（từ góc độ trải nghiệm của nhà phát triển và khả năng kết hợp, giá trị lâu dài của $VANRY ）
Nếu bạn hỏi tôi: cơ sở hạ tầng AI-first dựa vào điều gì để thắng? Tôi sẽ không nói về TPS trước, cũng không nói về câu chuyện trước. Tôi sẽ hỏi một câu hỏi "kỹ thuật" hơn: các nhà phát triển có thể tích hợp khả năng của các tác nhân như xếp hình và chạy ổn định trong một năm không?
AI đang đưa Web3 vào một giai đoạn mới: trên chuỗi không chỉ có tài sản và hợp đồng, mà còn xuất hiện nhiều "mô-đun thông minh". Chúng rất giống với thư viện và dịch vụ trong kỹ thuật phần mềm: có người chuyên làm bộ nhớ ngữ nghĩa, có người chuyên làm lý luận giải thích, có người chuyên làm thực thi tự động, có người chuyên làm thanh toán và tuân thủ. Vấn đề là - nếu những khả năng này thiếu phương thức truy cập thống nhất, thiếu trừu tượng nền tảng có thể tái sử dụng, các nhà phát triển sẽ rơi vào "địa ngục tích hợp" vô tận:
Mỗi khi nhận một thành phần thông minh đều phải điều chỉnh lại cấu trúc dữ liệu
Mỗi khi đổi một hệ sinh thái, đều phải viết lại một bộ lớp tích hợp
Khi thực sự ra mắt, rất khó để xác định vấn đề: Là do mất trí nhớ? Suy diễn sai? Điều kiện thực hiện không có hiệu lực? Hay là đường thanh toán bị kẹt?
Cuối cùng các tác nhân thông minh trở thành một đống demo rời rạc, không thể quy mô hóa
Đây là cách tôi hiểu về đầu vào của Vanar: Nó không giống như đang làm “AI thông minh hơn”, cũng không giống như đang làm “chuỗi nhanh hơn”. Nó giống như đang làm một việc quan trọng nhưng dài hạn: hạ thấp các khả năng cốt lõi mà các tác nhân cần thành các thành phần tiêu chuẩn ở tầng cơ sở hạ tầng, để các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng thông minh có thể ra mắt với ít ma sát hơn.
Nói cách khác: Cạnh tranh trong kỷ nguyên AI, nhiều khi là “ai dễ sử dụng hơn”. Ai có thể giảm “chi phí kết nối”, giảm “chi phí tái sử dụng”, giảm “chi phí xuyên hệ sinh thái”, người đó sẽ dễ dàng trở thành lựa chọn mặc định hơn.
1）AI-first vs AI-added: Sự khác biệt không nằm ở cách quảng cáo, mà ở việc “giao diện có được thiết kế cho các mô-đun thông minh từ đầu không”
Nhiều chuỗi sẽ nói “chúng tôi cũng hỗ trợ AI”. Nhưng khi bạn nhìn vào quy trình làm việc thực tế của các nhà phát triển, bạn sẽ thấy sự khác biệt:
“AI-added” thường là coi AI như một chức năng lớp ứng dụng, làm vài SDK, làm vài bản demo, rồi hy vọng hệ sinh thái tự phát triển. Nhưng để các mô-đun thông minh có thể quy mô hóa, điều đáng sợ nhất là: không có giao diện và trừu tượng đúng được dự trữ cho nó ở tầng dưới.
Ý nghĩa của AI-first cụ thể hơn trong kỹ thuật:
Từ ngày đầu tiên, giả định rằng sẽ có nhiều tác nhân thông minh gọi và hợp tác với các mô-đun thông minh trên chuỗi, vì vậy cần hỗ trợ một cách nguyên thủy hơn: khả năng sử dụng lâu dài của trạng thái, quá trình suy diễn có thể truy xuất, hành động có thể tự động hóa có kiểm soát, và vòng khép kín có thể thanh toán. Những điều này không thể được bù đắp bằng việc “thêm một nút chức năng”, nó giống như bạn đã quyết định cách thiết kế lõi của hệ điều hành ngay từ đầu.
\u003cm-197/\u003e Talking Points nhấn mạnh “căn chỉnh theo sử dụng thực tế chứ không phải câu chuyện”, tôi thích dịch nó thành một câu ngôn ngữ kỹ thuật:
Đừng hỏi liệu bạn có thể làm một bản demo hay không, trước tiên hãy hỏi liệu bạn có thể cung cấp cho các nhà phát triển một nền tảng tác nhân có thể tái sử dụng và bảo trì hay không.
2）“AI-ready” thực sự là gì? Từ góc độ của các nhà phát triển, nó là bốn khả năng “phải có và có thể phối hợp”
Nhiều người đã hiểu nhầm AI-ready là “nhanh hơn”. Nhưng khi bạn thực sự làm ứng dụng tác nhân thông minh, bạn sẽ nhận ra tốc độ chỉ là bề mặt. Sâu hơn là bốn khả năng phải có thể phối hợp với nhau, nếu không toàn bộ hệ thống sẽ khó thoát khỏi POC:
Memory (trí nhớ): không phải là “đã nói gì”, mà là ngữ cảnh và trạng thái ngữ nghĩa cần thiết cho các nhiệm vụ dài hạn của tác nhân thông minh
Reasoning (suy diễn): không phải là “đưa ra câu trả lời”, mà là có thể giúp chuỗi quyết định được hiểu, được xem lại, được tin tưởng
Automation (tự động hóa): không phải là “có thể thực hiện”, mà là có thể biến thực hiện thành các thành phần quy trình ổn định
Settlement (thanh toán): không phải là “có thể chuyển khoản”, mà là có thể biến hành động của các tác nhân thành một vòng khép kín của hoạt động kinh tế thực tế
Thực hiện bốn điều này không khó, khó là làm cho nó có thể kết hợp: Các nhà phát triển có thể ghép chúng lại như một thư viện tiêu chuẩn, ít gặp khó khăn, ít phải viết lại, ít chi phí tích hợp.
\u003cm-39/\u003e ví dụ sản phẩm (myNeutron / Kayon / Flows) tôi sẽ không coi chúng là “ba tính năng nào đó”, mà giống như ba thành phần cơ bản:
Có người phụ trách biến “trạng thái ngữ nghĩa” thành khả năng nền tảng (tương ứng với myNeutron)
Có người phụ trách biến “suy diễn và giải thích” thành khả năng tái sử dụng (tương ứng với Kayon)
Có người phụ trách biến “thông minh → hành động” thành năng lực quy trình (tương ứng với Flows)
Cộng thêm “đường thanh toán/chi trả” để tạo ra vòng khép kín cho ứng dụng, đó mới là lời giải thích hoàn chỉnh cho “AI-ready” trong kỹ thuật.
3）Tại sao “ra mắt L1 mới” lại khó hơn trong kỷ nguyên AI? Bởi vì các nhà phát triển không thiếu chuỗi, mà thiếu “middleware tác nhân thông minh trưởng thành”
Trong quá khứ, chuỗi mới có thể thu hút các nhà phát triển bằng cách “nhanh hơn và rẻ hơn”. Trong kỷ nguyên AI, logic này ngày càng yếu đi:
Các nhà phát triển đã có đủ nhiều chuỗi để chọn, điều thực sự thiếu là middleware và thành phần tiêu chuẩn có thể giúp ứng dụng thông minh được giao hàng nhanh hơn, hoạt động ổn định hơn, và dễ bảo trì hơn.
Nếu bạn là một đội ngũ, chuẩn bị làm ứng dụng liên quan đến AI, điều bạn sợ không phải là “không có vị trí triển khai trên chuỗi”, mà là:
Bạn phải tự xây dựng hệ thống trí nhớ, tự làm suy diễn có thể giải thích, tự viết rào chắn thực hiện, tự kết nối kênh thanh toán
Một khi công việc hoạt động, chi phí bảo trì tăng theo cấp số nhân
Bạn càng thành công, hệ thống càng dễ dàng sụp đổ vì một mô-đun nào đó chưa trưởng thành
Vì vậy, “L1 mới khó” không phải nói rằng thị trường không cần chuỗi mới, mà là nói: đơn giản một chuỗi mới đã không còn quý giá, điều quý giá là các thành phần thông minh có thể sử dụng trực tiếp trong sản xuất. Đây cũng là điều mà Talking Points của Vanar nói rằng “thiếu sản phẩm chứng minh sự sẵn sàng của AI” - tôi dịch thành: thiếu thứ có thể giúp các nhà phát triển tiết kiệm nửa năm thời gian tích hợp.
4）Bắt đầu từ Base: không phải là “thêm một triển khai”, mà là “đưa các thành phần đến phân phối”, đặt tính có thể kết hợp vào một độ dày phát triển lớn hơn để kiểm chứng
Nếu bạn thực sự đang làm “thành phần tiêu chuẩn”, bạn sẽ tự nhiên quan tâm đến việc phân phối: Các thành phần chỉ có thể được sử dụng nhiều, mới có thể lặp lại nhanh hơn, trở nên ổn định hơn, và cuối cùng trở thành lựa chọn mặc định.
Hạ tầng AI-first nếu chỉ luân chuyển trong một mạng đơn lẻ, phạm vi sử dụng của các thành phần sẽ hạn chế, phản hồi từ các nhà phát triển sẽ hạn chế, và hệ sinh thái cũng dễ trở thành một khu vườn kín. Vanar bắt đầu từ Base có thể sử dụng xuyên chuỗi, từ góc độ này giống như một lựa chọn thực tế:
Đặt các thành phần vào những nơi mà các nhà phát triển sử dụng nhiều hơn và có nhiều ứng dụng hơn, tăng cường tần suất tiếp cận và sử dụng, để “tính có thể kết hợp” thực sự có quy mô.
Điều này cũng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị của \u003cc-120/\u003e: Khi nhiều hệ sinh thái có thể gọi cùng một bộ thành phần thông minh và khả năng thanh toán, phạm vi sử dụng được mở rộng, và con đường tích lũy giá trị tiềm năng cũng rõ ràng hơn.
5）Tại sao thanh toán/thanh toán là bài học bắt buộc của AI-first? Bởi vì không có vòng khép kín, các nhà phát triển mãi mãi dừng lại ở “hữu ích nhưng không tạo ra giá trị”
Bạn sẽ thấy nhiều ứng dụng AI “trông có vẻ hữu ích”, nhưng về lâu dài không lớn được: vì chúng dừng lại ở mức gợi ý, mức công cụ, thiếu vòng khép kín có thể kích hoạt các hoạt động kinh tế thực tế. Đối với Web3 càng rõ rệt - tác nhân thông minh đã đưa ra phán đoán, nếu không thể trơn tru vào đường thanh toán, thì nó chỉ có thể làm “gợi ý”, rất khó trở thành “hành động”.
Vanar Talking Points nhấn mạnh “các tác nhân không sử dụng UX ví”, câu này thực sự rất quan trọng:
Đối với các tác nhân, cái họ cần là một kênh thanh toán có thể lập trình, chứ không phải để nó nhấn nút như con người. Chỉ khi đường thanh toán ổn định tồn tại, các nhà phát triển mới sẵn sàng biến ứng dụng của các tác nhân thành hình thức phục vụ doanh nghiệp hoặc công việc thực tế.
Kết nối điểm này trở lại góc độ “tính có thể kết hợp”: khả năng thanh toán không phải là mô-đun bổ sung, mà là miếng ghép cuối cùng phải có trong thư viện tiêu chuẩn. Nếu không, hệ thống bạn ghép lại sẽ luôn thiếu một “đầu ra hoàn thành nhiệm vụ”.
6）$VANRY: Hơn như “giá trị tích lũy từ việc sử dụng của các nhà phát triển và gọi thành phần”, chứ không phải dựa vào cảm xúc để thúc đẩy các phiếu ngắn hạn
Nếu bạn đồng ý với lộ trình “thành phần tiêu chuẩn + phân phối”, thì $VANRY dễ dàng hơn để hiểu theo logic hạ tầng:
Nó không phải là đặt cược vào một sự nóng lên ngắn hạn nào đó, mà là đặt cược vào việc lớp nền tảng tác nhân này được nhiều ứng dụng áp dụng hơn, được nhiều hệ sinh thái gọi hơn, dẫn đến nhu cầu sử dụng lâu dài phát sinh.
Đây cũng là điểm cuối cùng của Talking Points: “sự sẵn sàng không phải là câu chuyện”. Nói một cách thẳng thắn hơn:
Khi sản phẩm thực sự được sử dụng, giá trị sẽ tích lũy theo cách rất đơn giản; và khi giá trị phụ thuộc vào câu chuyện, sự phát triển thường mong manh hơn.
Trong kỷ nguyên AI, sự khác biệt này sẽ càng rõ ràng. Bởi vì các doanh nghiệp, tổ chức và các đội ngũ làm ứng dụng nghiêm túc sẽ ngày càng nhạy cảm với “khả năng giao hàng”. Ai có thể giảm thiểu chi phí giao hàng của ứng dụng tác nhân thông minh, người đó sẽ có khả năng trở thành lựa chọn hạ tầng của làn sóng tiếp theo.
Kết thúc: Người chiến thắng trong kỷ nguyên AI thường là người biến “các khả năng phức tạp thành đơn giản”
Nhìn lại \u003cm-186/\u003e thông tin cốt lõi, bạn sẽ thấy nó không vội vàng đóng gói mình thành “chuỗi AI kể chuyện hay nhất”. Nó giống như đang làm một lớp “dễ sử dụng cho các nhà phát triển”: biến trí nhớ, suy diễn, tự động hóa, thanh toán thành các khả năng phức tạp có thể kết hợp, và sau đó thông qua phân phối xuyên chuỗi mở rộng phạm vi sử dụng.
Con đường này không nhất thiết phải ồn ào nhất, nhưng nếu tác nhân AI thực sự trở thành hình thức người dùng quan trọng của Web3, giá trị của hạ tầng sẽ đến từ “sự áp dụng liên tục”. Và trong dài hạn, việc biến các khả năng phức tạp thành đơn giản thường có giá trị hơn so với “nói lớn hơn về khái niệm”.
\u003ct-83/\u003e\u003cc-84/\u003e