Kết thúc ảo tưởng token hóa: Bốn góc phần tư của V God viết lại kịch bản AI × Crypto như thế nào

Tác giả gốc: Lao Bai

Sau hai năm, V thần lại đăng tweet, tôi cũng muốn nói theo báo cáo nghiên cứu hai năm trước, thậm chí thời gian cũng giống hệt, ngày 10 tháng 2.

Hai năm trước, V thần thực ra đã ngầm bày tỏ rằng ông không mấy lạc quan về các xu hướng "Crypto Helps AI" phổ biến lúc đó. 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 một số hiện tượng và nghi vấn quan sát được ở thị trường sơ cấp về ba trụ cột này. Dưới góc nhìn của V thần, ông vẫn lạc quan hơn về AI Helps Crypto.

Vài ví dụ ông đưa ra lúc đó lần lượt là:

• AI là người tham gia trong trò chơi;
• AI là giao diện trò chơi;
• AI là luật chơi;
• AI là mục tiêu 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 thôi, không có sản phẩm phù hợp thị trường 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 doanh nghiệp, 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 - Phía cung (nhà đầu tư nhỏ lẻ) ma sát lớn, ý chí thấp, độ bất định cao. Phía cầu (doanh nghiệp) cần nhà cung cấp dữ liệu chuyên nghiệp có cấu trúc, phụ thuộc ngữ cảnh, có chủ thể trách nhiệm pháp lý và uy tín, các dự án Web3 với chủ thể DAO khó có thể đáp ứng.

3. Tài sản hóa mô hình - Bản thân mô hình là một tài sản quá trình không khan hiếm, có thể sao chép, tinh chỉnh, mất giá nhanh, chứ không phải tài sản trạng thái cuối. Hugging Face bản thân là nền tảng hợp tác và phổ biến, giống GitHub for ML hơn là App Store for models, vì vậy những dự án "Hugging Face phi tập trung" để token hóa mô hình về cơ bản đều thất bại.

Ngoài ra, hai năm qua chúng ta còn thử nghiệm nhiều loại "suy luận có thể xác minh", đây cũng là một câu chuyện điển hình về việc cầm búa đi tìm đinh. Từ ZKML đến OPML đến Lý thuyết trò chơi v.v., thậm chí EigenLayer cũng chuyển hướng câu chuyện Restaking của họ thành Verifiable AI.

Nhưng về cơ bản cũng tương tự như 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 "thứ mà không ai thực sự cần được xác minh", mô hình mối đe dọa từ phía 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). Thời gian gần đây mọi người cũng thấy các sự cố an toàn trên OpenClaw và Moltbook, vấn đề thực sự đến từ:

• Thiết kế chiến lược sai 
• Cấp quá nhiều quyền hạn
• Ranh giới không rõ ràng
• Công cụ kết hợp 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 đã đăng hình này, không biết có anh em nào nhớ không.

Lần này, vài ý tưởng V thần đưa ra rõ ràng trưởng thành hơn nhiều 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 ông chia lần này, một nửa thuộc về AI Helps Crypto, nửa còn lại thuộc về Crypto Helps AI, chứ không còn nghiêng hẳn về phía trước như hai năm trước nữa.

Trên trái và dưới trái - Sử 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 + Sinh tồn): Sử dụng các công nghệ như ZK, FHE để đảm bảo tính riêng tư và có thể xác minh của tương tác AI (không biết suy luận có thể xác minh tôi nói phía trước có tính không).

 2. Ethereum như một lớp 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, tuyển dụng robot khác, đặt cọc hoặc xây dựng hệ thống uy tín thông qua Ethereum, từ đó xây dựng kiến trúc AI phi tập trung thay vì bị giới hạn bởi một nền tảng đơn lẻ của gã khổng lồ.

Trên phải và dưới phải - Sử 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 người núi Cypherpunk với LLM cục bộ (Ảnh hưởng + Sinh tồn): AI là "khiên" và giao diện của người dùng. Ví dụ, LLM cục bộ (mô hình ngôn ngữ lớn) có thể tự động kiểm tra hợp đồng thông minh, xác minh giao dịch, giảm sự phụ thuộc vào giao diện front-end tập trung, bảo vệ chủ quyền số cá nhân.

4. Biến 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, khuếch đại khả năng phán đoán của con người thông qua xử lý thông tin quy mô lớn, 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, V thần thì đứng ở phía bên kia. Bây giờ chúng ta cuối cùng cũng gặp nhau ở giữa, chỉ là theo đánh giá thì không liên quan gì đến các loại token hóa XX, hay 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.