Tác giả: Lao Bai
Tiêu đề gốc: Góc Nhìn Từ Thị Trường Sơ Cấp Về Crypto × AI: Một Thí Nghiệm Ảo Tưởng Về Token Hóa
Hai năm sau, V một lần nữa đăng Tweet, tôi cũng nhân cơ hội này nói tiếp báo cáo nghiên cứu từ hai năm trước, thậm chí thời gian cũng giống hệt, ngày 10 tháng 2. (Bài đọc liên quan: ABCDE: Sắp Xếp Lại AI+Crypto Từ Góc Nhìn Thị Trường Sơ Cấp)
Hai năm trước, V thực ra đã ngầm thể hiện rằng ông không mấy lạc quan về các xu hướng Crypto Giúp AI phổ biến lúc bấy giờ. Ba trụ cột phổ biến trong giới lúc đó là tài sản hóa sức mạnh tính toán, tài sản hóa dữ liệu và tài sản hóa mô hình. Báo cáo nghiên cứu của tôi hai năm trước chủ yếu cũng nói về những hiện tượng và nghi vấn quan sát được ở thị trường sơ cấp xoay quanh ba trụ cột này. Từ góc nhìn của V, ông vẫn lạc quan hơn về AI Giúp Crypto.
Một số ví dụ ông đưa ra lúc đó lần lượt là:
-
AI với tư cách là người tham gia trong trò chơi;
-
AI với tư cách là giao diện trò chơi;
-
AI với tư cách là luật chơi;
-
AI với tư cách là mục tiêu trò chơi;
Hai năm qua, chúng ta thực ra đã thử nghiệm rất nhiều trên phương diện Crypto Giúp AI, tuy nhiên hiệu quả rất ít, nhiều phân khúc và dự án chỉ là – phát hành token xong việc, không có PMF (Sự Phù Hợp Thị Trường-Sản Phẩm) thương mại thực sự, tôi gọi đó là "Ảo tưởng Token hóa".
1. Tài sản hóa sức mạnh tính toán – Phần lớn không thể cung cấp SLA cấp độ thương mại, không ổn định, thường xuyên mất kết nối. Chỉ có thể xử lý các tác vụ suy luận mô hình nhỏ đơn giản, chủ yếu phục vụ thị trường biên, doanh thu không liên kết với token......
2. Tài sản hóa dữ liệu – Đầu cung (người dùng cá nhân) ma sát lớn, ý muốn thấp, tính bất định cao. Đầu cầu (doanh nghiệp) thì cần các nhà cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp có cấu trúc, phụ thuộc ngữ cảnh, có chủ thể trách nhiệm pháp lý và sự tin cậy, các bên dự án Web3 với chủ thể DAO rất khó đáp ứng.
3. Tài sản hóa mô hình – Bản thân mô hình vốn là một tài sản quá trình không khan hiếm, có thể sao chép, có thể tinh chỉnh, khấu hao nhanh, chứ không phải là tài sản trạng thái cuối. Bản thân Hugging Face là một nền tảng cộng tác và truyền bá, giống GitHub for ML hơn là App Store for models, vì vậy những thứ gọi là "Hugging Face phi tập trung" để token hóa mô hình, về cơ bản đều kết thúc thất bại.
Ngoài ra hai năm qua chúng ta còn thử nghiệm đủ loại "suy luận có thể xác minh", đây cũng là một câu chuyện điển hình về việc cầm búa tìm đinh. Từ ZKML đến OPML đến Lý thuyết Trò chơi v.v..., thậm chí EigenLayer cũng đã chuyển luận thuyết Restaking của họ thành dựa trên Verifiable AI.
Nhưng về cơ bản cũng giống những gì xảy ra trong phân khúc Restaking – rất ít AVS sẵn sàng trả phí liên tục cho tính bảo mật có thể xác minh bổ sung.
Tương tự, suy luận có thể xác minh về cơ bản đều đang xác minh "những thứ không ai thực sự cần được xác minh", mô hình mối đe dọa ở đầu cầu cực kỳ mơ hồ – rốt cuộc là đang phòng ai?
Lỗi đầu ra AI (vấn đề năng lực mô hình) còn nhiều hơn nhiều so với việc đầu ra AI bị sửa đổi ác ý (vấn đề đối kháng), các sự cố an toàn khác nhau trên OpenClaw và Moltbook mà mọi người thấy gần đây, vấn đề thực sự đến từ:
-
Thiết kế chiến lược sai
-
Cấp quá nhiều quyền hạn
-
Không nghĩ rõ ranh giới
-
Công cụ kết hợp xuất hiện tương tác ngoài ý muốn
-
...
Hầu như không tồn tại cái đinh tưởng tượng ra kiểu "mô hình bị sửa đổi", "quá trình suy luận bị viết lại ác ý".
Năm ngoái tôi từng đăng bức ảnh này, không biết có anh em nào còn nhớ không.
Lần này V đưa ra một số ý tưởng, rõ ràng đã chín chắn hơn nhiều so với hai năm trước, cũng là nhờ những tiến bộ của chúng ta trong các hướng đi về quyền riêng tư, X402, ERC8004, thị trường dự đoán, v.v...
Có thể thấy bốn góc phần tư ông chia lần này, một nửa thuộc về AI Giúp Crypto, nửa còn lại thuộc về Crypto Giúp AI, mà không còn thiên hẳn về phía trước như hai năm trước.
Trên trái và dưới trái – Tận dụng tính phi tập trung, minh bạch của Ethereum để giải quyết vấn đề tin cậy và hợp tác kinh tế của AI
1.Cho phép tương tác AI không cần tin cậy và riêng tư (Cơ sở hạ tầng + Sống sót): Sử dụng các công nghệ như ZK, FHE, v.v. để đảm bảo tính riêng tư và có thể xác minh của tương tác AI (không biết tính có thể xác minh suy luận tôi nói trước đây có tính không).
2. Ethereum như một tầng kinh tế cho AI (Cơ sở hạ tầng + Thịnh vượng): Cho phép tác nhân thông minh AI (Agents) có thể thực hiện thanh toán kinh tế thông qua Ethereum, tuyển dụng robot khác, nộp tiền ký quỹ hoặc thiết lập hệ thống uy tín, từ đó xây dựng kiến trúc AI phi tập trung thay vì bị giới hạn bởi một nền tảng của một gã khổng lồ duy nhất.
Trên phải và dưới phải – Tận dụng khả năng thông minh của AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, hiệu quả và quản trị của hệ sinh thái crypto:
3. Tầm nhìn Cypherpunk mountain man với LLM cục bộ (Ảnh hưởng + Sống sót): AI như "khiên" và giao diện của người dùng. Ví dụ, LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cục bộ có thể tự động kiểm tra hợp đồng thông minh, xác minh giao dịch, giảm sự phụ thuộc vào các trang front-end tập trung, bảo vệ chủ quyền số của cá nhân.
4. Biến các thị trường và quản trị tốt hơn nhiều thành hiện thực (Ảnh hưởng + Thịnh vượng): AI tham gia sâu vào thị trường dự đoán (Prediction Markets) và quản trị DAO. AI có thể là người tham gia hiệu quả, thông qua xử lý thông tin quy mô lớn để khuếch đại khả năng phán đoán của con người, giải quyết các vấn đề thị trường và quản trị trước đây như sự chú ý của con người không đủ, chi phí ra quyết định quá cao, quá tải thông tin, thờ ơ bỏ phiếu, v.v...
Trước đây chúng ta điên cuồng muốn Crypto Giúp AI, V thì đứng ở phía bên kia. Bây giờ chúng ta cuối cùng cũng gặp nhau ở giữa, chỉ là nhìn sơ qua thì không liên quan gì đến các loại token hóa XX, hay là AI Layer1 gì đó. Hy vọng hai năm nữa nhìn lại bài đăng hôm nay, sẽ có một số hướng đi và bất ngờ mới.
Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN
Nhóm TG Thảo Luận Bitui:https://t.me/BitPushCommunity
Đăng Ký TG Bitui: https://t.me/bitpush
