私密、用戶擁有的上下文，AI 模型可以在多次交互中存取。幫助管理加密貨幣投資組合的 AI 代理需要知道用戶目前持有的頭寸、風險承受度，以及已執行的交易。

沒有持久記憶，代理每次都從零開始，無法提供智能且有上下文的協助。

私密且用戶擁有的部分同樣重要。當前的 AI 服務將交互歷史存儲在公司伺服器上，用於訓練模型或銷售洞察。而記憶層的運作方式與其他 AI 服務不同。

記憶由用戶持有。它是加密的。它屬於用戶。AI 模型可以讀取所需資訊以提供智能回應，但數據的所有權在用戶手中。用戶可以隨時撤銷存取權，切換模型時，歷史記錄也會跟著轉移。

這如何改變定價模型

經濟模式與雲端 AI 服務完全不同。用戶不再為模型訂閱付費，而是擁有自己的記憶，可以選擇與哪些模型互動。

在 ZetaChain 上建構的開發者無需托管基礎設施。他們只需構建應用邏輯，ZetaChain 會處理模型路由、記憶管理和跨鏈執行。

這一轉變將經濟激勵從將用戶鎖定在單一平台，轉向提供用戶真正想用的應用工具和基礎設施。這是租用計算資源與建立自主控制基礎設施和數據的應用之間的差異。

結論

ZetaChain 上線 Kimi 和 Qwen 展示了模型層的運作，而記憶層則是平台真正的創新所在。用戶在多次 AI 交互中獲得持久、私密的記憶，開發者則無需管理自己的基礎設施，這代表著 AI 與 Web3 結合的全新方式。模型層發展迅速，真正的價值則在記憶層開始累積。