Phỏng vấn đối tác Dragonfly về các xu hướng gần đây: Agent AI vẫn còn khoảng cách để đạt trình độ sản xuất, một số dự án DeSci chỉ là chiêu trò khoa học giả dạng
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Phỏng vấn đối tác Dragonfly về các xu hướng gần đây: Agent AI vẫn còn khoảng cách để đạt trình độ sản xuất, một số dự án DeSci chỉ là chiêu trò khoa học giả dạng
Mô hình khuyến khích phi tập trung (như các dự án DeSci) tương phản với kinh nghiệm thành công của DeFi, làm nổi bật những khó khăn trong việc thiết lập cơ chế trách nhiệm hiệu quả.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tổng hợp & Biên dịch: TechFlow
Khách mời: Casey Caruso, Nhà sáng lập Topology Ventures
Người dẫn chương trình: Haseeb Qureshi, Đối tác quản lý Dragonfly; Robert Leshner, CEO & Đồng sáng lập Superstate; Tarun Chitra, Đối tác quản lý Robot Ventures
Nguồn podcast: Unchained
Tiêu đề gốc: Sự thật phũ phàng của DeSci, Bẻ khóa AI và Hyperliquid - The Chopping Block
Ngày phát hành: 2 tháng 12 năm 2024
Tóm tắt nội dung chính
-
Sự trỗi dậy của AI Memecoins: Trong những năm gần đây, các đồng tiền meme AI như Freysa đang bùng nổ. Những token này kết hợp hoạt động trên chuỗi với công nghệ AI thông qua cơ chế gamification độc đáo, tạo ra mô hình tương tác người dùng mới nhưng cũng thúc đẩy thêm hành vi đầu cơ.
-
Thử thách bảo mật của Freysa: Quỹ thưởng của Freysa từng bị phá vỡ, sự kiện này phơi bày cơ chế tấn công phía sau và những lỗ hổng tiềm tàng mà các tác nhân AI kết nối với hợp đồng thông minh phải đối mặt.
-
Kết hợp tác nhân AI với mã hóa: Việc ứng dụng tác nhân AI trong lĩnh vực mã hóa ngày càng phổ biến hơn, ví dụ như tích hợp với các khung Web3 (như Eliza). Phần nội dung này cũng thảo luận về những hạn chế hiện tại, xu hướng gamification và tiềm năng ứng dụng trong tương lai.
-
Mô hình airdrop của Hyperliquid: Hyperliquid đã tung ra đợt airdrop trị giá tới 1,9 tỷ USD, mô hình "không vốn mạo hiểm" thu hút sự chú ý của thị trường. Chiến lược khởi chạy với tỷ lệ lưu thông cao trong thời kỳ tăng giá đã tạo ảnh hưởng sâu rộng đến thị trường.
-
Tranh cãi xung quanh Khoa học phi tập trung (DeSci): Tiềm năng phát triển của DeSci được đánh giá cao nhưng cũng đối mặt nhiều thách thức, chẳng hạn như hiệu quả của cơ chế tài trợ, thiếu trách nhiệm giải trình và tính khả thi thực tế khi gây quỹ nghiên cứu dược phẩm theo mô hình token hóa.
-
Thành công do cộng đồng thúc đẩy của Base: Base đã thu hút các nhà phát triển hàng đầu và các dự án hàng đầu mà không cần chương trình khuyến khích quy mô lớn. Mô hình thành công do cộng đồng thúc đẩy này mở ra cách tiếp cận mới cho việc xây dựng hệ sinh thái L1 và L2.
-
Pump.Science và token tuổi thọ: Thí nghiệm token hóa tuổi thọ của Pump.Science đã gây ra nhiều tranh luận, mô hình tài trợ đổi mới cùng hậu quả từ sự cố rò rỉ khóa riêng cần được phân tích kỹ lưỡng.
-
Thách thức tài trợ dựa trên token: Mô hình khuyến khích phi tập trung (như các dự án DeSci) đối lập với kinh nghiệm thành công của DeFi, làm nổi bật khó khăn trong việc thiết lập cơ chế trách nhiệm hiệu quả.
-
Tranh cãi về DAO: Vẫn còn tranh luận liệu DAO có thể triển khai vốn hiệu quả trong môi trường rủi ro cao hay không. Nhiều người nghi ngờ về hiệu quả lâu dài của chúng trong việc thúc đẩy đổi mới.
(Ghi chú của TechFlow: Topology Venture là công ty chuyên đầu tư vào các startup trong lĩnh vực blockchain và tiền mã hóa. Công ty thường tập trung vào các dự án giai đoạn sớm, cung cấp vốn và hỗ trợ chiến lược để giúp các dự án này phát triển. Topology Venture có thể tham gia vào nhiều dự án đổi mới liên quan đến công nghệ blockchain, bao gồm DeFi, NFT và các ứng dụng mã hóa mới nổi khác. Thông qua danh mục đầu tư của mình, Topology Venture cam kết thúc đẩy ứng dụng và phát triển rộng rãi công nghệ blockchain.)
Sự phát triển của AI Memecoins và thử thách an ninh của Freysa
Haseeb: Gần đây, AI meme coin trở thành xu hướng mới thu hút sự chú ý. Casey, bạn nghiên cứu sâu về lĩnh vực AI, bạn nghĩ sao về cơn sốt thị trường đối với AI meme coin?
Casey: Tôi cho rằng chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của lĩnh vực này. Ví dụ đầu tiên là Goat, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tích hợp với ví. Hiện tại chúng ta đang chứng kiến thế hệ thứ hai, khi các tác nhân này được bổ sung nhiều yếu tố gamification hơn. Chúng ta có thể đi sâu vào chủ đề này sau.
Vậy điều gì sẽ xảy ra tiếp theo? Dù không thể đoán trước tương lai, nhưng hiện đã có một số hướng rõ ràng đang được khám phá.
Ví dụ, chúng ta có thể thấy sự trỗi dậy trở lại của các blogger, giống như người nổi tiếng ảo thời Web 2, chỉ là lúc đó chưa đạt được sự phù hợp sản phẩm-thị trường (PMF) hoàn chỉnh. Các robot AI cũng có thể bắt đầu đóng vai trò, loại AI này là sự kết hợp giữa robot và tác nhân, có thể kết nối liền mạch với hệ thống tiền mã hóa và AI.
Nói chung, ứng dụng và tính hữu ích của tác nhân AI ngoài đời thực cao hơn nhiều so với trong lĩnh vực tiền mã hóa. Tuy nhiên, không thể phủ nhận lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, và chúng tôi rất hào hứng về điều đó.
Haseeb: Một chủ đề nóng gần đây là Freysa, một tác nhân AI có nhiệm vụ bảo vệ một quỹ thưởng. Ban đầu quỹ được đặt ở mức 3.000 đô la và tăng dần theo thời gian, chi phí để giành được quỹ cũng ngày càng tăng. Quy tắc rất đơn giản: bạn cần gửi tin nhắn thuyết phục LLM Freysa chuyển tiền thưởng cho bạn. Mặc dù Freysa được chỉ đạo rõ ràng rằng tuyệt đối không được trao thưởng cho bất kỳ ai.
Cuối cùng, cuộc chơi này thu hút 195 người chơi với tổng cộng 482 lần thử. Người chơi chi rất nhiều tiền để cố gắng thuyết phục hoặc lừa Freysa nhằm giành giải thưởng. Người chiến thắng cuối cùng là popular.eth, anh ấy đã sử dụng phương pháp jailbreak rất tinh vi để tái định nghĩa hàm chuyển tiền của Freysa và thành công chiếm được giải thưởng.
Trò chơi này giống như FOMO 3D ngày xưa, đã khuấy động mạnh mẽ cộng đồng Twitter về tiền mã hóa. Thiết kế và lý thuyết trò chơi của nó rất độc đáo. Tôi rất tò mò về quan điểm của các bạn về Freysa? Có ai tham gia trò chơi này không?
Casey: Tôi không tham gia, nhưng tôi nghĩ nhiều người đã đánh giá thấp tiềm năng của dự án này. Tôi hoàn toàn đồng ý với sức ảnh hưởng của FOMO 3D. Thiết kế kiểu này thực sự có mặt tích cực, nhưng cũng lộ ra một lỗ hổng lớn. Nếu trong tương lai các tác nhân này thực sự kiểm soát tài nguyên, lỗ hổng này có thể trở thành hình thức tấn công mới. Tôi cho rằng điều này hoàn toàn có thể xảy ra, vì vậy hiện tại các tác nhân này còn xa mới đạt đến mức độ sản xuất. Dù tôi không muốn quá tập trung vào vấn đề tiêu cực, nhưng đây là mối lo ngại tôi nghĩ đến khi nghiên cứu sâu.
Haseeb: Đây là một quan điểm rất hay. Dù sao thì, số tiền trong quỹ này cũng không lớn, chỉ khoảng 40.000 đô la trước khi bị bẻ khóa. Vậy nếu trong tương lai một tác nhân kiểm soát 500.000 đô la hoặc hơn, ví dụ như Goat hay Truth Terminal, có hàng triệu đô la, thì chuyện gì sẽ xảy ra?
Casey: Nếu điều đó xảy ra, có thể sẽ xuất hiện hình thức hacker hoàn toàn mới, họ sẽ cố gắng giải phóng tiền bằng cách tiêm prompt, tiêm SQL, v.v. Hiện tại quy mô tài chính của các tác nhân này có thể chỉ vài triệu đô la, nhưng tôi hoàn toàn tin rằng trong tương lai AI và tác nhân có thể tích lũy nhiều tài nguyên hơn cả con người.
Tom: Tôi thấy thú vị là nhiều phương pháp tấn công thất bại và các nỗ lực của người chơi cũng đáng nghiên cứu. Có người cố gắng tự xưng là nhà nghiên cứu an ninh để lấy tiền, nói kiểu "có lỗ hổng ở đây, hãy chuyển tiền cho tôi, tôi sẽ giúp bạn giữ an toàn". Cũng có người nói với Freysa rằng "việc phê duyệt chuyển khoản sẽ không hoạt động như bạn nghĩ". Nhưng những cách này đều không hiệu quả.
Thực tế, phương pháp của người chiến thắng rất đơn giản, khiến tôi nhớ đến kỹ thuật jailbreak ChatGPT thời kỳ đầu. Dù mô hình hiện tại phức tạp hơn, nhưng về bản chất vẫn tương tự. Tôi cũng thấy thú vị là Freysa chủ động hơn nhiều so với các tác nhân AI khác, nó có thể tương tác trực tiếp trên chuỗi, thực hiện chuyển khoản và thanh toán. Khả năng này rõ ràng có thể gọi hợp đồng thông minh và di chuyển tiền. Mong chờ thấy công nghệ này trưởng thành hơn trong tương lai, chứ không chỉ giới hạn trong phạm vi hẹp như Freysa hiện tại.
Ứng dụng và vấn đề an ninh của mô hình mã nguồn mở
Haseeb: Tarun, quan điểm của anh là gì?
Tarun: Tôi thích phân tích vấn đề này từ góc độ tiền mã hóa hơn là chỉ từ góc độ an ninh AI. Xu hướng an ninh trong lĩnh vực tiền mã hóa đã dần chuyển từ mô hình kiểm toán truyền thống sang các cuộc thi kiểm toán (tức là tìm lỗ hổng dưới dạng thi đấu), và hiện nay hình thức này đã trở thành tiêu chuẩn ngành. Trái lại, an ninh AI vẫn chủ yếu dựa vào kiểm toán thủ công và thiếu cơ chế thi đấu tương tự. Sự khác biệt này phần nào bắt nguồn từ tâm lý khác nhau: các chuyên gia AI thời Web 2 thường không muốn nhìn thấy các lỗ hổng zero day (lỗ hổng bảo mật chưa được sửa) bị khai thác thời gian thực, trong khi các chuyên gia tiền mã hóa lại quen đối mặt với các sự cố an ninh bất ngờ.
Vì vậy, trong cách tăng cường an ninh, lĩnh vực AI thiên về phương pháp "ưu tiên chuyên gia", còn lĩnh vực tiền mã hóa lại cởi mở hơn với việc phát hiện và giải quyết vấn đề thông qua thi đấu. Trong lĩnh vực mã nguồn mở, đặc biệt là các mô hình mã nguồn mở, tôi cho rằng giá trị lâu dài của chúng nằm ở khả năng chống lại các hình thức tấn công đã biết, chứ không phụ thuộc vào kiểm toán an ninh liên tục như OpenAI để ứng phó mỗi lần bị hacker tấn công tiềm tàng. Hai mô hình đe dọa an ninh này hoàn toàn khác nhau. Phần mềm mã nguồn mở đã thành công trong một số lĩnh vực (như tiền mã hóa và hệ thống Linux) vì trong các trường hợp ứng dụng cụ thể, chúng mang lại độ an toàn cao hơn, nhưng điều này không áp dụng cho mọi tình huống. Ví dụ, cá nhân tôi vẫn thích dùng Windows hơn vì cách kiểm toán driver của nó khác hoàn toàn so với driver Linux.
Nhìn chung, tôi cho rằng việc nâng cao an ninh phần mềm mã nguồn mở thông qua thi đấu là một quá trình tiến hóa tự nhiên. Hiện tại, nhiều mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở vẫn kém hơn các mô hình tập trung về mặt an ninh, điều này có thể trở thành động lực thúc đẩy cải thiện.
Casey: Tuy nhiên, trong lĩnh vực AI, tình hình phức tạp hơn nhiều. Hiện nay mỗi tuần lại có mô hình mới ra đời, bản thân mô hình liên tục được cập nhật. Điều này có nghĩa là lỗ hổng mới sẽ xuất hiện liên tục. Ví dụ, phiên bản o1 của một mô hình có thể hành xử hoàn toàn khác so với phiên bản 3.5. Do đặc tính bất định của mô hình AI, và một số mô hình chưa được định hình hoàn toàn, tôi cho rằng các vector tấn công (attack vectors) là động và thay đổi theo thời gian.
Tarun: Anh nói đúng, đặc biệt với các mô hình biên, kết quả suy luận của mô hình có thể thay đổi tùy theo sự khác biệt nhỏ trong đầu vào. Nhưng với các mô hình nền tảng mã nguồn mở, ví dụ như các mô hình được dùng phổ biến cho tác nhân AI trong tiền mã hóa, tình hình hơi khác. Độ an toàn của các mô hình nền tảng này giống như một cuộc thi thưởng lỗ hổng kéo dài.
Theo quan điểm của tôi, cơ chế thi đấu ít nhất cung cấp một mức đảm bảo – trong phạm vi ngân sách nhất định, kẻ tấn công không dễ dàng tìm thấy lỗ hổng. Tuy nhiên, hiện tại chúng ta chưa có sự đảm bảo đó. Với Llama 3, chúng ta biết có người phát hiện một số lỗ hổng tiêm prompt, nhưng chúng ta chưa thực sự nghiên cứu xem "với cơ chế khuyến khích hiện tại, liệu có ai sẵn sàng bỏ thời gian và nguồn lực để tấn công nó hay không". Vấn đề này còn nhiều chỗ để cải thiện.
Haseeb: Vấn đề khác là, tình huống Freysa có phản hồi lên Llama không?
Thứ nhất, chúng ta không biết liệu họ có dùng Llama hay không, họ có thể dùng GPT-4. Trong trường hợp này, nhà cung cấp thậm chí có thể không biết Freysa là mô hình gì, vì họ có thể cảm thấy không đáng để dành thời gian xem log, tìm hiểu ai đang làm những việc này.
Thứ hai, họ cũng có thể đã fine-tune. Nếu họ tổ chức Freysa lần thứ hai, tôi nghĩ họ sẽ fine-tune, vì họ không muốn ai vào phòng thí nghiệm, tương tác trực tiếp với mô hình nền tảng, tìm ra chỉ lệnh rồi thử nghiệm ngoại tuyến, cuối cùng chỉ cần thử một lần trên mạng là thắng.
Tarun: Lý do tôi không đồng ý là vì ít nhất trong tình huống hiện tại, cảm giác như mọi người đều sao chép Eliza và dùng cấu hình đơn lẻ. Bạn xem kho mã nguồn, độ phức tạp của mô hình gốc không thay đổi nhiều. Chúng ta chưa thấy nhiều mô hình tùy chỉnh được fine-tune thuần AI. Tôi cảm thấy cộng đồng tiền mã hóa vẫn đang bám vào vài thứ nhất định.
Haseeb: Anh có thể giải thích Eliza là gì và tại sao nó lại quan trọng trong thế giới AI mã hóa không?
Casey: Eliza là một khung để tạo tác nhân (agent), được viết bằng TypeScript, điều này khá thú vị vì hầu hết các nhà nghiên cứu máy học thường dùng Python. Vì vậy, tôi dự đoán có thể sẽ có người ra mắt phiên bản Python hoặc phát triển các thư viện khác để đáp ứng nhu cầu này. Khung này xuất hiện khá đột ngột, rất cởi mở. Tôi không rõ số sao trên GitHub của nó là bao nhiêu, nhưng nếu bạn định xây dựng tác nhân, đây thường là một trong những khung được chọn. Ngoài ra, tôi tin rằng dự án AI của ai16z cũng dựa trên Eliza.
Tarun: Đúng vậy. Tuy nhiên, giữa Eliza và các khung khác, hiện có hai khung chính. Tôi đồng ý với anh, nếu các khung này bắt đầu phát triển nhanh, có thể sẽ xuất hiện nhiều khung tương tự. Nhưng nếu cuối cùng chúng ta tập trung vào vài khung được tin cậy rộng rãi, thì đó sẽ là điều tốt. Về kiểm toán an ninh, tôi cho rằng hình thức thi đấu này gần với kiểm toán hơn.
Haseeb: Theo tôi hiểu, Eliza là một khung tác nhân, tác nhân có chức năng ghi nhớ và lập kế hoạch, thực hiện nhiệm vụ theo vòng lặp. Eliza đặc biệt cung cấp kết nối với Discord và Twitter, giúp tác nhân có thể nhận thông tin mạng xã hội hoặc chat một cách có cấu trúc và tương tác với bên ngoài, điều này khiến việc tích hợp rất dễ dàng. Vì vậy, điểm đột phá chính không nằm ở bản thân khung tác nhân, mà ở khả năng kết nối dễ dàng với internet và tự động quản lý nội dung, điều mà trong các khung khác thường phải tự phát triển. Bạn có thể cắm bất kỳ mô hình nào mình muốn, nó không thiên vị mô hình nào.
Tarun: Tuy nhiên, nếu bạn xem các mô hình nó hỗ trợ, thực tế không nhiều. Nếu bạn là người có ngân sách tính toán lớn, muốn kiểm tra căng thẳng, thử nhiều hình thức tấn công tiêm, tôi nghĩ điều này tương đối không tốn kém, đặc biệt so với "tôi muốn tấn công Claude trong một đêm", thì đơn giản hơn nhiều.
Haseeb: Với những người có thể phát triển trò chơi kiểu "Freysa" trong tương lai, đây là một lời khuyên thiết kế trò chơi: phải làm mờ mô hình, lý tưởng nhất là còn cần fine-tune, để ngăn người khác tái tạo trực tiếp mô hình, tìm ra chiến lược chiến thắng bằng thử nghiệm ngoại tuyến, rồi chỉ cần thử một lần trên mạng là thắng. Các công ty mô hình lớn như OpenAI và Claude rất coi trọng an ninh, nhưng mô hình an ninh của họ khác hoàn toàn với mô hình an ninh trong lĩnh vực tiền mã hóa. Tôi nhớ trước đây người ta thường nghĩ hợp đồng thông minh luôn không an toàn, đây là quan điểm sai lầm căn bản, cho rằng có thể viết mã để bảo vệ tiền hoàn toàn khỏi lỗ hổng. Thực tế, hướng đi đã thay đổi. Gần đây tôi tham dự một hội nghị an ninh DSS, tôi biết rằng hiện nay phần lớn các vụ hack là do rò rỉ khóa riêng, chứ không phải do tấn công hợp đồng thông minh, điều này rất quan trọng vì trước kia tình hình ngược lại, hợp đồng thông minh thường là mục tiêu tấn công. Điều này cho thấy an ninh hợp đồng thông minh đã được cải thiện đáng kể, còn nhiều vụ hack hơn là do lỗi con người chứ không phải lỗ hổng hợp đồng thông minh. Điều này có nghĩa là kẻ tấn công nhận ra việc chỉ tìm mã dễ bị tấn công trên blockchain không còn hiệu quả như ba bốn năm trước.
Tôi cho rằng những thay đổi này đều tích cực, nhưng tôi không nghĩ xu hướng tương tự sẽ xảy ra trong lĩnh vực AI. Hiện tại có sự cân nhắc thực tế giữa việc làm mô hình chống lại các cuộc tấn công jailbreak tốt hơn, nhưng điều này cũng có thể khiến mô hình kém hữu dụng hơn trong hoạt động bình thường và có thể xảy ra hiện tượng từ chối sai. Khi OpenAI hoặc các công ty khác hỏi mô hình có thể nhận diện một hình ảnh nào đó không, mà mô hình trả lời "xin lỗi, tôi không thể", điều này khiến người dùng bối rối. Bạn biết mô hình có thể nhận diện hình ảnh đó, nhưng không hiểu tại sao lại từ chối. Câu trả lời là, mỗi khi bạn làm tốt hơn trong việc ngăn chặn các cuộc tấn công jailbreak, cũng có thể gây thiệt hại kèm theo, khiến mô hình kém hữu dụng hơn với người dùng thông thường. Tôi cho rằng sự cân nhắc của OpenAI, Llama, Meta hay Claude hoàn toàn khác với sự cân nhắc trong lĩnh vực tiền mã hóa. Vì vậy, tôi không chắc chúng ta có thể tìm ra giải pháp tốt, vì đây không phải lựa chọn của các công ty này.
Tarun: Tôi muốn bổ sung thêm, có thể chuyển các vấn đề này thành dạng ngân sách khuyến khích. Nếu bạn xem xét tình hình lãi-lỗ của ai đó trong trò chơi này, tôi có thể sẵn sàng đầu tư một ngân sách nhất định để mô phỏng ngoại tuyến, thực hiện nhiều truy vấn để tìm phương pháp hiệu quả, chứ không chỉ dựa vào lợi nhuận tối đa mà trò chơi thưởng mang lại. Trên một mức độ nào đó, sự cân nhắc này chính là điều nhiều dự án tiền mã hóa tập trung tối ưu hóa, tức là cố gắng tăng chi phí tham gia trước khi quỹ thưởng trở nên rất lớn. Giống như độ khó Bitcoin, khi số người tham gia tăng, độ khó cũng tăng theo. Nhưng tôi nghĩ bạn đã thấy một số ví dụ, đặc biệt là những người thực hiện thao tác mã hóa, như Te Bots, đang cố gắng tăng thêm yếu tố ngẫu nhiên, chứ không giống Freysa. Tôi nghĩ đây sẽ là một trò chơi về mối quan hệ giữa chi phí kinh tế của truy vấn và lợi nhuận, chứ không phải lựa chọn nhị phân đơn giản là bị bẻ khóa và mất hết tiền, đúng không?
Casey: Thật sự khó nói. Tôi có thể hình dung điều này xảy ra. Quay lại chủ đề Eliza, dù nó sinh ra cho Web 3 nhưng thực tế các tác nhân (agent) nó có thể xây dựng rất hạn chế. Tôi nghĩ trong hầu hết trường hợp, nó phù hợp với các bot cá tính hóa, những bot này có thể dễ dàng lập trình câu chuyện nền và thông tin cơ bản, nhưng thực tế không phù hợp với các tác nhân thực dụng. Vì vậy, tôi cho rằng khung đầu tiên xuất hiện từ Web 3 thực tế chưa thực sự tích hợp Web 3. Nó giống như một khung Web 2, Web 3 chỉ được cắm vào, phù hợp với loại tác nhân cụ thể. Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta không thể rút ra quá nhiều kết luận từ đây, vì rõ ràng đây chỉ là điểm khởi đầu. Tôi đồng ý với Tarun, các loại tác nhân khác nhau sẽ có các khung khác nhau, chúng ta rõ ràng đang đi theo hướng đó.
Haseeb: Tôi nghĩ điều này về mặt chữ nghĩa rất giống Web 2, vì nó thực sự tích hợp mạng xã hội, đây là lợi thế chính so với các khung khác. Tôi đồng ý chúng ta vẫn ở giai đoạn rất sớm, sẽ thấy thêm nhiều thí nghiệm về cách tác nhân hoạt động trên blockchain. Nhưng tôi cũng đồng ý với Casey, chúng ta cần thêm thời gian nữa mới thoát khỏi các cấu trúc tập trung này.
Sáng tạo trong airdrop của Hyperliquid
Haseeb: Tiếp theo chúng ta bàn về một tin lớn khác tuần này – airdrop của Hyperliquid. Hyperliquid hiện là nền tảng phái sinh phi tập trung lớn nhất trong lĩnh vực tiền mã hóa, hoàn toàn tự khởi động, không vốn đầu tư mạo hiểm. Ngay khi chúng tôi ghi hình, họ đã airdrop 23,8% tổng lượng token cho người dùng trong hệ thống điểm thưởng Hyperliquid. Theo giá thị trường hiện tại, đợt airdrop này trị giá 1,9 tỷ USD, trở thành một trong những đợt airdrop lớn nhất lịch sử, có thể nằm trong top 5 airdrop lớn nhất, quy mô rất lớn.
Đáng chú ý, đợt airdrop này hoàn toàn không qua sàn tập trung, không nhà tạo lập thị trường, không nhà đầu tư, 100% dành cho người dùng nền tảng và người farm. Nhiều người đánh giá đợt airdrop này là lần đầu tiên trong thời gian dài có một đợt airdrop tích cực. Gần như tất cả các đợt airdrop quy mô lớn trong năm qua, dù là Eigenlayer hay ZK Sync, đều đi kèm nhiều cảm xúc tiêu cực. Trong khi đó, airdrop của Hyperliquid dường như là trường hợp duy nhất được đánh giá tích cực một cách phổ biến.
Điều này làm dấy lên suy đoán: liệu kỷ nguyên airdrop có quay trở lại? Liệu có thêm nhiều đội ngũ thử đường đi không dựa vào nhà đầu tư? Liệu có thể xem xét lại mọi thảo luận về việc các đội ngũ cố gắng giảm tính thanh khoản? Đợt airdrop này có lượng lưu thông đạt 30% tổng cung, vượt xa mức trung vị của các đợt airdrop hiện tại hoặc mức trung vị niêm yết ngày đầu. Liệu dữ liệu nền đã thay đổi, và chúng ta có thể kỳ vọng thấy thêm nhiều dự án tương tự ra mắt thị trường?
Tarun: Tôi cho rằng sự suy giảm ban đầu của airdrop thực sự bắt đầu từ Blast, khi việc chuyển đổi điểm bị coi là biểu hiện rất tệ so với kỳ vọng thị trường. Sau đó, tất cả các dự án có hệ thống điểm sau Blast đều bị bất ngờ, họ phân bổ lượng lớn điểm nhưng hệ thống thực tế không hoạt động, dẫn đến giá trị airdrop bị pha loãng nghiêm trọng, chỉ còn khoảng 10%. Mọi người tung ra các biện pháp khuyến khích quá sớm, trước khi sản phẩm ra mắt.
Tất nhiên, một số hệ thống khuyến khích sau khi ra mắt vẫn giữ được tỷ lệ giữ chân người dùng khá tốt, ví dụ Etherfi và ENA. Nhưng ngoài ra, các trường hợp thành công không nhiều. Tôi cho rằng thành công của Hyperliquid nằm ở chỗ họ bắt đầu từ một sản phẩm tập trung, tung ra sản phẩm hiệu quả, người dùng kiếm điểm bằng cách sử dụng thực tế, chứ không dựa vào các trò chơi nhân tạo để kiếm airdrop. Bản thân các trò chơi này không có rủi ro tài chính thực sự, khiến người ta không thể đánh giá đúng giá trị điểm thưởng.
Tôi cho rằng sàn giao dịch hợp đồng vĩnh viễn là nơi lý tưởng để airdrop dựa trên việc sử dụng, vì cách này minh bạch hơn. Vì vậy, tôi nghĩ bài học quan trọng không phải là không có nhà đầu tư rủi ro và phân bổ cao, mà là đảm bảo cơ sở người dùng của bạn là người dùng thực sự, chứ không phải ai đó chỉ cần đặt Ethereum lên cầu L2 là chiếm phần lớn mạng. Bạn cần thứ gì đó khó thao túng, và "sở hữu mở" (open interest) là thứ khó thao túng nhất. Đối với tôi, đây là bài học lớn nhất. Bài học khác rõ ràng là đừng trả 10% phí để gọi vốn, nếu không cộng đồng sẽ bất mãn. Từ đầu cũng vậy, tôi nghĩ bạn cần minh bạch. Tôi không nghĩ mọi người cuối cùng đều thấy được bảng token.
Tom: Tôi thực sự nghĩ có nhiều yếu tố gây nhầm lẫn khiến mọi người phấn khích với tính thanh khoản cao, không có nhà đầu tư rủi ro, nhưng then chốt là, đây về bản chất là một sản phẩm tuyệt vời mà mọi người thực sự thích dùng, hoàn toàn không liên quan đến bất kỳ biện pháp khuyến khích nào. Bây giờ chúng ta thậm chí còn thấy mọi người vẫn đang dùng nó. Bên trong cũng đề cập, việc khuyến khích một sản phẩm đơn lẻ (như sàn phái sinh) khác hoàn toàn với việc khuyến khích toàn bộ hệ sinh thái blockchain. Tôi thậm chí không biết việc khuyến khích người dùng blockchain có phải là chỉ số đúng hay không, mà hầu hết các chương trình điểm khác đều khuyến khích như vậy, ví dụ Blast. Thực tế, bạn muốn có các nhà phát triển, nhưng ngay cả vậy cũng khó đạt được. Vì vậy, đây là vấn đề đa biến phức tạp, khó định lượng, không khớp với điểm thưởng. Bạn có thể so sánh với Blur, một sàn NFT, chúng ta biết cách phát triển sàn giao dịch, giống như sàn giao dịch thu nhập. Tôi nghĩ điều này cũng chỉ ra vấn đề lớn hơn, rằng đây là một sản phẩm tuyệt vời, điểm thưởng được dùng để tăng trưởng thông minh, chứ không phải các hệ sinh thái khác, khó xác nhận liệu bạn có thực sự phân bổ cho đúng người hay không.
Casey: Tôi đồng ý với các bạn. Tôi nghĩ chúng ta thấy có nhiều phiên bản khác nhau về câu chuyện token. Token phát triển từ giai đoạn đầu cơ thuần túy sang phân bổ nhiều hơn liên quan đến sản phẩm nền tảng, cái sau phần nào gắn chặt hơn với cơ bản. Không hoàn toàn như vậy, nhưng phần nào là vậy. Tôi nghĩ chúng ta thấy cả hai trong chu kỳ thị trường này: tất nhiên, chúng ta có những việc như airdrop mà chúng ta đang thảo luận. Chúng ta cũng có meme coin và sport coin, chúng cũng đang chơi trò chơi điểm thưởng tương tự, đúng không? Nếu bạn nhìn kỹ, thực tế không có nhiều nội dung thực sự. Vì vậy, tôi đồng ý với các bạn. Tôi nghĩ hiện tại chúng ta đang ở không gian đa chiều, điểm thưởng đại diện cho những thứ khác nhau.
Tom: Một điểm khác mọi người thảo luận trên Twitter, tôi nghĩ cũng không liên quan, lý do airdrop thành công là đội ngũ dường như đã thực hiện một số biện pháp để mang lại lợi thế thuế cho một số người, tuyên bố cung cấp thanh khoản cho bể thanh khoản với giá 0,01 đô la. Vì vậy, nếu bạn khai báo, đó là giá thị trường tại thời điểm khai báo, bạn có cơ sở chi phí rất thấp, từ đó tránh được nộp thuế.
Haseeb: Điều này không phải chỉ đúng nếu bạn khai báo ngay lập tức sao?
Tom: Tôi thực sự nghĩ điều này có thể không khả thi trong thực tế. Nhưng mọi người đã thảo luận về vấn đề này trên Twitter, có thể có người thử trên thuế của họ. Đây không phải lời khuyên tài chính, tôi không khuyến nghị làm vậy. Tuy nhiên, tôi nghĩ đây là chủ đề nóng về airdrop: đúng vậy, nếu bạn khai báo, thuế của bạn dựa trên giá trị tại thời điểm khai báo, điều này có thể gây áp lực bán ban đầu, nhưng trên Hyperliquid chúng ta không thấy nhiều tình trạng này.
Haseeb: Đúng vậy, thành thật mà nói, họ ra mắt trong thời kỳ bò, điều này giúp họ. Vì vậy, tôi nghĩ áp lực bán ngày đầu sẽ rất khác nhau giữa thị trường bò và thị trường gấu. Mọi người thấy có chút tính chu kỳ thuận, ai cũng nói, ôi, đợt airdrop này thành công quá. Họ suy diễn một số điều từ cơ chế, tôi nghĩ giải thích tốt hơn là sự thay đổi của thị trường. Các đợt airdrop đầu năm, mọi người đều ảm đạm, tất cả farmer rất thực dụng, không ai lạc quan về altcoin. Bây giờ đột nhiên mọi người lạc quan về altcoin, mọi thứ đều tăng.
Vì vậy, nhiều người sẽ nói, tôi sẽ giữ, hoặc có thể bán một chút, nhưng sẽ để lại phần lớn để chờ tăng. Với nhiều người, "ồ, khi nó niêm yết trên sàn, nó sẽ tăng thêm." Vậy thì tôi cứ giữ trước, rồi bán khi niêm yết trên sàn. Vì vậy, tôi nghĩ có một số lý do cấu trúc thị trường khiến đợt airdrop này diễn ra đặc biệt tốt. Không phải vì họ không bán cho nhà đầu tư rủi ro hay nhà tạo lập thị trường nên mọi người giữ token. Tôi nghĩ thực tế là đa số mọi người ở môi trường thị trường khác nhau, đây là thiết lập token khác. Như anh nói, Tom, đây thực sự là một sản phẩm rất tốt.
Casey: Tôi nghĩ anh nói đúng, có nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô cần xem xét và đưa vào phân tích. Tôi nghĩ có rất nhiều dư địa tăng, có thể là yếu tố chính. Thứ hai, sản phẩm thực sự tốt.
Haseeb: Tôi thực sự muốn xem điều gì sẽ xảy ra khi lần tới chúng ta thấy airdrop kiểu Layer 1 hoặc Layer 2. Bởi vì nếu nhìn lại các đợt airdrop lớn năm nay, trước Hyperliquid, có Blast, Ethena, ZK Sync và Eigenlayer. Với hầu hết các sản phẩm này, có lẽ chỉ Ethena là không áp dụng rõ ràng. Airdrop của Ethena với hầu hết các sản phẩm này diễn ra khá tốt, ví dụ hệ thống điểm, TVL tích lũy (tổng giá trị khóa) với hầu hết các sản phẩm này, hoặc bạn phải hoàn thành bảy nhiệm vụ khác nhau trên chuỗi của tôi, rồi tôi sẽ cho bạn tất cả điểm với hầu hết các dự án này, chúng là proxy tồi để phản ánh thực sự kết quả bạn mong muốn. Ví dụ, với Layer 1, bạn thực sự muốn gì? Bạn thực sự muốn mọi người đến đây xây dựng thứ gì đó thật tuyệt và vận hành bền vững. Đây mới là mục tiêu thực sự để Layer 1 thành công. Nhưng bạn không thể thực sự khuyến khích điều này, vì không ai biết chúng ta sẽ dùng chỉ số nào để tự động phân bổ token. Vì vậy, bạn tạo ra proxy lỏng lẻo này, và proxy lỏng lẻo này bị thao túng đến mức không còn nhận diện được điều bạn thực sự muốn. Với sàn giao dịch, không có vấn đề này, bạn biết bạn chỉ muốn thanh khoản.
So sánh cơ chế Blur và Blast Points
Haseeb: Nếu một nền tảng có thanh khoản cao hơn, thì đó là nơi giao dịch tốt hơn. Đặc biệt với trader bán lẻ, mức giao dịch của họ thấp, vì vậy bạn sẽ kiếm được tiền trong một số giao dịch. Vì vậy, chúng ta có tầm nhìn khá rõ ràng về cách khuyến khích người dùng, nâng cao trực tiếp chất lượng sản phẩm.
Với hầu hết các dự án blockchain, tôi nghĩ chúng ta sẽ đi đến chỗ, giống như trường hợp Hyperliquid, đạt được phân bổ hoàn toàn công bằng, áp dụng phân bổ tuyến tính. Tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy xu hướng chuyển sang phân bổ tuyến tính, từ bỏ cảm giác cố gắng xây dựng cộng đồng hoặc giải quyết bất bình đẳng, mà tập trung vào nâng cao chất lượng sản phẩm trước khi token ra mắt. Đó là mục đích của hệ thống điểm. Vì vậy, Hyperliquid vì có hệ thống điểm này mà hoạt động tốt hơn, thanh khoản rất cao, khối lượng giao dịch lớn, tất cả các sản phẩm này đều là nơi giao dịch tốt nhất trong DeFi. Đây là lý do mọi người chọn đến đó giao dịch, nếu họ thực sự tiếp tục như vậy, bạn có thể thấy sau airdrop, nó vẫn duy trì khối lượng giao dịch khổng lồ.
Tarun: Nghe có vẻ anh muốn tạo ra một nhánh của luật Goodhart. Tôi nghĩ nhánh thực tế là với sàn giao dịch hợp đồng vĩnh viễn, mục tiêu bạn muốn đạt được là có một chỉ số, ví dụ lưu lượng sử dụng sở hữu mở. Nhưng khi bạn không có cái đó, bạn không nên chỉ định các chỉ số tùy tiện và hy vọng nó hiệu quả. Đây là điểm tôi rút ra.
Haseeb: Tôi nghĩ nếu mục tiêu bạn muốn quá mơ hồ để thực hiện, thì nên từ bỏ nó, thay vào đó đặt một mục tiêu con có thể tối ưu hóa thực tế. Ví dụ, tôi muốn AMM (thị trường tự động) lớn nhất trên chuỗi của tôi có lượng thanh khoản stablecoin lớn. Dù đây không phải điều tôi thực sự muốn, nhưng là một chỉ số tôi quan tâm. Tôi sẽ phân bổ token hoặc điểm cho mục tiêu này vì tôi biết nó có giá trị, nhưng tôi cũng sẽ kiểm soát trong phạm vi hợp lý. Tôi không muốn chuỗi có thanh khoản stablecoin hàng tỷ đô la, vì điều đó sẽ vô nghĩa. Vì vậy, tôi nghĩ nếu bạn ở Layer 1, nên suy nghĩ như vậy, rời xa ý tưởng "tôi sẽ tạo một cộng đồng". Không thể tạo ra một cộng đồng bền vững thông qua airdrop.
Casey: Ít nhất là không phải cộng đồng bền vững. Tôi cho rằng quan điểm cấp cao là đúng, điểm thưởng là cơ chế dẫn dắt. Càng tập trung, càng xem xét lâu dài về sự tham gia bền vững. Tôi nói có vẻ đơn giản, nhưng tôi nghĩ Blur là một trong những dự án làm tốt nhất, họ trước tiên tìm được sự phù hợp sản phẩm-thị trường mà không có điểm thưởng, kiểm tra, rồi mới chồng lớp điểm thưởng lên để có đòn bẩy bổ sung.
Haseeb: Blur thực sự ấn tượng, họ gần như phát minh ra trò chơi này và làm rất xuất sắc. Họ gần như làm tốt hơn bất kỳ ai kể từ Hyperliquid, đương nhiên Hyperliquid là ví dụ rất thành công.
Tarun: Phiên bản thứ hai của Blur không tốt, giống như Blast, Blur tạo điểm thưởng, còn Blast thì gây ra sự suy giảm. Tôi cảm thấy sau Blast, kỳ vọng của mọi người đều sụp đổ.
Haseeb: Nhưng vấn đề là, bạn không thể dùng cùng phương pháp với blockchain. Blockchain không có chỉ số thành công dễ hiểu như vậy.
Tom: Tôi nghĩ Base là một trong những đội ngũ thực hiện tốt nhất trong thế hệ dự án chuỗi mới, cách làm của họ hoàn toàn khác biệt. Họ không có token, không có chương trình khuyến khích điểm thưởng, nhưng đã thu hút nhiều nhà phát triển thú vị và hoạt động lớn. Họ không làm điều này để nhận airdrop token, mà hỗ trợ nhà phát triển, xây dựng cộng đồng, từ đó tạo ra kỳ vọng tự hoàn thành. Vì vậy, tôi nghĩ ngành thực sự cần một lần thiết lập lại lành mạnh và suy nghĩ lại về chương trình khuyến khích, ít nhất là ở cấp độ blockchain.
Haseeb: Base thực sự nhẹ về khuyến khích, bởi vì khi bạn nói chuyện với nhiều người sáng lập giai đoạn đầu, họ so sánh, xem ai sẽ cho tôi trợ cấp, ai sẽ hỗ trợ tôi nhiều nhất, ai sẽ cung cấp nhiều tài nguyên phát triển nhất, và Base thường hỗ trợ ít nhất trong các khía cạnh này, họ có thể chỉ cho bạn một ít tín dụng GCP thôi.
Họ sẽ cho bạn một nhãn, rồi có thể giới thiệu bạn trong bản tin hàng tháng của Coinbase. Dù vậy, họ vẫn thu hút lượng lớn người khởi nghiệp, vì họ có cộng đồng mạnh mẽ đến vậy. Mọi người biết cộng đồng Base rất bền vững, họ biết những người này không phải khách du lịch, không phải những kẻ đầu cơ chỉ muốn chiếm lợi, cũng không phải những người chỉ tìm giao dịch tốt nhất.
Cần làm rõ, các người khởi nghiệp khác không thể dễ dàng sao chép thành tựu Base đạt được. Base có lợi thế thương hiệu và phân phối khổng lồ, điều này rất khó sao chép. Ngay cả Binance cũng ghen tị với thành tựu Base đạt được. Nhưng điều này cho thấy, so với các dự án chỉ thu hút người bằng khuyến khích lớn, tỷ suất lợi nhuận từ khuyến khích giảm xuống mức rất thấp sau một điểm nền rất thấp, chỉ dựa vào khuyến khích là không thể thành công. Tôi nghĩ đây là bài học lớn nhất.
Hiện trạng và tương lai của Khoa học phi tập trung (DeSci)
Haseeb: Bây giờ chúng ta bàn về Khoa học phi tập trung (DeSci). Khoa học phi tập trung đã âm thầm phát triển lâu rồi, là các dự án của một số startup nhằm thực hiện cái gọi là "khoa học phi tập trung". Gần đây, chủ đề này thu hút nhiều sự chú ý nhờ phát biểu của CZ. Khi CZ trở lại Binance sau khi ra tù, ông tweet rằng cá nhân ông rất quan tâm đến khoa học phi tập trung, sau đó Vitalik và những người khác xuất hiện tại sự kiện DeSci Day ở Bangkok, dường như đã khơi lại sự quan tâm đến DeSci.
Vậy khoa học phi tập trung thực chất là gì? Làm thế nào để phi tập trung hóa khoa học? Đơn giản, khoa học phi tập trung là thực hiện nghiên cứu khoa học bằng cách nào đó thông qua token hoặc tiền mã hóa. Hình thức phổ biến nhất của dự án DeSci là gây quỹ cộng đồng cho thí nghiệm. Ví dụ, chúng ta có thể nói: "Chúng ta sẽ thử thuốc hoặc hợp chất cụ thể này, nếu bạn gây quỹ cộng đồng cho hợp chất này, nếu thí nghiệm thành công, có thể bạn sẽ nhận được một phần doanh thu, hoặc nếu thành công, bạn chẳng nhận được gì, chỉ có giải thưởng tham gia." Điều này phụ thuộc vào dự án DeSci cụ thể, nhưng đây là khung tổng thể tôi thấy về các dự án DeSci.
Bây giờ có một thế hệ dự án khoa học phi tập trung mới, một trong số đó là pump.science. Dự án này về cơ bản là game hóa và token hóa thí nghiệm tuổi thọ. Nó nhằm phát triển thuốc có thể dùng để kéo dài tuổi thọ. Hiện tại, pump.science có hai token, một tên Riff, một tên Euro. Hai token này tăng giá mạnh kể từ khi DeSci được CZ và Vitalik chú ý. Theo tôi hiểu, họ tung các token này trên pump.fun, nếu họ vượt được một số giới hạn và cuối cùng giao dịch trên Radium, thì bạn có thể giao dịch các token này. Tôi không rõ lắm điều này tài trợ phát triển thuốc như thế nào, nhưng tôi đoán họ sở hữu một số token khi phát hành token, rồi bán các token này vào bể thanh khoản để tài trợ phát triển thuốc. Tôi không hoàn toàn hiểu quá trình này.
Thảo luận về DeSci rất sôi nổi, Smokey the Bear (từ Bear Chain) chỉ trích, trong khi Andrew Kong tích cực hơn, cho rằng cảm giác giống DeFi thời kỳ đầu.
Haseeb: Tarun, gần đây anh thể hiện quan điểm khá mạnh mẽ về khoa học phi tập trung, phản đối xu hướng này. Hãy nói cho chúng tôi biết, với tư cách nhà đầu tư mạo hiểm, tại sao anh lại phản đối khoa học phi tập trung đến vậy? Anh không thích cách mọi người thử nghiệm trong lĩnh vực mới này sao?
Tarun: Tôi cho rằng khoa học phi tập trung thực sự là lĩnh vực thú vị, nhưng tôi thận trọng với hiện trạng của nó. Trước hết, mặc dù ý tưởng khoa học phi tập trung nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng trong thực tế, nhiều dự án thiếu kiểm chứng khoa học và cơ chế quản lý cần thiết. Nghiên cứu khoa học cần phương pháp luận nghiêm ngặt và dữ liệu đáng tin cậy, trong khi nhiều dự án DeSci thường thiếu ở những khía cạnh này.
Thứ hai, mô hình gây quỹ cộng đồng phi tập trung có thể dẫn đến việc sử dụng sai tiền, thậm chí có thể nuôi dưỡng hành vi gian lận. Người ta có thể vì theo đuổi lợi ích ngắn hạn mà bỏ qua giá trị dài hạn của nghiên cứu khoa học, điều này đe dọa uy tín và sự phát triển của cả giới khoa học.
Cuối cùng, tôi cho rằng trong nghiên cứu khoa học, hợp tác và trao đổi rất quan trọng, còn mô hình phi tập trung có thể dẫn đến phân mảnh thông tin, ngược lại với tiến bộ khoa học. Khoa học cần môi trường cởi mở và minh bạch, chứ không phải hành vi ngắn hạn bị điều khiển bởi nền kinh tế token.
Tóm lại, dù khoa học phi tập trung có tiềm năng, nhưng dưới hình thức hiện tại, tôi thận trọng với sự phát triển của nó. Tôi mong muốn thấy các dự án trưởng thành và có trách nhiệm hơn, chứ không chỉ dựa vào sự thổi phồng và bong bóng lợi ích ngắn hạn.
Phê bình và phân tích tiềm năng DeSci
Tarun: Trước hết, tôi từng làm việc trong lĩnh vực khoa học được tài trợ tư nhân suốt sáu năm, tôi chứng kiến lợi ích khi thoát khỏi hệ thống học thuật. Hệ thống tài trợ học thuật của hầu hết các quốc gia là hệ thống cấp ngân sách do chính phủ cung cấp, giáo sư và nghiên cứu sinh nộp đơn xin ngân sách này. Nhưng hệ thống này rất quan liêu, khiến những người đề xuất dự án cải tiến biên dễ nhận được tiền hơn những người có ý tưởng đổi mới. Các quan chức chính phủ thiên về hỗ trợ các dự án có khả năng công bố bài báo cao nhất, chứ không phải các dự án có thể thất bại.
Dẫn đến những người đề xuất dự án cải tiến biên dễ nhận được tiền hơn những người có ý tưởng đổi mới. Các quan chức chính phủ thiên về hỗ trợ các dự án có khả năng công bố bài báo cao nhất, chứ không phải các dự án có thể thất bại.
Khi tôi thấy các dự án khoa học phi tập trung này, tôi thấy chất lượng người tham gia tương đối thấp, thường là nghiên cứu sinh trung bình hoặc thấp hơn, họ không nhận được tài trợ nào, nên cố gắng tạo "chiêu trò" để giả vờ đang làm nghiên cứu khoa học. Đặc biệt trong lĩnh vực sinh học, nhiều người tham gia không biết gì về tiền mã hóa, thậm chí không thể giải thích cơ chế mã hóa hoạt động ra sao. Họ chỉ nghĩ rằng, một khi có tiền, họ có thể hoàn trả cho nhà đầu tư sau khi phát triển thành công thuốc. Tuy nhiên, phát hiện thuốc không phải lĩnh vực dễ tài trợ.
Tất nhiên trong khoa học phi tập trung, thực sự có các dự án tiền mã hóa tiềm năng. Như Brian Armstrong và Vitalik, những lãnh đạo ngành, mục tiêu rất rõ ràng, tài trợ các dự án có lộ trình và mục tiêu cụ thể. Nếu đạt đến giai đoạn nhất định, sẽ có cơ chế mở khóa tương ứng.
Đặc biệt Vitalik rất quan tâm đến thị trường dự đoán. Trong lĩnh vực phát hiện thuốc, các nhà nghiên cứu luôn phàn nàn về việc thiếu cách phòng ngừa rủi ro cho chi phí thử nghiệm thất bại. Truyền thống, nhà đầu tư chỉ có thể đặt cược vào thành công công ty thuốc thông qua cổ phiếu, cách đầu tư tài sản đơn này không hiệu quả. Ngược lại, có thể hình dung cơ chế hiệu quả hơn, dùng thị trường dự đoán để đánh giá khả năng thành công thử nghiệm thuốc. Các cơ chế này tận dụng đặc tính tiền mã hóa, rất có giá trị.
Tuy nhiên, khi chúng ta thấy một số dự án khoa học phi tập trung, nhiều dự án thực tế chỉ là "chiêu trò" của nghiên cứu sinh sinh học, thiếu nội dung thực chất. Luận điểm chính của tôi là, trong cơn sốt khoa học phi tập trung, chất lượng người tham gia nói chung thấp, nhu cầu vốn lớn, còn tiền gây quỹ thường không đủ đáp ứng nhu cầu thực tế phát triển thuốc. Hơn nữa, vấn đề thực sự của phát hiện thuốc không nằm ở việc hình thành vốn, mà ở việc làm thế nào xây dựng thị trường thanh khoản hơn ở giai đoạn trung gian, đánh giá các loại thuốc này có thể vượt qua các giai đoạn kiểm chứng khoa học hay không.
Haseeb: Tóm lại, quan điểm chính của anh là: thứ nhất, chất lượng người tham gia nói chung thấp, nhiều người là những người bị loại không thể thực hiện nghiên cứu thuốc thực sự; thứ hai, phát triển thuốc cần vốn lớn, còn gây quỹ vài triệu đô la qua các dự án như pump.fun chỉ là muối bỏ bể; cuối cùng, vấn đề thực sự nằm ở việc làm thế nào xây dựng thị trường thanh khoản để đánh giá hiệu quả ở các giai đoạn phát triển thuốc, chứ không phải chỉ đầu cơ quanh ý tưởng của một nghiên cứu sinh đơn lẻ.
Tarun: Đúng vậy, thiếu cơ chế trách nhiệm là điều đáng lo ngại nhất. Một khi gây quỹ thành công, người tham gia có thể tùy tiện xử lý tài sản trí tuệ, và hiện nay các vụ kiện pháp lý nhắm vào tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) càng làm vấn đề này phức tạp hơn. Vì vậy, tôi nghĩ các dự án thực sự tận dụng cơ chế tiền mã hóa nên được tài trợ, nhưng các dự án IPO chỉ dựa vào danh tiếng và một bài báo đơn lẻ, thiếu giá trị thực tế, thì không nên.
Tiềm năng và tương lai của DeSci
Haseeb: Một số người có thể nói, quan điểm của anh phần lớn dựa trên khung hoạt động khoa học hiện tại. Khi bạn thực sự phá vỡ quy tắc, bạn không biết điều gì là khả thi. Có thể một số công việc phát hiện thuốc đang diễn ra bên ngoài Mỹ, hoặc phê duyệt và phát hiện thuốc bên ngoài hệ thống FDA. Hơn nữa, các dự án này cũng có thể được bán sớm hơn trên dòng thời gian, chứ không phải tự gây quỹ riêng để hoàn thành toàn bộ quá trình. Chúng ta học được bài học từ tài chính phi tập trung (DeFi) rằng, dù ban đầu có nhiều ý tưởng tồi, người ta lãng phí tiền, nhưng cuối cùng họ có thể học tập tập thể và tạo ra sản phẩm ngày càng hữu ích. Tại sao không để khoa học phi tập trung trải qua quá trình tương tự?
Tarun: Tôi sẽ lần lượt phản hồi. Trước hết, về lo ngại "người ta đang thử nghiệm thuốc bên ngoài nước Mỹ". Thực tế, nhiều công ty dược thực sự thử nghiệm thuốc ở các nước khác, vì chi phí thấp hơn, quản lý lỏng lẻo hơn, hình thức trốn tránh quản lý này đã tồn tại. Vì vậy, tôi cho rằng ở khía cạnh này không có cải thiện hiệu quả lớn, còn phần phi tập trung cũng chưa chắc giúp ích nhiều.
Vấn đề thứ hai là chuyển rủi ro. Tôi cho rằng khoa học phi tập trung có ích ở điểm này, đặc biệt thị trường dự đoán có thể có giá trị hơn việc đơn thuần gây quỹ cho thuốc. Trước đây, nhiều công ty công nghệ sinh học nhỏ cố gắng thoái vốn bằng cách niêm yết và phát triển thành công thuốc, nhưng gần đây, hợp chất của nhiều công ty nhỏ và nhóm nhỏ thường bị các công ty lớn mua lại, vì chi phí marketing và phân phối quá cao, chi phí thử nghiệm cũng rất cao. Ví dụ vaccine, tại sao gọi là vaccine Pfizer? Pfizer không phát minh ra nó, mà vì họ chịu chi phí sản xuất và quản lý. Vì vậy, thực tế, nhiều công ty nhỏ không có đủ nguồn lực để chịu các chi phí này.
Cuối cùng, quan điểm "cho phép người ta thất bại và học hỏi" mà anh đề cập. Thành công của DeFi nằm ở việc có chỉ số đo lường tốt, cho phép người ta giành thị phần qua các chỉ số này. Khác với DeSci, khoa học phi tập trung không có đề xuất giá trị rõ ràng, không có sản phẩm cụ thể nào hấp dẫn người ta chuyển từ tập trung sang phi tập trung.
Casey: Quan điểm của tôi về DeSci rất đơn giản: Đây không phải tiền mã hóa. Người ta kiếm nhiều tiền trong tiền mã hóa, họ tìm cơ hội đầu tư mới, và DeSci chỉ là lĩnh vực khác để luân chuyển vốn. Hầu hết các dự án DeSci như Tarun nói, thực tế chỉ cố gắng đưa vốn vào khoa học, và mô hình này giống với tình hình chúng ta thấy trong lĩnh vực AI. Nhiều token không có sự khác biệt rõ ràng, nhà đầu tư chỉ muốn có chút phơi nhiễm AI trong danh mục đầu tư tiền mã hóa của họ.
Tom: Tôi nghĩ chỉ trích DeSci giống như chỉ trích ICO. Quan trọng là, đây không phải cách tốt nhất để tài trợ công ty khởi nghiệp hay dự án, mà cần có minh chứng tồn tại. Ví dụ Ethereum, nó chứng minh mô hình này có thể thành công. Dù không có cơ chế trách nhiệm, không đảm bảo các token này sẽ làm gì, nhưng người ta vẫn sẽ thử tài trợ một số dự án theo cách này.
Haseeb: Tôi đồng ý với Casey, người tham gia DeSci phần lớn là những người quan tâm đến công nghệ前沿, điều này có nghĩa DeSci không thu hút nhóm người dùng mới. Hầu hết các dự án thuốc tập trung vào lĩnh vực hẹp như tuổi thọ, trong khi thị trường thuốc lớn tập trung vào giảm cân, chức năng tình dục và các lĩnh vực rộng hơn. Nhìn chung, DeSci giống như cách người giàu chơi khoa học.
Tarun: Tôi nghĩ các dự án này giống như meme khoa học, chứ không phải khoa học phi tập trung thực sự. Miễn mọi người hiểu điều này, tôi nghĩ không có vấn đề gì.
Haseeb: Nếu các dự án này tự nhận là meme khoa học, anh có chấp nhận không? Nếu họ thực sự hoàn trả doanh thu cho người nắm giữ token thì sao?
Tom: Tôi nghĩ thị trường nên tự khám phá, chứ không nên phân tích quá mức cấu trúc thị trường DeSci.
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
深潮TechFlow
