Họ hàng ở quê mở một cửa hàng tạp hóa nhỏ. Năm ngoái, họ tò mò thử “thanh toán nhận diện khuôn mặt”, nói là công nghệ cao. Dùng có hai tháng thì tháo ra luôn. Họ hàng mặt mũi đau đớn: mỗi giao dịch đều phải xác minh trực tuyến, mạng bị chập là khách đứng chờ ngay trước quầy thu ngân; đến cao điểm thì xếp hàng dài, người lớn tuổi căn bản không thao tác nổi. Số tiền mua thiết bị và phí dịch vụ đó, so với việc thuê thêm nhân công thì đắt hơn nhiều. Bác ấy buông một câu: “Công nghệ đúng là tốt, nhưng nó quá nặng, đè đến nỗi làm ăn nhỏ cũng không thở nổi.”
Câu “quá nặng” này cứ lởn vởn trong đầu tôi, khi tôi đọc lại công thức phí suy luận ở trang 10 bản whitepaper mà tôi có mã
@OpenLedger . Một trong những điểm bán hàng cốt lõi của whitepaper là: mọi thứ đều lên chuỗi, có thể truy vết, có thể thanh toán. Mỗi lần gọi tác vụ suy luận mô hình đều dùng
$OPEN token để kết toán; ở mục 2.2.4 còn chia số tiền đó thành phí mô hình, phí thế chấp và phí đóng góp dữ liệu—mỗi khâu phân chia đều chính xác đến từng khoản. Nghe thì mịn đến mức khiến người ta yên tâm.
Nhưng câu “quá nặng” của họ hàng lại cứ ám ảnh. Thứ “AI suy luận” này vốn theo đuổi sự nhanh và rẻ: bạn hỏi một câu, nó trả lời cho bạn trong vài phần trăm giây. Thế nhưng nếu mỗi lần gọi đều phải ghi sổ trên chuỗi, thực hiện quy trách nhiệm, rồi phân tiền cho một đống địa chỉ—thì chi phí lên chuỗi và độ trễ ấy, ai sẽ gánh?
Whitepaper có nhắc qua việc tối ưu bằng Rollup, nhưng không nêu cụ thể có thể giảm được bao nhiêu, và chi phí cho mỗi lần gọi rốt cuộc là vài xu hay vài đồng. Điều này gây khó xử: ứng dụng AI là một kịch bản chạy tần suất cao, cực kỳ nhạy cảm với độ trễ và chi phí. Nó hoàn toàn không giống các tình huống thanh toán chuyển tiền kiểu “chậm một chút nhưng đắt một chút thì vẫn chấp nhận”.
$LAB #BTC Tôi gọi chuyện đó là “lời nguyền trọng lượng của thanh toán trên chuỗi”. Nghe thì minh bạch và truy vết được rất đẹp, nhưng “minh bạch” và “truy vết” cũng có trọng lượng của nó: mỗi lần ghi sổ đều làm tăng thêm phần nặng cho suy luận. Nếu cái trọng lượng này khiến mỗi lần gọi vừa chậm vừa đắt, thì dù cơ chế phân chia có công bằng thế nào đi nữa, nhà phát triển cũng có thể dùng “phiếu bầu bằng đôi chân” mà bỏ đi vì vướng ở rào cản hiệu năng.
#OpenLedger Rốt cuộc, một hệ thống ghi tất cả mọi thứ lên chuỗi có chịu nổi nhu cầu thực tế của AI suy luận—tần suất cao, độ trễ thấp, chi phí thấp—không?