Điều đáng đặt câu hỏi nhất về các mạng lưới năng lực tính toán AI không phải là máy móc có thể kết nối hay không, mà là sau khi hoàn thành nhiệm vụ, vì sao người dùng lại sẵn lòng trả tiền thêm một lần nữa. Một lần giao việc có thể chứng minh dịch vụ vận hành được; chỉ khi có đơn hàng lặp lại thì nhu cầu mới thực sự được xác nhận. Giữa hai điều đó còn có khoảng cách về giá cả, hiệu quả và bối cảnh sử dụng thực tế.

Giao dịch giao ngay Binance trong 24 giờ cuốn chiếu: $TAO -2.10% (24 giờ cuốn chiếu). Giao dịch giao ngay Binance trong 24 giờ cuốn chiếu: $RENDER +0.65% (24 giờ cuốn chiếu). Giao dịch giao ngay Binance trong 24 giờ cuốn chiếu: $FET -3.45% (24 giờ cuốn chiếu). Diễn biến phân hóa chỉ cho thấy thị trường khác nhau, chứ không thể dùng đó để kết luận mạng lưới nào nhận được nhiều nhiệm vụ hơn hoặc dịch vụ AI nào được ưa chuộng hơn.

Tôi sẽ xem xét riêng nguồn cung năng lực tính toán, nhu cầu sản phẩm và giá trị token. Nguồn cung có thể được hỗ trợ bởi tài nguyên phần cứng và cơ chế khuyến khích của mạng lưới, nhưng phần thưởng thu hút máy móc không đồng nghĩa với việc đã có khách hàng. Để đánh giá nhu cầu, cần xem ai trả tiền, mua kết quả gì và có mua lại hay không. Ngay cả khi có người trả tiền cho dịch vụ, vẫn cần tìm hiểu cách phân chia khoản phí và liệu giá trị đó có được phản ánh vào giá trị token hay không.

Vì vậy, khi nghe câu “AI cần năng lực tính toán”, tôi sẽ hỏi thêm một câu: Cụ thể là ai đang sử dụng? Nếu câu trả lời chỉ là những tình huống sử dụng tiềm năng, chứ chưa có nhiệm vụ trả phí có thể xác minh và việc sử dụng liên tục, thì chưa thể tính nhu cầu của ngành là thành tích của một mạng lưới cụ thể, càng không thể suy ra ngay giá trị token. Chỉ khi có thêm bằng chứng về việc mua lại, chất lượng bàn giao và phân chia phí thì mới đáng bàn hơn về việc liệu nhu cầu đã được xác lập vững chắc hay chưa.#AI #DePIN