Tác giả: s4mmy
Biên dịch: TechFlow
Dự án Tempo do Stripe và Paradigm vừa ra mắt gần đây lại một lần nữa làm dấy lên cuộc tranh luận về tầm quan trọng thực sự của phi tập trung. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI) cũng bị ảnh hưởng, khi giá trị đề xuất của TAO (tổ chức tự trị phi tập trung) bị nghi ngờ khi so sánh với các giải pháp tập trung như OpenAI.
Bài viết này thách thức quan điểm “tập trung hóa sẽ chiếm ưu thế” và chứng minh lợi thế của phi tập trung thông qua một số sản phẩm crypto thành công.
Mục lục
-
Lời mở đầu
-
Nhận diện sự đánh đổi
-
Lợi thế của phi tập trung
-
Hệ sinh thái bền vững và đầu cơ
-
Tương lai của mô hình lai
-
Lời mở đầu
Trước tiên cần chỉ ra rằng, phi tập trung (ở hình thức hiện tại) thực sự đối mặt với một số thách thức thực tế:
-
Giới hạn về khả năng mở rộng
-
Độ phức tạp trong quản trị
-
Rào cản trải nghiệm người dùng
Tuy nhiên, việc áp dụng “phi tập trung chiến lược” trong hạ tầng cơ sở quan trọng có thể mang lại kết quả dài hạn tối ưu cho đổi mới, khả năng phục hồi và sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ.
Con đường phía trước cần mộtmô hình lai, kết hợp lợi thế của phi tập trung với một số đặc tính tập trung hóa nhằm nâng cao hiệu suất sản phẩm crypto.
Con lắc giữa hệ thống phân tán và tập trung sẽ liên tục dao động để tìm kiếm sự cân bằng; vậy đâu là mức độ phân phối tối ưu?
-
Nhận diện sự đánh đổi
Phi tập trung không phải là thuốc chữa bách bệnh.
Bộ ba nan giải của blockchain (sự đánh đổi giữa phi tập trung, bảo mật và khả năng mở rộng) buộc chúng ta phải chấp nhận một số thỏa hiệp. Ví dụ,
-
Bitcoin chỉ xử lý được 7 giao dịch mỗi giây (TPS), trong khi Visa có thể đạt 65.000 TPS, điều này cho thấy rõ giới hạn này.
-
Quản trị DAO thời kỳ đầu đối mặt với vấn đề tê liệt hợp tác, cũng như hiện tượng token tập trung vào tay các holder giàu có.
Tuy nhiên, đây là những thách thức về kỹ thuật, không phải là khuyết điểm căn bản.
-
Sau khi Ethereum chuyển sang cơ chế Proof-of-Stake, mức tiêu thụ năng lượng đã giảm 99,95% mà vẫn đảm bảo an toàn:
Nguồn: SURF Co-Pilot
-
Giải pháp Layer-2 vừa kế thừa tính phi tập trung của Ethereum, vừa đạt khả năng xử lý hàng nghìn TPS.
-
Tác nhân AI có thể mang lại hiệu quả ra quyết định, những hiệu quả này có thể được đưa vào DAO để tối ưu hóa những điểm yếu của con người.
Vì vậy, việc các nhà ủng hộ cypherpunk đặt câu hỏi về lựa chọn Layer-1 thay thế của Tempo là điều dễ hiểu:
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
Nhưng @matthuang cũng chỉ rõ rằng hệ sinh thái Ethereum (bao gồm cả Layer-2) phát triển chưa đủ nhanh để đáp ứng làn sóng thanh toán on-chain sắp tới. Vì vậy cần xây dựng riêng @tempo.
“Từ góc độ vận hành, chúng tôi cảm thấy cần phải xây dựng cho nhu cầu sắp tới và giảm sự phụ thuộc, bao gồm cả việc phụ thuộc vào tốc độ phát triển của Ethereum L1.”
Sự chậm chạp này thực sự là một vấn đề, nhưng nó không làm giảm đi những lĩnh vực mà phi tập trung có thể phát huy vượt trội. Cả hai có thể cùng tồn tại.
-
Lợi thế của phi tập trung
a) Khả năng chống kiểm duyệt
Trong thời đại mà nền tảng tập trung có thể “cấm cửa” người dùng hoặc hạn chế nội dung do áp lực chính trị, hệ thống phi tập trung mang lại không gian đổi mới không thể bị ngăn cản.
Tất nhiên, điều này cũng có mặt trái, nên việc tìm ra sự cân bằng phù hợp là rất quan trọng. Nhưng đây là vấn đề về bản chất con người, không phải lỗi kỹ thuật.
Ví dụ, AI phát triển trên mạng lưới dựa trên Bittensor không thể bị bất kỳ quyền lực đơn lẻ nào đóng cửa, từ đó hỗ trợ nghiên cứu ở những lĩnh vực nhạy cảm nhưng quan trọng.
b) Độ bền vững của hệ thống
Năm 2023, USDC bị mất neo do sự sụp đổ của Silicon Valley Bank, cho thấy hệ thống tập trung có thể tạo ra rủi ro điểm lỗi đơn lẻ.
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
Các giải pháp phi tập trung như USDe của Ethena sử dụng chiến lược delta trung tính trên nhiều sàn, từ đó giảm rủi ro đối tác.
c) Tiếp cận tài nguyên dân chủ
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung đang tạo ra thế độc quyền trong hạ tầng AI quan trọng.
Trong khi đó, @Rendernetwork và các mạng lưới tương tự cung cấp năng lực tính toán với giá cạnh tranh thông qua hàng nghìn node, phá vỡ sự độc quyền tài nguyên phát triển AI của các Big Tech.
-
Hệ sinh thái bền vững và đầu cơ
Đúng là, trong chiến hào đôi khi có những kẻ bỏ chạy, vì bản năng cờ bạc được thỏa mãn bằng cách đặt cược vào “cơ hội chắc chắn tiếp theo”.
Tuy nhiên, thị trường hiện nay đã trưởng thành hơn, mọi người chú trọng đến yếu tố cơ bản, đặc biệt là nhà đầu tư tổ chức, họ có xu hướng dựa vào thứ họ giỏi nhất – doanh thu.
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
Dù lĩnh vực giao thoa giữa AI và crypto tạo ra nhiều cơn sốt đầu cơ, nhưng phi tập trung thực sự thúc đẩy hệ sinh thái bền vững dựa trên tiện ích thực tế, chứ không chỉ là đầu cơ.
Tôi đồng ý rằng nhiều dự án tận dụng cơn sốt AI để kiếm lời mà không mang lại giá trị chức năng:
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
Nhưng cũng như bất kỳ lĩnh vực mới nào, nhiều thứ viển vông không có giá trị thực sẽ bị thay thế bởi giá trị thực sự.
Ví dụ:
-
Fetch.ai xây dựng mạng lưới tác nhân AI tự chủ thực hiện nhiệm vụ
-
Ocean Protocol tạo ra thị trường chia sẻ dữ liệu an toàn, điều này rất quan trọng cho huấn luyện AI
-
Bittensor xây dựng đấu trường cạnh tranh cho các mô hình AI
-
@Caesar_data , @openservai và @Surf_copilot cung cấp các mô hình tinh chỉnh theo lĩnh vực cụ thể, hiệu suất vượt trội so với giải pháp tập trung phổ thông.
Trong các hệ thống này, token không chỉ là tài sản đầu cơ mà còn được dùng để truy cập dịch vụ, khuyến khích đóng góp và quản trị mạng lưới, từ đó tạo ra một nền kinh tế mạnh mẽ, tự duy trì vượt lên trên các xu hướng thị trường ngắn hạn.
Giả sử mô hình kinh tế token của các dự án này có thể tối ưu hóa và mang lại giá trị cho holder, có thể tham khảo ví dụ cụ thể về doanh thu sản phẩm AI crypto dưới đây:
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
-
Tương lai của mô hình lai
Vậy đâu là điểm cân bằng tối ưu?
Tầm nhìn cypherpunk thuần túy ngày càng trở nên thách thức, nhất là khi hệ thống truyền thống bắt đầu áp dụng công nghệ crypto.
Liên kết tweet gốc: nhấn vào đây
Nhưng chắc chắn có quan điểm cho rằng kết quả tối ưu nên nghiêng về hệ thống phân tán hơn là bị kiểm soát bởi một thực thể duy nhất.
Cách tối ưu không phải là phi tập trung toàn diện, mà là chiến lược phi tập trung ở những lĩnh vực quan trọng nhất.
Hạ tầng cơ sở quan trọng sẽ hưởng lợi từ trạng thái phân tán hơn:
-
Đường ray tài chính
-
Mạng lưới huấn luyện AI
-
Thị trường dữ liệu
Còn các ứng dụng hướng đến người dùng có thể giữ mức độ tập trung hóa nhất định để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX).
Đây chính là điểm mạnh của tác nhân AI – cải tổ hoàn toàn UI/UX tệ hại của crypto thông qua hệ thống phổ biến, thân thiện với người dùng hơn.
Đó cũng là lý do tôi rất ủng hộ giao thoa giữa crypto và AI.
AI được trao quyền nhờ đường ray không cần cấp phép của crypto, còn crypto được phổ cập tới đại chúng nhờ sản phẩm AI.
Tóm tắt
Phi tập trung thực sự đối mặt với thách thức thực tế, nhưng với công nghệ và thiết kế quản trị tốt hơn, những vấn đề này hoàn toàn có thể giải quyết.
Cốt lõi của vấn đề không phải là có nên phi tập trung toàn diện hay không, mà là phi tập trung mang lại lợi thế không thể thay thế ở những lĩnh vực nào: ở tầng cơ sở thúc đẩy đổi mới, chống kiểm duyệt và phân phối giá trị công bằng.
Tương lai thuộc về hệ thống lai – chúng thực hiện phi tập trung chiến lược ở hạ tầng cơ sở quan trọng, đồng thời tối ưu hóa trải nghiệm người dùng qua giao diện tập trung. Cách tiếp cận cân bằng này vừa nắm bắt tiềm năng đổi mới của phi tập trung, vừa thực tế giải quyết các giới hạn của nó.
Còn với Tempo, liệu nó sẽ lặp lại số phận của Libra, hay trở thành “ @Paradigm ” (chơi chữ) giúp hệ thống truyền thống thay đổi nhận thức về đường ray crypto? Thời gian sẽ trả lời.
