Tác giả:Zen, PANews
Bạn đã dành nửa năm để ChatGPT hiểu thói quen làm việc, phong cách viết và dự án dài hạn của bạn. Nó biết bạn thường sửa bài viết thế nào, biết bạn thường quan tâm đến những công ty nào, và dần dần hiểu được sở thích của bạn về cấu trúc nội dung, giọng điệu và mật độ thông tin.
Nhưng một ngày nọ, một mô hình mới mạnh hơn xuất hiện. Bạn mở Claude, Gemini hoặc DeepSeek, và phát hiện mọi thứ lại phải bắt đầu lại từ đầu. Mô hình mới không biết bạn, không biết ngữ cảnh công việc bạn đã tích lũy trong vài tháng qua, cũng không biết bạn suy nghĩ, viết lách hay ra quyết định thế nào.
Hai năm qua, cuộc cạnh tranh quan trọng nhất trong ngành AI xoay quanh "khả năng mô hình". Ai có khả năng suy luận mạnh hơn, ngữ cảnh dài hơn, khả năng viết mã tốt hơn, hầu như đã quyết định tất cả. Nhưng bây giờ, một vấn đề mới đang nổi lên: AI ngày càng hiểu bạn, nhưng những "hiểu biết" này thực sự thuộc về ai?
Sự thay đổi vai trò, AI từ công cụ trò chuyện trở thành trợ lý kỹ thuật số cá nhân
Tháng 11 năm 2022, chatbot AI ChatGPT ra đời gây chấn động. Sau khi ra mắt, nó đã tạo ra một làn sóng trò chuyện trên toàn cầu, chỉ hai tháng đã đạt hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử. Khi đó, mô hình lớn giống như một "công cụ tìm kiếm nâng cao". Người dùng hỏi AI, nó tạo câu trả lời tức thì, sau khi cuộc trò chuyện kết thúc, mối quan hệ cũng chấm dứt.
Nhưng hai năm gần đây, vai trò của AI đang thay đổi rõ rệt. Với khả năng suy luận, viết mã và gọi công cụ ngày càng tăng, AI đã bắt đầu thâm nhập sâu vào quy trình công việc thực tế. Ngày càng nhiều người bắt đầu sử dụng nó để viết mã, tổ chức tài liệu, phân tích dữ liệu, lập kế hoạch hành trình, quản lý lịch trình, thậm chí tham gia lâu dài vào sáng tạo nội dung và ra quyết định kinh doanh.
Trong nhiều trường hợp, người dùng không còn chỉ "hỏi AI", mà đang hợp tác lâu dài với AI. Nó bắt đầu hiểu cách làm việc, thói quen diễn đạt và mục tiêu dài hạn của bạn, cũng bắt đầu tham gia liên tục vào cùng một dự án, cùng một quy trình công việc, và dần dần đảm nhận một số nhiệm vụ thực thi. Ở một mức độ nào đó, AI đang từ công cụ hỏi-đáp một lần, dần dần trở thành một trợ lý kỹ thuật số cá nhân tồn tại lâu dài.
Và với sự cải thiện đáng kể về khả năng mô hình, các sản phẩm hàng đầu ngày càng tiệm cận nhau, cùng với việc sử dụng AI lâu dài và rộng rãi, vấn đề mới bắt đầu nổi lên.
Một khi AI bắt đầu hợp tác trong thời gian dài, "bộ nhớ" - là việc hệ thống lưu trữ và gọi lại kinh nghiệm trong quá khứ để cải thiện quyết định và hiệu suất tổng thể - không còn chỉ là cơ sở dữ liệu vô thưởng vô phạt. Trong nhiều kịch bản ứng dụng, điểm nghẽn không còn là trình độ suy luận của mô hình, mà là khả năng về bộ nhớ dài hạn, quản lý ngữ cảnh. Cloudflare cũng trực tiếp gọi agentic memory là thách thức lớn nhất hiện nay trong cơ sở hạ tầng AI, đồng thời cũng là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất.
Các công ty AI hàng đầu cũng đã nhận ra rằng, bộ nhớ dài hạn đang trở thành một phần của trải nghiệm sản phẩm. OpenAI chia bộ nhớ của ChatGPT thành saved memories và Reference chat history, cái trước lưu thông tin người dùng muốn giữ lâu dài, cái sau cho phép ChatGPT trích xuất nội dung hữu ích từ các cuộc trò chuyện trước để sử dụng cho các câu trả lời cá nhân hóa sau này. Gemini cũng bắt đầu học sở thích người dùng dựa trên các cuộc trò chuyện trước đó. Claude thì ra mắt memory, và hỗ trợ nhập/xuất bộ nhớ.
Hòn đảo cô lập nền tảng biến "bộ nhớ" AI thành chiến trường mới của ngành
Nhưng vấn đề là, những khả năng ghi nhớ này nhìn chung vẫn xoay quanh các nền tảng riêng lẻ, chỉ thuộc về hệ thống tài khoản, môi trường sản phẩm độc lập của từng nền tảng, vẫn là những hòn đảo cô lập. Anthropic tuy đã hỗ trợ nhập/xuất bộ nhớ, nhưng hiện tại vẫn giống một công cụ di chuyển hướng đến Claude hơn, chứ không phải là một tiêu chuẩn bộ nhớ chung được các bên cùng áp dụng.
Và ZetaChain muốn thâm nhập vào chính khoảng trống này. Sau khi chuyển hướng hoàn toàn sang AI, ZetaChain bắt đầu mở rộng khái niệm "quyền sở hữu" vốn thuộc về thế giới tiền mã hóa, đến bộ nhớ AI và ngữ cảnh người dùng. Điều nó hy vọng xây dựng, không chỉ là một sản phẩm trò chuyện, mà là một lớp bộ nhớ riêng tư (Private Memory Layer) độc lập với nền tảng mô hình, cho phép người dùng thực sự sở hữu bộ nhớ dài hạn, sở thích hành vi và ngữ cảnh AI của chính mình.
Sản phẩm tiêu dùng AI của ZetaChain là Anuma, chủ trương để người dùng sở hữu một bộ nhớ riêng tư được mã hóa, và hỗ trợ sử dụng liền mạch giữa các mô hình AI chính khác nhau như ChatGPT, Claude, Gemini. Người dùng không cần phải thiết lập lại bối cảnh, sở thích và thói quen làm việc mỗi khi chuyển đổi mô hình, mà thay vào đó, người dùng kiểm soát quyền truy cập, mang lịch sử bộ nhớ của mình vào các mô hình và Agent khác nhau.
Khi AI dần tích lũy sở thích sử dụng, thói quen viết lách, quy trình công việc và lịch sử trò chuyện của người dùng, cái gọi là "bộ nhớ" sẽ ngày càng giống một "tấm gương phản chiếu nhân cách". Nó không chỉ quyết định câu trả lời của mô hình có phù hợp với sở thích người dùng hay không, mà còn có thể quyết định khi mô hình thay bạn đưa ra quyết định trong tương lai, liệu có đi theo thói quen và giá trị của bạn hay không.
Và ngoài việc để người dùng sở hữu quyền sở hữu bộ nhớ, cũng như có thể chọn các mô hình có thế mạnh khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau, Anuma còn đang xây dựng một hệ thống quyền hạn có thể lập trình, kiểm toán, thu hồi, cho phép AI agent đọc ghi chép một lần, và có thể thu hồi quyền hạn bất cứ lúc nào, trong khi tất cả thay đổi quyền hạn đều có thể được ghi lại và theo dõi trên chuỗi.
Không chỉ vậy, bộ nhớ và biểu đồ tri thức của người dùng, cũng sẽ có thể trở thành tài sản có thể chia sẻ, ủy quyền, kiếm tiền, mà không cần tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này cho phép người dùng thuộc các ngành nghề như nhà đầu tư, bác sĩ, luật sư và nhà phát triển, có thể đóng gói kiến thức chuyên môn của mình thành Agent, và phát hành lên Agent Marketplace, nhận được lợi nhuận khi người khác gọi.
Từ chuỗi chéo đến nền tảng AI chéo, tại sao ZetaChain chuyển hướng?
Điều khiến Anuma có thể thực hiện các chức năng trên, nhờ vào cơ sở hạ tầng nền tảng Private Memory Layer do ZetaChain phát triển. Là một cơ sở hạ tầng về bộ nhớ riêng tư, danh tính, quyền hạn, thanh toán và tác nhân thông minh (Agent) hướng đến AI, nó nhằm mục đích cho phép ứng dụng và tác nhân thông minh có thể hợp tác xuyên mô hình, đồng thời người dùng luôn duy trì quyền kiểm soát.
ZetaChain trước đây luôn tập trung vào cơ sở hạ tầng tương tác chuỗi chéo (cross-chain interoperability), mục tiêu cốt lõi là giải quyết vấn đề chuyển tài sản và tin nhắn giữa các blockchain khác nhau. Trong việc "thống nhất cổng vào đa chuỗi", họ đã tạo ra quy mô mạng và câu chuyện khá lớn. Theo dữ liệu chính thức, blockchain này có 11,9 triệu địa chỉ độc lập và 241 triệu giao dịch.
Nhưng sau khi Anuma ra mắt công khai vào ngày 27 tháng 4 năm nay và vượt qua 50.000 người dùng trong tháng đầu tiên, ZetaChain bắt đầu quyết định chuyển hướng hoàn toàn sang AI, và dần dần đóng cửa hoạt động tương tác chuỗi chéo. Và đằng sau sự chuyển hướng này, cũng tồn tại một logic nội tại tương đối rõ ràng.
Trước đây, ZetaChain chủ yếu xử lý vấn đề không thể thông suốt giữa các chuỗi với nhau. Mà trong thế giới AI ngày nay, sự chia cắt tương tự cũng tồn tại. Ở một mức độ nào đó, tài sản kỹ thuật số đối với blockchain, cũng giống như bộ nhớ và ngữ cảnh đối với AI. Các mô hình khác nhau có hệ thống bộ nhớ khép kín riêng, người dùng một khi chuyển đổi nền tảng, ngữ cảnh và sở thích hành vi tích lũy lâu dài thường cũng bị gián đoạn theo.
Với sự phát triển trong những năm gần đây, ZetaChain cho rằng, thách thức lớn nhất hiện nay mà họ phải đối mặt không còn là chuyển khoản chuỗi chéo giữa các blockchain, mà là tính liên tục giữa các mô hình, Agent khác nhau, và vấn đề quyền sở hữu ngữ cảnh của chính người dùng.
a16z crypto trước đây cũng đã đề cập trong bài phân tích rằng, agent đã bắt đầu trở thành người tham gia kinh tế, nhưng chúng còn thiếu danh tính có thể chuyển đổi, thanh toán có thể lập trình, ủy quyền có thể xác minh, cũng như lớp phối hợp công cộng cần thiết cho sự hợp tác xuyên môi trường. Vì vậy, so với nhiều dự án AI+Crypto khác tìm kiếm kịch bản ứng dụng một cách gượng gạo, logic chuyển hướng của ZetaChain trôi chảy hơn nhiều.
Và trong lịch sử thương mại, việc chuyển đổi thành công của các công ty cơ sở hạ tầng không hiếm. Loại công ty này thường không chỉ đơn thuần đổi làn, mà dựa trên logic sản phẩm để đuổi theo điểm nghẽn mới. NVIDIA ban đầu câu chuyện quan trọng nhất là tính toán đồ họa và card đồ họa game, nhưng với sự bùng nổ của AI, kiến trúc GPU của họ cuối cùng đã trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi của toàn ngành công nghiệp AI. Cơ sở hạ tầng sẽ không bao giờ chỉ xoay quanh một điểm ràng buộc, và người chiến thắng thực sự, thường là người nhận ra sớm nhất "điểm ràng buộc tiếp theo" đang xuất hiện.
Từ Lớp Bộ nhớ Riêng tư đến Lớp Tiêu dùng AI
Với sự phát triển bùng nổ của AI, hình thái tương lai của AI rõ ràng sẽ không chỉ dừng lại ở cửa sổ trò chuyện, mà sẽ dần tiến hóa thành một lượng lớn trợ lý AI tồn tại lâu dài và hợp tác với nhau. Dựa trên phán đoán này, ZetaChain sau khi đề xuất "lớp bộ nhớ riêng tư", và cố gắng giải quyết vấn đề AI hiểu người dùng lâu dài như thế nào, đã tiến thêm một bước đề xuất khái niệm "Lớp Tiêu dùng AI (AI Consumer Layer)", hy vọng định nghĩa lại mối quan hệ giữa người dùng và AI sau khi AI lâu dài đại diện cho người dùng làm việc.
Trong dự tính của ZetaChain, AI tương lai không chỉ trả lời câu hỏi, mà sẽ tham gia sâu vào quy trình công việc và quyết định hàng ngày của người dùng. Các trợ lý AI khác nhau sẽ chịu trách nhiệm các nhiệm vụ khác nhau, có cái xử lý mã, có cái tổ chức tài chính, có cái chịu trách nhiệm lập kế hoạch hành trình, và có cái tham gia lâu dài vào sáng tạo nội dung và phân tích nghiên cứu. Và nếu những AI này muốn thực sự phối hợp làm việc, cần phải chia sẻ cùng một hệ thống ngữ cảnh dài hạn, danh tính và quyền hạn.
Vì vậy, cái gọi là "Lớp Tiêu dùng AI", về bản chất là đang cố gắng tích hợp các khả năng vốn phân tán thành một khuôn khổ thống nhất. Trong đó, Memory chịu trách nhiệm ngữ cảnh dài hạn, Permissions chịu trách nhiệm kiểm soát quyền hạn, Identity chịu trách nhiệm hệ thống danh tính, Payments chịu trách nhiệm gọi và thanh toán giữa các AI, và Agents là mạng lưới AI cuối cùng đại diện người dùng thực thi nhiệm vụ.
Đây cũng là lý do tại sao "quyền sở hữu" trở thành khái niệm cốt lõi mà ZetaChain nhấn mạnh lặp đi lặp lại.
Bởi vì trong hệ thống này, việc người dùng có còn sở hữu ngữ cảnh, quyền hạn và danh tính của chính mình hay không đã trở thành điều quan trọng nhất. Ví dụ, một AI chịu trách nhiệm kiểm tra mã trong tương lai, có thể được ủy quyền tạm thời đọc kho GitHub; một AI chịu trách nhiệm tổ chức thuế, có thể đọc tài liệu khai thuế một lần; một AI chịu trách nhiệm sắp xếp du lịch, thì chỉ có thể truy cập lịch sử đi lại và quyền truy cập thông tin lịch. Quyền hạn không còn do nền tảng thống nhất kiểm soát, mà do người dùng phân bổ động, và có thể thu hồi bất cứ lúc nào.
Và đây, cũng chính là lý do blockchain bắt đầu liên hệ lại với AI.
Khi ngày càng nhiều AI đồng thời đại diện người dùng làm việc, "ai có thể truy cập cái gì", "quyền hạn có thể thu hồi hay không", "việc gọi có thể theo dõi hay không" sẽ dần trở thành vấn đề cơ sở hạ tầng mới. Và hệ thống quyền hạn trên chuỗi, vốn dĩ phù hợp để xử lý mối quan hệ hợp tác nhiều bên này.
“Mã thông báo cơ sở hạ tầng AI” ZETA, mang lại sự tăng trưởng hiệu quả cùng sự chuyển hướng
Cùng với chiến lược điều chỉnh của ZetaChain, còn có chức năng và hiệu quả của mã thông báo ZETA. Trước đây, ZETA giống mã thông báo blockchain công cộng truyền thống hơn, chủ yếu đảm nhận chức năng Gas, xác minh và bảo mật mạng lưới chuỗi chéo, không có nhiều ý tưởng mới trong thiết kế cơ chế. Nhưng dưới câu chuyện mới, ZETA sẽ trở thành một "mã thông báo cơ sở hạ tầng AI", hiệu quả cũng sẽ tăng mạnh.
Theo mô tả hiện tại của ZetaChain, ZETA tương lai sẽ đảm nhận một số công dụng:
Đầu tiên là quyền truy cập mô hình AI và Agent. Một số mô hình nâng cao, công cụ AI chuyên nghiệp hoặc dịch vụ Agent, cần thông qua ZETA để mở khóa hoặc thanh toán phí gọi.
Thứ hai là thanh toán quyết toán giữa các Agent. ZetaChain đề cập tương lai sự tương tác giữa các AI và ứng dụng khác nhau, sẽ hoàn thành thanh toán trên chuỗi thông qua giao thức x402. Mục tiêu của nó thực sự rất rõ ràng: nếu AI tương lai sẽ tự động gọi AI khác, thì máy móc cũng cần hệ thống thanh toán gốc.
Thứ ba là thao tác trên chuỗi cập nhật quyền hạn và bộ nhớ. Việc người dùng sửa đổi quyền hạn, kiểm soát truy cập và trạng thái bộ nhớ, tương lai có thể đều sẽ trở thành bản ghi trên chuỗi.
Thứ tư là kinh tế sáng tạo. ZetaChain hy vọng tương lai các chuyên gia như nhà phát triển, nhà nghiên cứu, luật sư, bác sĩ, có thể đóng gói kiến thức của mình thành công cụ AI hoặc Agent, và nhận được thu nhập thông qua việc gọi, trong khi ZETA đóng vai trò lưu chuyển giá trị trong đó.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, phần này hiện vẫn chủ yếu dừng lại ở giai đoạn câu chuyện. Bởi vì bản thân kinh tế AI Agent còn lâu mới trưởng thành, việc "AI gọi AI", "Agent thanh toán tự chủ" quy mô lớn thực sự vẫn chưa xuất hiện. Bao gồm các khái niệm như x402, quyền hạn trên chuỗi, danh tính AI, hiện tại vẫn chủ yếu thuộc về việc đặt cơ sở hạ tầng trước, chứ không phải nhu cầu quy mô lớn đã được xác minh.
Nhưng lý do ZetaChain và logic sản phẩm của nó đáng được chú ý, không chỉ vì nó làm một cơ sở hạ tầng, đi kèm sản phẩm AI, mà còn ở chỗ nó cố gắng định nghĩa lại tương lai bộ nhớ, danh tính, ngữ cảnh và quyền hạn AI của người dùng, rốt cuộc thuộc về nền tảng, hay thuộc về chính người dùng. Và điều ZetaChain muốn làm, về bản chất là khiến những thứ này không còn bị nền tảng kiểm soát, mà trở lại tay người dùng.
