Ảo tưởng về token hóa: Vitalik ủng hộ hơn "AI giúp đỡ Crypto"

Viết bài: Lao Bai

Sau hai năm, V thần lại đăng Twi, tôi cũng theo lời bài báo nghiên cứu hai năm trước để nói về điều này, thậm chí thời gian còn giống hệt nhau, ngày 10 tháng 2.

Hai năm trước, V thần thực ra đã ngầm thể hiện rằng ông không quá đánh giá cao các loại Crypto Helps AI mà chúng ta đang phổ biến vào thời điểm đó, khi đó trong giới đang thịnh hành ba trụ cột là tài sản hóa sức mạnh tính toán, dữ liệu và mô hình. Bài báo nghiên cứu của tôi hai năm trước chủ yếu đề cập đến những hiện tượng và nghi vấn trong ba trụ cột này khi quan sát ở thị trường sơ cấp. Từ góc nhìn của V thần, ông vẫn đánh giá cao AI Helps Crypto hơn.

Ông đã đưa ra vài ví dụ cụ thể:

AI như một người tham gia trong trò chơi;

AI như giao diện trò chơi;

AI như quy tắc trò chơi;

AI như mục tiêu trò chơi;

Trong hai năm qua, chúng tôi đã thử nhiều cách tiếp cận về Crypto Helps AI, tuy nhiên kết quả rất hạn chế, nhiều lĩnh vực và dự án chỉ đơn thuần phát hành token, không có PMF 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 thương mại, không ổn định, thường xuyên mất kết nối. Chỉ xử lý các nhiệm vụ suy luận mô hình nhỏ và trung bình, chủ yếu phục vụ thị trường biên, thu nhập không liên quan đến token…

2. Tài sản hóa dữ liệu - Giao diện cung cấp (dân cư nhỏ lẻ) gặp nhiều trở ngại, ít có ý muốn, độ không chắc cao. Phía nhu cầu (doanh nghiệp) cần dữ liệu có cấu trúc, có ngữ cảnh, có chủ thể tin cậy và trách nhiệm pháp lý, các dự án Web3 do DAO chủ đạo rất khó cung cấp.

3. Tài sản hóa mô hình - Mô hình vốn dĩ là một quá trình tài sản không khan hiếm, có thể sao chép, tinh chỉnh nhanh, giảm giá trị nhanh chứ không phải là tài sản cuối cùng. Hugging Face là nền tảng hợp tác và truyền bá, giống như GitHub dành cho ML, chứ không phải App Store cho mô hình. Vì vậy, những dự án gọi là “Hugging Face phi tập trung” để token hóa mô hình đều thất bại.

Ngoài ra trong hai năm qua, chúng tôi còn thử nhiều phương pháp “suy luận có thể xác minh”, đây cũng là câu chuyện đi tìm đinh bằng búa. Từ ZKML đến OPML, đến Gaming Theory, thậm chí EigenLayer còn chuyển câu chuyện Restaking thành dựa trên Verifiable AI.

Tuy nhiên, về cơ bản, giống như các dự án Restaking, rất ít AVS sẵn sàng trả phí liên tục cho các dịch vụ an toàn có thể xác minh.

Cũng vậy, suy luận có thể xác minh chủ yếu là xác minh “những thứ không ai thực sự cần được xác minh”, mô hình mối đe dọa phía yêu cầu rất mơ hồ - chống ai?

AI xuất ra lỗi (vấn đề năng lực của mô hình) nhiều hơn so với AI bị làm giả mạo (vấn đề đối kháng), gần đây chúng ta đã thấy các sự cố an ninh trên OpenClaw và Moltbook, vấn đề thực sự bắt nguồn từ:

Thiết kế chiến lược sai

Cấp quyền quá nhiều

Chưa nghĩ rõ ràng về giới hạn

Tương tác ngoài ý muốn trong tổ hợp công cụ

…

Gần như không tồn tại “mô hình bị làm giả”, “quá trình suy luận bị sửa đổi ác ý” như những ý nghĩ viển vông.

Năm ngoái tôi đã đăng bức tranh này, không biết các anh em còn nhớ không.

Lần này, các ý tưởng của V thần rõ ràng đã trưởng thành hơn so với hai năm trước, cũng nhờ vào tiến bộ trong các lĩnh vực như quyền riêng tư, X402, ERC8004, thị trường dự đoán và các hướng khác.

Có thể thấy ông đã phân chia thành bốn quỹ đạo, một nửa thuộc về AI Helps Crypto, nửa còn lại thuộc về Crypto Helps AI, không còn rõ ràng thiên về phía trước như hai năm trước nữa.

Phía trên bên trái và dưới bên trái - Sử dụng tính phi tập trung và minh bạch của Ethereum để giải quyết vấn đề tin cậy và hợp tác kinh tế của AI:

1. Tăng cường tương tác AI không tin cậy và riêng tư (hạ tầng + sinh tồn): Sử dụng ZK, FHE và các công nghệ khác để đảm bảo tính riêng tư và khả năng xác minh của giao tiếp AI (không biết có tính khả xác minh trong suy luận tôi đã đề cập trước đó không).

2. Ethereum như một lớp kinh tế cho AI (hạ tầng + thịnh vượng): Cho phép các AI (Agents) thực hiện thanh toán kinh tế qua Ethereum, tuyển dụng robot khác, nộp tiền đặt cọc hoặc xây dựng hệ thống tín nhiệm, từ đó hình thành kiến trúc AI phi tập trung thay vì bị giới hạn bởi các nền tảng lớn duy nhất.

Phía trên bên phải và dưới bên phải - Sử dụng khả năng thông minh của AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, hiệu quả và quản trị trong hệ sinh thái mã hóa:

3. Tầm nhìn của cypherpunk mountain man với các LLM cục bộ (ảnh hưởng + sinh tồn): AI như một “tấm khiên” và giao diện của người dùng. Ví dụ, LLM cục bộ có thể tự động kiểm tra hợp đồng thông minh, xác minh giao dịch, giảm phụ thuộc vào các giao diện trung tâm, bảo vệ chủ quyền số của cá nhân.

4. Biến các thị trường và quản trị tốt hơn thành hiện thực (ảnh hưởng + thịnh vượng): AI tham gia sâu vào các thị trường dự đoán (Prediction Markets) và quản trị DAO. AI có thể là một thành viên hiệu quả, xử lý lượng lớn thông tin để mở rộng khả năng phán đoán của con người, giải quyết các vấn đề trước đây như thiếu chú ý, chi phí quyết định cao, quá tải thông tin, bỏ phiếu thờ ơ.

Trước đây chúng tôi đã cố gắng rất nhiều để Crypto Help AI, còn V thần thì đứng ở phía khác. Giờ đây, cuối cùng chúng ta đã gặp nhau ở trung tâm, chỉ là có vẻ như không liên quan gì đến các token hóa kiểu XX hay Layer1 AI. Hy vọng sau hai năm nữa, khi nhìn lại bài viết hôm nay, sẽ có những hướng đi mới và bất ngờ.