Tác giả:Lao Bai
Sau hai năm, V神 (Vitalik Buterin) lại đăng tweet, tôi cũng nhân dịp này nói tiếp báo cáo nghiên cứu từ hai năm trước, trùng khớp cả thời gian, ngày 10 tháng 2. (Đọc thêm: ABCDE: Sắp xếp AI+Crypto từ góc nhìn thị trường sơ cấp)
Hai năm trước, V神 thực ra đã ngầm thể hiện ông không mấy lạc quan về các xu hướng Crypto Helps AI đang thịnh hành lúc bấy giờ. Ba trụ cột phổ biến trong giới lúc đó là token hóa sức mạnh tính toán, token hóa dữ liệu và token 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.Ở góc nhìn của V神, ông vẫn lạc quan hơn về AI Helps Crypto.
Vài ví dụ ông ấy 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 của trò chơi;
Hai năm qua, chúng ta thực ra đã thử nhiều cách trên hướng Crypto Helps AI, nhưng hiệu quả rất ít, nhiều phân khúc và dự án chỉ là - phát hành token xong việc, không có PMF (Product-Market Fit) thương mại thực sự, tôi gọi đó là "Ảo tưởng token hóa".
1. Token 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. Token hóa dữ liệu - Đầu cung (người dùng cá nhân) ma sát lớn, ý chí 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 khó có thể đáp ứng.
3. Token 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. Hugging Face bản thân 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 nay chúng ta còn thử qua các loại "suy luận có thể xác minh" (Verifiable Inference), đây cũng là một câu chuyện điển hình về việc cầm búa tìm đinh. Từ ZKML đến OPML đến Lý thuyết trò chơi (Gaming Theory) v.v..., thậm chí EigenLayer cũng chuyển narrative Restaking của mình sang dựa trên Verifiable AI.
Nhưng về cơ bản cũng giống những gì xảy ra ở phân khúc Restaking - rất ít AVS (Actively Validated Services) sẵn lòng trả phí liên tục cho tính bảo mật 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 đe dọa phía nhu cầu cực kỳ mơ hồ - Rốt cuộc là đang phòng ai?
Lỗi đầu ra AI (vấn đề năng lực mô hình) nhiều hơn xa so với việc đầu ra AI bị sửa đổi ác ý (vấn đề đối kháng). Các sự cố bảo mật gần đây trên OpenClaw và Moltbook mọi người cũng đã thấy, vấn đề thực sự đến từ:
- Thiết kế chiến lược sai
- Cấp quyền quá nhiều
- Chưa nghĩ rõ ranh giới
- Sự kết hợp công cụ tạo ra 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 hình này, không biết có anh em nào còn nhớ không.
Lần này V神 đưa ra vài ý tưởng, rõ ràng đã chín chắn hơn so với hai năm trước, cũng là nhờ những tiến bộ của chúng ta ở các hướng như quyền riêng tư, X402, ERC8004, thị trường dự đoán, v.v...
Có thể thấy bốn góc phần tư lần này của ông,một nửa thuộc về AI Helps Crypto, nửa còn lại thuộc về Crypto Helps AI, không còn nghiêng hẳn về phía trước như hai năm trước nữa.
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. Kích hoạt 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 cái tôi nói phía trước về suy luận có thể xác minh 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 các robot khác, nộp tiền ký quỹ hoặc xây dựng 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 đại gia duy nhất.
Trên phải và dưới phải - Tận dụng năng lực thông minh của AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, hiệu suất 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 front-end tập trung, bảo vệ chủ quyền số 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 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 Help AI, còn V神 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.
