Thảo luận về lĩnh vực Crypto AI

Người dẫn chương trình: Alex, Đối tác nghiên cứu của Mint Ventures

Khách mời: Max, người quản lý kênh YouTube; Lydia, nghiên cứu viên của Particle Network

Hiểu về Crypto AI

Alex: Hôm nay chúng ta sẽ nói về lĩnh vực Crypto AI đang được chú ý. Chủ đề đầu tiên là, hai bạn nghĩ gì về lĩnh vực Crypto AI? Theo các bạn, lĩnh vực Crypto AI đang cố gắng giải quyết những vấn đề kinh doanh nào? Sự cấp bách của những vấn đề này là gì?

Max: Tôi nghĩ rằng lý do Crypto AI xuất hiện là để giải quyết hai vấn đề chính. Vấn đề đầu tiên là từ góc độ nhân văn, AI tập trung có một số vấn đề cần giải quyết, chẳng hạn như vấn đề kiểm duyệt. Crypto AI có thể giải quyết những vấn đề này thông qua việc phi tập trung. Một điểm thú vị khác là việc tham gia cơ chế khuyến khích. Đại diện chính của Crypto là Token, với Token, tất cả AI phi tập trung có thể thông qua cơ chế khuyến khích này để thực hiện nhiều thử nghiệm khác nhau. Ví dụ, Bittensor đã tạo ra các subnet khác nhau thông qua cơ chế Token, mỗi subnet chịu trách nhiệm nghiên cứu những thứ khác nhau. Cách này đã kết nối mã nguồn mở lại với nhau. Mã nguồn mở luôn là điều mọi người muốn thực hiện, nhưng vấn đề lớn nhất mà các nhà nghiên cứu AI gặp phải khi thực hiện mã nguồn mở là không có cách nào để thưởng cho sự tiến bộ của mã nguồn mở. Bằng cách kết nối với Crypto và Token, đã có một cách để thưởng cho họ tiếp tục nghiên cứu mã nguồn mở, thay vì mỗi công ty đều giữ kết quả nghiên cứu của mình trong tình trạng riêng tư. Tóm lại, những gì Crypto AI đang làm hoặc có thể làm là thưởng cho các mô hình mã nguồn mở, thưởng cho sự cởi mở, thưởng cho sự phát triển phi tập trung thông qua cơ chế khuyến khích Crypto và Token.

Lydia: Xét từ góc độ vấn đề thương mại, tôi cảm thấy câu trả lời không rõ ràng lắm, chủ yếu là ở cấp độ Crypto. Mặc dù có một câu nói rằng "AI có thể nâng cao hiệu suất, Crypto để đảm bảo công bằng", nhưng suy nghĩ kỹ, từ giai đoạn hiện tại, từ góc độ giá trị thương mại, tính cấp bách của việc nâng cao hiệu suất rõ ràng lớn hơn đảm bảo công bằng. Tôi luôn nhớ đến bài viết của Alex trước đây về giá trị nền tảng của Web3, trong đó đề cập rằng giá trị nền tảng của Web3 là tự do rộng rãi hơn và sự tin cậy rẻ hơn. Vậy các dự án Web3 xuất sắc cần tìm ra những thiếu hụt của dịch vụ truyền thống về tự do và sự tin cậy, sau đó cung cấp một giải pháp cạnh tranh hơn. Liên quan đến Crypto AI, AI có cần tự do lớn hơn không? Từ góc độ thực hiện công nghệ, tài nguyên tính toán và cung cấp dữ liệu là hạn chế, vì vậy tự do của AI là có giới hạn. Từ góc độ đạo đức, một AI thực sự tự do cũng là điều chúng ta khó tưởng tượng. Chi phí tin cậy của AI hiện tại có quá cao không? Tôi nghĩ cũng không hẳn. Mặc dù nhiều người sẽ đề cập đến vấn đề hộp đen dữ liệu, nhưng những người quan tâm đến vấn đề này chủ yếu là chuyên gia học giả hoặc người làm truyền thông, chứ không phải là người dùng thông thường. Mặt khác, nếu giải quyết bằng cách đưa lên chuỗi, hiện tại có vẻ chi phí cao hơn.

Tôi nghĩ giá trị lớn nhất của Crypto AI hiện tại có thể không trực tiếp phản ánh trên các giải pháp thay thế trong lĩnh vực thương mại hiện tại, mà nhiều hơn ở cấp độ kể chuyện. Nó mở ra trí tưởng tượng của mọi người, khiến cho Crypto và AI, hai công nghệ có vẻ không liên quan nhưng lại rất tiên tiến và phong cách, va chạm trong tâm trí mọi người. Chúng ta cần cho hai công nghệ này thời gian, có thể vấn đề mà chúng phù hợp nhất để giải quyết là thuộc về tương lai, chứ không phải hiện tại.

Từ những ngày đầu, tôi đã cảm thấy đây là một câu chuyện dài hạn. Nói về dài hạn, đó là vì AI, đặc biệt là AI tiêu dùng, đã có tác động quá lớn đến thế giới thực của chúng ta. Đây thực sự là một cuộc cách mạng mang tính đột phá. Không chỉ từ dữ liệu có thể thấy, chẳng hạn như ChatGPT vượt qua một triệu người dùng chỉ sau vài ngày, và sau hai tháng vượt qua một trăm triệu người dùng hàng tháng, chúng ta có thể thấy tần suất sử dụng AI của những người xung quanh. Từ góc độ thị trường vốn, OpenAI có giá trị định giá hàng trăm tỷ, Nvidia có giá trị thị trường hàng ngàn tỷ, mỗi lần họ tổ chức hội nghị báo chí đều chiếm lĩnh các tiêu đề lớn trên các phương tiện truyền thông. Cuộc cách mạng này đến quá nhanh và quá triệt để, vì vậy AI sẽ không chỉ là một làn sóng tạm thời, nó chắc chắn sẽ là một câu chuyện dài hạn, thậm chí có thể trở thành nguồn gốc của một trong những chủ đề triết học quan trọng nhất trong thế kỷ tới.

Đồng thời, nó cũng là bên ngoài. Crypto và AI thực ra không có mối quan hệ gì sau khi ra đời, thậm chí còn có sự cạnh tranh ở cấp độ nhân tài. Trong thời kỳ thị trường gấu Crypto từ năm 2022 đến 2023, sức hấp dẫn của AI đã vượt qua Crypto. Mãi đến năm nay chúng ta mới bắt đầu kể câu chuyện về việc hai bên hỗ trợ lẫn nhau. Cuối cùng, so với các câu chuyện gốc của Crypto như DeFi, NFT hay các câu chuyện biến đổi như GameFi, AI chỉ là một câu chuyện đến từ bên ngoài. Chúng ta cũng có thể thấy, như vào sáng nay, giá của các tài sản có câu chuyện AI như Worldcoin, Render, Near hoàn toàn dao động theo tình hình của ngành AI. Vì vậy, tôi nghĩ rằng câu chuyện bên ngoài lâu dài là sự hiểu biết ban đầu của tôi về Crypto AI, và tôi vẫn giữ quan điểm này.

Max: Tôi muốn bổ sung một điểm. Bạn nói AI là một thứ bên ngoài, vốn đã có trong Web2, chỉ là lúc đầu chúng ta nghĩ rằng Crypto và AI là hai thứ không liên quan đến nhau, nhưng đột nhiên chúng lại gắn kết với nhau. Nhưng tôi nghĩ từ một góc độ khác, Crypto AI là thứ duy nhất mà tôi cho là có nhu cầu mạnh mẽ từ Crypto sau mùa hè DeFi năm 2020. Ví dụ như GameFi, chúng ta thêm cơ chế khuyến khích của Crypto vào trong trò chơi, nhưng Crypto chỉ đóng vai trò như một điểm cộng cho GameFi. Hôm nay, GameFi rời xa Crypto, mọi người sẽ không chơi trò chơi này chỉ vì cơ chế khuyến khích của Crypto rất tuyệt, mà mọi người sẽ chơi trò chơi này vì nó thú vị. DeFi là một khía cạnh khác, nó là một nhu cầu cứng. Tôi nghĩ Crypto AI là nhu cầu mạnh mẽ thứ hai có thể tiếp tục sau DeFi, sau khi đã chứng kiến rất nhiều câu chuyện.

Với sự tiến bộ và ứng dụng của AI, chúng ta chắc chắn sẽ phát hiện ra một số vấn đề tập trung, chỉ là hiện tại chúng ta vẫn chưa phát hiện ra. Không giống như hệ thống tài chính trong thế giới tài chính đã tồn tại khoảng 100, 200 năm, chúng ta đã phát hiện ra rằng hệ thống tài chính có vấn đề, cho đến khi cuộc khủng hoảng tài chính 2008 xảy ra, mới nhận ra rằng hệ thống này có một số vấn đề cần giải quyết. Vì vậy mọi người mới cảm thấy DeFi chính là thứ chúng ta cần. Tôi nghĩ Crypto AI cũng đứng ở vị trí tương tự. Chỉ là sự tiếp xúc và mức độ quen thuộc của người dùng đối với AI chưa nhiều như hệ thống tài chính, nên chúng ta vẫn chưa thấy mọi người thực sự nghĩ rằng "tôi thật sự cần Crypto AI".

Khi nói về lý do tại sao Crypto là một nhu cầu thiết yếu trong câu chuyện của Crypto AI, đó là vì nhiều thứ cần phải có cơ chế khuyến khích mới có thể thực hiện được. Như bạn vừa đề cập, muốn trở nên hiệu quả hơn, tôi nghĩ rằng có một số dự án cụ thể đã có thể làm được. Chẳng hạn như Decentralized Compute, nó đã hoạt động một thời gian. Khi bạn so sánh sức mạnh tính toán phi tập trung với sức mạnh tính toán tập trung, bạn sẽ nhận ra rằng chỉ cần vượt qua một số rào cản về hiệu suất, sức mạnh tính toán phi tập trung về cơ bản là nhu cầu đầu tiên. Bạn sẽ không muốn sử dụng sức mạnh tính toán tập trung, không muốn dùng AWS hay các sản phẩm như Microsoft Azure, bởi vì quá đắt hoặc lý do khác. Tôi tin chắc rằng, Crypto AI muốn phát triển và mở rộng, phải hiệu quả hơn, tốt hơn và rẻ hơn so với các sản phẩm truyền thống, điều này là nhất định. Mọi người sẽ không chỉ đơn giản là "hỗ trợ phi tập trung" để sử dụng Crypto AI, mà nó phải tốt hơn các sản phẩm hiện tại. Đây là những gì Crypto AI cần làm hiện nay. Chúng ta có thể từ từ thấy hình hài này xuất hiện, nhưng chúng ta không thể mong đợi mỗi lần Meta phát hành mô hình LLM miễn phí với 35 tỷ tham số. Chúng ta cần tìm ra một cách để xây dựng điều này một cách bền vững. Tôi nghĩ đây là một hướng đi cần tiếp tục nỗ lực.

Phân loại dự án trong lĩnh vực Crypto AI

Alex: Crypto AI là một lĩnh vực tương đối lớn, bên trong nó có rất nhiều loại dự án với các mô hình kinh doanh khác nhau để giải quyết những vấn đề khác nhau. Dựa trên hiểu biết của các bạn về lĩnh vực Crypto AI, nếu phải phân loại các dự án bên trong các lĩnh vực này, các bạn sẽ phân loại theo logic như thế nào?

Lydia: Một phương pháp phân loại rất phổ biến là Crypto hỗ trợ AI hoặc AI hỗ trợ Crypto, đây là hai hướng chính. Hiện tại, chúng ta thấy nhiều hơn là AI hỗ trợ Crypto, có nghĩa là các dự án Crypto đang tìm cách thêm một chút thuộc tính AI. Trước đây có thể là kết nối API, làm một chatbot phiên bản Web3, có thể trả lời một số câu hỏi về dự án, hoặc sử dụng AI để cải thiện mã của các dự án Web3, hoặc AI tham gia vào việc xây dựng chiến lược lợi nhuận. Bây giờ thì có AI agent phát coin, những điều này không có nhiều liên quan đến hiệu suất tăng lên hay tính công bằng mà AI có thể mang lại, nhiều hơn là các dự án muốn tạo ra một câu chuyện mới.

Cách thứ hai, nếu Crypto hỗ trợ AI, thì trần khả năng thực sự cao hơn một chút, nhưng việc thực hiện và chứng minh thì khá khó khăn, cần nhiều thời gian hơn. Hướng đi của Crypto hỗ trợ AI nói rằng, Crypto có thể đi sâu vào trong ngăn xếp công nghệ của AI, tăng cường tính riêng tư và tính minh bạch, nhưng thời gian hiện thực hóa có thể sẽ lâu hơn một chút. Vì vậy, hiện tại nhiều người nói rằng có cơ hội từ Crypto để cải thiện một khía cạnh nào đó trong ngành AI, chẳng hạn như làm GPU, có thể nhấn mạnh rằng Crypto có thể tập hợp và khuyến khích tài nguyên tính toán rảnh rỗi, giảm chi phí, sau đó lại chuyển sang làm thị trường dữ liệu, thị trường thuật toán, tất cả đều muốn tìm kiếm sự phù hợp với thị trường sản phẩm từ góc độ tự do. Nhưng tôi nghĩ rằng nhu cầu ở lĩnh vực này hiện tại không dễ dàng được chứng minh. Nếu bạn xem dữ liệu sử dụng GPU của iOasis, bạn sẽ thấy tỷ lệ người dùng cá nhân vẫn còn khá nhỏ. Doanh thu cho thuê GPU tổng cộng của người dùng cá nhân mỗi ngày có thể chỉ khoảng 1000 đô la.

Phần này tôi cảm thấy điểm đột phá hiện tại, hoặc nói cách khác, trường hợp ngoại lệ có thể là Coinbase và Base đang thực hiện theo hướng này, đó là AI agent kết hợp với thanh toán. Tất nhiên, thuộc tính thanh toán là một thuộc tính làm đẹp thêm, vì vậy điều kiện tiên quyết là AI agent phải đủ tốt, đủ hữu ích. Đây là hai cách phân loại của tôi.

Max: Tôi chủ yếu chia thành ba đường đua khác nhau. Ba đường đua này lần lượt là lớp kiến trúc, lớp tài nguyên và lớp ứng dụng. Về lớp kiến trúc, nó giống như một hạ tầng cơ sở, bạn có thể phát triển các dự án AI khác nhau trên nền tảng hạ tầng cơ sở này, cho phép xây dựng các dự án lớp tài nguyên hoặc lớp ứng dụng khác nhau trên lớp kiến trúc này. Nếu bạn hiểu biết về blockchain, có thể bạn sẽ hình dung nó như một blockchain layer 1 hay một số cơ sở hạ tầng cơ bản, được gọi là lớp kiến trúc. Như Bittensor, Near và Sahara, tôi đều coi chúng là thuộc lớp kiến trúc.

Sau khi xây dựng xong tầng kiến trúc, sẽ có một tầng tài nguyên ở trên đó, tức là được xây dựng trên tầng kiến trúc này. Đó là các tài nguyên cần thiết cho việc phát triển AI, chẳng hạn như sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., được gọi là tầng tài nguyên. Một số dự án ví dụ như Akash hoặc Render cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung, hoặc như Vana có thể cung cấp dữ liệu phi tập trung được gọi là tầng tài nguyên.

Ở tầng tài nguyên và tầng kiến trúc, gần gũi hơn với to C, gần gũi hơn với người dùng được gọi là tầng ứng dụng. Tôi đặt AI agents ở đây, gần gũi với những gì người dùng thực sự cần, chẳng hạn như có thể tăng tốc độ sử dụng của bạn về DeFi, tôi đặt nó ở tầng ứng dụng. Vì vậy, có ba đường đua chính này. Bởi vì hiện tại câu chuyện Crypto AI vừa mới xuất hiện, mọi người vẫn chưa biết cách phân loại nó một cách tốt, cũng không có một phương pháp đồng thuận nào. Nhưng cấu trúc này là một phương pháp phân loại mà tôi thấy có vẻ có thể phù hợp với đường đua Crypto hiện tại.

Cơ hội và thách thức của Crypto AI

Alex: Các bạn nghĩ rằng thách thức lớn nhất mà Crypto AI hiện đang đối mặt là gì? Ngoài những thách thức đó, trong một đến hai năm tới sẽ có những cơ hội nào cho Crypto AI trong ngành hoặc trong câu chuyện?

Max: Tôi nghĩ thách thức chính là Crypto AI hiện tại còn quá sớm, hầu hết các dự án có giá trị thị trường tăng cao, như Bittensor đã tăng lên 5 tỷ đô la giá trị thị trường, giá trị thị trường này có thể chủ yếu là đầu cơ. Tôi nghĩ điều thực sự cần làm là tìm ra Product Market Fit, hoặc tìm ra một số ứng dụng thực sự có thể sử dụng, những ứng dụng có thể phát triển ra thì còn khá ít. Nếu nhìn vào những ứng dụng này, thậm chí tôi nghĩ có một số thứ còn ở giai đoạn khá sớm.