Metis muốn All in AI, có thể giải được bế tắc hiện tại của L2 không?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Metis muốn All in AI, có thể giải được bế tắc hiện tại của L2 không?
Việc khám phá của Metis đã mở ra một con đường mới cho sự phát triển của Layer2, trong bối cảnh hiện nay công nghệ đang ngày càng đồng nhất, khác biệt hóa theo từng kịch bản ứng dụng có lẽ là chìa khóa để đột phá.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Haotian
Nhiều người cho rằng hệ sinh thái Ethereum Layer2 đã không thể cứu vãn, nhưng thực tế không phải vậy. Nếu chỉ nhìn từ góc độ chạy đua TPS, đúng là có cảm giác suy tàn như lão tướng già. Nhưng sau nâng cấp công nghệ Pectra, một số layer2 nếu định vị lại đúng hướng thì vẫn còn tiềm năng chiến đấu? Gần đây, @MetisL2 đã công bố lộ trình chiến lược "All in AI", lựa chọn khác biệt này có thể phá vỡ bế tắc hiện tại của layer2 hay không? Hãy cùng tôi phân tích:
1) Thành thật mà nói, vấn đề cốt lõi hiện nay mà hệ sinh thái Layer2 đang đối mặt không phải là thiếu năng lực công nghệ, mà là sự đóng băng trong câu chuyện phát triển. Đa số các dự án vẫn đang theo tư duy tuyến tính “nhanh hơn, phí gas rẻ hơn”, tình trạng cạnh tranh đồng nhất hóa này dẫn đến quá nhiều layer2 phổ thông ra đời, sự khác biệt về công nghệ ngày càng nhỏ, trong khi đó điểm đau thực sự của người dùng – thiếu ứng dụng killer – vẫn chưa được giải quyết.
Tuy nhiên, sau khi nghiên cứu kỹ lộ trình công nghệ của Metis, tôi nhận thấy điểm đổi mới thực sự của họ không nằm ở đột phá đơn lẻ về công nghệ, mà ở việc tái cấu trúc kiến trúc hệ thống. Chiến lược hai mạng lưới (Andromeda + Hyperion) về bản chất là giải pháp khéo léo cho bài toán cân bằng kinh điển giữa “tính phổ thông và tính chuyên biệt”.
Rõ ràng, Metis vừa muốn duy trì Andromeda – layer2 hiện tại – ổn định và đáng tin cậy, cung cấp cơ sở hạ tầng hoàn chỉnh cho các ứng dụng DeFi và Web3; vừa mở rộng một lớp thực thi hiệu suất cao chuyên phục vụ các kịch bản AI, chuyển từ stack công nghệ phổ thông sang cơ sở hạ tầng chuyên biệt cho AI. Cách làm này không chỉ tránh được cạnh tranh đồng nhất hóa với các layer2 khác, mà còn tìm ra con đường hiện thực hóa công nghệ cho sự kết hợp AI+Web3 (có thể là gợi ý khả thi để phá vỡ thế bế tắc cho hệ sinh thái Ethereum?)
2) Trước đây, trên chuỗi Andromeda, nhiều người đã khá quen thuộc với các đổi mới công nghệ của Metis như Sequencer phi tập trung và Hybrid Rollup. Vậy lần này, chuỗi Hyperion AI hoàn toàn mới có gì đặc biệt?
1. MetisVM, máy ảo được tùy chỉnh sâu cho các ứng dụng AI, thông qua tối ưu mã vận hành động, hiệu suất thực thi tăng 30% so với EVM truyền thống – bước tiến nhảy vọt về chất đối với các kịch bản suy luận AI. Quan trọng hơn cả là khung xử lý song song MPEF, giải quyết mâu thuẫn giữa xử lý tuần tự của blockchain và nhu cầu xử lý song song của AI;
2. MetisDB, sử dụng Merkle tree ánh xạ bộ nhớ và kiểm soát đồng thời MVCC, đạt được tốc độ truy cập trạng thái ở cấp nanogiây. Thiết kế này loại bỏ hoàn toàn điểm nghẽn lưu trữ, đảm bảo hiệu năng phần cứng cho các phép tính AI tần suất cao.
Trên nền tảng này, việc hiểu về MetisSDK trở nên dễ dàng: nói đơn giản, MetisSDK xây dựng một bộ công cụ phát triển chuyên phục vụ ứng dụng AI dựa trên các thành phần mô-đun và giao diện chuẩn hóa, biến những công nghệ phức tạp ở cấp độ chuỗi thành các khối xây dựng có thể kết hợp, giảm đáng kể rào cản phát triển ứng dụng AI.
3) Dựa trên quan sát cá nhân của tôi về ngành web3AI, vấn đề lớn nhất hiện nay không phải là thiếu năng lực công nghệ, mà là sự méo mó trong cơ chế phân bổ giá trị. Các nền tảng lớn độc chiếm phần lớn giá trị, trong khi người cung cấp dữ liệu gần như không được hưởng lợi. Nói cách khác, AI hiện tại giống như một hộp đen: dữ liệu huấn luyện đến từ đâu? Thuật toán hoạt động ra sao? Kết quả có đáng tin cậy không? Những câu hỏi này đều không rõ ràng.
LazAI cố gắng thay đổi tình trạng này thông qua ba đổi mới cốt lõi:
1. Mô hình iDAO, định nghĩa lại cấu trúc quản trị AI. Khác với DAO truyền thống, iDAO biến mỗi cá nhân hoặc tác nhân AI thành người tham gia quản trị, chứ không phải người cung cấp dữ liệu thụ động. Về một mức độ nào đó, đây là sự thay thế (“bình dân hóa”) cho mô hình quản trị tập trung hiện tại trong lĩnh vực AI.
2. DAT (Data Anchored Token), thiết kế cực kỳ tinh tế. Không giống NFT truyền thống chỉ ghi nhận quyền sở hữu tĩnh, DAT theo dõi toàn bộ vòng đời tài sản AI. Sáng kiến này có thể trực tiếp giải quyết vấn đề căn bản là khó định lượng giá trị dữ liệu trong nền kinh tế AI.
3. Tính toán xác minh được, mang lại tính minh bạch cho hành vi AI. Giống như lắp “hộp đen” cho AI, mọi quá trình suy luận đều có thể xác minh, truy vết và truy cứu trách nhiệm. Tư duy “AI có thể xác minh” này tạo nền tảng niềm tin cho các ứng dụng AI phi tập trung.
Bộ giải pháp tổng hợp này giống như xây dựng một “động cơ phân phối giá trị” hoàn toàn mới cho sự kết hợp AI+Web3. Nếu DeFi dùng các chỉ số như TVL, APR để xây dựng hệ thống giá trị tài chính, thì LazAI đang xây dựng khuôn khổ định lượng tương tự cho AI.
Trên đây.
Cuối cùng, tóm lại, khung công nghệ hiện tại của Metis trong mắt tôi giống như một cấu trúc sandwich: lớp dưới cùng do Metis đảm nhiệm cung cấp cơ chế quản trị thống nhất và phần thưởng token, lớp giữa là Hyperion xử lý các tính toán AI hiệu suất cao, lớp trên cùng là LazAI định nghĩa quy tắc luân chuyển giá trị. Thiết kế phân tầng này không phải là sự chồng chất công nghệ đơn giản, các tầng vừa độc lập vừa phối hợp, tránh được cái bẫy “vạn năng” của kiến trúc chuỗi đơn truyền thống.
Về điều mà mọi người quan tâm nhất, kinh tế học token $METIS cũng sẽ được nâng cấp đồng bộ, với tư cách là token gốc của hai mạng lưới, nguồn thu nhập của METIS đa dạng hơn nhiều so với layer2 truyền thống: ngoài phí giao dịch, còn có phí tính toán, phí xác minh dữ liệu và các nguồn thu mới khác. Việc giới thiệu mô hình chia sẻ thu nhập Holders Mining biến người nắm giữ token từ những người đầu cơ thụ động thành những người chia sẻ giá trị hệ sinh thái.
Tổng kết lại, cuộc thử nghiệm của Metis mở ra một con đường mới cho sự phát triển của Layer2. Trong bối cảnh công nghệ ngày càng đồng nhất, khác biệt hóa theo kịch bản có lẽ là chìa khóa để đột phá. Thành công hay không còn phụ thuộc vào việc thực thi cụ thể, nhưng ít nhất phương hướng lựa chọn là khá tốt. (Nhìn lại, trước đây định vị câu chuyện về Sequencer phi tập trung ít nhất cũng đã thành công).
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
Haotian | CryptoInsight
