Delphi Digital: Nhìn vào tương lai của DeAI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Delphi Digital: Nhìn vào tương lai của DeAI
Tầm nhìn cuối cùng về khả năng tính toán thực sự có thể kết hợp của DeAI có thể chứng minh tính hợp lệ của bản thân blockchain.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: PonderingDurian, Nhà nghiên cứu tại Delphi Digital
Biên dịch: Pzai, Foresight News
Vì bản chất tiền mã hóa là phần mềm nguồn mở với cơ chế khuyến khích kinh tế tích hợp sẵn, đồng thời AI đang làm thay đổi cách viết phần mềm, nên AI sẽ có tác động lớn đến toàn bộ lĩnh vực blockchain.
Ngăn xếp tổng thể AI x Crypto
DeAI: Cơ hội và Thách thức
Theo tôi, thách thức lớn nhất mà DeAI phải đối mặt nằm ở tầng cơ sở hạ tầng, vì việc xây dựng mô hình nền tảng đòi hỏi lượng vốn khổng lồ, trong khi lợi nhuận nhờ quy mô dữ liệu và tính toán lại rất cao.
Xét theo luật mở rộng (scaling law), các gã khổng lồ công nghệ có lợi thế tự nhiên: Trong giai đoạn Web2, họ thu được lợi nhuận độc quyền khổng lồ từ việc tập trung nhu cầu người dùng, và đã tái đầu tư những khoản lợi nhuận này vào cơ sở hạ tầng đám mây trong suốt một thập kỷ giữ phí ở mức thấp nhân tạo; giờ đây, các ông lớn internet đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường AI bằng cách kiểm soát hai yếu tố then chốt là dữ liệu và tính toán:
So sánh khối lượng token của các mô hình lớn
Do yêu cầu vốn lớn và băng thông cao cho việc huấn luyện quy mô lớn, cụm siêu máy tính tập trung vẫn là lựa chọn tối ưu — cung cấp các mô hình đóng hiệu suất cao nhất cho các gã khổng lồ công nghệ — những người dự định cho thuê các mô hình này với lợi nhuận độc quyền, rồi tái đầu tư doanh thu vào các thế hệ sản phẩm tiếp theo.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy hào moat trong lĩnh vực AI nông hơn so với hiệu ứng mạng Web2; các mô hình hàng đầu nhanh chóng mất giá trị so với toàn ngành, đặc biệt là khi Meta áp dụng chính sách "đốt sạch", đầu tư hàng chục tỷ USD để phát triển các mô hình tiên tiến mã nguồn mở như Llama 3.1, đạt hiệu suất ở mức SOTA.
Điểm số mô hình lớn Llama 3
Tại thời điểm này, nếu kết hợp với các nghiên cứu mới nổi về phương pháp huấn luyện phân tán độ trễ thấp, điều này có thể khiến (một phần) mô hình kinh doanh hàng đầu trở nên phổ thông hóa — khi giá trí tuệ giảm xuống, cuộc cạnh tranh sẽ (ít nhất một phần) chuyển từ siêu cụm phần cứng (có lợi cho các gã khổng lồ công nghệ) sang đổi mới phần mềm (thiên về mã nguồn mở / tiền mã hóa).
Phân bố giá huấn luyện theo chỉ số năng lực (chất lượng)
Xét đến kiến trúc "chuyên gia hỗn hợp" (Mixture of Experts) và hiệu quả tính toán của việc tổng hợp / định tuyến mô hình lớn, nhiều khả năng chúng ta sẽ không sống trong một thế giới chỉ có 3-5 mô hình khổng lồ, mà là một thế giới gồm hàng triệu mô hình với các cân nhắc khác nhau giữa chi phí và hiệu suất. Một mạng lưới trí tuệ đan xen (tổ ong).
Điều này đặt ra một vấn đề phối hợp lớn: Blockchain và cơ chế khuyến khích tiền mã hóa có thể hỗ trợ giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả.
Các lĩnh vực đầu tư trọng tâm DeAI
Phần mềm đang nuốt chửng thế giới. AI đang nuốt chửng phần mềm. Và bản thân AI chủ yếu là dữ liệu và tính toán.
Delphi đánh giá cao các thành phần trong ngăn xếp này:
Ngăn xếp đơn giản hóa AI x Crypto
Cơ sở hạ tầng
Vì động lực của AI đến từ dữ liệu và tính toán, cơ sở hạ tầng DeAI hướng tới việc thu mua dữ liệu và tính toán một cách hiệu quả nhất có thể, thường sử dụng cơ chế khuyến khích tiền mã hóa. Như đã nói ở trên, đây là phần khó khăn nhất trong cuộc cạnh tranh, nhưng xét theo quy mô thị trường cuối cùng, đây cũng có thể là phần mang lại lợi nhuận cao nhất.
Tính toán
Cho đến nay, các giao thức huấn luyện phân tán và thị trường GPU luôn bị giới hạn bởi độ trễ, nhưng mục tiêu của chúng là phối hợp phần cứng dị biệt tiềm năng, cung cấp dịch vụ tính toán rẻ hơn, theo nhu cầu cho những người bị loại khỏi các giải pháp tích hợp của các gã khổng lồ. Các công ty như Gensyn, Prime Intellect và Neuromesh đang thúc đẩy huấn luyện phân tán, trong khi io.net, Akash, Aethir đang hiện thực hóa suy luận giá rẻ gần sát với trí tuệ biên.
Phân bố ngách sinh thái dự án dựa trên cung ứng tập trung
Dữ liệu
Trong một thế giới trí tuệ lan tỏa với các mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, giá trị và mức độ thương mại hóa của tài sản dữ liệu ngày càng tăng.
Cho đến nay, DePIN phần lớn được ca ngợi vì có thể xây dựng mạng lưới phần cứng rẻ hơn so với các doanh nghiệp thâm dụng vốn (như công ty viễn thông). Tuy nhiên, thị trường tiềm năng lớn nhất của DePIN sẽ xuất hiện trong việc thu thập các bộ dữ liệu mới, những dữ liệu này sẽ chảy vào các hệ thống trí tuệ trên chuỗi: giao thức đại lý (discussed later).
Trong thế giới này, thị trường tiềm năng lớn nhất hành tinh — lao động — đang bị thay thế bởi dữ liệu và tính toán. Trong thế giới này, cơ sở hạ tầng DeAI cung cấp cho những người không chuyên một con đường để giành lấy tư liệu sản xuất và đóng góp vào nền kinh tế mạng sắp tới.
Middleware (Lớp trung gian)
Mục tiêu cuối cùng của DeAI là đạt được tính toán tổ hợp hiệu quả. Giống như "lego vốn" trong DeFi, DeAI bù đắp cho hiệu suất tuyệt đối còn thiếu hiện tại bằng khả năng tổ hợp không cần giấy phép, khuyến khích hệ sinh thái mã nguồn mở về phần mềm và nguyên thủy tính toán liên tục tạo lãi kép theo thời gian, qua đó (hy vọng) vượt qua các nguyên thủy phần mềm và tính toán hiện tại.
Nếu Google là cực đoan của sự "tích hợp", thì DeAI đại diện cho cực đoan của "mô-đun". Như Clayton Christensen đã nhắc nhở, trong các ngành mới nổi, phương pháp tích hợp thường dẫn đầu bằng cách giảm ma sát trong chuỗi giá trị, nhưng khi ngành trưởng thành, chuỗi giá trị mô-đun sẽ giành vị trí bằng cách nâng cao cạnh tranh và hiệu quả chi phí ở từng tầng của ngăn xếp:
AI tích hợp so với AI mô-đun
Chúng tôi đánh giá rất cao một vài hạng mục quan trọng để hiện thực hóa tầm nhìn mô-đun này:
Định tuyến
Trong một thế giới trí tuệ phân mảnh, làm sao để chọn đúng mô hình và thời điểm với giá tốt nhất? Những trình tổng hợp phía cầu luôn nắm bắt được giá trị (xem Lý thuyết Tổng hợp), và chức năng định tuyến là then chốt để tối ưu hóa đường cong Pareto giữa hiệu suất và chi phí trong thế giới trí tuệ mạng:
Bittensor dẫn đầu trong thế hệ đầu tiên, nhưng cũng xuất hiện nhiều đối thủ chuyên biệt.
Allora tổ chức thi đấu giữa các mô hình khác nhau trong các "chủ đề" khác nhau theo cách "nhận thức ngữ cảnh" và tự hoàn thiện theo thời gian, đồng thời cung cấp thông tin dự đoán tương lai dựa trên độ chính xác lịch sử trong các điều kiện cụ thể.
Morpheus hướng tới trở thành "định tuyến phía cầu" cho các trường hợp sử dụng Web3 — về cơ bản là một "Apple Intelligence" mã nguồn mở cục bộ, có thể nắm bắt ngữ cảnh người dùng liên quan và định tuyến hiệu quả các truy vấn thông qua các thành phần mới nổi của cơ sở hạ tầng "tính toán tổ hợp" DeFi hoặc Web3.
Các giao thức tương tác Agent như Theoriq và Autonolas nhằm đưa định tuyến mô-đun lên cực hạn, tạo nên hệ sinh thái linh hoạt, tổ hợp và phức hợp các Agent hoặc thành phần thành dịch vụ hoàn chỉnh trên chuỗi.
Tóm lại, trong một thế giới trí tuệ nhanh chóng phân mảnh, các trình tổng hợp cung - cầu sẽ có sức mạnh to lớn. Nếu Google là công ty trị giá 2 triệu đô la Mỹ lập chỉ mục thông tin toàn cầu, thì người chiến thắng trong định tuyến phía cầu — dù là Apple, Google hay giải pháp Web3 — tức là công ty lập chỉ mục trí tuệ đại lý, sẽ có quy mô còn lớn hơn.
Vi xử lý phụ (Coprocessor)
Do tính phân quyền, blockchain bị giới hạn nghiêm trọng cả về dữ liệu lẫn tính toán. Làm sao để đưa các ứng dụng AI cần nhiều dữ liệu và tính toán vào blockchain? Thông qua vi xử lý phụ!
Ứng dụng coprocessor trong tầng ứng dụng Crypto
Tất cả đều là các "hệ thống oracles" cung cấp các kỹ thuật khác nhau để "xác minh" dữ liệu hoặc mô hình nền tảng đang được sử dụng là hợp lệ, nhằm giảm thiểu các giả định tin cậy mới trên chuỗi, đồng thời tăng đáng kể khả năng. Cho đến nay, đã có nhiều dự án sử dụng zkML, opML, TeeML và các phương pháp kinh tế mật mã, mỗi loại có ưu nhược điểm riêng:
So sánh các coprocessor
Ở mức cao hơn, coprocessor rất quan trọng đối với việc thông minh hóa hợp đồng thông minh — cung cấp các giải pháp kiểu "kho dữ liệu", cho phép truy vấn trải nghiệm cá nhân hóa hơn trên chuỗi, hoặc xác minh rằng một suy luận nhất định đã được hoàn thành đúng cách.
Các mạng TEE (Thực thi Đáng tin cậy) như Super, Phala và Marlin ngày càng phổ biến gần đây nhờ tính tiện dụng và khả năng xử lý các ứng dụng quy mô lớn.
Nói chung, coprocessor cực kỳ quan trọng để kết hợp blockchain có độ chắc chắn cao nhưng hiệu suất thấp với các agent hiệu suất cao nhưng mang tính xác suất. Không có coprocessor, AI sẽ không thể hiện diện trên thế hệ blockchain hiện tại.
Khuyến khích nhà phát triển
Một trong những vấn đề lớn nhất của phát triển mã nguồn mở AI là thiếu cơ chế khuyến khích bền vững. Phát triển AI rất thâm dụng vốn, cả về tính toán lẫn chi phí cơ hội của lao động tri thức AI đều rất cao. Nếu không có cơ chế khuyến khích phù hợp để thưởng cho các đóng góp mã nguồn mở, lĩnh vực này chắc chắn sẽ thua trước siêu máy tính siêu tư bản.
Từ Sentiment đến Pluralis, Sahara AI và Mira, các dự án này đều hướng tới việc khởi động mạng lưới, cho phép các cá nhân phân tán đóng góp vào trí tuệ mạng, đồng thời nhận được phần thưởng xứng đáng.
Thông qua sự bổ sung trong mô hình kinh doanh, tốc độ lãi kép mã nguồn mở nên được đẩy nhanh — cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI một lựa chọn toàn cầu bên ngoài các công ty công nghệ lớn, và hy vọng được trả công hậu hĩnh theo giá trị tạo ra.
Mặc dù việc này rất khó và cạnh tranh ngày càng gay gắt, nhưng thị trường tiềm năng ở đây là rất lớn.
Mô hình GNN
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phân chia mẫu trong kho văn bản lớn và học cách dự đoán từ tiếp theo, trong khi Mạng thần kinh đồ thị (GNN) xử lý, phân tích và học dữ liệu cấu trúc dạng đồ thị. Vì dữ liệu trên chuỗi chủ yếu gồm các tương tác phức tạp giữa người dùng và hợp đồng thông minh, nói cách khác, là một đồ thị, nên GNN dường như là lựa chọn hợp lý để hỗ trợ các trường hợp sử dụng AI trên chuỗi.
Các dự án như Pond và RPS đang cố gắng xây dựng các mô hình nền tảng cho web3, có thể được ứng dụng trong giao dịch, Defi và thậm chí cả trường hợp xã hội, ví dụ:
-
Dự đoán giá: Mô hình hành vi trên chuỗi dự đoán giá, chiến lược giao dịch tự động, phân tích cảm xúc
-
Tài chính AI: Tích hợp với các ứng dụng DeFi hiện có, chiến lược lợi nhuận tiên tiến và tận dụng thanh khoản, quản lý rủi ro / quản trị tốt hơn
-
Marketing trên chuỗi: Airdrop / định vị chính xác hơn, công cụ đề xuất dựa trên hành vi trên chuỗi
Các mô hình này sẽ sử dụng rộng rãi các giải pháp kho dữ liệu như Space and Time, Subsquid, Covalent và Hyperline, tôi cũng đánh giá cao các dự án này.
GNN có thể chứng minh rằng mô hình lớn blockchain và kho dữ liệu Web3 là công cụ hỗ trợ thiết yếu, cung cấp chức năng OLAP (xử lý phân tích trực tuyến) cho Web3.
Ứng dụng
Theo tôi, các Agent trên chuỗi có thể là chìa khóa giải quyết vấn đề UX nổi tiếng của tiền mã hóa, nhưng quan trọng hơn, trong thập kỷ qua, chúng ta đã đầu tư hàng tỷ USD vào cơ sở hạ tầng Web3, nhưng mức sử dụng phía cầu lại quá ít ỏi.
Đừng lo, các Agent đã đến...
Sự gia tăng điểm số kiểm tra AI trên các chiều hành vi con người
Và những Agent này tận dụng cơ sở hạ tầng mở, không cần giấy phép — vượt qua thanh toán và tính toán tổ hợp để đạt được các mục tiêu cuối cùng phức tạp hơn, điều này dường như hợp lý. Trong nền kinh tế trí tuệ mạng sắp tới, dòng chảy kinh tế có thể không còn là B -> B -> C, mà là Người dùng -> Agent -> Mạng tính toán -> Agent -> Người dùng. Kết quả cuối cùng của dòng chảy này là các giao thức đại lý. Các ứng dụng hoặc doanh nghiệp dịch vụ có chi phí vận hành thấp, chủ yếu tận dụng tài nguyên trên chuỗi, đáp ứng nhu cầu người dùng cuối (hoặc lẫn nhau) trong mạng tổ hợp với chi phí thấp hơn nhiều so với doanh nghiệp truyền thống. Giống như tầng ứng dụng Web2 chiếm phần lớn giá trị, tôi cũng là người ủng hộ lý thuyết "giao thức Agent béo" trong DeAI. Theo thời gian, việc thu giữ giá trị nên dịch chuyển lên các tầng cao hơn của ngăn xếp.
Tích lũy giá trị trong AI tạo sinh
Google, Facebook và Blackrock tiếp theo rất có thể sẽ là các giao thức đại lý, và các thành phần hiện thực hóa chúng đang dần ra đời.
Kết cục DeAI
AI sẽ thay đổi hình thái kinh tế của chúng ta. Hiện tại, thị trường kỳ vọng việc thu giữ giá trị này sẽ bị giới hạn trong vài công ty lớn ở bờ Tây Bắc Mỹ. DeAI đại diện cho một tầm nhìn khác. Một tầm nhìn về mạng trí tuệ mở, có thể tổ hợp, thưởng và trả công cho mọi đóng góp dù nhỏ nhất, cùng quyền sở hữu / quản lý tập thể nhiều hơn.
Mặc dù một số tuyên bố về DeAI hơi phóng đại, và nhiều dự án đang giao dịch ở mức giá cao hơn nhiều so với tác động thực tế hiện tại, nhưng quy mô cơ hội là hoàn toàn khách quan. Với những ai kiên nhẫn và có tầm nhìn, tầm nhìn cuối cùng về tính toán thực sự có thể tổ hợp của DeAI có thể chứng minh tính hợp lệ của chính blockchain.
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
Delphi Digital
