Tài chính phi tập trung (DeFi) đã cách mạng hóa tài chính truyền thống bằng cách khơi dậy câu chuyện về sự tăng trưởng theo cấp số nhân thông qua một loạt các nguyên thủy kinh tế đơn giản nhưng mạnh mẽ, biến các mạng blockchain thành một thị trường toàn cầu không cần cấp phép. Trong sự trỗi dậy của DeFi, một số chỉ số chính đã trở thành ngôn ngữ chung của giá trị: tổng giá trị bị khóa (TVL), tỷ suất lợi nhuận hàng năm (APY/APR) và tính thanh khoản. Những số liệu gọn gàng này truyền cảm hứng cho sự tương tác và tin tưởng. Ví dụ: TVL của DeFi (giá trị đô la của tài sản bị khóa trong giao thức) đã tăng gấp 14 lần vào năm 2020 trước khi tăng gấp bốn lần vào năm 2021, đạt đỉnh trên 112 tỷ đô la. Lợi suất cao (một số nền tảng tuyên bố APY lên đến 3000% trong thời kỳ bùng nổ canh tác thanh khoản) thu hút thanh khoản, trong khi độ sâu của các nhóm thanh khoản báo hiệu mức trượt giá thấp hơn và thị trường hiệu quả hơn. Nói tóm lại, TVL cho chúng ta biết "bao nhiêu tiền liên quan", APR cho chúng ta biết "bạn có thể kiếm được bao nhiêu" và thanh khoản cho biết "giao dịch tài sản dễ dàng như thế nào". Bất chấp những sai sót của chúng, những số liệu này đã xây dựng một hệ sinh thái tài chính trị giá hàng tỷ đô la từ đầu. Bằng cách biến sự tương tác của người dùng thành cơ hội tài chính ngay lập tức, DeFi đã tạo ra một bánh đà tự củng cố việc áp dụng đã khiến nó trở nên phổ biến nhanh chóng, thúc đẩy sự tham gia của hàng loạt.
Ngày nay, AI cũng đang ở ngã ba đường tương tự. Nhưng không giống như DeFi, câu chuyện AI hiện tại bị chi phối bởi các mô hình lớn, có mục đích chung được đào tạo trên bộ dữ liệu internet khổng lồ. Các mô hình này thường gặp khó khăn trong việc mang lại kết quả hiệu quả trong các phân khúc, nhiệm vụ chuyên môn hoặc nhu cầu cá nhân. Mô hình "một kích thước phù hợp với tất cả" của họ mạnh mẽ nhưng mong manh, phổ biến nhưng không liên kết. Mô hình này rất cần một sự thay đổi mô hình. Kỷ nguyên tiếp theo của AI không nên được xác định bởi kích thước hoặc tính linh hoạt của các mô hình, mà nên tập trung vào từ dưới lên - các mô hình nhỏ hơn, chuyên môn cao. Loại AI tùy chỉnh này yêu cầu một loại dữ liệu hoàn toàn mới: dữ liệu chất lượng cao, phù hợp với con người và theo tên miền cụ thể. Nhưng việc lấy loại dữ liệu này không đơn giản như thu thập dữ liệu web, nó đòi hỏi sự đóng góp tích cực và có ý thức từ các cá nhân, chuyên gia lĩnh vực và cộng đồng.
Để thúc đẩy kỷ nguyên AI chuyên nghiệp và phù hợp với con người này, chúng ta cần xây dựng một vòng quay khuyến khích tương tự như DeFi được thiết kế cho tài chính. Điều này có nghĩa là đưa ra các nguyên tố gốc AI mới để đo lường chất lượng dữ liệu, hiệu suất mô hình, độ tin cậy của đại lý và khuyến khích sự phù hợp - các chỉ số này nên phản ánh trực tiếp giá trị thực của dữ liệu như một tài sản (chứ không chỉ là đầu vào).
Bài viết này sẽ khám phá những ngôn ngữ mới có thể cấu thành trụ cột của nền kinh tế gốc AI. Chúng tôi sẽ trình bày: nếu xây dựng cơ sở hạ tầng kinh tế đúng đắn (tức là tạo ra dữ liệu chất lượng cao, khuyến khích hợp lý việc sáng tạo và sử dụng, và lấy cá nhân làm trung tâm), AI sẽ phát triển mạnh mẽ như thế nào. Chúng tôi cũng sẽ phân tích các nền tảng như LazAI để xem chúng đã đi đầu trong việc xây dựng những khung AI gốc này như thế nào, dẫn dắt một mô hình mới về định giá và thưởng cho dữ liệu, cung cấp động lực cho bước nhảy vọt tiếp theo của đổi mới AI.
Động lực của DeFi: TVL, tỷ suất lợi nhuận và tính thanh khoản - Tổng quan nhanh
Sự trỗi dậy của DeFi không phải là ngẫu nhiên, thiết kế của nó khiến việc tham gia vừa có lợi nhuận vừa minh bạch. Tổng giá trị khóa (TVL), tỷ lệ lợi suất hàng năm (APY/APR) và thanh khoản là những chỉ số quan trọng không chỉ là con số, mà còn là các nguyên ngữ liên kết hành vi người dùng với sự tăng trưởng của mạng lưới. Những chỉ số này tạo thành một vòng tròn tích cực thu hút người dùng và vốn, từ đó thúc đẩy đổi mới sáng tạo hơn nữa.
Tổng giá trị bị khóa (TVL): TVL đo lường tổng số vốn được gửi vào các giao thức DeFi (ví dụ: nhóm cho vay, nhóm thanh khoản) và đồng nghĩa với "vốn hóa thị trường" của các dự án DeFi. Sự phát triển nhanh chóng của TVL được coi là dấu hiệu của sự tin tưởng của người dùng và sức khỏe của giao thức. Ví dụ, trong thời kỳ bùng nổ DeFi năm 2020-2021, TVL đã nhảy từ dưới 10 tỷ đô la lên hơn 100 tỷ đô la và vượt quá 150 tỷ đô la vào năm 2023, thể hiện quy mô giá trị mà những người tham gia sẵn sàng khóa vào các ứng dụng phi tập trung. TVL cao tạo ra hiệu ứng hấp dẫn: nhiều vốn hơn đồng nghĩa với tính thanh khoản và ổn định hơn, thu hút nhiều người dùng hơn để tìm kiếm cơ hội. Trong khi các nhà phê bình chỉ ra rằng việc theo đuổi TVL một cách mù quáng có thể dẫn đến các giao thức che giấu sự kém hiệu quả bằng cách cung cấp các ưu đãi không bền vững (về cơ bản là "mua" TVL), câu chuyện DeFi ban đầu sẽ thiếu một cách cụ thể để theo dõi nếu không có TVL.
Tỷ suất lợi nhuận hàng năm (APY/APR): Cam kết lợi nhuận biến sự tham gia thành cơ hội hữu hình. Các giao thức DeFi đang bắt đầu cung cấp APR đáng kinh ngạc cho các nhà cung cấp thanh khoản hoặc tài trợ. Ví dụ: Compound đã ra mắt token COMP vào giữa năm 2020, đi tiên phong trong mô hình khai thác thanh khoản – thưởng cho các nhà cung cấp thanh khoản bằng token quản trị. Sự đổi mới này đã gây ra một hoạt động điên cuồng. Sử dụng một nền tảng không còn chỉ là một dịch vụ, nó là một khoản đầu tư. APY cao thu hút những người tìm kiếm doanh thu, tiếp tục thúc đẩy TVL lên. Cơ chế phần thưởng này thúc đẩy sự phát triển của mạng lưới bằng cách trực tiếp khuyến khích những người chấp nhận sớm bằng phần thưởng lớn.
Tính thanh khoản: Trong tài chính, thanh khoản đề cập đến khả năng di chuyển tài sản mà không gây ra biến động giá mạnh - nền tảng của một thị trường lành mạnh. Tính thanh khoản trong DeFi thường được bắt đầu thông qua các chương trình khai thác thanh khoản, nơi người dùng kiếm được token để cung cấp thanh khoản. Tính thanh khoản sâu của các sàn giao dịch phi tập trung và nhóm cho vay có nghĩa là người dùng có thể giao dịch hoặc vay với ma sát thấp, cải thiện trải nghiệm người dùng. Tính thanh khoản cao dẫn đến khối lượng giao dịch và tiện ích cao hơn, từ đó thu hút nhiều tính thanh khoản hơn – vòng phản hồi tích cực cổ điển. Nó cũng hỗ trợ khả năng kết hợp: các nhà phát triển có thể xây dựng các sản phẩm mới (phái sinh, công cụ tổng hợp, v.v.) trên các thị trường thanh khoản để thúc đẩy đổi mới. Do đó, tính thanh khoản trở thành huyết mạch của mạng lưới, thúc đẩy việc áp dụng và xuất hiện các dịch vụ mới.
Những nguyên tắc này cùng nhau tạo thành một vòng xoáy khuyến khích mạnh mẽ. Những người tham gia tạo ra giá trị bằng cách khóa tài sản hoặc cung cấp thanh khoản ngay lập tức nhận được phần thưởng (thông qua lợi suất cao và khuyến khích token), từ đó khuyến khích thêm nhiều sự tham gia. Điều này biến sự tham gia của cá nhân thành những cơ hội rộng lớn - người dùng kiếm được lợi nhuận và ảnh hưởng quản trị - và những cơ hội này lại sinh ra hiệu ứng mạng, thu hút hàng ngàn người dùng tham gia. Kết quả thật đáng chú ý: tính đến năm 2024, số lượng người dùng DeFi vượt quá 10 triệu, giá trị của nó tăng gần 30 lần trong vài năm. Rõ ràng, việc căn chỉnh khuyến khích quy mô lớn - chuyển đổi người dùng thành các bên liên quan - là chìa khóa cho sự trỗi dậy theo cấp số nhân của DeFi.
Thiếu hụt kinh tế AI hiện tại
Nếu DeFi cho thấy sự tham gia từ dưới lên và sự liên kết khuyến khích có thể khởi động cuộc cách mạng tài chính, thì nền kinh tế AI ngày nay vẫn thiếu các nguyên thủy nền tảng để hỗ trợ những thay đổi tương tự. Hiện tại, AI bị chi phối bởi các mô hình lớn, đa năng được đào tạo trên các bộ dữ liệu được thu thập dữ liệu lớn. Các mô hình nền tảng này có quy mô đáng kinh ngạc, nhưng được thiết kế để giải quyết tất cả các vấn đề và thường không đặc biệt hiệu quả trong việc phục vụ bất kỳ ai. Kiến trúc "một kích thước phù hợp với tất cả" của nó phải vật lộn để thích ứng với các ngách, sự khác biệt văn hóa hoặc sở thích cá nhân, dẫn đến đầu ra mong manh, điểm mù và ngày càng mất kết nối với nhu cầu trong thế giới thực.
Thế hệ AI tiếp theo sẽ không còn được xác định bởi quy mô mà còn bởi sự hiểu biết theo ngữ cảnh - khả năng của các mô hình để hiểu và phục vụ các lĩnh vực cụ thể, cộng đồng nghề nghiệp và quan điểm đa dạng của con người. Tuy nhiên, trí thông minh theo ngữ cảnh này đòi hỏi các đầu vào khác nhau: dữ liệu chất lượng cao, phù hợp với con người. Và đó chính xác là những gì còn thiếu ngay bây giờ. Hiện tại không có cơ chế nào được chấp nhận rộng rãi để đo lường, xác định, định giá hoặc ưu tiên dữ liệu này, cũng như không có quy trình mở cho các cá nhân, cộng đồng hoặc chuyên gia lĩnh vực đóng góp quan điểm của họ và cải thiện các hệ thống thông minh đang ngày càng ảnh hưởng đến cuộc sống của họ. Kết quả là, giá trị vẫn tập trung trong tay một số nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và số đông bị ngắt kết nối với tiềm năng tăng giá của nền kinh tế AI. Chỉ bằng cách thiết kế các nguyên thủy mới khám phá, xác thực và thưởng cho những đóng góp có giá trị cao (dữ liệu, phản hồi, tín hiệu liên kết), chúng ta mới có thể mở khóa chu kỳ tăng trưởng có sự tham gia mà DeFi phát triển mạnh.
Nói một cách đơn giản, chúng ta cũng phải đặt câu hỏi:
Chúng ta nên đo lường giá trị của sự sáng tạo như thế nào? Làm thế nào để xây dựng một vòng quay tự củng cố nhằm thúc đẩy sự tham gia từ dưới lên dựa trên dữ liệu cá nhân?
Để mở khóa "nền kinh tế gốc AI" tương tự như DeFi, chúng ta cần định nghĩa các nguyên lý mới, biến sự tham gia thành cơ hội cho AI, từ đó kích thích các hiệu ứng mạng chưa từng thấy trong lĩnh vực này.
Công nghệ AI nguyên sinh: Ngôn ngữ mới của nền kinh tế mới
Thay vì chỉ chuyển token giữa các ví, chúng tôi đang đưa dữ liệu vào mô hình, đầu ra mô hình vào quyết định và tác nhân AI vào hành động. Điều này đòi hỏi các số liệu và nguyên thủy mới để định lượng trí thông minh và sự liên kết, giống như các chỉ số DeFi định lượng vốn. Ví dụ: LazAI đang xây dựng một mạng blockchain thế hệ tiếp theo giải quyết các vấn đề căn chỉnh dữ liệu AI bằng cách giới thiệu các tiêu chuẩn tài sản mới cho dữ liệu AI, hành vi mô hình và tương tác tác nhân.
Dưới đây tóm tắt một số nguyên tắc chính xác định giá trị kinh tế AI trên chuỗi:
Dữ liệu có thể xác minh ("tính thanh khoản" mới): Dữ liệu đối với AI cũng giống như tính thanh khoản đối với DeFi - mạch máu của hệ thống. Trong AI (đặc biệt là mô hình lớn), việc có dữ liệu đúng là cực kỳ quan trọng. Nhưng dữ liệu gốc có thể có chất lượng kém hoặc gây hiểu lầm, chúng ta cần dữ liệu chất lượng cao có thể xác minh trên chuỗi. Nguyên ngữ có thể ở đây là "chứng minh dữ liệu (PoD) / chứng minh giá trị dữ liệu (PoDV)". Khái niệm này sẽ đo lường giá trị đóng góp của dữ liệu, không chỉ dựa trên số lượng mà còn dựa trên chất lượng và ảnh hưởng của nó đến hiệu suất AI. Nó có thể được coi là tương đương với khai thác tính thanh khoản: những người đóng góp dữ liệu hữu ích (hoặc nhãn/ phản hồi) sẽ được thưởng dựa trên giá trị mà dữ liệu của họ mang lại. Thiết kế ban đầu của các hệ thống như vậy đã xuất hiện. Ví dụ, một dự án blockchain xem chứng minh dữ liệu (PoD) như tài nguyên chính để xác minh dữ liệu (tương tự như năng lượng trong chứng minh công việc hoặc vốn trong chứng minh cổ phần). Trong hệ thống này, các nút sẽ nhận được phần thưởng dựa trên số lượng, chất lượng và tính liên quan của dữ liệu mà họ đã đóng góp.
Mở rộng quy mô này sang nền kinh tế AI nói chung, chúng ta có thể thấy "Tổng giá trị dữ liệu bị khóa (TDVL)" như một thước đo: một thước đo tổng hợp của tất cả dữ liệu có giá trị trên mạng, được tính theo khả năng kiểm chứng và tính hữu ích. Các nhóm dữ liệu đã được xác minh thậm chí có thể được giao dịch như các nhóm thanh khoản – ví dụ: một nhóm hình ảnh y tế đã được xác minh cho AI chẩn đoán trên chuỗi có thể có giá trị và mức sử dụng có thể định lượng được. Nguồn cung ứng dữ liệu (hiểu nguồn dữ liệu, lịch sử sửa đổi) sẽ là một phần quan trọng của số liệu này để đảm bảo rằng dữ liệu được đưa vào mô hình AI là đáng tin cậy và có thể truy xuất nguồn gốc. Về cơ bản, nếu thanh khoản là về vốn sẵn có, thì dữ liệu có thể kiểm chứng là về kiến thức sẵn có. Các chỉ số như Proof of Data Value (PoDV) nắm bắt lượng kiến thức hữu ích bị khóa trong mạng, trong khi neo dữ liệu trên chuỗi thông qua Data Anchoring Token (DAT) của LazAI làm cho tính thanh khoản của dữ liệu trở thành một lớp kinh tế có thể đo lường và được khuyến khích.
Hiệu suất mô hình (một loại tài sản mới): Trong nền kinh tế AI, một mô hình được đào tạo (hoặc dịch vụ AI) trở thành một tài sản theo đúng nghĩa của nó – hoặc thậm chí là một loại tài sản mới cùng với token và NFT. Các mô hình AI được đào tạo tốt có giá trị vì trí thông minh được gói gọn trong trọng lượng của chúng. Nhưng làm thế nào để bạn mô tả và đo lường giá trị này trên chuỗi? Chúng tôi có thể yêu cầu tiêu chuẩn hiệu suất trên chuỗi hoặc chứng nhận mô hình. Ví dụ: độ chính xác của mô hình trên một tập dữ liệu tiêu chuẩn hoặc tỷ lệ thắng trong một nhiệm vụ cạnh tranh, có thể được ghi lại trên chuỗi dưới dạng điểm hiệu suất. Hãy coi nó như một "xếp hạng tín dụng" trên chuỗi hoặc KPI cho một mô hình AI. Các điểm số này có thể được điều chỉnh khi mô hình được tinh chỉnh hoặc dữ liệu được cập nhật. Các dự án như Oraichain đã khám phá việc kết hợp API mô hình AI với tính điểm độ tin cậy (xác minh rằng đầu ra AI như mong đợi thông qua các trường hợp thử nghiệm). Trong DeFi gốc AI ("AiFi"), có thể dự kiến đặt cược dựa trên hiệu suất mô hình – ví dụ: token có thể được đặt cọc nếu nhà phát triển tin rằng mô hình của họ hoạt động tốt; Nếu một cuộc kiểm tra on-chain độc lập xác nhận hiệu suất của nó, nó sẽ được thưởng (nếu mô hình không hoạt động tốt, cổ phần sẽ bị mất). Điều này sẽ thúc đẩy các nhà phát triển báo cáo trung thực và liên tục cải tiến mô hình. Một ý tưởng khác là NFT mô hình được mã hóa mang siêu dữ liệu hiệu suất – "giá sàn" của NFT mô hình có thể phản ánh tiện ích của chúng. Những thực tiễn như vậy đã xuất hiện: một số thị trường AI cho phép các mô hình mua và bán để truy cập mã thông báo và các giao thức như LayerAI (trước đây là CryptoGPT) coi dữ liệu và mô hình AI là một loại tài sản mới nổi trong nền kinh tế AI toàn cầu. Nói tóm lại, DeFi hỏi "bao nhiêu tiền bị khóa?" AI-DeFi sẽ hỏi "Có bao nhiêu thông tin bị khóa?" —không chỉ về sức mạnh tính toán (mặc dù quan trọng không kém), mà còn về hiệu suất và giá trị của các mô hình chạy trong mạng. Các chỉ số mới có thể bao gồm "bằng chứng chất lượng mô hình" hoặc chỉ số chuỗi thời gian để cải thiện hiệu suất AI trên chuỗi.
Proxy Behavior & Utility (On-Chain AI Agents): Một trong những bổ sung thú vị và thách thức nhất cho blockchain gốc AI là các tác nhân AI tự động chạy trên chuỗi. Họ có thể là bot giao dịch, người quản lý dữ liệu, AI dịch vụ khách hàng hoặc người quản lý DAO phức tạp - về cơ bản là các thực thể phần mềm có thể cảm nhận, quyết định và hành động thay mặt cho người dùng trên mạng hoặc thậm chí tự họ. Thế giới DeFi chỉ có những "bot" cơ bản; Và trong thế giới blockchain AI, các tác nhân có thể trở thành các tác nhân kinh tế hạng nhất. Điều này đã tạo ra nhu cầu về các số liệu xung quanh hành vi, độ tin cậy và tiện ích của đại lý. Chúng ta có thể thấy các cơ chế như "chấm điểm tiện ích đại lý" hoặc hệ thống danh tiếng. Hãy tưởng tượng rằng mỗi tác nhân AI (có thể được thể hiện dưới dạng danh tính NFT hoặc mã thông báo bán thay thế (SFT)) tích lũy danh tiếng dựa trên các hành động của nó (hoàn thành nhiệm vụ, cộng tác, v.v.). Điểm số như vậy tương tự như điểm tín dụng hoặc xếp hạng của người dùng, nhưng đối với AI. Các hợp đồng khác có thể sử dụng điều này để quyết định tin tưởng hay sử dụng dịch vụ proxy. Trong khái niệm iDAO (Individual-Centric DAO) của LazAI, mỗi tác nhân hoặc thực thể người dùng sở hữu tên miền on-chain và tài sản AI của riêng mình. Có thể hình dung rằng các iDAO hoặc proxy này thiết lập các hồ sơ có thể đo lường được.
Các nền tảng hiện tại đang bắt đầu mã hóa các tác nhân AI và cung cấp cho họ các chỉ số trên chuỗi: ví dụ: "giao thức Rome" của Rivalz tạo ra các tác nhân AI dựa trên NFT (rAgents) và các chỉ số danh tiếng mới nhất của nó được ghi lại trên chuỗi. Người dùng có thể đặt cược hoặc cho mượn các proxy này và phần thưởng của họ phụ thuộc vào mức độ hoạt động và ảnh hưởng của họ trong một "cụm" AI tập thể. Về cơ bản, đây là DeFi dành cho các tác nhân AI và chứng minh tầm quan trọng của các chỉ số tiện ích proxy. Trong tương lai, chúng ta có thể nói về "proxy AI đang hoạt động" giống như cách chúng ta nói về các địa chỉ đang hoạt động hoặc "tác động kinh tế proxy" khi chúng ta nói về khối lượng giao dịch.
Đường đua chú ý có thể trở thành một ngữ nguyên khác - ghi lại những gì mà tác nhân chú ý trong quá trình ra quyết định (dữ liệu nào, tín hiệu nào). Điều này có thể làm cho tác nhân hộp đen trở nên minh bạch hơn, có thể kiểm toán, và quy trách nhiệm thành công hoặc thất bại của tác nhân vào những đầu vào cụ thể. Tóm lại, các chỉ số hành vi của tác nhân sẽ đảm bảo trách nhiệm và sự phù hợp: Để cho tác nhân tự chủ quản lý số tiền lớn hoặc nhiệm vụ quan trọng, cần phải định lượng độ tin cậy của chúng. Điểm hiệu suất tác nhân cao có thể trở thành điều kiện tiên quyết cho việc quản lý số tiền lớn của tác nhân AI trên chuỗi (tương tự như điểm tín dụng cao trong tài chính truyền thống là ngưỡng cho khoản vay lớn).
Sử dụng các ưu đãi để điều chỉnh các chỉ số với AI: Cuối cùng, nền kinh tế AI cần xem xét cách khuyến khích việc sử dụng và liên kết có lợi. DeFi khuyến khích tăng trưởng thông qua khai thác thanh khoản, airdrop người dùng sớm hoặc hoàn trả phí; Trong AI, chỉ tăng trưởng là không đủ, chúng ta cần khuyến khích sử dụng các kết quả AI được cải thiện. Tại thời điểm này, các chỉ số gắn liền với sự liên kết AI là rất quan trọng. Ví dụ: các vòng lặp phản hồi của con người (chẳng hạn như người dùng đánh giá phản hồi AI hoặc cung cấp các chỉnh sửa thông qua iDAO, được mô tả chi tiết hơn bên dưới) có thể được ghi lại và những người đóng góp phản hồi kiếm được "thu nhập liên kết". Hoặc tưởng tượng "Bằng chứng chú ý" hoặc "Bằng chứng tương tác", nơi người dùng đầu tư thời gian vào việc cải thiện AI (bằng cách cung cấp dữ liệu sở thích, chỉnh sửa hoặc các trường hợp sử dụng mới) sẽ được thưởng. Các chỉ số có thể là quỹ đạo chú ý, nắm bắt phản hồi chất lượng cao hoặc sức chú ý của con người được đầu tư vào AI tối ưu hóa.
Cũng như DeFi cần các trình duyệt blockchain và bảng điều khiển (như DeFi Pulse, DefiLlama) để theo dõi TVL và lợi suất, kinh tế AI cũng cần một trình duyệt mới để theo dõi các chỉ số tập trung AI này - hãy tưởng tượng một bảng điều khiển "AI-llama" hiển thị tổng số dữ liệu căn chỉnh, số lượng đại lý AI hoạt động, tổng lợi suất tiện ích AI, v.v. Nó có những điểm tương đồng với DeFi, nhưng nội dung là hoàn toàn mới.
Hướng tới vòng quay AI kiểu DeFi
Chúng ta cần xây dựng một vòng quay khuyến khích cho AI - xem dữ liệu như một tài sản kinh tế hàng đầu, từ đó biến phát triển AI từ một sự nghiệp khép kín thành một nền kinh tế mở, có sự tham gia, giống như DeFi đã biến tài chính thành một lĩnh vực thanh khoản mở do người dùng điều khiển.
Những khám phá sớm trong hướng này đã xuất hiện. Ví dụ, các dự án như Vana bắt đầu thưởng cho người dùng tham gia chia sẻ dữ liệu. Mạng Vana cho phép người dùng đóng góp dữ liệu cá nhân hoặc cộng đồng vào DataDAO (hồ dữ liệu phi tập trung) và kiếm được token độc quyền của bộ dữ liệu (có thể đổi lấy token gốc của mạng). Đây là một bước quan trọng hướng tới việc tiền tệ hóa những người đóng góp dữ liệu.
Tuy nhiên, chỉ khen thưởng những đóng góp là không đủ để tái tạo bánh đà bùng nổ của DeFi. Trong DeFi, các nhà cung cấp thanh khoản không chỉ được thưởng khi gửi tài sản mà tài sản họ cung cấp còn có giá trị thị trường minh bạch và lợi nhuận phản ánh mức sử dụng thực tế (phí giao dịch, lãi vay, cộng với mã thông báo khuyến khích). Theo cách tương tự, nền kinh tế dữ liệu AI cần vượt ra ngoài phần thưởng chung chung và dữ liệu giá trực tiếp. Trong trường hợp không có định giá kinh tế dựa trên chất lượng dữ liệu, sự khan hiếm hoặc mức độ cải thiện mô hình, chúng ta có thể rơi vào các ưu đãi nông cạn. Chỉ cần phân phối token để thưởng cho sự tham gia có thể khuyến khích số lượng hơn là chất lượng hoặc đình trệ khi token thiếu một chốt tiện ích AI thực sự. Để thực sự giải phóng sự đổi mới, những người đóng góp cần nhìn thấy các tín hiệu rõ ràng dựa trên thị trường, hiểu giá trị dữ liệu của họ và gặt hái phần thưởng khi dữ liệu thực sự được sử dụng trong các hệ thống AI.
Chúng ta cần một cơ sở hạ tầng tập trung hơn vào việc định giá trực tiếp và dữ liệu thưởng để tạo ra một vòng khuyến khích dữ liệu tập trung: càng nhiều dữ liệu chất lượng cao mà mọi người đóng góp, mô hình càng tốt, thu hút thêm người sử dụng và nhu cầu dữ liệu, từ đó tăng lợi nhuận cho những người đóng góp. Điều này sẽ biến AI từ cuộc đua tranh giành dữ liệu lớn đóng kín, thành một thị trường mở cho dữ liệu chất lượng cao và đáng tin cậy.
Những ý tưởng này được thể hiện như thế nào trong các dự án thực tế? Lấy LazAI làm ví dụ - dự án này đang xây dựng mạng lưới blockchain thế hệ tiếp theo và các nguyên tắc cơ bản cho nền kinh tế AI phi tập trung.
Giới thiệu về LazAI - Đưa AI về đúng hướng với con người
LazAI là mạng lưới và giao thức blockchain thế hệ tiếp theo được thiết kế đặc biệt để giải quyết vấn đề căn chỉnh dữ liệu AI, bằng cách giới thiệu tiêu chuẩn tài sản mới cho dữ liệu AI, hành vi mô hình và tương tác của đại lý, xây dựng cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế AI phi tập trung.
LazAl cung cấp một trong những phương pháp tiên tiến nhất bằng cách làm cho dữ liệu có thể xác minh, khuyến khích và có thể lập trình trên chuỗi để giải quyết vấn đề căn chỉnh AI. Dưới đây sẽ lấy khung của LazAI làm ví dụ để minh họa cách mà blockchain gốc AI có thể đưa các nguyên tắc trên vào thực tiễn.
Vấn đề cốt lõi - Sự sai lệch dữ liệu và thiếu động lực công bằng
Sự liên kết của AI thường phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo và tương lai đòi hỏi dữ liệu mới phù hợp, đáng tin cậy và quản lý của con người. Khi ngành công nghiệp AI chuyển từ các mô hình tập trung, mục đích chung sang trí thông minh phù hợp, theo ngữ cảnh, cơ sở hạ tầng phải phát triển song song. Kỷ nguyên tiếp theo của AI sẽ được xác định bởi sự liên kết, độ chính xác và khả năng truy xuất nguồn gốc. LazAI giải quyết trực tiếp các thách thức về căn chỉnh dữ liệu và khuyến khích, đề xuất một giải pháp cơ bản: căn chỉnh dữ liệu tại nguồn và trực tiếp thưởng cho chính dữ liệu. Nói cách khác, đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo đại diện cho quan điểm của con người một cách có thể xác minh, được khử nhiễu / giảm thiên vị và được khen thưởng dựa trên chất lượng dữ liệu, sự khan hiếm hoặc cải tiến đối với mô hình. Đó là một sự thay đổi mô hình từ mày mò với mô hình sang tổ chức dữ liệu.
LazAI không chỉ giới thiệu nguyên ngữ mà còn đưa ra một mô hình mới cho việc thu thập dữ liệu, định giá và quản trị. Các khái niệm cốt lõi của nó bao gồm token neo dữ liệu (DAT) và DAO trung tâm cá nhân (iDAO), cả hai cùng nhau thực hiện việc định giá, truy nguyên và sử dụng dữ liệu có thể lập trình.
Dữ liệu có thể xác minh và lập trình - Token neo dữ liệu (DAT)
Để đạt được điều này, LazAI đã giới thiệu một nguyên thủy on-chain mới, Data Anchor Token (DAT), một tiêu chuẩn token mới được thiết kế đặc biệt cho tài sản hóa dữ liệu AI. Mỗi DAT đại diện cho một phần dữ liệu neo trên chuỗi và dòng dõi của nó: danh tính người đóng góp, sự phát triển theo thời gian và các trường hợp sử dụng. Điều này tạo ra một lịch sử có thể xác minh của từng phần dữ liệu - tương tự như hệ thống kiểm soát phiên bản cho bộ dữ liệu (như Git), nhưng được bảo mật bởi blockchain. Bởi vì DAT tồn tại trên chuỗi, chúng có thể lập trình được: hợp đồng thông minh quản lý các quy tắc sử dụng chúng. Ví dụ: người đóng góp dữ liệu có thể chỉ định rằng DAT của họ, chẳng hạn như một tập hợp hình ảnh y tế, bị giới hạn trong các mô hình AI cụ thể hoặc được sử dụng trong một số điều kiện nhất định (bằng cách thực thi các ràng buộc về quyền riêng tư hoặc đạo đức thông qua mã). Động lực là DAT có thể được giao dịch hoặc đặt cọc - mô hình (hoặc chủ sở hữu của nó) có thể trả tiền để có quyền truy cập vào dữ liệu nếu nó có giá trị đối với mô hình. Về cơ bản, LazAI đã xây dựng một thị trường nơi dữ liệu được mã hóa và có thể truy xuất nguồn gốc. Đây là một tiếng vang trực tiếp của số liệu "dữ liệu có thể xác minh" đã thảo luận trước đó: bằng cách kiểm tra DAT, bạn có thể xác nhận xem nó đã được xác thực hay chưa, có bao nhiêu mô hình đang được sử dụng và những cải thiện hiệu suất mô hình mà nó đã gây ra. Dữ liệu như vậy sẽ nhận được định giá cao hơn. Bằng cách neo dữ liệu trên chuỗi và gắn các ưu đãi kinh tế với chất lượng, LazAI đảm bảo rằng AI được đào tạo dựa trên dữ liệu đáng tin cậy và có thể đo lường được. Đó là về việc giải quyết vấn đề bằng cách khuyến khích sự liên kết - dữ liệu chất lượng được khen thưởng và đứng đầu.
Khung DAO (iDAO) tập trung vào cá nhân
Thành phần quan trọng thứ hai là khái niệm iDAO (Individual-Centric DAO) của LazAI, định nghĩa lại quản trị trong nền kinh tế AI bằng cách đặt các cá nhân, thay vì tổ chức, vào trung tâm của việc ra quyết định và sở hữu dữ liệu. Các DAO truyền thống thường ưu tiên các mục tiêu tổ chức tập thể, vô tình làm suy yếu ý chí cá nhân. iDAO lật đổ logic này. Chúng là các đơn vị quản trị được cá nhân hóa cho phép các cá nhân, cộng đồng hoặc thực thể miền cụ thể trực tiếp sở hữu, kiểm soát và xác thực dữ liệu và mô hình mà họ đóng góp cho hệ thống AI. iDAO hỗ trợ AI tùy chỉnh, phù hợp: như một khuôn khổ quản trị, chúng đảm bảo rằng mô hình luôn tuân theo các giá trị hoặc ý định của những người đóng góp. Từ góc độ kinh tế, iDAO cũng làm cho hành vi AI có thể lập trình được cộng đồng — các quy tắc có thể được thiết lập để giới hạn cách mô hình có thể sử dụng dữ liệu cụ thể, ai có thể truy cập mô hình và cách phân phối lợi ích của đầu ra của mô hình. Ví dụ: iDAO có thể quy định rằng bất cứ khi nào mô hình AI của họ được gọi, chẳng hạn như yêu cầu API hoặc nhiệm vụ được hoàn thành, một phần số tiền thu được sẽ được trả lại cho những người nắm giữ DAT đã đóng góp dữ liệu liên quan. Điều này thiết lập một vòng phản hồi trực tiếp giữa hành vi proxy và phần thưởng của người đóng góp – tương tự như cơ chế trong DeFi, nơi thu nhập của nhà cung cấp thanh khoản được gắn với việc sử dụng nền tảng. Ngoài ra, các iDAO có thể tương tác với nhau thông qua một giao thức: một tác nhân AI (iDAO) có thể gọi dữ liệu hoặc mô hình của iDAO khác theo các điều khoản thương lượng.
Bằng cách xây dựng dựa trên những nguyên thủy này, khuôn khổ của LazAI mang tầm nhìn về một nền kinh tế AI phi tập trung vào cuộc sống. Dữ liệu trở thành tài sản mà người dùng có thể sở hữu và kiếm tiền, các mô hình chuyển đổi từ silo riêng thành các dự án hợp tác và tất cả mọi người liên quan — từ các cá nhân quản lý bộ dữ liệu độc đáo đến các nhà phát triển xây dựng các mô hình nhỏ, chuyên biệt — có thể trở thành các bên liên quan trong chuỗi giá trị AI. Sự liên kết của các ưu đãi này hứa hẹn sẽ tái tạo sự phát triển bùng nổ của DeFi: khi mọi người nhận ra rằng việc tham gia vào AI (đóng góp dữ liệu hoặc chuyên môn) chuyển trực tiếp thành cơ hội, họ sẽ tham gia tích cực hơn. Khi số lượng người tham gia tăng lên, hiệu ứng mạng sẽ phát huy tác dụng — nhiều dữ liệu hơn dẫn đến các mô hình tốt hơn, nhiều người dùng được thu hút hơn, và nhiều dữ liệu và yêu cầu được tạo ra hơn, tạo ra một chu kỳ tích cực.
Xây dựng nền tảng tin cậy cho AI: Khung tính toán có thể xác minh
Trong hệ sinh thái này, Verified Computing Framework của LazAI là lớp cốt lõi để xây dựng lòng tin. Khuôn khổ đảm bảo rằng có một chuỗi truy xuất nguồn gốc có thể xác minh cho mọi DAT được tạo ra, mọi quyết định của iDAO (Tổ chức tự trị cá nhân) và mọi phân phối khuyến khích, làm cho quyền sở hữu dữ liệu có thể thực thi, các quy trình quản trị có trách nhiệm và hành vi của tác nhân có thể kiểm tra được. Bằng cách chuyển đổi iDAO và DAT từ các khái niệm lý thuyết sang các hệ thống đáng tin cậy và có thể kiểm chứng, các khung tính toán có thể xác minh cho phép thay đổi mô hình về niềm tin — từ dựa vào các giả định sang đảm bảo xác định dựa trên xác minh toán học.
Giá trị thực hiện của nền kinh tế AI phi tập trung
Việc thiết lập bộ yếu tố cơ bản này đã thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về nền kinh tế AI phi tập trung:
Tài sản dữ liệu: Người dùng có thể xác định quyền sở hữu tài sản dữ liệu và nhận lợi nhuận
Hợp tác mô hình: Mô hình AI chuyển từ hòn đảo kín sang sản phẩm hợp tác mở
Tham gia quyền lợi: Từ người đóng góp dữ liệu đến nhà phát triển mô hình dọc, tất cả các bên tham gia đều có thể trở thành những bên liên quan trong chuỗi giá trị AI.
Thiết kế khuyến khích tương thích này hy vọng sẽ tái hiện động năng tăng trưởng của DeFi: khi người dùng nhận ra rằng việc tham gia xây dựng AI (thông qua việc đóng góp dữ liệu hoặc kiến thức chuyên môn) có thể trực tiếp chuyển đổi thành cơ hội kinh tế, sự nhiệt tình tham gia sẽ được thắp sáng. Khi quy mô người tham gia mở rộng, hiệu ứng mạng sẽ xuất hiện - nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn tạo ra các mô hình tốt hơn, thu hút nhiều người dùng tham gia hơn, từ đó tạo ra nhiều nhu cầu dữ liệu hơn, hình thành một vòng quay tăng trưởng tự củng cố.
Kết luận: Hướng tới nền kinh tế AI mở
Lịch sử của DeFi đã chỉ ra rằng những nguyên thủy phù hợp có thể giải phóng sự tăng trưởng chưa từng có. Chúng ta đang ở điểm bùng phát của một bước đột phá tương tự trong nền kinh tế AI sắp tới. Bằng cách xác định và triển khai các nguyên thủy mới coi trọng dữ liệu và sự liên kết, chúng ta có thể chuyển đổi phát triển AI từ kỹ thuật tập trung sang doanh nghiệp phi tập trung, hướng đến cộng đồng. Hành trình này không có thách thức: đảm bảo rằng các cơ chế kinh tế ưu tiên chất lượng hơn số lượng và tránh bẫy đạo đức để ngăn chặn các ưu đãi dữ liệu làm suy yếu quyền riêng tư hoặc công bằng. Nhưng hướng đi rất rõ ràng. Các hoạt động như DAT và iDAO của LazAI đang mở ra con đường để chuyển sự trừu tượng của "AI phù hợp với con người" thành các cơ chế cụ thể để sở hữu và quản trị.
Cũng giống như TVL, khai thác thanh khoản và quản trị được tối ưu hóa bằng thử nghiệm DeFi ban đầu, nền kinh tế AI sẽ lặp lại các nguyên thủy mới của nó. Trong tương lai, các cuộc tranh luận và đổi mới xung quanh việc đo lường giá trị dữ liệu, phân phối phần thưởng công bằng, sự liên kết và lợi ích của tác nhân AI chắc chắn sẽ xuất hiện. Bài viết này chỉ đề cập đến bề mặt của các mô hình khuyến khích có thể thúc đẩy dân chủ hóa AI, hy vọng sẽ khơi dậy một cuộc thảo luận cởi mở và nghiên cứu chuyên sâu: Làm thế nào để thiết kế nhiều nguyên thủy kinh tế gốc AI? Những hậu quả hoặc cơ hội không mong muốn có thể xảy ra là gì? Với sự tham gia của một cộng đồng rộng lớn, chúng ta có nhiều khả năng xây dựng một tương lai AI không chỉ tiên tiến về công nghệ mà còn toàn diện về kinh tế và phù hợp với các giá trị của con người.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của DeFi không phải là phép thuật - nó được thúc đẩy bởi sự căn chỉnh động lực. Ngày nay, chúng ta có cơ hội thúc đẩy một cuộc phục hưng AI thông qua các thực hành tương tự dữ liệu và mô hình. Biến sự tham gia thành cơ hội, và cơ hội thành hiệu ứng mạng, chúng ta có thể khởi động một vòng quay tái tạo giá trị và phân phối trong kỷ nguyên số cho AI.
Hãy cùng nhau xây dựng tương lai này - bắt đầu từ một tập dữ liệu có thể xác minh, một đại lý AI đồng bộ và một nguyên thủy mới.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Nghiên cứu LazAI: Kinh tế AI làm thế nào vượt qua huyền thoại TVL DeFi
Giới thiệu
Tài chính phi tập trung (DeFi) đã cách mạng hóa tài chính truyền thống bằng cách khơi dậy câu chuyện về sự tăng trưởng theo cấp số nhân thông qua một loạt các nguyên thủy kinh tế đơn giản nhưng mạnh mẽ, biến các mạng blockchain thành một thị trường toàn cầu không cần cấp phép. Trong sự trỗi dậy của DeFi, một số chỉ số chính đã trở thành ngôn ngữ chung của giá trị: tổng giá trị bị khóa (TVL), tỷ suất lợi nhuận hàng năm (APY/APR) và tính thanh khoản. Những số liệu gọn gàng này truyền cảm hứng cho sự tương tác và tin tưởng. Ví dụ: TVL của DeFi (giá trị đô la của tài sản bị khóa trong giao thức) đã tăng gấp 14 lần vào năm 2020 trước khi tăng gấp bốn lần vào năm 2021, đạt đỉnh trên 112 tỷ đô la. Lợi suất cao (một số nền tảng tuyên bố APY lên đến 3000% trong thời kỳ bùng nổ canh tác thanh khoản) thu hút thanh khoản, trong khi độ sâu của các nhóm thanh khoản báo hiệu mức trượt giá thấp hơn và thị trường hiệu quả hơn. Nói tóm lại, TVL cho chúng ta biết "bao nhiêu tiền liên quan", APR cho chúng ta biết "bạn có thể kiếm được bao nhiêu" và thanh khoản cho biết "giao dịch tài sản dễ dàng như thế nào". Bất chấp những sai sót của chúng, những số liệu này đã xây dựng một hệ sinh thái tài chính trị giá hàng tỷ đô la từ đầu. Bằng cách biến sự tương tác của người dùng thành cơ hội tài chính ngay lập tức, DeFi đã tạo ra một bánh đà tự củng cố việc áp dụng đã khiến nó trở nên phổ biến nhanh chóng, thúc đẩy sự tham gia của hàng loạt.
Ngày nay, AI cũng đang ở ngã ba đường tương tự. Nhưng không giống như DeFi, câu chuyện AI hiện tại bị chi phối bởi các mô hình lớn, có mục đích chung được đào tạo trên bộ dữ liệu internet khổng lồ. Các mô hình này thường gặp khó khăn trong việc mang lại kết quả hiệu quả trong các phân khúc, nhiệm vụ chuyên môn hoặc nhu cầu cá nhân. Mô hình "một kích thước phù hợp với tất cả" của họ mạnh mẽ nhưng mong manh, phổ biến nhưng không liên kết. Mô hình này rất cần một sự thay đổi mô hình. Kỷ nguyên tiếp theo của AI không nên được xác định bởi kích thước hoặc tính linh hoạt của các mô hình, mà nên tập trung vào từ dưới lên - các mô hình nhỏ hơn, chuyên môn cao. Loại AI tùy chỉnh này yêu cầu một loại dữ liệu hoàn toàn mới: dữ liệu chất lượng cao, phù hợp với con người và theo tên miền cụ thể. Nhưng việc lấy loại dữ liệu này không đơn giản như thu thập dữ liệu web, nó đòi hỏi sự đóng góp tích cực và có ý thức từ các cá nhân, chuyên gia lĩnh vực và cộng đồng.
Để thúc đẩy kỷ nguyên AI chuyên nghiệp và phù hợp với con người này, chúng ta cần xây dựng một vòng quay khuyến khích tương tự như DeFi được thiết kế cho tài chính. Điều này có nghĩa là đưa ra các nguyên tố gốc AI mới để đo lường chất lượng dữ liệu, hiệu suất mô hình, độ tin cậy của đại lý và khuyến khích sự phù hợp - các chỉ số này nên phản ánh trực tiếp giá trị thực của dữ liệu như một tài sản (chứ không chỉ là đầu vào).
Bài viết này sẽ khám phá những ngôn ngữ mới có thể cấu thành trụ cột của nền kinh tế gốc AI. Chúng tôi sẽ trình bày: nếu xây dựng cơ sở hạ tầng kinh tế đúng đắn (tức là tạo ra dữ liệu chất lượng cao, khuyến khích hợp lý việc sáng tạo và sử dụng, và lấy cá nhân làm trung tâm), AI sẽ phát triển mạnh mẽ như thế nào. Chúng tôi cũng sẽ phân tích các nền tảng như LazAI để xem chúng đã đi đầu trong việc xây dựng những khung AI gốc này như thế nào, dẫn dắt một mô hình mới về định giá và thưởng cho dữ liệu, cung cấp động lực cho bước nhảy vọt tiếp theo của đổi mới AI.
Động lực của DeFi: TVL, tỷ suất lợi nhuận và tính thanh khoản - Tổng quan nhanh
Sự trỗi dậy của DeFi không phải là ngẫu nhiên, thiết kế của nó khiến việc tham gia vừa có lợi nhuận vừa minh bạch. Tổng giá trị khóa (TVL), tỷ lệ lợi suất hàng năm (APY/APR) và thanh khoản là những chỉ số quan trọng không chỉ là con số, mà còn là các nguyên ngữ liên kết hành vi người dùng với sự tăng trưởng của mạng lưới. Những chỉ số này tạo thành một vòng tròn tích cực thu hút người dùng và vốn, từ đó thúc đẩy đổi mới sáng tạo hơn nữa.
Những nguyên tắc này cùng nhau tạo thành một vòng xoáy khuyến khích mạnh mẽ. Những người tham gia tạo ra giá trị bằng cách khóa tài sản hoặc cung cấp thanh khoản ngay lập tức nhận được phần thưởng (thông qua lợi suất cao và khuyến khích token), từ đó khuyến khích thêm nhiều sự tham gia. Điều này biến sự tham gia của cá nhân thành những cơ hội rộng lớn - người dùng kiếm được lợi nhuận và ảnh hưởng quản trị - và những cơ hội này lại sinh ra hiệu ứng mạng, thu hút hàng ngàn người dùng tham gia. Kết quả thật đáng chú ý: tính đến năm 2024, số lượng người dùng DeFi vượt quá 10 triệu, giá trị của nó tăng gần 30 lần trong vài năm. Rõ ràng, việc căn chỉnh khuyến khích quy mô lớn - chuyển đổi người dùng thành các bên liên quan - là chìa khóa cho sự trỗi dậy theo cấp số nhân của DeFi.
Thiếu hụt kinh tế AI hiện tại
Nếu DeFi cho thấy sự tham gia từ dưới lên và sự liên kết khuyến khích có thể khởi động cuộc cách mạng tài chính, thì nền kinh tế AI ngày nay vẫn thiếu các nguyên thủy nền tảng để hỗ trợ những thay đổi tương tự. Hiện tại, AI bị chi phối bởi các mô hình lớn, đa năng được đào tạo trên các bộ dữ liệu được thu thập dữ liệu lớn. Các mô hình nền tảng này có quy mô đáng kinh ngạc, nhưng được thiết kế để giải quyết tất cả các vấn đề và thường không đặc biệt hiệu quả trong việc phục vụ bất kỳ ai. Kiến trúc "một kích thước phù hợp với tất cả" của nó phải vật lộn để thích ứng với các ngách, sự khác biệt văn hóa hoặc sở thích cá nhân, dẫn đến đầu ra mong manh, điểm mù và ngày càng mất kết nối với nhu cầu trong thế giới thực.
Thế hệ AI tiếp theo sẽ không còn được xác định bởi quy mô mà còn bởi sự hiểu biết theo ngữ cảnh - khả năng của các mô hình để hiểu và phục vụ các lĩnh vực cụ thể, cộng đồng nghề nghiệp và quan điểm đa dạng của con người. Tuy nhiên, trí thông minh theo ngữ cảnh này đòi hỏi các đầu vào khác nhau: dữ liệu chất lượng cao, phù hợp với con người. Và đó chính xác là những gì còn thiếu ngay bây giờ. Hiện tại không có cơ chế nào được chấp nhận rộng rãi để đo lường, xác định, định giá hoặc ưu tiên dữ liệu này, cũng như không có quy trình mở cho các cá nhân, cộng đồng hoặc chuyên gia lĩnh vực đóng góp quan điểm của họ và cải thiện các hệ thống thông minh đang ngày càng ảnh hưởng đến cuộc sống của họ. Kết quả là, giá trị vẫn tập trung trong tay một số nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và số đông bị ngắt kết nối với tiềm năng tăng giá của nền kinh tế AI. Chỉ bằng cách thiết kế các nguyên thủy mới khám phá, xác thực và thưởng cho những đóng góp có giá trị cao (dữ liệu, phản hồi, tín hiệu liên kết), chúng ta mới có thể mở khóa chu kỳ tăng trưởng có sự tham gia mà DeFi phát triển mạnh.
Nói một cách đơn giản, chúng ta cũng phải đặt câu hỏi:
Chúng ta nên đo lường giá trị của sự sáng tạo như thế nào? Làm thế nào để xây dựng một vòng quay tự củng cố nhằm thúc đẩy sự tham gia từ dưới lên dựa trên dữ liệu cá nhân?
Để mở khóa "nền kinh tế gốc AI" tương tự như DeFi, chúng ta cần định nghĩa các nguyên lý mới, biến sự tham gia thành cơ hội cho AI, từ đó kích thích các hiệu ứng mạng chưa từng thấy trong lĩnh vực này.
Công nghệ AI nguyên sinh: Ngôn ngữ mới của nền kinh tế mới
Thay vì chỉ chuyển token giữa các ví, chúng tôi đang đưa dữ liệu vào mô hình, đầu ra mô hình vào quyết định và tác nhân AI vào hành động. Điều này đòi hỏi các số liệu và nguyên thủy mới để định lượng trí thông minh và sự liên kết, giống như các chỉ số DeFi định lượng vốn. Ví dụ: LazAI đang xây dựng một mạng blockchain thế hệ tiếp theo giải quyết các vấn đề căn chỉnh dữ liệu AI bằng cách giới thiệu các tiêu chuẩn tài sản mới cho dữ liệu AI, hành vi mô hình và tương tác tác nhân.
Dưới đây tóm tắt một số nguyên tắc chính xác định giá trị kinh tế AI trên chuỗi:
Mở rộng quy mô này sang nền kinh tế AI nói chung, chúng ta có thể thấy "Tổng giá trị dữ liệu bị khóa (TDVL)" như một thước đo: một thước đo tổng hợp của tất cả dữ liệu có giá trị trên mạng, được tính theo khả năng kiểm chứng và tính hữu ích. Các nhóm dữ liệu đã được xác minh thậm chí có thể được giao dịch như các nhóm thanh khoản – ví dụ: một nhóm hình ảnh y tế đã được xác minh cho AI chẩn đoán trên chuỗi có thể có giá trị và mức sử dụng có thể định lượng được. Nguồn cung ứng dữ liệu (hiểu nguồn dữ liệu, lịch sử sửa đổi) sẽ là một phần quan trọng của số liệu này để đảm bảo rằng dữ liệu được đưa vào mô hình AI là đáng tin cậy và có thể truy xuất nguồn gốc. Về cơ bản, nếu thanh khoản là về vốn sẵn có, thì dữ liệu có thể kiểm chứng là về kiến thức sẵn có. Các chỉ số như Proof of Data Value (PoDV) nắm bắt lượng kiến thức hữu ích bị khóa trong mạng, trong khi neo dữ liệu trên chuỗi thông qua Data Anchoring Token (DAT) của LazAI làm cho tính thanh khoản của dữ liệu trở thành một lớp kinh tế có thể đo lường và được khuyến khích.
Các nền tảng hiện tại đang bắt đầu mã hóa các tác nhân AI và cung cấp cho họ các chỉ số trên chuỗi: ví dụ: "giao thức Rome" của Rivalz tạo ra các tác nhân AI dựa trên NFT (rAgents) và các chỉ số danh tiếng mới nhất của nó được ghi lại trên chuỗi. Người dùng có thể đặt cược hoặc cho mượn các proxy này và phần thưởng của họ phụ thuộc vào mức độ hoạt động và ảnh hưởng của họ trong một "cụm" AI tập thể. Về cơ bản, đây là DeFi dành cho các tác nhân AI và chứng minh tầm quan trọng của các chỉ số tiện ích proxy. Trong tương lai, chúng ta có thể nói về "proxy AI đang hoạt động" giống như cách chúng ta nói về các địa chỉ đang hoạt động hoặc "tác động kinh tế proxy" khi chúng ta nói về khối lượng giao dịch.
Cũng như DeFi cần các trình duyệt blockchain và bảng điều khiển (như DeFi Pulse, DefiLlama) để theo dõi TVL và lợi suất, kinh tế AI cũng cần một trình duyệt mới để theo dõi các chỉ số tập trung AI này - hãy tưởng tượng một bảng điều khiển "AI-llama" hiển thị tổng số dữ liệu căn chỉnh, số lượng đại lý AI hoạt động, tổng lợi suất tiện ích AI, v.v. Nó có những điểm tương đồng với DeFi, nhưng nội dung là hoàn toàn mới.
Hướng tới vòng quay AI kiểu DeFi
Chúng ta cần xây dựng một vòng quay khuyến khích cho AI - xem dữ liệu như một tài sản kinh tế hàng đầu, từ đó biến phát triển AI từ một sự nghiệp khép kín thành một nền kinh tế mở, có sự tham gia, giống như DeFi đã biến tài chính thành một lĩnh vực thanh khoản mở do người dùng điều khiển.
Những khám phá sớm trong hướng này đã xuất hiện. Ví dụ, các dự án như Vana bắt đầu thưởng cho người dùng tham gia chia sẻ dữ liệu. Mạng Vana cho phép người dùng đóng góp dữ liệu cá nhân hoặc cộng đồng vào DataDAO (hồ dữ liệu phi tập trung) và kiếm được token độc quyền của bộ dữ liệu (có thể đổi lấy token gốc của mạng). Đây là một bước quan trọng hướng tới việc tiền tệ hóa những người đóng góp dữ liệu.
Tuy nhiên, chỉ khen thưởng những đóng góp là không đủ để tái tạo bánh đà bùng nổ của DeFi. Trong DeFi, các nhà cung cấp thanh khoản không chỉ được thưởng khi gửi tài sản mà tài sản họ cung cấp còn có giá trị thị trường minh bạch và lợi nhuận phản ánh mức sử dụng thực tế (phí giao dịch, lãi vay, cộng với mã thông báo khuyến khích). Theo cách tương tự, nền kinh tế dữ liệu AI cần vượt ra ngoài phần thưởng chung chung và dữ liệu giá trực tiếp. Trong trường hợp không có định giá kinh tế dựa trên chất lượng dữ liệu, sự khan hiếm hoặc mức độ cải thiện mô hình, chúng ta có thể rơi vào các ưu đãi nông cạn. Chỉ cần phân phối token để thưởng cho sự tham gia có thể khuyến khích số lượng hơn là chất lượng hoặc đình trệ khi token thiếu một chốt tiện ích AI thực sự. Để thực sự giải phóng sự đổi mới, những người đóng góp cần nhìn thấy các tín hiệu rõ ràng dựa trên thị trường, hiểu giá trị dữ liệu của họ và gặt hái phần thưởng khi dữ liệu thực sự được sử dụng trong các hệ thống AI.
Chúng ta cần một cơ sở hạ tầng tập trung hơn vào việc định giá trực tiếp và dữ liệu thưởng để tạo ra một vòng khuyến khích dữ liệu tập trung: càng nhiều dữ liệu chất lượng cao mà mọi người đóng góp, mô hình càng tốt, thu hút thêm người sử dụng và nhu cầu dữ liệu, từ đó tăng lợi nhuận cho những người đóng góp. Điều này sẽ biến AI từ cuộc đua tranh giành dữ liệu lớn đóng kín, thành một thị trường mở cho dữ liệu chất lượng cao và đáng tin cậy.
Những ý tưởng này được thể hiện như thế nào trong các dự án thực tế? Lấy LazAI làm ví dụ - dự án này đang xây dựng mạng lưới blockchain thế hệ tiếp theo và các nguyên tắc cơ bản cho nền kinh tế AI phi tập trung.
Giới thiệu về LazAI - Đưa AI về đúng hướng với con người
LazAI là mạng lưới và giao thức blockchain thế hệ tiếp theo được thiết kế đặc biệt để giải quyết vấn đề căn chỉnh dữ liệu AI, bằng cách giới thiệu tiêu chuẩn tài sản mới cho dữ liệu AI, hành vi mô hình và tương tác của đại lý, xây dựng cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế AI phi tập trung.
LazAl cung cấp một trong những phương pháp tiên tiến nhất bằng cách làm cho dữ liệu có thể xác minh, khuyến khích và có thể lập trình trên chuỗi để giải quyết vấn đề căn chỉnh AI. Dưới đây sẽ lấy khung của LazAI làm ví dụ để minh họa cách mà blockchain gốc AI có thể đưa các nguyên tắc trên vào thực tiễn.
Vấn đề cốt lõi - Sự sai lệch dữ liệu và thiếu động lực công bằng
Sự liên kết của AI thường phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo và tương lai đòi hỏi dữ liệu mới phù hợp, đáng tin cậy và quản lý của con người. Khi ngành công nghiệp AI chuyển từ các mô hình tập trung, mục đích chung sang trí thông minh phù hợp, theo ngữ cảnh, cơ sở hạ tầng phải phát triển song song. Kỷ nguyên tiếp theo của AI sẽ được xác định bởi sự liên kết, độ chính xác và khả năng truy xuất nguồn gốc. LazAI giải quyết trực tiếp các thách thức về căn chỉnh dữ liệu và khuyến khích, đề xuất một giải pháp cơ bản: căn chỉnh dữ liệu tại nguồn và trực tiếp thưởng cho chính dữ liệu. Nói cách khác, đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo đại diện cho quan điểm của con người một cách có thể xác minh, được khử nhiễu / giảm thiên vị và được khen thưởng dựa trên chất lượng dữ liệu, sự khan hiếm hoặc cải tiến đối với mô hình. Đó là một sự thay đổi mô hình từ mày mò với mô hình sang tổ chức dữ liệu.
LazAI không chỉ giới thiệu nguyên ngữ mà còn đưa ra một mô hình mới cho việc thu thập dữ liệu, định giá và quản trị. Các khái niệm cốt lõi của nó bao gồm token neo dữ liệu (DAT) và DAO trung tâm cá nhân (iDAO), cả hai cùng nhau thực hiện việc định giá, truy nguyên và sử dụng dữ liệu có thể lập trình.
Dữ liệu có thể xác minh và lập trình - Token neo dữ liệu (DAT)
Để đạt được điều này, LazAI đã giới thiệu một nguyên thủy on-chain mới, Data Anchor Token (DAT), một tiêu chuẩn token mới được thiết kế đặc biệt cho tài sản hóa dữ liệu AI. Mỗi DAT đại diện cho một phần dữ liệu neo trên chuỗi và dòng dõi của nó: danh tính người đóng góp, sự phát triển theo thời gian và các trường hợp sử dụng. Điều này tạo ra một lịch sử có thể xác minh của từng phần dữ liệu - tương tự như hệ thống kiểm soát phiên bản cho bộ dữ liệu (như Git), nhưng được bảo mật bởi blockchain. Bởi vì DAT tồn tại trên chuỗi, chúng có thể lập trình được: hợp đồng thông minh quản lý các quy tắc sử dụng chúng. Ví dụ: người đóng góp dữ liệu có thể chỉ định rằng DAT của họ, chẳng hạn như một tập hợp hình ảnh y tế, bị giới hạn trong các mô hình AI cụ thể hoặc được sử dụng trong một số điều kiện nhất định (bằng cách thực thi các ràng buộc về quyền riêng tư hoặc đạo đức thông qua mã). Động lực là DAT có thể được giao dịch hoặc đặt cọc - mô hình (hoặc chủ sở hữu của nó) có thể trả tiền để có quyền truy cập vào dữ liệu nếu nó có giá trị đối với mô hình. Về cơ bản, LazAI đã xây dựng một thị trường nơi dữ liệu được mã hóa và có thể truy xuất nguồn gốc. Đây là một tiếng vang trực tiếp của số liệu "dữ liệu có thể xác minh" đã thảo luận trước đó: bằng cách kiểm tra DAT, bạn có thể xác nhận xem nó đã được xác thực hay chưa, có bao nhiêu mô hình đang được sử dụng và những cải thiện hiệu suất mô hình mà nó đã gây ra. Dữ liệu như vậy sẽ nhận được định giá cao hơn. Bằng cách neo dữ liệu trên chuỗi và gắn các ưu đãi kinh tế với chất lượng, LazAI đảm bảo rằng AI được đào tạo dựa trên dữ liệu đáng tin cậy và có thể đo lường được. Đó là về việc giải quyết vấn đề bằng cách khuyến khích sự liên kết - dữ liệu chất lượng được khen thưởng và đứng đầu.
Khung DAO (iDAO) tập trung vào cá nhân
Thành phần quan trọng thứ hai là khái niệm iDAO (Individual-Centric DAO) của LazAI, định nghĩa lại quản trị trong nền kinh tế AI bằng cách đặt các cá nhân, thay vì tổ chức, vào trung tâm của việc ra quyết định và sở hữu dữ liệu. Các DAO truyền thống thường ưu tiên các mục tiêu tổ chức tập thể, vô tình làm suy yếu ý chí cá nhân. iDAO lật đổ logic này. Chúng là các đơn vị quản trị được cá nhân hóa cho phép các cá nhân, cộng đồng hoặc thực thể miền cụ thể trực tiếp sở hữu, kiểm soát và xác thực dữ liệu và mô hình mà họ đóng góp cho hệ thống AI. iDAO hỗ trợ AI tùy chỉnh, phù hợp: như một khuôn khổ quản trị, chúng đảm bảo rằng mô hình luôn tuân theo các giá trị hoặc ý định của những người đóng góp. Từ góc độ kinh tế, iDAO cũng làm cho hành vi AI có thể lập trình được cộng đồng — các quy tắc có thể được thiết lập để giới hạn cách mô hình có thể sử dụng dữ liệu cụ thể, ai có thể truy cập mô hình và cách phân phối lợi ích của đầu ra của mô hình. Ví dụ: iDAO có thể quy định rằng bất cứ khi nào mô hình AI của họ được gọi, chẳng hạn như yêu cầu API hoặc nhiệm vụ được hoàn thành, một phần số tiền thu được sẽ được trả lại cho những người nắm giữ DAT đã đóng góp dữ liệu liên quan. Điều này thiết lập một vòng phản hồi trực tiếp giữa hành vi proxy và phần thưởng của người đóng góp – tương tự như cơ chế trong DeFi, nơi thu nhập của nhà cung cấp thanh khoản được gắn với việc sử dụng nền tảng. Ngoài ra, các iDAO có thể tương tác với nhau thông qua một giao thức: một tác nhân AI (iDAO) có thể gọi dữ liệu hoặc mô hình của iDAO khác theo các điều khoản thương lượng.
Bằng cách xây dựng dựa trên những nguyên thủy này, khuôn khổ của LazAI mang tầm nhìn về một nền kinh tế AI phi tập trung vào cuộc sống. Dữ liệu trở thành tài sản mà người dùng có thể sở hữu và kiếm tiền, các mô hình chuyển đổi từ silo riêng thành các dự án hợp tác và tất cả mọi người liên quan — từ các cá nhân quản lý bộ dữ liệu độc đáo đến các nhà phát triển xây dựng các mô hình nhỏ, chuyên biệt — có thể trở thành các bên liên quan trong chuỗi giá trị AI. Sự liên kết của các ưu đãi này hứa hẹn sẽ tái tạo sự phát triển bùng nổ của DeFi: khi mọi người nhận ra rằng việc tham gia vào AI (đóng góp dữ liệu hoặc chuyên môn) chuyển trực tiếp thành cơ hội, họ sẽ tham gia tích cực hơn. Khi số lượng người tham gia tăng lên, hiệu ứng mạng sẽ phát huy tác dụng — nhiều dữ liệu hơn dẫn đến các mô hình tốt hơn, nhiều người dùng được thu hút hơn, và nhiều dữ liệu và yêu cầu được tạo ra hơn, tạo ra một chu kỳ tích cực.
Xây dựng nền tảng tin cậy cho AI: Khung tính toán có thể xác minh
Trong hệ sinh thái này, Verified Computing Framework của LazAI là lớp cốt lõi để xây dựng lòng tin. Khuôn khổ đảm bảo rằng có một chuỗi truy xuất nguồn gốc có thể xác minh cho mọi DAT được tạo ra, mọi quyết định của iDAO (Tổ chức tự trị cá nhân) và mọi phân phối khuyến khích, làm cho quyền sở hữu dữ liệu có thể thực thi, các quy trình quản trị có trách nhiệm và hành vi của tác nhân có thể kiểm tra được. Bằng cách chuyển đổi iDAO và DAT từ các khái niệm lý thuyết sang các hệ thống đáng tin cậy và có thể kiểm chứng, các khung tính toán có thể xác minh cho phép thay đổi mô hình về niềm tin — từ dựa vào các giả định sang đảm bảo xác định dựa trên xác minh toán học.
Giá trị thực hiện của nền kinh tế AI phi tập trung Việc thiết lập bộ yếu tố cơ bản này đã thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về nền kinh tế AI phi tập trung:
Thiết kế khuyến khích tương thích này hy vọng sẽ tái hiện động năng tăng trưởng của DeFi: khi người dùng nhận ra rằng việc tham gia xây dựng AI (thông qua việc đóng góp dữ liệu hoặc kiến thức chuyên môn) có thể trực tiếp chuyển đổi thành cơ hội kinh tế, sự nhiệt tình tham gia sẽ được thắp sáng. Khi quy mô người tham gia mở rộng, hiệu ứng mạng sẽ xuất hiện - nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn tạo ra các mô hình tốt hơn, thu hút nhiều người dùng tham gia hơn, từ đó tạo ra nhiều nhu cầu dữ liệu hơn, hình thành một vòng quay tăng trưởng tự củng cố.
Kết luận: Hướng tới nền kinh tế AI mở
Lịch sử của DeFi đã chỉ ra rằng những nguyên thủy phù hợp có thể giải phóng sự tăng trưởng chưa từng có. Chúng ta đang ở điểm bùng phát của một bước đột phá tương tự trong nền kinh tế AI sắp tới. Bằng cách xác định và triển khai các nguyên thủy mới coi trọng dữ liệu và sự liên kết, chúng ta có thể chuyển đổi phát triển AI từ kỹ thuật tập trung sang doanh nghiệp phi tập trung, hướng đến cộng đồng. Hành trình này không có thách thức: đảm bảo rằng các cơ chế kinh tế ưu tiên chất lượng hơn số lượng và tránh bẫy đạo đức để ngăn chặn các ưu đãi dữ liệu làm suy yếu quyền riêng tư hoặc công bằng. Nhưng hướng đi rất rõ ràng. Các hoạt động như DAT và iDAO của LazAI đang mở ra con đường để chuyển sự trừu tượng của "AI phù hợp với con người" thành các cơ chế cụ thể để sở hữu và quản trị.
Cũng giống như TVL, khai thác thanh khoản và quản trị được tối ưu hóa bằng thử nghiệm DeFi ban đầu, nền kinh tế AI sẽ lặp lại các nguyên thủy mới của nó. Trong tương lai, các cuộc tranh luận và đổi mới xung quanh việc đo lường giá trị dữ liệu, phân phối phần thưởng công bằng, sự liên kết và lợi ích của tác nhân AI chắc chắn sẽ xuất hiện. Bài viết này chỉ đề cập đến bề mặt của các mô hình khuyến khích có thể thúc đẩy dân chủ hóa AI, hy vọng sẽ khơi dậy một cuộc thảo luận cởi mở và nghiên cứu chuyên sâu: Làm thế nào để thiết kế nhiều nguyên thủy kinh tế gốc AI? Những hậu quả hoặc cơ hội không mong muốn có thể xảy ra là gì? Với sự tham gia của một cộng đồng rộng lớn, chúng ta có nhiều khả năng xây dựng một tương lai AI không chỉ tiên tiến về công nghệ mà còn toàn diện về kinh tế và phù hợp với các giá trị của con người.
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của DeFi không phải là phép thuật - nó được thúc đẩy bởi sự căn chỉnh động lực. Ngày nay, chúng ta có cơ hội thúc đẩy một cuộc phục hưng AI thông qua các thực hành tương tự dữ liệu và mô hình. Biến sự tham gia thành cơ hội, và cơ hội thành hiệu ứng mạng, chúng ta có thể khởi động một vòng quay tái tạo giá trị và phân phối trong kỷ nguyên số cho AI.
Hãy cùng nhau xây dựng tương lai này - bắt đầu từ một tập dữ liệu có thể xác minh, một đại lý AI đồng bộ và một nguyên thủy mới.