Vào buổi tối, khi tôi đang dọn dẹp vài dự án cũ trong máy tính, tôi không khỏi dừng lại và lật xem vài trang ghi chép về việc debug hợp đồng thông minh mà mình đã viết tay cách đây nhiều năm. Trong đó có đầy rẫy các đường cong tiêu thụ gas và các ý tưởng kiểm tra lỗi đồng bộ trạng thái trong các trường hợp biên, đọc mà tôi cũng không nhịn được cười. Những năm qua, tôi đã cho vào nhiều công cụ không ít kinh nghiệm thực chiến và dữ liệu để xác minh ý tưởng, kết quả phát hiện ra rằng những kinh nghiệm nền tảng thực sự có giá trị thường bị thu hoạch dễ dàng trên các nền tảng tập trung, trong khi những người đóng góp lại rất khó để nhận được phần thưởng hợp lý từ đó. Cảm giác này khiến tôi trở nên thận trọng hơn với những dự án tuyên bố sẽ tái cấu trúc giá trị dữ liệu.

Trong tâm thế này, gần đây, Katzi đã chú ý đến dự án OpenLedger, một dự án đang dần được nhắc đến trong cộng đồng. Ban đầu, tôi không đặt kỳ vọng quá cao, vì đã thấy quá nhiều giải pháp chỉ dán nhãn AI mà thực tế chỉ làm việc bề mặt. Nhưng khi tôi dành vài ngày để đọc kỹ mã của giao thức cốt lõi của họ, đặc biệt là mô-đun mạng dữ liệu phi tập trung mang tên Datanets, tôi nhận thấy họ thực sự đang cố gắng tìm một con đường thực tế hơn, để biến quá trình chuyển giao giá trị trong suy luận AI trở thành một quá trình có thể xác minh và thanh toán trên chuỗi.

Cái cơ chế AI có thể thanh toán mà họ đưa ra, cốt lõi là thông qua một bộ nhận dạng mã hóa và thiết kế hợp đồng mô-đun, để mỗi lần gọi mô hình, đóng góp dữ liệu hoặc cung cấp sức mạnh tính toán đều có thể được theo dõi rõ ràng và nhận được bồi thường tương ứng. Hãy tưởng tượng, một nhà phát triển tải lên mô-đun trích xuất đặc trưng độc quyền mà họ đã huấn luyện xong lên mạng, sau này nếu có đội ngũ định lượng gọi mô-đun này để hỗ trợ việc phân tích thị trường, giao thức nền tảng sẽ tự động phân chia chi phí và chuyển tới các địa chỉ liên quan dựa trên trọng số đóng góp được cài đặt trước. Thiết kế này về lý thuyết khá sạch sẽ, cố gắng phân quyền từ những nền tảng lớn đã độc quyền phân phối trong quá khứ, chuyển giao cho những người thực sự đóng góp theo cách phi tập trung.

Từ góc độ kỹ sư, cái kiến trúc này khiến tôi ấn tượng nhất chính là tư duy tách biệt theo mô-đun của nó. Datanets tổ chức dữ liệu, mô hình và tầng thanh toán một cách độc lập, thuận tiện cho việc cải tiến và nâng cấp cục bộ sau này, không bị ảnh hưởng bởi một khâu nào đó gặp vấn đề mà làm cả hệ thống ngừng hoạt động. Tôi đã thử nghiệm quy trình gọi end-to-end vài lần trên mạng thử nghiệm theo tài liệu, mức độ khó không phải thấp, nhưng logic khá rõ ràng, đối với những ai có kinh nghiệm với solidity và hệ thống phân tán, chỉ cần một hai ngày là có thể thiết lập tương tác cơ bản, khi thực sự chạy, độ trễ và phí cũng ổn định hơn tôi dự đoán. Tất nhiên, đây chỉ là thử nghiệm quy mô nhỏ, hiệu suất trong các tình huống có độ đồng thời cao thực tế vẫn cần thời gian quan sát lâu hơn.

Tuy nhiên, tôi cũng rõ rằng, bất kỳ nỗ lực nào như vậy đều không thể tránh khỏi những thách thức kỹ thuật thực tế. Cơ chế phụ thuộc vào việc thanh toán thời gian thực trên chuỗi, khi đối mặt với các nhiệm vụ AI đa dạng và quy mô lớn, độ trễ mạng và áp lực đồng bộ nút sẽ nhanh chóng bị khuếch đại. Tôi đã từng gặp rắc rối trong các giai đoạn tải nặng trên các chuỗi công khai khác, khi mà độ trễ xác nhận và biến động phí phát sinh diễn ra thường xuyên, trực tiếp làm rối loạn nhiều quy trình tự động mà tôi đã thiết kế. Nếu Datanets không thể liên tục cải tiến trên việc mở rộng nút và tối ưu hóa phân đoạn, rủi ro này có thể khiến một số người dùng cảm thấy vẫn tin cậy hơn vào các dịch vụ tập trung truyền thống.

Ngoài ra, hiện tại, loại dữ liệu đang lưu thông trong mạng của họ còn khá tập trung, chủ yếu xoay quanh các hồ sơ cấu trúc liên quan đến tài chính và một số tập dữ liệu huấn luyện công khai. Điều này chắc chắn giúp việc xác thực ban đầu trở nên tập trung hơn, nhưng cũng có nghĩa là vẫn còn một khoảng cách rõ rệt để hỗ trợ cho các ứng dụng AI thực sự đa dạng và xuyên ngành. Nếu hệ sinh thái phát triển viên không thể nhanh chóng phong phú hóa, liên tục bơm dữ liệu chất lượng cao mới, thì toàn bộ vòng lặp phân phối giá trị dễ dàng rơi vào tình trạng hoạt động thấp, trở thành tự cung tự cấp của một số nút.

Mặc dù có những vấn đề tiềm ẩn này, tôi vẫn giữ một sự công nhận thận trọng đối với hướng đi này. Việc lấy lại quyền định giá từ tay một vài ông lớn trong cung cấp AI, sử dụng công nghệ blockchain để giảm bớt rào cản cho các nhà phát triển bình thường trong việc biến đổi tài nguyên độc đáo của họ, là một điều xứng đáng để được thử nghiệm nghiêm túc. Ít nhất, nó cung cấp một con đường khả thi mới cho những ai cầm trong tay bộ dữ liệu nhỏ hoặc mô hình đã được tối ưu hóa.

Trong vài tháng tới, tôi dự định tiếp tục theo dõi hoạt động thực tế trên chuỗi của họ với tư cách là một người quan sát: số lượng gọi hợp đồng thông minh thực sự, đường cong tăng trưởng của các địa chỉ tải lên dữ liệu độc lập trong mạng Datanets, cũng như tính ổn định của việc thanh toán giữa các mô-đun. Những dữ liệu này sẽ trung thực hơn bất kỳ tài liệu trắng nào. Khi chu kỳ quan sát kết thúc, tôi sẽ quyết định có nên đầu tư thêm công sức hay không dựa trên hiệu suất thực tế. Tổng thể, tôi luôn giữ một tâm thế lạc quan kiềm chế đối với các khám phá mà sự chân thành về công nghệ được thể hiện ở cấp mã - không phải vì nó nghe có vẻ cách mạng, mà vì nó không né tránh sự phức tạp của thế giới thực trong chi tiết kỹ thuật.