Tôi đang xem NewtonProtocol và tôi nghĩ rằng nhiều người vẫn còn nhìn nó qua lăng kính hẹp như “một dự án AI khác”. Điều nổi bật với tôi là câu chuyện quan trọng hơn không nằm ở chính các mô hình—mà ở cơ sở hạ tầng cần thiết để biến AI trở nên đáng tin cậy khi nó hoạt động trên các hệ thống phi tập trung.
Thị trường thường cho rằng chỉ riêng AI tốt hơn có thể tạo ra giá trị, nhưng trí tuệ mà không có khả năng thực thi được xác minh thì rất khó để dựa vào. Nếu AI sẽ quản lý tài sản, điều phối quy trình công việc hoặc tương tác với các ứng dụng trên chuỗi, thì mọi hành động đều cần phải được chứng minh thay vì được chấp nhận nhờ niềm tin. Điều này chuyển trọng tâm cuộc trò chuyện từ chất lượng mô hình sang tính toàn vẹn của việc thực thi.
Cách tiếp cận của NewtonProtocol như một mạng phi tập trung để lưu trữ, chạy suy luận và xác minh các mô hình AI hướng tới một tương lai nơi điện toán có thể được phân phối nhưng vẫn có thể kiểm tra/kiểm chứng được. Tôi nghĩ lớp “hạ tầng ẩn” này rất dễ bị đánh giá thấp vì nó không hiển thị trực tiếp trong các con số giao dịch hằng ngày hay sự chú ý mang tính đầu cơ. Thay vào đó, nó ảnh hưởng đến khả năng phối hợp giữa các bên tham gia độc lập, giảm nhu cầu phải tin mù quáng và tạo nền tảng vững chắc hơn cho các hệ thống tự động cần hoạt động trên nhiều môi trường khác nhau.
Nếu kiến trúc này trưởng thành, tác động dài hạn có thể ít xoay quanh việc cạnh tranh với các mạng AI khác và nhiều hơn ở việc trở thành cơ sở hạ tầng mà những ứng dụng khác lặng lẽ phụ thuộc vào. Thị trường thường định giá việc được áp dụng một cách dễ thấy trước, nhưng các lớp phối hợp nền tảng thường chỉ trở nên có giá trị sau khi các nhà phát triển xây dựng trên chúng. Đó là lý do vì sao tôi chú ý nhiều đến lớp xác minh và thực thi hơn là đến các câu chuyện ngắn hạn xoay quanh token AI.
#newt $NEWT @NewtonProtocol
Thị trường thường cho rằng chỉ riêng AI tốt hơn có thể tạo ra giá trị, nhưng trí tuệ mà không có khả năng thực thi được xác minh thì rất khó để dựa vào. Nếu AI sẽ quản lý tài sản, điều phối quy trình công việc hoặc tương tác với các ứng dụng trên chuỗi, thì mọi hành động đều cần phải được chứng minh thay vì được chấp nhận nhờ niềm tin. Điều này chuyển trọng tâm cuộc trò chuyện từ chất lượng mô hình sang tính toàn vẹn của việc thực thi.
Cách tiếp cận của NewtonProtocol như một mạng phi tập trung để lưu trữ, chạy suy luận và xác minh các mô hình AI hướng tới một tương lai nơi điện toán có thể được phân phối nhưng vẫn có thể kiểm tra/kiểm chứng được. Tôi nghĩ lớp “hạ tầng ẩn” này rất dễ bị đánh giá thấp vì nó không hiển thị trực tiếp trong các con số giao dịch hằng ngày hay sự chú ý mang tính đầu cơ. Thay vào đó, nó ảnh hưởng đến khả năng phối hợp giữa các bên tham gia độc lập, giảm nhu cầu phải tin mù quáng và tạo nền tảng vững chắc hơn cho các hệ thống tự động cần hoạt động trên nhiều môi trường khác nhau.
Nếu kiến trúc này trưởng thành, tác động dài hạn có thể ít xoay quanh việc cạnh tranh với các mạng AI khác và nhiều hơn ở việc trở thành cơ sở hạ tầng mà những ứng dụng khác lặng lẽ phụ thuộc vào. Thị trường thường định giá việc được áp dụng một cách dễ thấy trước, nhưng các lớp phối hợp nền tảng thường chỉ trở nên có giá trị sau khi các nhà phát triển xây dựng trên chúng. Đó là lý do vì sao tôi chú ý nhiều đến lớp xác minh và thực thi hơn là đến các câu chuyện ngắn hạn xoay quanh token AI.
#newt $NEWT @NewtonProtocol