Tôi dành một phần lớn trong ngày của mình để quan sát cách mà các giao thức cư xử khi chúng rời khỏi tài liệu trắng và bắt đầu tương tác với thực tế lộn xộn. Khoảnh khắc người dùng, những người xác thực và vốn bắt đầu chạm vào một hệ thống, các lựa chọn thiết kế trông thanh lịch trên giấy bắt đầu sản xuất những mẫu hành vi rất cụ thể. Đó là cách nhìn mà tôi tự nhiên áp dụng khi tôi nhìn vào Giao thức Fabric và cơ sở hạ tầng đang được phát triển xung quanh công việc của Quỹ Fabric. Câu hỏi thú vị không phải là liệu ý tưởng về một mạng lưới điều phối robot mở có nghe có vẻ tham vọng hay không. Mà là liệu các cơ chế cơ bản có thể giữ vững khi những cỗ máy thực sự, dữ liệu thực sự và các động lực thực sự bắt đầu chảy qua nó.
Điều nổi bật đầu tiên là quyết định coi robot không phải là các thiết bị biệt lập mà là những người tham gia trong một môi trường tính toán chung. Hầu hết các hệ thống robot ngày nay hoạt động bên trong các vòng lặp hoạt động đóng kín. Dữ liệu chảy vào trong, các mô hình cập nhật nội bộ, và các quyết định được đưa ra tại chỗ. Fabric thay đổi giả định đó bằng cách cho phép hành vi robot, dữ liệu đào tạo và logic phối hợp tương tác thông qua một sổ cái công khai và lớp tính toán có thể xác minh. Trong thực tế, điều này có nghĩa là mạng lưới ít về việc kiểm soát robot trực tiếp và nhiều hơn về việc cung cấp một nền tảng chung nơi các máy móc, nhà điều hành và nhà phát triển khác nhau có thể đồng thuận về tính hợp lệ của các hành động và kết quả.
Sự phân biệt đó có ý nghĩa vì xác minh trở thành trung tâm của hệ thống. Khi các máy móc bắt đầu đóng góp dữ liệu và tính toán vào một môi trường chung, vấn đề không còn thuần túy kỹ thuật nữa mà trở thành kinh tế. Ai đó phải chứng minh rằng dữ liệu là thật, rằng phép toán đã được thực hiện đúng, và rằng kết quả có thể được tin tưởng bởi các tham gia khác không có mặt về mặt vật lý. Fabric tiếp cận điều này bằng cách dựa vào tính toán có thể xác minh thay vì chỉ đơn giản là ghi chép. Từ quan điểm giao thức, điều này tạo ra một môi trường nơi robot có thể sản xuất các đầu ra mà các máy móc hoặc dịch vụ khác có thể dựa vào mà không cần tin tưởng mù quáng vào nhà điều hành đứng sau chúng.
Khi tôi nghĩ về cách điều này hoạt động trong các điều kiện thực tế, điều đầu tiên tôi theo dõi là ma sát. Robot tạo ra các dòng dữ liệu cảm biến khổng lồ. Nếu mỗi phần của dữ liệu đó phải được viết trực tiếp vào một sổ cái công khai, hệ thống sẽ sụp đổ dưới chính trọng lượng của nó gần như ngay lập tức. Vì vậy, kiến trúc này ngầm đẩy về phía lưu trữ theo lớp và xác minh có chọn lọc. Chỉ các điểm kiểm tra cụ thể, tóm tắt hoặc phép toán có thể chứng minh mới có khả năng đến được sổ cái. Phần còn lại sẽ sống ngoài chuỗi trong các hệ thống lưu trữ phân tán hoặc bộ nhớ cục bộ. Sự tách biệt đó không chỉ là một chi tiết kỹ thuật - nó định hình cách mà các nhà phát triển xây dựng trên đỉnh mạng lưới. Các hệ thống sẽ tự nhiên tối ưu hóa xung quanh việc chứng minh kết quả hơn là lưu trữ kinh nghiệm thô.
Động lực thứ hai là sự đồng bộ hóa động lực. Robot tiêu thụ tài nguyên liên tục: năng lượng, bảo trì, băng thông và tính toán. Đối với một mạng mở phối hợp các máy móc giữa các tổ chức, ai đó phải được bồi thường cho việc cung cấp phần cứng và thời gian hoạt động đáng tin cậy. Một lớp giao thức không thể thực thi điều đó chỉ bằng mã; nó cần các tín hiệu kinh tế thưởng cho hành vi hữu ích và trừng phạt sự tham gia không đáng tin cậy. Khi tôi tưởng tượng mạng này hoạt động ở quy mô lớn, tôi mong đợi những diễn viên giống như người xác thực chuyên về việc xác minh các chứng cứ do robot tạo ra, các nút lưu trữ xử lý các bộ dữ liệu lớn, và các nhà điều hành cung cấp các máy móc vật lý thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực.
Sự căng thẳng tinh tế xuất hiện khi những vai trò đó bắt đầu tương tác. Phần cứng vật lý chậm và dễ vỡ so với hạ tầng số. Một robot điều hướng một kho hàng hoặc kiểm tra hạ tầng không thể phản ứng với độ chính xác mili giây như một hệ thống hoàn toàn dựa trên phần mềm có thể. Độ trễ đó không thể tránh khỏi sẽ lan truyền vào lớp phối hợp của mạng. Các nhà phát triển xây dựng trên Fabric sẽ nhanh chóng phát hiện rằng sổ cái không chỉ là một bản ghi hoạt động - nó trở thành một cơ chế định nhịp. Các quy trình làm việc sẽ thích ứng với tốc độ mà các chứng cứ có thể được tạo ra và xác minh.
Tôi đã thấy các mẫu tương tự trong các lĩnh vực khác của hạ tầng phi tập trung. Khi xác minh tốn kém, các hệ thống tự nhiên nén thông tin thành các chứng cứ đại diện cho các điểm kiểm tra có ý nghĩa thay vì các dòng liên tục. Đối với robot, điều đó có nghĩa là các nhiệm vụ có khả năng được cấu trúc như các công việc riêng biệt. Một robot có thể thực hiện một chuỗi hành động tại chỗ, sau đó gửi một kết quả có thể xác minh đến mạng xác nhận rằng công việc đã được thực hiện theo các quy tắc đã thỏa thuận. Các máy móc hoặc dịch vụ khác có thể xây dựng dựa trên kết quả đó mà không cần phải tái lập toàn bộ quá trình.
Một lớp phức tạp khác xuất hiện trong quản trị. Robot hoạt động trong thế giới vật lý không thể tránh khỏi tương tác với quy định, tiêu chuẩn an toàn và khung trách nhiệm. Thiết kế của Fabric thừa nhận điều này bằng cách tích hợp các cơ chế quản trị trực tiếp vào hạ tầng thay vì coi chúng như các quyết định chính sách bên ngoài. Từ quan điểm thị trường, điều này giới thiệu một động lực dài hạn nơi các quy tắc mạng phát triển song song với khả năng của các máy móc được kết nối với nó.
Quản trị trong những môi trường này hiếm khi di chuyển nhanh chóng, và sự chậm chạp đó trở thành một đặc điểm thay vì một thiếu sót. Các hệ thống phối hợp phần cứng thế giới thực không thể chịu đựng sự thay đổi quy tắc hỗn loạn. Kết quả là một văn hóa giao thức ưu tiên những điều chỉnh từ từ và nâng cấp bảo thủ. Các nhà giao dịch đôi khi đánh giá thấp cách mà điều này ảnh hưởng mạnh mẽ đến nền kinh tế của một mạng lưới. Sự ổn định trong việc ra quyết định quy tắc khuyến khích đầu tư hạ tầng dài hạn, điều này làm tăng độ tin cậy của các dịch vụ được xây dựng trên đỉnh.
Khi tôi nghĩ về dữ liệu cụ thể, kiến trúc của Fabric âm thầm giới thiệu một loại tài sản mới: kinh nghiệm máy có thể xác minh. Robot quan sát môi trường, thực hiện các nhiệm vụ và tạo ra đầu ra cảm biến tạo ra các bộ dữ liệu có thể có giá trị vượt xa trường hợp sử dụng ban đầu. Nếu mạng có thể chứng minh tính xác thực và ngữ cảnh của dữ liệu đó, nó trở nên có thể giao dịch hoặc tái sử dụng theo những cách mà các quy trình robot truyền thống gặp khó khăn để hỗ trợ.
Nhưng thực tế khó chịu là dữ liệu thô hiếm khi có giá trị mà không có ngữ cảnh và lọc. Lớp kinh tế sẽ không thể tránh khỏi ưu tiên các bộ dữ liệu được chọn lựa và các kết quả đã được xác minh hơn là các dòng cảm biến thô. Điều đó có nghĩa là những người tham gia chuyên về việc làm sạch, gán nhãn hoặc xác minh dữ liệu robot có thể trở nên quan trọng không kém gì những người điều hành các máy móc tự thân. Đó là một lời nhắc nhở rằng hạ tầng thường tạo ra toàn bộ các nền kinh tế thứ cấp mà không rõ ràng ngay từ cái nhìn đầu tiên.
Hành vi thị trường xung quanh các hệ thống này cũng có xu hướng ổn định xung quanh tiện ích hơn là suy đoán khi mạng bắt đầu hỗ trợ các khối lượng công việc thực tế. Tính thanh khoản và động lực token trở nên gắn liền với nhu cầu hoạt động - xác minh các phép toán, lưu trữ bộ dữ liệu, phối hợp công việc - thay vì giao dịch chỉ dựa trên câu chuyện. Sự chuyển giao đó thường xảy ra một cách yên lặng và dần dần, được phản ánh trong các mẫu giao dịch và hoạt động của người xác thực lâu trước khi nó xuất hiện trong biểu đồ giá.
Từ quan điểm của một người thường xuyên nghiên cứu hành vi trên chuỗi, các tín hiệu rõ ràng nhất sẽ đến từ phân phối sử dụng. Nếu Fabric thành công, chúng tôi sẽ thấy các cụm hoạt động xung quanh các ứng dụng robot cụ thể: tự động hóa logistics, giám sát môi trường, kiểm tra hạ tầng, có thể là sản xuất tự động. Mỗi cụm sẽ tạo ra nhịp giao dịch riêng biệt, nhu cầu lưu trữ và tải trọng xác minh. Những mẫu đó sẽ tiết lộ các tương tác thế giới thực nào thực sự hưởng lợi từ xác minh chia sẻ và cái nào vẫn thích hợp hơn với các hệ thống đóng.
Tôi thấy kiến trúc này hấp dẫn không phải vì nó hứa hẹn một bước nhảy công nghệ kịch tính nào đó, mà vì nó coi phối hợp là vấn đề trung tâm. Robot đã tồn tại, cảm biến đã thu thập dữ liệu, và tính toán đã xử lý thông tin đó. Lớp thiếu hụt luôn là một môi trường trung lập nơi các máy móc thuộc về những tác nhân khác nhau có thể hợp tác mà không hoàn toàn từ bỏ lòng tin vào nhau.
Nếu giao thức tồn tại dưới sự sử dụng thực tế, sổ cái sẽ trở nên ít nhìn thấy hơn theo thời gian. Các nhà phát triển ngừng nghĩ về chính blockchain và bắt đầu nghĩ về các dịch vụ robot có thể xác minh. Mạng lưới mờ nhạt vào cơ sở hạ tầng nền, một cách yên tĩnh chứng minh rằng một số hành động đã xảy ra và một số phép toán đã được thực hiện đúng.
Vào thời điểm đó, công việc thú vị chuyển hướng khỏi giao thức và hướng đến hành vi nổi lên trên đó. Đó thường là nơi câu chuyện thực sự bắt đầu xuất hiện.
