Phỏng vấn đối tác nghiên cứu 1kx: FHE đã "rất gần" với việc ứng dụng quy mô lớn, theo dõi sát sao sự phát triển trong lĩnh vực này
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Phỏng vấn đối tác nghiên cứu 1kx: FHE đã "rất gần" với việc ứng dụng quy mô lớn, theo dõi sát sao sự phát triển trong lĩnh vực này
Wei Dai, cộng sự nghiên cứu của 1kx, cho rằng mặc dù sự phát triển tổng thể của mã hóa đồng dạng toàn phần vẫn chậm hơn bằng chứng kiến thức không (zero-knowledge proof) khoảng ba đến bốn năm, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Phỏng vấn và biên soạn: Wendy, Foresight News
Người được phỏng vấn: Wei Dai, Cộng sự Nghiên cứu tại 1kx
"Trong một thời gian dài, mã hóa đồng dạng toàn phần (Fully Homomorphic Encryption, FHE) luôn được xem là một trong những chiếc vương miện của ngành mật mã học", Vitalik đã viết như vậy trong bài blog được đăng ngày 20 tháng 7 năm 2020. Vào ngày 5 tháng 5 năm nay, Vitalik một lần nữa chia sẻ lại bài viết có tiêu đề Khám phá Mã hóa Đồng dạng Toàn phần trên X (Twitter), cho biết rằng "rất nhiều người đang quan tâm đến FHE".
Sự "quan tâm" này đã được thể hiện rõ trong lĩnh vực đầu tư tiền mã hóa. Vào tháng 3 năm nay, công ty FHE Zama chính thức thông báo huy động thành công 73 triệu USD vòng tài trợ Series A do Multicoin và Protocol Labs dẫn dắt, thu hút sự chú ý lớn từ thị trường.
Foresight News gần đây tổng hợp cho thấy hệ sinh thái FHE trong lĩnh vực tiền mã hóa đã bắt đầu hình thành. Một số quỹ tiền mã hóa nhạy bén cũng đã sớm tiến hành đầu tư vào FHE, trong đó có cả 1kx. Trước đó không lâu, 1kx đã dẫn dắt vòng gọi vốn cho Inco – một dự án mã hóa đồng dạng toàn phần xây dựng trên nền tảng Zama. Wei Dai, cộng sự nghiên cứu của quỹ, tiết lộ với Foresight News rằng họ đang theo dõi sát sao sự phát triển của lĩnh vực này, bởi vì công nghệ FHE hiện đã "rất gần" với việc ứng dụng quy mô lớn.
Wei Dai sở hữu bằng Tiến sĩ Mật mã học tại Đại học California, San Diego. Theo anh, mặc dù sự phát triển tổng thể của FHE vẫn chậm hơn bằng chứng kiến thức không (zero-knowledge proof - ZKP) khoảng ba đến bốn năm, nhưng tiềm năng của nó là rất lớn, đặc biệt trong việc giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư trên blockchain. Khi kết hợp với các công nghệ liên quan như tính toán đa phương (MPC) và bằng chứng kiến thức không (ZKP), FHE có thể mở ra không gian ứng dụng rộng lớn hơn.
Foresight News: So với các công nghệ mã hóa truyền thống như mã hóa bán đồng dạng, điểm mạnh và đột phá chính của mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) nằm ở đâu?
Wei Dai: Ý tưởng về mã hóa đồng dạng toàn phần (FHE) đã được thảo luận từ những năm 1970, tức là đã tồn tại三四十年 rồi, nhưng rất khó thực hiện.
Ý tưởng ban đầu rất đơn giản: mã hóa dữ liệu, sau đó giải mã – đó là mã hóa chuẩn. Sau đó, con người nhận ra rằng có thể thực hiện các thao tác đơn giản trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa, ví dụ như phép cộng (chú thích: hoặc phép nhân, nhưng không phải cả hai cùng lúc) – đây được gọi là mã hóa đồng dạng một phần. Tiếp đó, người ta bắt đầu đặt câu hỏi: liệu có thể thực hiện mọi loại tính toán trên dữ liệu đã mã hóa hay không? Nếu có thể thực hiện cả phép cộng và phép nhân, thì về cơ bản đã đạt được loại tính toán phổ quát đầy đủ. Ý tưởng này đã được hiện thực hóa vào năm 2009 thông qua bài báo của Craig Gentry. Từ đó, một lĩnh vực hoàn toàn mới dựa trên sơ đồ FHE của Craig Gentry đã được nghiên cứu rộng rãi. Đến nay, chúng ta đã chứng kiến rất nhiều bước tiến.
Vì vậy, lợi thế chính của FHE là bạn có thể thực hiện mọi loại tính toán ngay cả khi dữ liệu đang ở trạng thái được mã hóa.
Foresight News: Vitalik từng đề cập trong một bài viết vài năm trước rằng FHE có tiềm năng trở thành công nghệ then chốt trong việc mở rộng quy mô và bảo vệ quyền riêng tư cho blockchain. Ông đánh giá thế nào về triển vọng ứng dụng của FHE trong hai lĩnh vực này? Cụ thể sẽ mang lại những cải tiến gì?
Wei Dai: Blockchain hiện tại về mặc định đều minh bạch, mọi giao dịch, mọi biến số trong hợp đồng thông minh đều công khai, bất kỳ ai cũng có thể xem được – điều này cần phải thay đổi.
Do đó, chúng ta thấy rất nhiều dự án đang cố gắng chuyển đổi một blockchain hoàn toàn minh bạch sang dạng một phần được mã hóa, nhưng vẫn có thể được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh. Ví dụ như Máy ảo FHE (FHE Virtual Machine) do Zama xây dựng. Zama là một công ty có tới 40 tiến sĩ, đang phát triển các nguyên thủy FHE sâu và các sản phẩm dựa trên đó. Về cơ bản, lập trình viên chỉ cần viết mã Solidity thông thường để thao tác với các nguyên thủy FHE. Điều này rất mạnh mẽ. Tôi cho rằng điều này sẽ giúp giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư hiện nay trên blockchain. Ví dụ, bạn có thể làm máy quay xèng, mở sòng bạc, hay thực hiện thanh toán mã hóa. Nó không giống hoàn toàn với Tornado Cash. Tornado Cash làm mờ toàn bộ sơ đồ giao dịch, còn với FHE và thanh toán mã hóa, sơ đồ giao dịch vẫn được giữ lại, chỉ ẩn đi số tiền. Vì vậy, theo một nghĩa nào đó, nó dễ truy vết hơn, có lẽ thân thiện hơn với quy định.
Một điểm khác mà Vitalik đề cập về quyền riêng tư là các dự án như Zcash, Aztec, Tornado Cash gặp phải vấn đề lớn về hiệu suất khi sử dụng: nếu bạn dùng trên điện thoại hay trình duyệt, phải mất rất lâu mới lấy được thông tin số dư. Khi có người gửi tiền cho bạn, cũng cần rất lâu để đồng bộ với trạng thái trên chuỗi. Thực tế cho thấy FHE có thể giải quyết vấn đề này. Đây chính là điều Aztec đang nghiên cứu – gọi là tìm nạp tin nhắn vô thức (oblivious message retrieval - OMR). Nếu bạn muốn đồng bộ trạng thái ví mà không tiết lộ dữ liệu đang truy cập, FHE có thể cung cấp một dạng giải pháp.
Về mở rộng quy mô, tôi thực sự không nghĩ rằng FHE giải quyết được vấn đề này. Tôi cũng không nghĩ Vitalik đã khẳng định rõ điều đó trong bài viết. Với các đồng tiền riêng tư hiện tại sử dụng ZK, khách hàng (client) gặp vấn đề về khả năng mở rộng – cần phải đồng bộ với trạng thái trên chuỗi. FHE giải quyết được vấn đề mở rộng ở phía client cho các đồng tiền riêng tư này.
Tuy nhiên, xét về việc giải quyết bài toán mở rộng quy mô, so với các giải pháp kiểu Rollup, FHE chưa thực sự giải quyết được. Nhưng như anh ấy có nhắc đến, khi FHE bổ sung cho ZK, có thể giúp giải quyết các vấn đề này. Có một thứ gọi là FHE có thể xác minh (verifiable FHE). Hóa ra, nếu bạn muốn làm FHE kết nối với chuỗi trong thiết lập Rollup, bạn thực sự cần đảm bảo kết quả tính toán FHE có thể xác minh được. Tương tự như ZK Rollup, bạn có thể đảm bảo rằng một phép tính chạy trên một số đầu vào nhất định sẽ cho ra một đầu ra cụ thể. Mặc định, FHE không cung cấp điều này – nó vẫn là tính toán đáng tin cậy (trusted computing). Nhưng bạn có thể xây dựng các sơ đồ FHE đã được xác minh chuyên biệt để đảm bảo tính toán được thực hiện đúng. Ví dụ, RISC Zero và các dự án ZK khác đang cố gắng làm điều này dưới dạng tổng quát – họ dùng ZKVM, tích hợp mã của Zama để xử lý. Nhưng thực tế bạn có thể làm điều thông minh và hiệu quả hơn bằng cách nghiên cứu sâu các phép toán FHE để thực hiện tính toán có thể xác minh theo cách tùy chỉnh.
Foresight News: ZK mà ông vừa nhắc đến cũng là một công nghệ nổi bật trong lĩnh vực mật mã. Vậy mối liên hệ và khác biệt giữa FHE và ZKP là gì? Hai công nghệ này có thể bổ trợ lẫn nhau không? Trong lĩnh vực bảo vệ quyền riêng tư, nên cân nhắc và lựa chọn giữa hai công nghệ này như thế nào?
Wei Dai: Đây là một chủ đề rất phức tạp, tôi sẽ cố gắng giải thích ngắn gọn.
Bằng chứng kiến thức không (ZKP) chủ yếu cho phép bạn làm hai việc: một là tính toán có thể xác minh, hai là thuộc tính "kiến thức không" (zero-knowledge). Hiện nay, tất cả các L2 dùng ZK chủ yếu tập trung vào tính toán có thể xác minh – bạn có thể thực hiện một đoạn tính toán và người khác có thể xác minh mà không cần lặp lại toàn bộ quá trình. Thuộc tính "kiến thức không" cho phép bạn chứng minh điều gì đó về dữ liệu mà không cần tiết lộ dữ liệu đó, từ đó đạt được một dạng quyền riêng tư. Điều này đã được dùng trong các mạng mixnet, báo cáo riêng tư (như Zcash), Tornado Cash. Bạn cũng có thể mở rộng sang các tính toán phức tạp hơn, ví dụ như Aleo và Mina, dùng ZK để ẩn dữ liệu, có thể thực hiện bên ngoài chuỗi thay vì trên chuỗi.
Tuy nhiên, về mặt quyền riêng tư, ZK không cho phép bạn có quyền riêng tư trên trạng thái chia sẻ – nó chỉ bảo vệ trạng thái riêng tư. Nghĩa là, nếu thông tin chỉ riêng tư với một hoặc một vài bên, thì ổn.
Nhưng điều này không áp dụng được với hợp đồng thông minh. Ví dụ, thanh khoản trên Uniswap có thể tương tác không cần sự cho phép với bất kỳ ai – loại quyền riêng tư này chính là cái tôi gọi là quyền riêng tư trên trạng thái chia sẻ hay bí mật. Điều này không khả thi với ZK – đây chính là nơi bạn cần MPC (tính toán đa phương) và FHE.
FHE thực sự cho phép bạn tách rời tính toán và dữ liệu: bạn có thể mã hóa dữ liệu, thực hiện tính toán trên đó mà không nhìn thấy nội dung dữ liệu. Và nơi mã hóa dữ liệu cũng không cần biết tính toán nào sẽ được thực hiện trên đó – điều này rất phù hợp trong môi trường blockchain, vì bạn có thể có các hợp đồng thông minh mã hóa hoặc chứa các giá trị đã mã hóa, và vẫn có thể tính toán trên chúng. Giống như bạn thêm một lớp FHE vào Uniswap để có được dấu vết tính toán (trace) đã được mã hóa.
Vì vậy, sự khác biệt giữa FHE và ZK rất tinh tế, nhưng nói chung, nếu bạn muốn làm cho hợp đồng thông minh trở nên riêng tư, bạn cần MPC hoặc FHE. Còn với các việc đơn giản như thanh toán, bạn có thể dùng ZK.
Foresight News: Gần đây cũng có một số dự án đang quảng bá khái niệm ZK + FHE. Ông đánh giá thế nào về xu hướng này?
Wei Dai: Về ý tưởng ZK + FHE, tôi thực sự cho rằng đây là hai công nghệ bổ trợ lẫn nhau, nhưng ở giai đoạn hiện tại, nếu thực sự chồng chúng lên nhau, chi phí tính toán sẽ tăng theo cấp số nhân – vì chi phí của chúng có mối quan hệ nhân với nhau. Ví dụ, nếu dùng ZK làm chi phí tăng 1.000 lần, dùng FHE cũng tăng 1.000 lần, thì khi kết hợp sẽ là 1 triệu lần. Trên thực tế, chi phí thật sự có thể là 1 triệu nhân 1 triệu – tức là 1 nghìn tỷ.
Vì vậy, tôi cho rằng hiện tại điều này gần như không khả thi, trừ khi có một số trường hợp sử dụng đặc biệt thực sự cần đến.
Foresight News: Theo ông, công nghệ FHE hiện đang ở giai đoạn phát triển nào? Còn bao xa nữa mới đến được ứng dụng quy mô lớn?
Wei Dai: Nếu nói về giai đoạn tuyệt đối của công nghệ này, rất khó xác định. Tôi nghĩ có thể hiểu rõ hơn thông qua định vị tương đối của FHE so với các công nghệ khác.
Nếu bạn nói chuyện với những người làm việc tại các công ty FHE như Zama hay Duality, họ sẽ nói rằng FHE đang chậm hơn ZK vài năm. Chậm bao nhiêu năm? Có người nói 2-3 năm, có người nói 5-6 năm, thậm chí có người cho rằng lên tới 10 năm. Lý do có sự khác biệt là vì mỗi người dùng các chỉ số đo lường khác nhau – chẳng hạn như số lượng nhà phát triển, số lượng bài báo kỹ thuật, hay số lượng ứng dụng mới xây dựng trên nền tảng.
Tôi chưa khảo sát toàn diện, nhưng dựa trên trải nghiệm cá nhân khi tương tác với các cộng đồng này, nếu bình quân các chỉ số đó, tôi cho rằng FHE đang chậm hơn ZK khoảng ba đến bốn năm.
ZK đang ngày càng nhanh hơn, FHE cũng vậy. Vậy chúng ta còn bao xa với ứng dụng quy mô lớn của FHE? Tôi nghĩ thực sự đã rất gần rồi. Các dự án thế hệ đầu tiên hiện vừa ra mắt testnet, và sẽ lên mainnet vào cuối năm nay. Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta sắp được chứng kiến điều đó. Nếu đo lường chi phí tính toán trong các hệ thống thực tế hiện nay, FHE vẫn cao hơn ZKP. Tuy nhiên, một khi một công nghệ nào đó được đưa vào sản xuất, nếu nó nhận được sự chấp nhận, nếu nó có thể mở rộng, nó có thể bắt đầu tăng trưởng nhanh chóng – thường là tăng trưởng theo cấp số nhân. Hãy nhìn vào ZK rollup: từ một khái niệm lý thuyết đến ứng dụng thực tế trong thời gian ngắn, và hiện đã bảo vệ hàng tỷ đô la giá trị.
Foresight News: Về mặt ứng dụng thực tế, hiện tại FHE còn gặp những rào cản nào? Ví dụ như hiệu suất tính toán, quản lý khóa... Ông nghĩ ở cấp độ tối ưu thuật toán, tăng tốc phần cứng, còn những vấn đề nào cần vượt qua?
Wei Dai: Đầu tiên, chắc chắn còn rất nhiều thách thức cần giải quyết. Với FHE, vấn đề thường nằm ở bước tự khởi động (bootstrapping). Bootstrapping thực sự là một quá trình cực kỳ tốn kém về mặt tính toán, nhưng nhờ cải tiến thuật toán và tối ưu hóa kỹ thuật tổng thể, chi phí này đang dần giảm.
Hóa ra còn có các loại sơ đồ khác không cần bootstrapping, có thể hiệu quả hơn với ML (machine learning). Nếu áp dụng các tính toán cổ điển đặc biệt, bạn có thể tối ưu hóa dành riêng cho nó. Đặc biệt với các tính toán không chạy dài, kiểu một lần như suy luận AI. Tuy nhiên, hiện vẫn chưa có nhiều nỗ lực thương mại hóa trong việc tập trung vào một tính toán cổ điển cụ thể, tối ưu hóa nó và đầu tư mạnh vào một hướng đi cụ thể. Những gì Zama đang làm cho tính toán trên chuỗi hiện nay rất tổng quát, nghĩa là chưa hiệu quả lắm, vì mỗi bước đều phải bootstrapping.
Ở khía cạnh quản lý khóa cũng có thách thức. fhEVM của Zama, Inco hay Phoenix đều cần quản lý khóa ngưỡng (threshold key management) – bạn có một nhóm các trình xác thực, cùng nhau có khả năng giải mã. Tôi nghĩ điều này nằm trong lộ trình, nhưng Zama thực tế vẫn chưa hoàn thiện hoàn toàn. Đây là một rào cản cần vượt qua, nếu không, một trình xác thực đơn lẻ vẫn là điểm lỗi duy nhất có thể giải mã.
Foresight News: Là cộng sự nghiên cứu tại 1kx, từ góc độ đầu tư, ông thấy những hướng công nghệ và ứng dụng nào trong lĩnh vực FHE đáng chú ý? Triển vọng thị trường ra sao? Cơ hội và thách thức chính là gì?
Wei Dai: Tôi nghĩ điều đặc biệt đáng chú ý không chỉ là FHE, mà là FHE ngưỡng (threshold FHE hay TFHE) – tức là sự kết hợp của FHE, MPC và blockchain. Sự kết hợp đặc biệt này sẽ mở ra một loạt trường hợp sử dụng hoàn toàn mới. Tôi rất hào hứng về điều này.
Thực tế, trước khi Zama làm fhEVM, tôi đã từng thảo luận về ứng dụng TFHE trên blockchain. Gần đây, chúng tôi đã dẫn dắt vòng gọi vốn cho Inco – dự án xây dựng trên Zama nhằm triển khai các trường hợp sử dụng fhEVM. Họ đang hợp tác với một số đối tác phát triển các ứng dụng nhỏ như máy quay xèng, sòng bạc, thanh toán doanh nghiệp, trò chơi. Tôi rất háo hức khi thấy những ứng dụng đầu tiên ra mắt thị trường.
Hơn nữa, nó rất thân thiện với nhà phát triển vì dễ lập trình – chỉ cần thao tác với Solidity. Bạn biết đấy, nếu bắt nhà phát triển dùng một ngôn ngữ lập trình tùy chỉnh, thì việc thấy ứng dụng ra đời sẽ khó khăn hơn nhiều – hãy nhìn vào ZK để thấy điều đó. Nhưng hóa ra, dưới dạng thuận tiện này, FHE kết nối với chuỗi, nhà phát triển thậm chí không cần nghĩ đến FHE – đây là một kiểu dữ liệu mã hóa rất đơn giản, thực hiện các thao tác rất cơ bản, và bạn có thể giải mã mọi thứ một cách lập trình trong Solidity. Vì vậy, tôi cho rằng đây là lĩnh vực chính khiến tôi hào hứng nhất trong 1-2 năm tới.
Ngoài ra, còn có những lĩnh vực mới nổi khác. Một điểm khác về FHE trên chuỗi là các tính toán trong hợp đồng thông minh thường rất ngắn gọn. Bởi vì các ứng dụng hợp đồng thông minh được thiết kế quanh môi trường tính toán giới hạn như Ethereum, ví dụ Uniswap thực tế rất nhẹ. Vì vậy, nó rất phù hợp với FHE, vì FHE hiện vẫn còn kém hiệu quả.
Bên cạnh đó, tôi nghĩ các dạng FHE khác có thể thấy nhiều ứng dụng hơn. Khi FHE lần đầu được thảo luận, điều khiến giới mật mã thực sự hào hứng là khả năng thuê ngoài tính toán. Nếu có dữ liệu – dù thuộc người dùng hay tổ chức – bạn có thể thuê ngoài để người khác tính toán. Có thể bạn có một trường hợp dùng ML, dữ liệu của mọi người đều được mã hóa, nhưng bạn vẫn có thể dùng nó làm dữ liệu huấn luyện.
Mặc dù điều này còn xa hơn, nhưng tôi nghĩ đã có những đội ngũ tuyệt vời đang nghiên cứu các hướng này. Có thể trong tương lai, chúng ta sẽ thấy suy luận máy học, học máy, thậm chí huấn luyện học máy được thực hiện bên trong FHE.
Foresight News: Về mặt quản lý, các quốc gia và khu vực có thái độ khác nhau với công nghệ mã hóa. Đặc biệt khi AI phát triển, quyền riêng tư dữ liệu ngày càng quan trọng. Ông nghĩ môi trường quản lý trong tương lai sẽ thay đổi thế nào? Điều này ảnh hưởng ra sao đến nghiên cứu và ứng dụng FHE?
Wei Dai: Tôi không am hiểu sâu về quản lý quyền riêng tư. Nhưng tôi biết có hai loại quyền riêng tư chính: riêng tư dữ liệu và riêng tư tài sản tài chính. Hai loại này rất khác nhau, nhưng đôi khi người ta gộp chung khi nói về riêng tư. Trên thực tế, hai loại riêng tư này cần được phân biệt, và cần thêm sự đồng thuận xã hội.
Hiện nay, khi nói về quản lý, người ta đều cho rằng cần có nhiều riêng tư dữ liệu, nhưng riêng tư tài chính lại là vùng xám. Tôi nghĩ FHE có thể đóng vai trò trong cả hai, nhưng rõ ràng trực tiếp hơn với riêng tư dữ liệu. Hiện các công ty công nghệ lớn kiếm lợi từ dữ liệu người dùng, còn với FHE, người dùng có thể tiềm năng giữ quyền sở hữu dữ liệu, bán dữ liệu cho các công ty này theo cách nào đó. Như vậy, vẫn duy trì được lợi ích xã hội tích cực – như huấn luyện mô hình trên dữ liệu, nhà quảng cáo truy cập dữ liệu người dùng một cách kiểm soát, trong khi người dùng nắm quyền kiểm soát dữ liệu của mình.
Foresight News: Nhìn về tương lai 3-5 năm tới, ông kỳ vọng gì về sự phát triển của FHE? Những đột phá công nghệ tiềm năng nào có thể thay đổi cục diện?
Wei Dai: Tôi không mong đợi một bước ngoặt đột phá, mà là những cải tiến từng bước. Lý thuyết, phần mềm, phần cứng, thuật toán – tất cả các yếu tố liên quan này đều cộng dồn, từng cấp độ đều có tiến bộ. Theo thời gian, bạn sẽ thấy chi phí tính toán và trải nghiệm nhà phát triển được cải thiện ổn định, từ đó công nghệ ngày càng trở nên khả dụng hơn.
Hiện tại FHE đang ở giai đoạn từ 0 đến 1, nhưng đồng thời cũng đang trên quỹ đạo từ 1 đến 10. Tôi muốn nhấn mạnh lại: sự phát triển của FHE cần tiến bộ đồng bộ trên phần cứng, phần mềm, lý thuyết và trải nghiệm phát triển, và tôi cho rằng đã có những công ty thú vị đang làm việc ở các khía cạnh này.
Foresight News: 1kx đã đầu tư nhiều vào ZK, vậy với FHE thì sao? Ngoài Inco như ông vừa nhắc, các ông có đang xem xét dự án nào khác không, và có khả năng tiếp tục đầu tư sâu hơn vào lĩnh vực FHE trong tương lai?
Wei Dai: Đúng vậy, chúng tôi đã đầu tư vào một công ty mạng là Inco, nhưng chúng tôi cũng đã đầu tư vào lĩnh vực phần cứng. Hiện chưa thể tiết lộ chi tiết, nhưng chúng tôi đang theo dõi toàn bộ hệ sinh thái công nghệ. Tôi cho rằng đây là một thời điểm rất đáng phấn khích, và trong 3-5 năm tới, chúng ta sẽ thấy lĩnh vực này đạt đến mức độ nào.
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
Foresight News
