Giải phóng tiềm năng dữ liệu: Làm thế nào để nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người dùng thông qua ra quyết định dựa trên dữ liệu?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Giải phóng tiềm năng dữ liệu: Làm thế nào để nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người dùng thông qua ra quyết định dựa trên dữ liệu?
Dữ liệu sẽ tăng cường tính tương tác giữa các chuỗi và ngoài chuỗi, thúc đẩy sự tích hợp giữa tài chính phi tập trung và hệ thống tài chính truyền thống.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Momir@IOSG Ventures
Các hợp đồng thông minh có hạn chế vì thiếu khả năng tương tác với môi trường bên ngoài, điều này làm giới hạn tiềm năng phát triển của các ứng dụng phi tập trung (dApps). Để thực hiện nhiều chức năng phức tạp hơn, các giao thức DeFi có hai lựa chọn:
-
Họ có thể áp dụng thiết kế linh hoạt, nơi người dùng có thể xử lý cá nhân hóa cho nhiều tình huống khác nhau;
-
Hoặc họ có thể tích hợp external dependencies — phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng ngoại chuỗi như oracle, keepers hoặc tính toán ngoại chuỗi — để duy trì trải nghiệm người dùng đơn giản.
Trong một bài viết gần đây đầy suy ngẫm mang tên “Tại sao DeFi bị phá vỡ và cách sửa chữa – Phần 1: Các giao thức không cần oracle”, Dan Elitzer lập luận rằng nên sử dụng các nguyên tố DeFi không có bất kỳ sự phụ thuộc bên ngoài nào nhằm giảm thiểu các vector tấn công. Ý tưởng này nhằm loại bỏ nhu cầu tin tưởng vào các bên thứ ba. Tuy nhiên, một hệ sinh thái DeFi hoàn toàn không phụ thuộc sẽ đòi hỏi mức độ chuyên môn cao hơn. Đa số người dùng thiếu thời gian, chuyên môn hoặc nguồn lực để trở thành nhà tạo lập thị trường trên Uniswap v3 hay đánh giá chất lượng tài sản thế chấp trong giao thức mà không cần external dependencies, buộc họ phải dựa vào các trung gian đáng tin cậy để tham gia.
Do đó, việc theo đuổi mục tiêu hoàn toàn không có sự phụ thuộc có thể khiến chúng ta quay lại điểm xuất phát, hoặc tệ hơn là ép người dùng phổ thông phải tin tưởng vào các thực thể phức tạp hoặc gửi tiền vào các hợp đồng thông minh chuyển tiếp, điều này làm tăng thêm yếu tố rủi ro. Thay vì đấu tranh để loại bỏ hoàn toàn mọi sự phụ thuộc bên ngoài, hãy xem xét những phương pháp thực tế hơn, chẳng hạn như kiểm tra kỹ lưỡng hơn đối với các external dependencies và hạn chế các kịch bản "thiên nga đen" tiềm tàng. Chúng ta phải nhận ra rằng một mức độ phụ thuộc nhất định là không thể tránh khỏi, thậm chí còn rất quan trọng đối với sự phát triển của ngành.
Trong số các dự án DeFi nổi bật, phiên bản đầu tiên của Uniswap là ví dụ gần nhất với mô hình không phụ thuộc. Tuy nhiên, sự ra đời gần đây của Uniswap v4 cho thấy xu hướng chuyển đổi sang phương pháp mô-đun cao ("Hooks") nhằm thúc đẩy lĩnh vực này tiến xa hơn.
Nguyên tố dữ liệu
Cuộc thảo luận về external dependencies chủ yếu xoay quanh khả năng của hợp đồng thông minh trong việc trao đổi dữ liệu với bên ngoài. Hiện nay, việc truy cập thông tin ngoại chuỗi thường phụ thuộc vào oracle, mặc dù phạm vi còn hạn chế (chủ yếu là giá của các loại tiền mã hóa chính).
Khi ngày càng nhiều hoạt động được chuyển lên blockchain, một lượng lớn dữ liệu hữu ích trên chuỗi có thể được sử dụng để cải thiện thiết kế cơ chế theo cách thuật toán và minh bạch. Tuy nhiên, mặc dù dữ liệu trên chuỗi có tính minh bạch, việc tích hợp nó vào hợp đồng thông minh không hề dễ dàng. Việc đọc, xử lý và cung cấp dữ liệu có ý nghĩa đòi hỏi xây dựng một cơ sở hạ tầng phức tạp và đáng tin cậy. Do đó, các nhà phát triển thường dựa vào các công cụ hiện có để đáp ứng nhu cầu dữ liệu. Tuy nhiên, phần lớn các giải pháp dữ liệu hiện tại đều bắt nguồn từ khung Web 2.0, và thậm chí nhiều giao thức gốc Web 3.0 hơn cũng không đảm bảo tính chính xác của dữ liệu họ cung cấp.
Thảo luận của Sushiswap về dữ liệu sai lệch từ subgraph Polygon Sushi-Matic
Xét đến việc các hợp đồng thông minh có thể quản lý hàng tỷ đô la tiền gửi, việc kết nối trực tiếp với một nguồn API đáng tin cậy là điều không mong muốn và không thực tế, bởi vì sự phụ thuộc này sẽ làm mất đi bản chất phi tập trung của hệ sinh thái blockchain.
Xây dựng giải pháp dữ liệu chống sửa đổi
Triết lý đầu tư của chúng tôi xoay quanh một niềm tin cơ bản rằng dữ liệu chống sửa đổi sẽ trở thành nền tảng cho thế hệ giao thức DeFi tiếp theo. Tuy nhiên, việc đạt được dữ liệu chống sửa đổi không phải là nhiệm vụ đơn giản; nó đòi hỏi cơ sở hạ tầng phức tạp và tối ưu hóa mạnh mẽ để đảm bảo tính khả thi về mặt kinh tế.
Trong bối cảnh này, Space and Time đã trở thành tiên phong trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu chống sửa đổi. Một phần quan trọng là bằng chứng SQL của nó — một cải tiến so với bằng chứng SNARK, được thiết kế riêng để truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Phương pháp này cung cấp đảm bảo rằng cả truy vấn lẫn dữ liệu nền tảng đều không bị thay đổi. Ngoài ra, khi lấy dữ liệu từ các nút lưu trữ qua RPC, nó cũng đảm bảo tính hợp lệ của dữ liệu.
Một số dự án nổi bật khác về nguyên tố dữ liệu không cần tin tưởng bao gồm nhưng không giới hạn ở Nil Foundation, Axiom, Brevis, Herodotus, v.v.
Dữ liệu chống sửa đổi mở ra tầm nhìn mới cho các giao thức DeFi, cho phép chúng vượt qua giới hạn chức năng và thúc đẩy tăng trưởng cũng như đổi mới trong ngành.
Dưới đây chúng tôi sẽ thảo luận về việc tối ưu hóa thiết kế giao thức dựa trên dữ liệu trong các trường hợp sau:
1. Trải nghiệm người dùng cá nhân hóa
2. Giao thức tự tham số hóa
3. Kinh tế giao thức
4. Truy cập có điều kiện
1. Trải nghiệm người dùng cá nhân hóa
Trong lĩnh vực công nghệ kinh doanh, việc cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cho người dùng là điều phổ biến. Tuy nhiên, các hợp đồng thông minh (vốn về bản chất là đoạn mã đại diện cho logic nghiệp vụ) thường thống nhất trải nghiệm người dùng, dẫn đến trải nghiệm kém. Ví dụ, trên một nền tảng cho vay, người dùng A là người mới, người dùng B là người dùng lâu năm, người dùng C là tay chơi giao dịch kỳ cựu. Cách tiếp cận thiếu phân biệt này không giải thích được hành vi người dùng, bỏ lỡ cơ hội tăng độ gắn kết, khuyến khích hành vi tích cực và tối ưu hóa việc sử dụng vốn.
Các giao thức có lợi ích rõ ràng trong việc nhận diện hành vi người dùng và điều chỉnh tương ứng. Ví dụ, bằng cách tận dụng xếp hạng tín dụng, cung cấp khoản vay rẻ hơn hoặc tỷ lệ thế chấp thấp hơn cho khách hàng có lịch sử tốt. Một dự án như vậy sẽ tự nhiên thu hút người dùng từ các nền tảng có điều khoản đồng nhất. Hơn nữa, phương pháp này cung cấp động lực ngầm để người dùng hành xử tích cực nhằm đạt được điều kiện thuận lợi hơn.
Nhìn từ lĩnh vực fintech, các công ty như SoFi đã giành được thị phần nhờ từ chối cách tiếp cận đồng nhất. SoFi nhận ra sự kém hiệu quả trên thị trường cho vay sinh viên, khi cử nhân Đại học Stanford bị tính lãi suất giống như những người vay khác dù khả năng có việc làm lương cao sau tốt nghiệp cao hơn. Bằng cách điều chỉnh lãi suất phản ánh đúng rủi ro của người dùng, SoFi đã đạt được thành công đáng kể.
Tương tự, trong lĩnh vực DeFi, chúng tôi hình dung cơ hội cho một giao thức đổi mới tích hợp rủi ro người dùng vào lãi suất và yếu tố thế chấp. Tuy nhiên, cần thận trọng để không chỉ đơn thuần dựa vào dữ liệu lịch sử để cho vay dưới tài sản thế chấp, vì dữ liệu lịch sử sẽ trở nên vô giá trị khi lý thuyết trò chơi thay đổi.
Đáng chú ý, các dự án như Spectral và Cred Protocol đang cố gắng xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng từ dữ liệu trên chuỗi. Tuy nhiên, các dự án này đều chạy trên cơ sở dữ liệu tập trung, do đó miễn là dữ liệu và mô hình phục vụ vẫn đến từ nguồn tập trung và dễ bị thao túng, các giao thức DeFi chính sẽ khó lòng kết nối tới API của họ. Ngược lại, nếu các dự án này áp dụng giải pháp chống sửa đổi, họ có thể trở thành oracle tín dụng DeFi phổ biến, thúc đẩy nhiều ứng dụng đổi mới.
2. Giao thức tự tham số hóa (tối thiểu hóa can thiệp quản trị)
Nhiều giao thức DeFi vẫn phụ thuộc vào quy trình quản trị thủ công, thường do các công ty tư vấn ngoại chuỗi hướng dẫn, để điều chỉnh tham số. Ví dụ AAVE trả phí lớn cho các công ty tư vấn bên ngoài để giám sát và định hướng các thông số rủi ro của giao thức.
Tuy nhiên, phương pháp này gây ra một số vấn đề:
1. Thiếu hỗ trợ thời gian thực: Hệ thống thiếu khả năng phản ứng trước các điều kiện thị trường thay đổi hoặc rủi ro mới nổi.
2. Hệ thống thủ công: Sự phụ thuộc vào can thiệp thủ công gây ra độ trễ và hiệu quả tiềm tàng thấp khi điều chỉnh tham số giao thức.
3. Tin tưởng vào thực thể ngoại chuỗi: Phụ thuộc vào công ty tư vấn bên ngoài làm dấy lên lo ngại về tính minh bạch và phương pháp được sử dụng khi đưa ra đề xuất.
Phương pháp tĩnh này đã lộ rõ trong một cuộc tấn công vào AAVE, gây ra nợ xấu — điều này có thể tránh được nếu có tham số cho vay phù hợp phản ánh đúng tính thanh khoản của token được vay. Ngoài ra, rủi ro khi sử dụng token đang lưu hành làm tài sản thế chấp trong các giao thức cho vay vẫn chưa được giải quyết đầy đủ.
Để khắc phục những hạn chế này, các dự án nên chuyển sang thiết kế tự động, minh bạch và không cần tin cậy theo thời gian thực. Ví dụ, giao thức cho vay có thể tận dụng cơ sở hạ tầng như Space and Time để giám sát dữ liệu thời gian thực, từ đó điều chỉnh động tài sản thế chấp, tham số cho vay và các thông số quan trọng khác.
Tương tự, các sàn giao dịch có thể giới thiệu cấu trúc phí động dựa trên biến động hoặc tổn thất vô thường. Nhiều nhóm thanh khoản trên Uniswap v3 gặp khó khăn trong vận hành bền vững chủ yếu do không thể tính phí động cho LP. Với Hook của Uniswap v4 hoặc mô-đun của Valantis, việc tính phí động là hoàn toàn khả thi.
Ngoài ra, các aggregator có thể thích nghi với rủi ro và lợi nhuận thay đổi của giao thức nền tảng mà không cần can thiệp thủ công hay phí cố định. Hợp tác giữa Spool và Solity là bước đi theo hướng này, khi Solity sử dụng phương pháp big data để phân tích rủi ro-lợi nhuận của các nhóm thanh khoản.
3. Kinh tế giao thức
Phương pháp dựa trên dữ liệu có tiềm năng nâng cao kinh tế giao thức và mô hình kinh tế token trong DeFi, nơi các dự án có thể chia sẻ phần thưởng với người dùng đáp ứng điều kiện.
Ví dụ, một DEX aggregator muốn tăng độ gắn kết và lòng trung thành của người dùng có thể phân phối lợi nhuận trượt giá cho người dùng thỏa mãn điều kiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện số lượng giao dịch nhất định và đạt khối lượng tối thiểu.
Các phần thưởng như vậy khuyến khích mạnh mẽ người dùng ban đầu, xây dựng lòng trung thành trong cộng đồng và trực tiếp cung cấp động lực cho người dùng hiện tại để thúc đẩy việc sử dụng giao thức trong nhóm của họ.
4. Truy cập có điều kiện
Mặc dù blockchain mang tính chất không cần cho phép, nó cũng cho phép quyền lựa chọn. Trong nhiều trường hợp, việc truy cập có điều kiện ở tầng ứng dụng có thể đảm bảo rằng giao thức không bị sử dụng cho mục đích xấu hoặc tương tác hiệu quả với nhóm người dùng mục tiêu.
Ví dụ, các giao thức riêng tư như Tornado Cash đang chịu sự giám sát của cơ quan quản lý vì khả năng bị sử dụng để rửa tiền hoặc các hành vi bất hợp pháp khác. Để ngăn chặn rửa tiền, các nhà phát triển giao thức có thể thực hiện các biện pháp ngăn chặn những kẻ xấu tương tác với nền tảng của họ.
Ngoài ra, đối với các nhà tạo lập thị trường, việc biết rõ đối tác giao dịch là rất giá trị, nhưng DEX thường không có thông tin này. Giả sử có thể sử dụng dữ liệu để xây dựng bằng chứng là người thật, DEX có thể chỉ cho phép các địa chỉ không phải bot tương tác, từ đó giải quyết vấn đề này.
Nhu cầu về tính toán có thể xác minh
Việc tích hợp với các nguyên tố dữ liệu không cần tin tưởng có thể thực hiện hoàn toàn các nội dung đã thảo luận ở trên. Tuy nhiên, một số nội dung khác sẽ cần tài nguyên bổ sung để thực hiện tính toán thống kê hoặc học máy. Ví dụ, các dự án xếp hạng tín dụng có thể tận dụng dữ liệu chống sửa đổi nhưng vẫn cần thuật toán học máy để tạo ra điểm tín dụng.
Hoặc trong khuôn khổ Risk Oracle, việc thu thập dữ liệu về nguồn cung lưu hành, khối lượng, số lượng giao dịch, số lượng holder, thời gian kể từ TGE... của token cụ thể là rất quan trọng để xác định yếu tố thế chấp và cho vay phù hợp. Tuy nhiên, các kỹ thuật học máy cần được áp dụng để tính toán chính xác trên dữ liệu này.
Nguồn: https://chainml.substack.com/p/web3-needs-ai-to-realize-its-potential
Các lĩnh vực khác trong DeFi cần tính toán phức tạp hơn bao gồm nhưng không giới hạn:
● Aggregator lợi nhuận: Ước tính lợi nhuận và rủi ro của giao thức nền tảng, tìm phân bổ tối ưu.
● Tối ưu hóa danh mục đầu tư: Tính toán phân bổ danh mục mục tiêu theo tiêu chí xác định trước, thay đổi vị thế định hướng theo chỉ báo kỹ thuật, v.v.
● Sở giao dịch phái sinh phi tập trung: Quản lý rủi ro hệ thống, điều chỉnh phí tài trợ, định giá phái sinh, v.v.
● Thuật toán thực hiện giao dịch nâng cao
● Logic tạo lập thị trường cho kho thanh khoản
● Kho thanh lý
Các dự án như ChainML đáp ứng nhu cầu này bằng cách cung cấp lớp tính toán ngoại chuỗi có thể xác minh, được hỗ trợ bởi cơ chế đồng thuận được xây dựng chuyên biệt. Các dự án xây dựng lớp tính toán học máy phân tán khác bao gồm nhưng không giới hạn ở GenSyn, Together.xyz, Akash, v.v.
Tương tự, ZKML mở ra cơ hội thú vị khi bằng chứng ZK có thể nén quá trình tính toán thành một bằng chứng ngắn gọn có thể xác minh trên chuỗi, hoặc chứng minh việc sử dụng một mô hình cụ thể mà không tiết lộ thuộc tính của nó. Các dự án ZK như Modulus Labs, Giza, v.v.
Tuy nhiên, việc triển khai học máy trong ZK hiện tại rất tốn kém, làm gia tăng thách thức triển khai thực tế. Mặc dù tăng tốc phần cứng và tối ưu mạch có thể cải thiện hiệu suất trong tương lai, nhu cầu tính toán của AI được dự đoán tăng nhanh hơn, khiến ZKML chỉ phù hợp với các phương pháp tính toán ngách và không thể theo kịp các mô hình AI tiên tiến nhất. Do đó, các phương pháp như cách tiếp cận bi quan (pessimistic approach) dựa trên đồng thuận hoặc cách tiếp cận lạc quan (optimistic approach) dựa trên bằng chứng gian lận do các dự án như ChainML cung cấp có thể là cơ hội tốt nhất để tích hợp các thuật toán AI tiên tiến nhất vào Web 3.0.
Tóm tắt
Sự kết hợp giữa dữ liệu chống sửa đổi, khả năng tính toán tiên tiến và ra quyết định dựa trên dữ liệu có tiềm năng mở khóa đổi mới mới, nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người dùng trong hệ sinh thái DeFi. Mặc dù bài viết này tập trung vào các tối ưu hóa có thể thực hiện trên nền tảng nguyên tố dữ liệu trên chuỗi, chúng tôi cũng rất kỳ vọng vào cơ hội mang lại từ việc tích hợp các dữ liệu ngoại chuỗi thông qua bằng chứng zk. Chúng tôi tin rằng dữ liệu sẽ tăng cường khả năng tương tác giữa trên và ngoài chuỗi, thúc đẩy sự hòa nhập giữa tài chính phi tập trung và hệ thống tài chính truyền thống.
Khi ngành tiếp tục phát triển, các giao thức phải chấp nhận các công nghệ mới nổi, hợp tác với các dự án hàng đầu và ưu tiên tính minh bạch cùng khả năng không cần tin cậy — điều này không chỉ xây dựng một tương lai mạnh mẽ và bền vững cho DeFi mà còn mở ra khả năng DeFi tạo ra ảnh hưởng sâu sắc đến bức tranh tài chính toàn cầu.
Tuyên bố: Space and Time, ChainML, Nil Foundation và Solity là các dự án trong danh mục đầu tư của IOSG.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
IOSG Ventures
