Các đối tác của a16z nhìn về năm 2024: Web3 sẽ có trải nghiệm người dùng đơn giản hơn, NFT cuối cùng sẽ bước vào tầm ngắm đại chúng
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Các đối tác của a16z nhìn về năm 2024: Web3 sẽ có trải nghiệm người dùng đơn giản hơn, NFT cuối cùng sẽ bước vào tầm ngắm đại chúng
Bài viết này thảo luận về quan điểm của các cộng sự khác nhau tại a16z đối với nhiều lĩnh vực trong Web3.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: a16z Crypto
Biên dịch: TechFlow
Khi năm 2024 đến gần, nhiều đối tác đầu tư và kỹ sư tại a16z Crypto đã có những suy ngẫm mới về sự phát triển của Web3 trong năm tới. Bài viết này thảo luận quan điểm của các đối tác A16Z về nhiều lĩnh vực khác nhau của Web3, bao gồm phi tập trung, trải nghiệm người dùng, mô-đun hóa ngăn xếp công nghệ, kết hợp AI với blockchain và nhiều lĩnh vực khác. TechFlow đã biên dịch toàn bộ bài viết.
Bước vào kỷ nguyên mới của sự phi tập trung
Miles Jennings, cố vấn pháp lý và người đứng đầu mảng phi tập trung tại A16Z, cho rằng chúng ta đang sắp bước vào một kỷ nguyên mới của sự phi tập trung. Khi quyền kiểm soát một hệ thống hoặc nền tảng mạnh mẽ nằm trong tay một nhóm nhỏ (chưa nói đến một cá nhân duy nhất), việc xâm phạm tự do người dùng trở nên quá dễ dàng. Đây chính là lúc tính phi tập trung thể hiện tầm quan trọng: nó là công cụ giúp dân chủ hóa hệ thống thông qua việc tạo ra cơ sở hạ tầng internet trung lập đáng tin cậy và có khả năng kết hợp; thúc đẩy cạnh tranh và sự đa dạng trong hệ sinh thái; đồng thời mang lại cho người dùng nhiều lựa chọn hơn và quyền sở hữu lớn hơn.
Tuy nhiên, trên thực tế, khi xung đột với hiệu quả và ổn định của các hệ thống tập trung, việc thực hiện phi tập trung ở quy mô lớn rất khó khăn. Đồng thời, phần lớn các mô hình quản trị web3 đều liên quan đến DAO (tổ chức tự trị phi tập trung), sử dụng các mô hình quản trị đơn giản nhưng nặng nề dựa trên dân chủ trực tiếp hoặc quản trị công ty, vốn không được thiết kế cho thực tế xã hội - chính trị của quản trị phi tập trung.
Tuy nhiên, nhờ vào sự phát triển của Web3 trong vài năm qua, các phương pháp phi tập trung tốt hơn đã xuất hiện. Bao gồm các mô hình phi tập trung có thể thích nghi với các ứng dụng có chức năng phong phú hơn; cũng như các phương pháp như DAO áp dụng nguyên tắc Machiavelli để thiết kế quản trị phi tập trung hiệu quả hơn, buộc ban lãnh đạo phải chịu trách nhiệm. Khi các mô hình này phát triển, chúng ta sẽ sớm chứng kiến mức độ phối hợp phi tập trung, vận hành và đổi mới chưa từng có.
Thiết lập lại trải nghiệm người dùng trong tương lai
Giám đốc công nghệ Eddy Lazzarin tin rằng trải nghiệm người dùng của Web3 sẽ được cải thiện. Dù đã bị chỉ trích rộng rãi, nhưng cơ sở trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực tiền mã hóa thực tế không thay đổi nhiều kể từ năm 2016. Nó vẫn quá phức tạp: tự lưu trữ khóa bí mật; kết nối ví với các ứng dụng phi tập trung (dApp); gửi giao dịch đã ký tới ngày càng nhiều điểm cuối mạng,... Những điều này vượt quá giới hạn mà người dùng có thể học được trong vài phút đầu tiên khi sử dụng ứng dụng mã hóa.
Nhưng hiện tại, các nhà phát triển đang tích cực thử nghiệm và triển khai các công cụ mới, có thể thiết lập lại trải nghiệm người dùng phía trước (frontend) của tiền mã hóa trong năm tới. Một trong những công cụ đó là chìa khóa vạn năng, giúp đơn giản hóa quá trình đăng nhập vào ứng dụng và trang web trên các thiết bị của người dùng; khác với mật khẩu dễ bị tấn công và cần thao tác thủ công, mật khẩu ở đây được tự động tạo một cách an toàn bằng mã hóa. Các sáng tạo khác bao gồm:
-
Tài khoản thông minh: làm cho bản thân tài khoản có thể lập trình được, do đó dễ quản lý hơn
-
Ví tích hợp: được tích hợp bên trong ứng dụng, giúp việc đăng nhập trở nên liền mạch
-
MPC (Tính toán đa phương): giúp bên thứ ba hỗ trợ ký dễ dàng hơn mà không cần lưu trữ khóa của người dùng
-
Điểm cuối RPC (Gọi quy trình từ xa) nâng cao: có thể nhận biết nhu cầu của người dùng và lấp đầy khoảng trống
Tất cả những điều này không chỉ giúp web3 phổ biến hơn, mà còn có thể mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và an toàn hơn cả web2.
Sự trỗi dậy của ngăn xếp công nghệ mô-đun
Đối tác cấp cao Ali Yahya thì kỳ vọng vào sự trỗi dậy của mô-đun hóa. Trong thế giới mạng, luôn tồn tại một sức mạnh chi phối tất cả các sức mạnh khác: hiệu ứng mạng. Hiệu ứng mạng thường mạnh đến mức chỉ có hai loại mô-đun hóa: loại tăng cường và củng cố hiệu ứng mạng; và loại phá vỡ, làm suy yếu chúng. Trong rất ít trường hợp, chỉ loại trước mới có ý nghĩa, đặc biệt trong lĩnh vực mã nguồn mở. Đồng thời, kiến trúc tổng thể có ưu điểm là cho phép tích hợp sâu và tối ưu hóa xuyên suốt các ranh giới mô-đun, dẫn đến hiệu suất cao hơn.
Nhưng lợi thế lớn nhất của ngăn xếp công nghệ mô-đun và mã nguồn mở là nó cho phép đổi mới không cần giấy phép, cho phép các bên tham gia chuyên môn hóa và khuyến khích cạnh tranh nhiều hơn. Chúng ta cần thêm nhiều thứ như vậy.
Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain
Giáo sư đại học Stanford Andy Hall và nhà khoa học dữ liệu Daren Matsuoka thì đang mong chờ sự kết hợp giữa AI và blockchain. Họ cho rằng blockchain phi tập trung là lực lượng cân bằng với trí tuệ nhân tạo tập trung. Hiện tại, các mô hình AI (như ChatGPT) chỉ có thể được huấn luyện và vận hành bởi một số ít tập đoàn công nghệ khổng lồ, vì yêu cầu về tính toán và dữ liệu huấn luyện là quá lớn đối với các bên nhỏ hơn. Nhưng với công nghệ mã hóa, sẽ có khả năng tạo ra thị trường toàn cầu, đa bên, không cần giấy phép, nơi bất kỳ ai cũng có thể đóng góp tính toán hoặc bộ dữ liệu mới cho mạng lưới và được trả công. Việc tận dụng nguồn lực dạng đuôi dài (long-tail) này sẽ giúp giảm chi phí AI, khiến nó dễ tiếp cận hơn.
Nhưng khi AI làm thay đổi cách chúng ta sản xuất thông tin (ảnh hưởng đến xã hội, văn hóa, chính trị, kinh tế), nó cũng tạo ra một thế giới tràn ngập nội dung do AI tạo ra, bao gồm cả deepfake. Ở đây, công nghệ mã hóa cũng có thể được sử dụng để mở hộp đen, truy xuất nguồn gốc những gì chúng ta thấy trên mạng, v.v.
Chúng ta cũng cần tìm thêm nhiều cách để phi tập trung hóa AI sinh tạo và quản lý nó một cách dân chủ, nhằm đảm bảo không có một bên nào cuối cùng có quyền quyết định thay tất cả những người còn lại. Web3 chính là nơi để tìm ra cách làm điều này. Các mạng mã hóa phi tập trung, mã nguồn mở sẽ dân chủ hóa (thay vì tập trung) đổi mới AI, cuối cùng khiến nó an toàn hơn cho người tiêu dùng.
Từ “Chơi để kiếm” thành “Vừa chơi vừa kiếm”
Đối tác Arianna Simpson cho rằng game trên chuỗi sẽ thay đổi. Trong các trò chơi “Play to Earn” (P2E), người chơi thường có thể kiếm được tiền thật (không chỉ là tiền ảo) dựa trên thời gian và nỗ lực họ bỏ ra trong trò chơi. Xu hướng này liên quan đến sự chuyển đổi rộng lớn hơn đang thay đổi ngành game và nhiều lĩnh vực khác — từ sự trỗi dậy của nền kinh tế sáng tạo đến sự thay đổi trong mối quan hệ giữa con người và nền tảng. Web3 cho phép chúng ta phá vỡ chuẩn mực hiện tại, nơi mọi lợi nhuận từ việc chơi và giao dịch đều thuộc về công ty game. Người dùng dành rất nhiều thời gian trên các nền tảng này và tạo ra giá trị lớn, họ cũng nên được bồi thường.
Nhưng trò chơi không nhất thiết phải được thiết kế để trở thành nơi làm việc (ít nhất là đối với phần lớn người chơi). Điều chúng ta thực sự cần là những trò chơi vừa thú vị vừa giúp người chơi tạo thêm giá trị. Vì vậy, Play to Earn đang dần tiến hóa thành “Play and Earn”, tạo ra sự phân biệt rõ ràng giữa trò chơi và nơi làm việc.
Khi AI trở thành nhà sáng tạo trò chơi, tiền mã hóa cung cấp sự đảm bảo
Đối tác đầu tư Carra Wu thì đang kỳ vọng vào sự kết hợp giữa AI và game Web3. Là người dành nhiều thời gian suy nghĩ về game web3 và tương lai của ngành game, cô ấy hiểu rõ rằng các tác nhân AI trong game phải có sự đảm bảo: chúng dựa trên những mô hình nhất định, và việc thực thi các mô hình này phải không bị sai lệch. Nếu không, trò chơi sẽ mất đi tính toàn vẹn.
Khi cốt truyện, địa hình, lời thoại và logic đều được tạo lập bằng chương trình — nói cách khác, khi trí tuệ nhân tạo trở thành nhà sáng tạo trò chơi — chúng ta sẽ muốn biết nhà sáng tạo đó có trung lập đáng tin cậy hay không. Chúng ta sẽ muốn biết thế giới đó được xây dựng với những cam kết rõ ràng. Điều quan trọng nhất mà tiền mã hóa cung cấp chính là sự đảm bảo như vậy — bao gồm cả khả năng hiểu, chẩn đoán và xử phạt khi AI gặp vấn đề.
Theo nghĩa này, “sự phù hợp của AI” thực chất là một vấn đề thiết kế động lực, giống như việc xử lý bất kỳ tác nhân con người nào, và đây chính xác là lĩnh vực mà tiền mã hóa am hiểu nhất.
Xác minh hình thức trở nên ít hình thức hơn
Đối tác kỹ sư nghiên cứu Karma thảo luận về xác minh hình thức. Mặc dù các phương pháp hình thức rất phổ biến trong việc xác minh hệ thống phần cứng, nhưng lại ít được dùng trong phát triển phần mềm. Với phần lớn các nhà phát triển ngoài các hệ thống cứng hoặc hệ thống an toàn-cực-kỳ-quan-trọng, các phương pháp này quá phức tạp và có thể làm tăng đáng kể chi phí và thời gian. Tuy nhiên, các nhà phát triển hợp đồng thông minh lại có nhu cầu khác: họ xây dựng các hệ thống xử lý hàng tỷ đô la, lỗi có thể gây hậu quả hủy diệt và thường không thể sửa chữa. Do đó, cần có các phương pháp xác minh hình thức dễ tiếp cận hơn trong phát triển phần mềm, đặc biệt là hợp đồng thông minh.
Năm 2023, chúng ta đã chứng kiến làn sóng công cụ mới (bao gồm cả công cụ của chúng tôi) xuất hiện, mang lại trải nghiệm nhà phát triển tốt hơn so với các hệ thống chính thức truyền thống. Các công cụ này tận dụng thực tế là hợp đồng thông minh về kiến trúc đơn giản hơn phần mềm thông thường — có tính nguyên tử và thực thi xác định; không có đồng thời hay ngoại lệ; chiếm dụng bộ nhớ nhỏ, vòng lặp ít. Nhờ tận dụng các bước đột phá gần đây trong hiệu suất của các bộ giải SMT (bộ giải SMT sử dụng các thuật toán phức tạp để xác định hoặc xác nhận sự vắng mặt của lỗi trong logic phần mềm và phần cứng), hiệu suất của các công cụ này cũng đang nhanh chóng được cải thiện.
Khi ngày càng nhiều nhà phát triển và chuyên gia an ninh áp dụng các công cụ lấy cảm hứng từ phương pháp hình thức, chúng ta có thể kỳ vọng làn sóng tiếp theo của các giao thức hợp đồng thông minh sẽ mạnh mẽ hơn và ít bị tổn thương trước các vụ tấn công tốn kém.
NFT trở thành tài sản thương hiệu khắp nơi
Đối tác nghiên cứu Scott Duke Kominers cho rằng NFT sẽ trở thành tài sản thương hiệu phổ biến. Ngày càng nhiều thương hiệu nổi tiếng đang giới thiệu tài sản kỹ thuật số dưới dạng NFT đến người tiêu dùng đại chúng. Ví dụ, Starbucks đã ra mắt một chương trình trung thành hóa theo kiểu trò chơi, nơi người tham gia thu thập tài sản kỹ thuật số khi khám phá các sản phẩm cà phê của công ty. Đồng thời, Nike và Reddit phát triển các bộ sưu tập kỹ thuật số NFT và tiếp thị đến đối tượng rộng lớn.
Nhưng các thương hiệu có thể làm được nhiều hơn: họ có thể dùng NFT để đại diện và củng cố danh tính khách hàng và cảm giác thuộc về cộng đồng; kết nối hàng hóa vật lý với biểu hiện kỹ thuật số của chúng; thậm chí cùng sáng tạo sản phẩm và trải nghiệm mới với những người hâm mộ trung thành nhất. Trong năm 2022 và 2023, chúng ta đã thấy xu hướng sưu tầm NFT giá rẻ như một mặt hàng tiêu dùng ngày càng tăng — thường được quản lý qua ví được ủy thác và/hoặc blockchain lớp 2, kèm theo chi phí giao dịch thấp.
Tôi tin rằng, năm nay, nhiều điều kiện cần thiết để NFT trở thành tài sản thương hiệu kỹ thuật số phổ biến khắp nơi đã sẵn sàng.
SNARKs tiến vào dòng chính
Kỹ sư đầu tư Sam Ragsdale cho rằng SNARKs sẽ tiến vào dòng chính.
Trước đây, các chuyên gia công nghệ có một số chiến lược để xác minh khối lượng tính toán:
-
Thực hiện lại tính toán trên một máy đáng tin cậy
-
Thực hiện tính toán trên một máy chuyên dụng cho nhiệm vụ đó, tức là (môi trường thực thi đáng tin cậy - TEE)
-
Thực hiện tính toán trên một cơ sở hạ tầng có uy tín công cộng như blockchain.
Các chiến lược này đều có hạn chế về chi phí hoặc khả năng mở rộng mạng. Nhưng hiện nay, SNARKs (các lập luận ngắn gọn, không tương tác về tri thức) đã trở nên dễ sử dụng hơn. SNARKs cho phép một bên chứng minh không đáng tin cậy tạo ra "biên lai mã hóa" cho một khối lượng tính toán nhất định mà không thể làm giả: trước đây, việc tính toán biên lai này tốn gấp 10^9 lần khối lượng tính toán ban đầu; những tiến bộ gần đây đang đưa con số này xuống gần 10^6.
Do đó, SNARKs trở nên khả thi trong các trường hợp nhà cung cấp tính toán ban đầu có thể chịu được chi phí bổ sung 10^6 và khách hàng không thể thực hiện lại hoặc lưu trữ dữ liệu ban đầu. Kết quả là có rất nhiều trường hợp sử dụng: các thiết bị biên trong Internet of Things có thể xác minh cập nhật. Phần mềm chỉnh sửa phương tiện có thể nhúng dữ liệu về tính xác thực và chuyển đổi nội dung; meme được remix có thể ghi công nguồn gốc ban đầu. Kết luận LLM có thể chứa thông tin về tính xác thực. Chúng ta có thể có tờ khai thuế tự xác minh, kiểm toán ngân hàng không thể làm giả và nhiều ứng dụng có lợi cho người tiêu dùng trong tương lai.
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
a16z
