ZetaChain 2.0 正式上线，定位 AI 互操作性层
（来源：ZetaChain）
ZetaChain 于 1 月 27 日正式对外公布 ZetaChain 2.0 架构，宣告其技术重心从单纯的跨链叙事，进一步延伸至 AI 应用层，并重新定位为一条服务于 AI 的互操作性区块链。
在 2.0 版本中，ZetaChain 聚焦于一个愈发突出的产业痛点：AI 应用高度依赖单一模型与封闭后端，导致模型锁定、扩展成本高昂，以及使用者上下文资料难以自主掌控。ZetaChain 2.0 的目标是让开发者能在不建置传统后端基础设施的前提下，打造可同时运行于多个 AI 模型之上的应用与 AI Agent，并在全球范围内实现快速部署与商业化。
核心架构一：AI Portal 作为统一执行入口
ZetaChain 2.0 的第一个核心模组为 AI Portal。该层扮演统一的路由与执行入口，让应用能在不同 AI 模型提供方之间自由切换，而不被绑定于单一模型或生态系，透过 AI Portal，开发者可将模型选择、请求分配与执行策略抽象化处理。
系统内建可用性管理机制、模型回退（fallback）选项，以及针对成本与效能的动态优化策略，让应用能依即时状况选择最合适的模型执行，这种设计使 AI 应用首次具备类似跨链的能力，模型之间可替换、可组合，而不影响使用者体验。
核心架构二：Private Memory Layer 重塑资料主权
另一项关键设计，是 Private Memory Layer（隐私记忆层）。这是一套建立于协议层的加密记忆系统，用于安全保存使用者上下文资讯，并支援跨会话、跨模型的 AI 体验延续。
与传统 AI 应用将上下文资料储存在中心化后端不同，Private Memory Layer 以权限控管与加密机制为核心，确保只有经使用者授权的应用或 AI Agent，才能存取相关记忆内容，这不仅降低资料外泄与滥用风险，也让使用者拥有上下文资料成为预设，而非例外，重新定义 AI 应用中的资料主权关系。
Anuma：ZetaChain 2.0 的首款消费级落地应用
随著 2.0 架构正式上线，ZetaChain 也同步推出首款建立于该层之上的 AI 应用 Anuma。Anuma 被定位为一款大模型聚合型产品，目前已开放测试版本（beta），并提供公开候补名单供用户申请早期体验。
Anuma 的核心特色，在于单一使用流程中即可接入多个主流 AI 模型，使用者能在不同模型间自由切换，而不会遗失既有上下文；所有记忆资料皆遵循由用户掌控、预设私密的设计原则，这也让 Anuma 成为 ZetaChain 2.0 架构是否具备实际可行性的第一个验证案例。
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总结
ZetaChain 2.0 并非单纯的功能升级，而是针对 AI 应用在跨模型运行与使用者隐私主权两大关键痛点，提出的一套系统性解法。透过 AI Portal 与 Private Memory Layer 的结合，ZetaChain 为开发者提供更自由的模型选择空间，也让使用者重新掌握自身上下文资料的控制权。随著 Anuma 的推出，这套架构已从概念走向实际落地，其未来在 AI Agent、自主应用与 Web3 生态中的延展性，值得持续关注。