ZetaChain Upgrades to 2.0, Launches Anuma to Create a New AI × Privacy Platform

marsbitPubblicato 2026-01-27Pubblicato ultima volta 2026-01-27

Introduzione

ZetaChain has announced the beta release of Anuma, a privacy-focused AI interface built on ZetaChain 2.0, and opened a public waitlist. ZetaChain 2.0 introduces a new AI interoperability layer designed to help developers build applications and agents that operate across AI models while preserving user privacy and enabling global monetization without backend infrastructure. Developers can use ZetaChain’s SDK to integrate privacy-first features, cross-model interoperability, and monetization capabilities. Anuma, the first consumer-facing application on ZetaChain 2.0, offers a unified interface to multiple leading AI models, allowing users to switch between them without losing context, with memories kept private and user-controlled. The platform aims to address ecosystem fragmentation and data privacy issues in AI, building on ZetaChain’s experience in unifying blockchain interoperability. The project, which raised $27 million in funding in 2023, has processed over 225 million transactions and supports more than 11.5 million users.

ZetaChain today announced that Anuma, a privacy-centric AI interface built on ZetaChain 2.0, has officially entered its beta phase and opened a public waitlist. Simultaneously, ZetaChain introduced ZetaChain 2.0, a new AI interoperability layer designed to help developers build applications and agents that can operate across AI models, preserve user privacy information, and achieve global monetization without the need for backend infrastructure.

Ankur Nandwani, a core contributor to ZetaChain, co-created Basic Attention Token (BAT), which powers the Brave browser ecosystem with over 100 million monthly active users. Brave made private browsing mainstream by blocking ads and trackers by default. Anuma applies this philosophy of "privacy and user control by default" to the next generation of consumer AI interfaces, emphasizing the growing importance of preference information and memory in the user experience.

The adoption of AI is accelerating at internet scale: McKinsey noted that ChatGPT reached 100 million users in just two months, and OpenAI reported that by the end of 2025, it had reached 800 million weekly active users. Despite this, the ecosystem remains highly fragmented, with only about 9% of consumers paying for multiple mainstream AI assistants. This leads to lock-in at the model level, forcing developers to repeatedly rebuild the same integrations, routing, state, and billing infrastructure, while user privacy and data are often shared across applications, agents, and model providers.

ZetaChain was born to address fragmentation in Web3 by supporting omnichain applications—applications that can natively access assets like BTC and perform operations across multiple blockchains—creating a unified platform. By the end of 2025, the ZetaChain network had expanded to over 11.5 million users and processed more than 225 million transactions. With ZetaChain 2.0, this unification concept extends further into AI, enabling applications to operate across chains and models while incorporating built-in permission controls and privacy information management.

The core components of ZetaChain 2.0 include:

  • AI Gateway: A unified routing and execution layer that allows applications to access multiple AI model providers without lock-in, with built-in availability guarantees, fallback mechanisms, and cost/performance optimization;
  • Private Memory Layer: A protocol-level memory system for encrypting and permissioning user information, enabling continuous experiences across sessions while ensuring users retain full control over access permissions for applications and agents.

Developer SDK and Platform

ZetaChain 2.0 is a developer-centric platform with a strong emphasis on scalability. In addition to the protocol components, ZetaChain has released a developer SDK that packages privacy memory, cross-model interoperability, and monetization primitives into a complete toolkit. The goal is to enable developers to easily build privacy-centric applications and agents that achieve cross-session continuity, connect to multiple model providers, and support global monetization capabilities—from on-chain settlements to traditional payment services—without the need for teams to build custom infrastructure.

Anuma: The First Consumer-Facing Application Demo

Anuma is the first consumer-facing AI interface built on ZetaChain 2.0. The product provides a unified interaction interface that integrates multiple leading AI models, supports switching between different models without losing conversation context, and is designed to ensure that user memory data remains private and user-controlled. Currently, users can apply for early access through the public waitlist.

Ankur Nandwani, a core contributor to ZetaChain, stated: "Brave and BAT demonstrated that a privacy-by-default approach can succeed at consumer scale. We have already unified the blockchain experience at scale, processing over 225 million transactions. ZetaChain 2.0 extends this concept to AI, enabling the next generation of applications and agents to operate across models and chains, with privacy, authorizable memory, and global monetization capabilities by default."

In 2023, ZetaChain announced the completion of a $27 million funding round, with investors including Blockchain.com, Human Capital, VY Capital, Sky9 Capital, Jane Street Capital, VistaLabs, CMT Digital, Foundation Capital, Lingfeng Capital, GSR, and others.

About ZetaChain

ZetaChain is a universal layer for AI and Web3, enabling developers to build applications that operate across chains and models, ensuring privacy memory while achieving monetization, without the need to build their own infrastructure. With native connectivity to mainstream blockchains and an AI interoperability stack powered by the Private Memory Layer, ZetaChain is laying the foundation for the next generation of applications, agents, and digital experiences.

Domande pertinenti

QWhat is the main announcement from ZetaChain regarding its 2.0 upgrade and new platform?

AZetaChain announced the beta launch of Anuma, a privacy-focused AI interface built on ZetaChain 2.0, and introduced ZetaChain 2.0 itself, which is a new AI interoperability layer designed to help developers build applications and agents that can run across AI models while preserving user privacy and enabling global monetization without backend infrastructure.

QWho is Ankur Nandwani and what previous project is he known for?

AAnkur Nandwani is a core contributor to ZetaChain and was a co-creator of Basic Attention Token (BAT), which supports the Brave browser ecosystem with over 100 million monthly active users. Brave mainstreamed private browsing by blocking ads and trackers by default.

QWhat are the two core components of ZetaChain 2.0?

AThe two core components of ZetaChain 2.0 are the AI Portal, a unified routing and execution layer for accessing multiple AI model providers without lock-in, and the Privacy Memory Layer, a protocol-level memory system for encrypting and permissioning user information to enable continuous cross-session experiences with user control.

QWhat problem does ZetaChain 2.0 aim to solve in the AI ecosystem?

AZetaChain 2.0 aims to address the fragmentation in the AI ecosystem, where developers often have to repeatedly rebuild integrations, routing, state, and billing infrastructure, and user privacy and data are shared across applications, agents, and model providers. It provides a unified platform for cross-chain and cross-model applications with built-in privacy and monetization.

QWhat is Anuma and what does it offer to users?

AAnuma is the first consumer-facing AI interface built on ZetaChain 2.0. It provides a unified interface to access multiple leading AI models, allows switching between models without losing conversation context, and ensures that user memory data remains private and user-controlled. It is currently available through a public waitlist for early access.

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

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