打造跨AI大模型“隐私记忆层”，ZetaChain携多模型聚合应用Anuma塑造AI新体验

作者：Zen，PANews

在当今的生成式 AI 应用中，用户常常面临碎片化的对话体验。我们在不同模型之间切换时，先前对话的上下文往往无法延续，每次都得从头开始重复提供信息。例如，在ChatGPT上讨论的某项目细节，换到Claude或其他模型时便无法直接继承，导致效率受到严重影响。

不仅如此，这些大模型的对话数据通常存储在各平台的服务器上，使用户既缺乏隐私保障，也缺少对自身数据的控制权。“这些现实问题，不仅造成使用体验割裂，也引发了对用户数据主权和安全的担忧。

针对这一痛点，业界开始探索“可迁移、用户控制的记忆层”概念，而区块链技术可能是实现这一目标的关键。

基于区块链的开放互操作性，或许可以通过打造一个隐私记忆层，将AI上下文作为数字资产保存，并能在多个AI平台间无缝转移，不必再担心每次更换工具就“遗忘”过去的交流内容，同时确保数据隐私和主权。

ZetaChain 2.0 发布，打造AI与Web3通用层

针对上述需求，专注跨链互操作的公链项目 ZetaChain 抓住了AI与Web3融合的机遇。在 2025年底的路线回顾中，ZetaChain 便宣布了“2.0”版本计划，将在既有的通用跨链架构之上，引入面向 AI 时代的新功能。

2026 年1月27日，ZetaChain 2.0 正式上线，并携其首款 AI 产品——以隐私为核心的大模型聚合应用Anuma一同亮相。据官方介绍，ZetaChain 2.0 围绕以下三大核心能力展开：

Private Memory Layer（隐私记忆层）是一种专为 AI 交互打造的协议级记忆系统，其旨在弥合AI工具间的上下文鸿沟，让用户的数字记忆真正变成自己控制的资产。基于隐私记忆层，用户所有的对话内容经过加密存储，仅用户本人持有密钥，平台本身也无权查看。在不同模型、不同时刻产生的有价值信息，也都将由用户自己掌控，可持续积累且随时迁移到新对话中，而不会被某一家AI服务垄断。

AI Portal（AI 门户）是统一的路由与执行层，使应用能够在不被锁定的情况下访问多个 AI 模型提供方，并内置可用性、回退与成本/性能优化支持。 AI 门户会负责底层的模型路由和上下文衔接，用户可以根据需求自由选择 ChatGPT、Anthropic Claude、Google Gemini 等不同模型获取回答，先前对话记忆都由隐私记忆层提供支持。

除协议本身外，ZetaChain 2.0 还把关键能力做成了开发者工具包（SDK）。开发者可直接将隐私持久记忆、跨模型切换以及变现组件集成到自己的产品里。这套 SDK 可让应用或 AI Agent 能够在不同模型之间保持连续上下文、按需调用不同模型能力，从而大幅降低团队自建基础设施的成本与复杂度。

从机制设计上而言，上述三大核心模块相辅相成。私有记忆层提供了隐私优先的用户记忆与数据支持，AI 门户提供跨主流大模型进行持续交互的能力，而SDK生态则便于第三方开发者高效快捷地参与扩展。这也让ZetaChain 开始从底层跨链协议，拓展为同时服务 Web3 和 AI 的通用平台。

以隐私、用户主权核心，Anuma上线并开放申请

在正式推出ZetaChain 2.0 之际，项目团队拿出的另一场重头戏，就是该平台上的首款消费级AI产品Anuma。目前，Anuma 处在 private beta（私人测试） 阶段，采用邀请候补名单的方式逐步开放试用资格，用户可通过公开候补名单申请早期访问。

作为大模型聚合应用，Anuma 内置对接了多个主流大模型，允许用户在单一对话中调用不同的AI引擎。它提供类似 Poe 等聚合工具的方便性，同时支持 OpenAI 的GPT系列和Anthropic的Claude等。

当用户提问时，可以指定或更换回答所使用的模型，引擎之间的切换只需点击选择，无需迁移到别的应用。用户可以根据问题类型，在Anuma上灵活地选择最合适的模型来获取答案，而整个对话过程仍在同一窗口连续进行。

技术层面上，得益于 ZetaChain 的私有记忆层，用户在 Anuma 中的每一段对话都被加密存储为个人记忆，并无缝迁移到新模型或新会话中。用户开启新对话，或者在现有对话中更换AI模型时，Anuma可将相关上下文安全地注入给目标模型，使其理解先前的背景和用户意图。使得用户无需在不同AI之间重复解释同样的背景信息，从而极大提升了跨模型协作的效率。

传统Web2企业利用其中心化优势，拿用户数据作恶，历来令人感到深恶痛绝。平台杀熟、贩卖数据等现象更是屡禁不止。这让用户对中心化平台的警惕和担忧，也延续到了迅速发展的AI领域。

Anuma 非常重视对话内容的私密性和用户主导权，整个平台采用了端到端加密方案来保护用户数据。从用户在前端输入消息开始，内容就使用用户密钥进行加密，再传递给隐私记忆层存储。当需要将上下文提供给AI模型时，由用户端或受信任的执行环境解密后再发送模型。整个流程中，对话记录始终以密文形式保存在链上或传输中，即便是 ZetaChain的节点或服务器也无法窥视内容。

这一点就与传统AI聊天服务形成鲜明对比，后者的聊天记录通常明文保存在服务器，存在被运营方查看或泄露的隐忧。Anuma 则通过区块链和加密技术，实现了类似 Web3 钱包私钥管理的安全等级，用户的数据只有用户能解读。其可为诸如法律、医疗等敏感场景的AI应用提供更安心的选择，让用户敢于投入更私密的交流内容。

实际上，在Anuma推出之前，市面上就已经出现了一些多模型聚合的AI对话产品，比较典型的有“美版知乎”Quora 推出的 Poe 平台，以及开源社区的 TypingMind 等。

与这两个平台的云服务模式和本地化部署相比，Anuma的链上加密存储兼顾隐私与主权。而从易用性和模型丰富度来讲，Anuma免去了TypingMind模式的繁琐配置过程，可直接获得类似 Poe 的多模型对话便捷体验。

进军AI的背后：ZetaChain的技术逻辑与自然演进

ZetaChain 团队选择在此时推出 2.0 版本和 Anuma，其背后实际上有着深厚的技术积累和清晰的演进逻辑。

作为首个通用L1区块链项目，ZetaChain自2021年推出以来一直专注于攻克区块链领域的碎片化难题，致力于建立一个连接所有公链的底层网络。它基于 Cosmos SDK 打造，天然支持与以太坊、Bitcoin、Cosmos 等异构链的互操作。

ZetaChain 通过CAF等创新，将传统需要跨桥、封装的跨链操作简化为单链上的一次合约调用，为用户提供统一流动性和使用体验。截至2025年底，ZetaChain 主网已集成了包括比特币在内的十大主流区块链网络，覆盖数千万用户，链上累计交易笔数达2.25亿次。

在生态和资本层面，ZetaChain 也获得了广泛认可。根据公开数据，项目获得了 2700万美元融资，投资方包括 Blockchain.com、Jane Street、Sky9 Capital 等知名机构。2024-2025年，谷歌云（Google Cloud）、德国电信(Deutsche Telekom)、阿里云(Alibaba Cloud) 等全球科技与基础设施巨头先后作为验证节点加入网络，为其安全性和合规性背书。

进入 2025 年下半年，随着生成式 AI 的爆发，ZetaChain 团队地意识到行业的多链生态与多模型AI之间其实存在着相似的痛点，都是多平台多系统的碎片化，需要一个通用层加以整合。于是，他们提出了“AI 通用平台”的战略构想，将区块链的可信计算和存储引入AI领域，打造AI时代的区块链基础设施。

ZetaChain 2.0 正是这一构想的实现。它保留并强化了原有的跨链功能，同时新增AI隐私记忆和交互能力。这符合ZetaChain一贯的愿景，即让Web3对人和AI都同样友好。从“通用区块链”自然演进到“AI通用平台”，既是顺应技术融合的大势所趋，也是对项目使命的延伸。

“ZetaChain已在区块链体验层面实现了规模化统一。“正如ZetaChain 核心贡献者 Ankur Nandwani 所说，ZetaChain 2.0 将同样的方法延伸到 AI，让下一代应用与 Agent 能够在模型与区块链之间运行，并默认具备私密、可授权的记忆能力与全球化变现通道。”

区块链与AI深度融合新范式，前景如何？

ZetaChain 2.0 的推出及其首秀产品 Anuma，是区块链与 AI 深度融合的一次重要尝试。在这套体系下，我们看到了多模型AI应用的一种全新范式：隐私优先、用户掌控、跨平台流转。

当然，需要客观指出的是，目前 Anuma 仍处于十分早期 Private Beta 阶段，整体生态也在起步建设中。许多功能和细节还有待广大测试者的反馈来完善，例如对更多模型的接入支持、记忆层容量和性能优化、第三方开发者工具的丰富等。这意味着短期内 Anuma 远无法取代成熟的单个平台体验，一些用户也需时间来习惯这种新的交互模式。

但不容忽视的是，Anuma 所代表的方向具有开创性。在多模型聚合体验这一赛道上，Anuma 提供了一个不同于大厂方案的思路。不是由中心化平台垄断数据和模型调用权，而是把选择权和记忆交还给用户，通过区块链技术实现信任最小化的协调。

随着 Anuma 公测的开放和功能的迭代，或许会有更多创新应用在这一平台上涌现，例如确保隐私的AI顾问、跨领域的智能搜索助手等等。至于这股隐私优先的多模型体验新风尚能走多远，都还有待时间检验。