最新Cortex（CTXC）新闻更新

深度解析

1. 全面支持大型语言模型（2026年）

概述： Cortex 计划将大型语言模型（LLM）完全整合到区块链中，使开发者能够部署基于 AI 的智能合约。这是在其现有支持可验证 AI 推理和确定性运行时的基础上发展而来（详见 Cortex Labs）。
意义： 这对 CTXC 来说是利好消息，因为 LLM 的集成有望吸引寻求去中心化计算的 AI 开发者，但实际应用还需解决延迟和成本问题。

2. MRT架构重构（2026年）

概述： 模型表示工具包（MRT）的底层架构将进行优化，统一 PyTorch 和 TVM 的兼容性，提升 AI 模型部署的效率。
意义： 这一举措对生态系统发展持中性偏利好态度——优化 MRT 有助于改善开发者体验，但如果遇到技术难题或延期，可能会影响整体增长速度。

3. CPU/GPU运行时升级（2026年）

概述： 计划中的硬件升级旨在支持高吞吐量的 AI 计算，目标是兼容下一代 GPU 以及去中心化计算网络。
意义： 如果顺利实施，将对 Cortex 形成利好，提升其在链上 AI 领域的竞争力。但需注意，来自集中式 AI 云服务的竞争依然存在风险。

结论

Cortex 的路线图重点在于通过可验证推理和硬件升级，推动 AI 与区块链的结合。然而，近期交易所下架事件（如 Bithumb）暴露了透明度和市场信心方面的风险。2026年，Cortex 能否凭借技术进展克服监管和流动性挑战，仍需持续观察。

深度解析

1. 可验证推理运行时（2025年11月21日）

概述： 该功能使基于区块链的 AI 模型能够生成可通过密码学验证的输出，解决去中心化 AI 中的信任问题。

此次更新将 TVM（张量虚拟机）和 PyTorch 前端整合进 Cortex 的模型表示工具（MRT），开发者可以使用任一框架部署模型。通过与 EZKL 和 Taiko 的 zk-SNARK 系统集成，节点无需重新执行整个模型即可验证 AI 推理结果。

意义： 这对 CTXC 非常利好，因为 Cortex 成为可审计 AI 领域的先驱，这对于 DeFi 预测市场或 NFT 生成艺术等需要保证输出真实性的场景至关重要。(来源)

2. MRT 架构重构（2026年路线图）

概述： 对 Cortex 核心模型编译器进行全面重设计，以提升效率。

此次重构旨在将 MRT 从旧有的 NNVM/TVM 依赖中解耦，减少技术负担。早期测试显示模型编译速度提升了40%，并且对大型语言模型（LLM）的支持更好。

意义： 对 CTXC 来说属于中性消息——虽然有助于长期扩展性，但2026年的时间安排意味着短期内难以看到实际效果，开发者在迁移过程中可能会遇到挑战。(来源)

3. 硬件加速升级（2026年路线图）

概述： 针对新一代 CPU/GPU 架构进行运行时优化，以提升推理速度。

升级重点包括 NVIDIA Hopper GPU 和 AMD MI300X 加速器，早期基准测试显示 MNIST 手写数字识别任务速度提升了2.1倍。OpenCL 支持的扩展使 FPGA 挖矿设备也能参与 AI 推理。

意义： 对 CTXC 来说持谨慎乐观态度——更快、更低成本的推理有望吸引更多去中心化应用开发者，但这依赖于加密矿池对新硬件的采纳速度。

结论

Cortex 正在重注零知识证明和硬件协同，力图在 AI 与区块链结合领域开辟新天地。尽管技术路线图雄心勃勃，但交易所下架（如 Bithumb、OKX）和今年迄今77%的价格下跌凸显了采用风险。可验证 AI 能否打破市场对 CTXC 实用性的质疑，仍有待观察。