Thành thật mà nói : Một số dự án khiến điều họ đang cố gắng làm trở nên rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên. @OpenLedger không cảm thấy như một trong số đó với tôi.
Thực ra, hoàn toàn ngược lại.
Càng mở tài liệu trắng nhiều lần, tôi càng cảm thấy như mình đang đọc một vấn đề hơn là một dự án. Và điều thú vị là vấn đề không phải là AI. Ít nhất là không trực tiếp.
Bởi vì bây giờ ai cũng nói về AI. Những mô hình mới, những tác nhân mới, chi phí suy diễn, GPU, mở rộng.... có vô số cuộc thảo luận về tất cả điều đó. Nhưng có một điểm mà toàn bộ ngành công nghiệp bỗng nhiên trở nên im lặng lạ thường.
Giá trị đến từ đâu?
Và giá trị đi đâu?
Nghe có vẻ như một câu hỏi đơn giản. Nhưng khi đọc @OpenLedger , tôi có lẽ đã dành nhiều thời gian hơn để nghĩ về điều đó hơn bất cứ điều gì khác.
Bởi vì tất cả chúng ta đều sử dụng AI, nhưng rất ít người thực sự dừng lại và nghĩ về nơi mà trí thông minh của một mô hình đến từ đâu.
Một mô hình không tự nhiên trở nên thông minh.
Nó cần dữ liệu. Rất nhiều dữ liệu. Dữ liệu từ con người. Viết từ con người. Quyết định của con người. Hành vi của con người. Sửa chữa từ con người.
Tuy nhiên, khi giá trị được tạo ra, doanh thu được sinh ra, và các công ty đạt giá trị tỷ đô, những người đóng góp ban đầu gần như trở nên vô hình.
Đó là nơi luận đề của OpenLedger bắt đầu cảm thấy khác biệt với tôi.
Họ đang nói về việc xây dựng các mô hình AI, nhưng nỗi ám ảnh của họ dường như không phải là mô hình đó.
Nỗi ám ảnh của họ dường như là phân tích.
Và thành thật mà nói, việc phân tích có vẻ nhàm chán với tôi lúc đầu.
Bởi vì crypto đã dạy chúng ta chú ý đến những câu chuyện hào nhoáng.
Các tác nhân AI. Các nền kinh tế tự trị. Trí tuệ trên chuỗi. Quy mô vô hạn.
Những khái niệm đó nghe có vẻ thú vị.
Phân tích?
Không nhiều lắm.
Nhưng từ từ tôi bắt đầu tự hỏi liệu đây có thực sự là lớp quan trọng nhất trong toàn bộ hệ thống không.
Bởi vì nếu bạn không thể chứng minh dữ liệu nào đã ảnh hưởng đến một mô hình, làm thế nào bạn phân phối phần thưởng?
Làm thế nào để bạn định nghĩa sở hữu?
Làm thế nào để theo dõi dòng chảy giá trị?
Một điều từ bản whitepaper cứ ám ảnh tôi.
Họ liên tục quay lại cùng một ý tưởng.
Chứng minh phân tích.
Lúc đầu, tôi cho rằng đây chỉ là một thuật ngữ tiếp thị khác.
Nhưng sau khi đào sâu hơn, rõ ràng là toàn bộ cấu trúc kinh tế được xây dựng xung quanh khái niệm đó.
Logic thì thú vị.
Khi một đầu ra AI được tạo ra, hệ thống cố gắng truy tìm những đóng góp dữ liệu nào đã ảnh hưởng đến đầu ra đó.
Sau đó, phần thưởng được phân phối theo ảnh hưởng.
Nghe có vẻ đơn giản.
Nhưng càng nghĩ về nó, mọi thứ càng trở nên phức tạp.
Liệu ảnh hưởng có thực sự đo lường được không?
Ai có đóng góp giá trị hơn?
Ai quyết định?
Hệ thống?
Mô hình ư?
Đồng thuận?
Tôi vẫn chưa có câu trả lời hoàn hảo cho những câu hỏi đó.
Và có thể đó chính là nơi mà thách thức tồn tại.
Bởi vì giải quyết các vấn đề công nghệ dễ hơn so với giải quyết các vấn đề khuyến khích của con người.
Lịch sử crypto đã chứng minh điều đó đi lặp lại.
Một giao thức có thể hoàn hảo về mặt kỹ thuật.
Và vẫn thất bại.
Bởi vì các khuyến khích đã sai.
Trong khi đọc OpenLedger, tôi cứ trôi đi từ kiến trúc kỹ thuật sang kiến trúc khuyến khích.
Bởi vì đó là nơi cuộc chiến thực sự dường như đang diễn ra.
Họ nói về Datanets.
Các mạng dữ liệu phi tập trung.
Nghe có vẻ đơn giản.
Nhưng về mặt khái niệm, đây là một sự thay đổi khá quan trọng.
Trong nền kinh tế AI ngày nay, dữ liệu thường bị cách ly. Đóng. Tập trung.
Một nhóm cung cấp dữ liệu.
Một nhóm khác nắm giữ giá trị.
OpenLedger dường như đang cố gắng thay đổi dòng chảy đó.
Họ hình dung một môi trường mà các tập dữ liệu chuyên biệt được đóng góp, xác thực và đào tạo bởi các cộng đồng.
Và những đóng góp đó trở thành ghi chép vĩnh viễn thông qua phân tích trên chuỗi.
Đây là nơi tôi bắt đầu có cảm giác lạ.
Bởi vì crypto có một mẫu cũ.
Mọi người đều thích sự phi tập trung khi việc phối hợp dễ dàng.
Khi việc phối hợp trở nên khó khăn, sự tập trung lặng lẽ bắt đầu quay trở lại.
Vậy OpenLedger có thể tránh cái bẫy đó không?
Tôi thành thật không biết.
Nhưng đó là một câu hỏi quan trọng.
Bởi vì các mạng dữ liệu phi tập trung nghe có vẻ mạnh mẽ.
Nhưng duy trì chất lượng dữ liệu thì sao?
Xử lý các cuộc tấn công Sybil?
Lọc spam?
Phạt các đóng góp chất lượng thấp?
Đó là nơi cuộc chiến thực sự diễn ra.
Bản whitepaper nói về uy tín của người đóng góp, điểm ảnh hưởng và các cơ chế phạt.
Điều này có lý trong lý thuyết.
Nhưng các thị trường thực sự không hoạt động theo lý thuyết.
Mọi người tối ưu hóa để nhận phần thưởng.
Mọi người tìm kiếm những cách tắt đường.
Mọi người cố gắng chơi hệ thống.
Luôn luôn.
Đó là lý do tại sao OpenLedger khiến tôi tò mò về con người nhiều hơn là công nghệ.
Bởi vì tương lai của một giao thức cuối cùng không được quyết định bởi mã.
Nó được quyết định bởi hành vi.
Và hành vi gần như không thể dự đoán.
Sau đó có một lớp khác của OpenLedger thu hút sự chú ý của tôi.
Sở hữu mô hình.
Đào tạo các mô hình AI ngày nay rất tốn kém.
Hạ tầng thì tốn kém.
Phân phối là đắt đỏ.
Sự chú ý là đắt đỏ.
Kết quả là, quyền lực tự nhiên tập trung.
Ý tưởng của OpenLedger là kết nối việc tạo mô hình, triển khai, phân tích và kiếm tiền vào một lớp kinh tế trên chuỗi.
Và đó là lúc token OPEN trở nên trung tâm.
Gas. Thanh toán suy luận. Đăng ký mô hình. Quản trị. Phần thưởng cho người đóng góp.
Mọi thứ tồn tại trong cùng một nền kinh tế.
Và đó là một điểm khác mà tôi thấy mình phải dừng lại.
Bởi vì chúng ta đã nghe cụm từ "token tiện ích" quá nhiều lần trong crypto.
Quá nhiều lần mà cụm từ này gần như đã mất ý nghĩa.
Nhưng trong trường hợp của OpenLedger, họ đang cố gắng gắn tiện ích trực tiếp với hoạt động AI.
Nếu một mô hình được sử dụng, phí sẽ được tạo ra.
Nếu dữ liệu mang lại giá trị, phần thưởng sẽ chảy.
Nếu suy luận xảy ra, giá trị được phân phối.
Ít nhất đó là lý thuyết.
Câu hỏi là.....
Liệu lý thuyết có sống sót trước thực tế?
Đó là phần mà khiến tôi suy nghĩ.
Bởi vì các thị trường có một thói quen tàn nhẫn.
Trong các câu chuyện, mọi người định giá tương lai.
Trong thực tế, mọi người nhìn vào thanh khoản.
Và thanh khoản có cách làm lu mờ ngay cả những tầm nhìn mạnh mẽ nhất.
Trong khi đọc bản whitepaper của OpenLedger, một từ cứ xuất hiện trong đầu tôi.
Kiên nhẫn.
Kiên nhẫn.
Kiên nhẫn.
Bởi vì các trò chơi hạ tầng thường chậm.
Rất chậm.
Các hiệu ứng mạng không xuất hiện ngay lập tức.
Kinh tế của người đóng góp không xuất hiện ngay lập tức.
Sự tin tưởng không xuất hiện ngay lập tức.
Tuy nhiên, các thị trường crypto muốn có kết quả ngay lập tức.
Và sự va chạm giữa hai thế giới đó có thể rất nguy hiểm.
Tôi đã thấy các dự án với công nghệ khá tốt thất bại vì thị trường không cho họ đủ thời gian.
Tôi cũng đã thấy các dự án có sản phẩm yếu tồn tại vì câu chuyện đủ mạnh.
Thị trường đã đưa họ đi.
Sự không chắc chắn đó chính xác là điều làm tôi vừa hào hứng vừa thận trọng về OpenLedger.
Bởi vì ngày càng rõ ràng rằng họ không chỉ đang cố gắng xây dựng một blockchain khác.
Họ đang cố gắng tái cấu trúc chuỗi giá trị AI.
Và thật lòng mà nói, những tham vọng như vậy hiếm khi dễ dàng.
Một phần khác của bản whitepaper đã nổi bật với tôi là OpenLoRA.
Ý tưởng phục vụ nhiều mô hình chuyên biệt hiệu quả trên một GPU duy nhất.
Bề ngoài, có vẻ như đây là một tính năng tối ưu hóa.
Nhưng ở một cấp độ sâu hơn, cảm giác như đây là một nỗ lực để giải quyết vấn đề tiếp cận.
Bởi vì sự tập trung tính toán là một vấn đề thực sự trong nền kinh tế AI.
Nếu việc triển khai mô hình chuyên biệt trở nên rẻ hơn đáng kể, rào cản có thể giảm đi.
Ít nhất là lý thuyết.
Nhưng một lần nữa, câu hỏi giống nhau xuất hiện.
Sự chấp nhận.
Mọi thứ cuối cùng cũng chạy vào sự chấp nhận.
Công nghệ một mình không tạo ra một hệ sinh thái.
Một hệ sinh thái hình thành khi đủ nhiều người tin rằng việc tham gia là xứng đáng.
Và chính niềm tin là một lực lượng kinh tế.
Tâm lý thị trường đã chứng minh điều đó nhiều lần.
Đôi khi, câu chuyện đến trước tiện ích.
Đôi khi tiện ích đến trước câu chuyện.
Điều nào sẽ xảy ra với OpenLedger?
Tôi không chắc.
Nhưng một điều đã trở nên rõ ràng khi đọc dự án.
Họ quan tâm nhiều hơn đến hạ tầng dài hạn hơn là sự chú ý ngắn hạn.
Và đó là cả một sức mạnh và một rủi ro.
Một sức mạnh vì nền tảng quan trọng.
Một rủi ro vì nền tảng hiếm khi theo xu hướng.
Môi trường thị trường hiện tại làm cho điều đó thậm chí còn thú vị hơn.
Mọi người đang hào hứng với AI.
Nhưng sự phấn khích và tính bền vững không giống nhau.
Sự phấn khích mang lại thanh khoản.
Tính bền vững mang lại sự giữ chân.
Sự phấn khích mang lại khối lượng.
Tính bền vững xây dựng các hệ sinh thái.
Nhiều dự án đạt được điều đầu tiên.
Rất ít người đạt được điều thứ hai.
Vẫn còn quá sớm để biết OpenLedger thuộc về đâu.
Nhưng có một điều cảm giác không thể chối cãi.
Họ đang nghiêm túc về vấn đề sở hữu AI.
Và khi cuộc trò chuyện này phát triển trên toàn ngành, cuộc trò chuyện về phân tích có thể trở nên không thể tránh khỏi.
Bởi vì cuối cùng mọi người đều phải đối mặt với cùng một câu hỏi.
Nếu dữ liệu có giá trị, thì vai trò của những người đóng góp dữ liệu nên là gì?
Nếu AI tạo ra doanh thu, thì doanh thu đó nên được phân phối như thế nào?
Nếu trí thông minh xuất hiện từ đầu vào tập thể, thì quyền sở hữu có nên là tập thể không?
Những câu hỏi đó có thể cảm thấy trừu tượng hôm nay.
Nhưng chúng có thể trở thành nền tảng cho nền kinh tế AI tương lai.
Và thật lòng mà nói, sau khi đọc OpenLedger, điều mà tôi cảm thấy quan trọng nhất không phải là công nghệ.
Không phải token.
Không phải giá.
Đó là một nhận thức không thoải mái.
Có thể cuộc chiến AI tiếp theo sẽ không phải là về các mô hình.
Có thể nó thậm chí không liên quan đến dữ liệu.
Có thể cuộc chiến thực sự sẽ là về phân tích.
Khả năng chứng minh giá trị đến từ đâu ngay từ đầu.
Và nếu điều đó là đúng.....
Sau đó OpenLedger có thể không chỉ là một dự án.
Nó có thể được xây dựng xung quanh một câu hỏi mà toàn bộ ngành công nghiệp vẫn chưa hoàn toàn trả lời.
