Tôi đang xem @Fabric Foundation dự án này có vẻ không giống như một dự án chuỗi truyền thống.
Xem tài liệu của nó, bạn sẽ thấy nó luôn nói về “robot”, “máy tham gia kinh tế”, “hợp tác giữa người và máy”, nhưng trong đầu tôi lúc đó lại hiện ra một câu hỏi rất cũ: Dữ liệu trên chuỗi, rốt cuộc thì ai đang sử dụng? Sử dụng như thế nào?
Bởi vì khi tôi sử dụng chuỗi, trải nghiệm thực sự nhất của tôi chính là dữ liệu trên chuỗi, nhưng bạn gần như không thể sử dụng nó.
Bạn muốn tra cứu một trạng thái, phải dựa vào indexer.
Bạn muốn kết hợp hai giao thức, phải xem chúng có ở cùng một chuỗi không. Bạn muốn vượt chuỗi… cơ bản là bắt đầu cầu nguyện rằng dữ liệu trên chuỗi hiện tại, rất giống như một đống “lưu lại nhưng khó sử dụng sổ sách”.
Cái này thật sự “có thể kết hợp” sao?
Thuật ngữ “tính kết hợp của dữ liệu”, thực ra đã bị nói quá nhiều, mọi người đều nói về composability, nhưng những gì thực sự làm được, chủ yếu tập trung vào DeFi trên một chuỗi.
Chẳng hạn như bạn trên một chuỗi: giao thức cho vay tiền, giao thức làm LP. Giao thức phòng ngừa rủi ro.
Toàn bộ hệ thống này có thể hoàn thành một giao dịch trong một lần, đây mới gọi là kết hợp thực sự. Trong ngành thậm chí còn coi đây là một khả năng tiêu chuẩn: tính kết hợp nguyên tử, nhiều ứng dụng có thể hoàn thành thay đổi trạng thái trong một giao dịch, nhưng vấn đề là, một khi bạn rời khỏi chuỗi đơn, khả năng này sẽ bị đứt.
Biến thành “trước làm A, sau làm B”, ở giữa có thể thất bại, dữ liệu vẫn ở đó, nhưng không thể sử dụng chung.
Điều này thực sự là một trong những nút thắt kín đáo nhất của Web3 hôm nay.
Sau đó tôi từ từ nhận ra Fabric không đang làm “chuỗi”, mà là “mối quan hệ dữ liệu”.
Một hành động cốt lõi của Fabric (nhiều người đã bỏ qua) là: nó đang tạo ra “cấu trúc kết nối giữa các dữ liệu”, chứ không chỉ đơn thuần là lưu trữ dữ liệu.
Có thể hiểu chuỗi hiện tại như sau:
Dữ liệu = một bản ghi từng phần
Nhưng những gì Fabric muốn làm thì giống hơn:
Dữ liệu = cấu trúc đơn vị có thể được gọi, kết hợp và xác thực
Sự khác biệt này rất lớn bởi vì một khi dữ liệu bản thân là “có thể kết hợp”, thì bạn không cần phải viết một đống mã kết dính để ghép các giao thức lại.
Tại đây tôi liên tưởng đến một dự án đã chạy ra là The Graph, nó bản chất chỉ làm một việc: biến dữ liệu trên chuỗi thành “có thể truy vấn, có thể sử dụng” cấu trúc, và đã chạy đến mức hàng trăm triệu lần truy vấn mỗi tháng.
Nhu cầu thị trường về “dữ liệu có thể sử dụng” lớn hơn nhiều so với “dữ liệu lưu trữ”, Fabric thực sự đang đẩy một bước nữa: tham gia trực tiếp vào thực hiện.
Đừng để cái tên đánh lừa bạn về công nghệ này, nó thực ra rất “chủ nghĩa hiện thực”, lúc đầu tôi cũng thấy câu chuyện này có phần ảo, cho đến khi tôi thấy một số việc cụ thể mà nó đang làm:
Danh tính máy (ai đang thực hiện)
Kênh dữ liệu (dữ liệu di chuyển như thế nào)
Phân bổ nhiệm vụ (ai sẽ làm)
Cơ chế xác thực (làm đúng hay không)
Những thứ này, bản chất là đang xây dựng một hệ thống khép kín dữ liệu + hành vi + kết quả, nó thậm chí đã nói rõ rằng muốn khiến hành vi máy móc “có thể quan sát, có thể xác thực”, vì một khi hành vi và dữ liệu được liên kết, dữ liệu không chỉ là “kết quả”, mà còn là “quá trình”, vậy tính kết hợp của dữ liệu thực sự sẽ được thực hiện như thế nào?
Hiện tại, sự hiểu biết của tôi là ba bước.
Bước đầu tiên: phá vỡ dữ liệu thành “đơn vị có thể gọi”.
Tương tự như:
Trạng thái
Ghi chép hành vi
Kết quả nhiệm vụ
Cách suy nghĩ này thực sự cũng đã xuất hiện trong chuỗi doanh nghiệp, chẳng hạn như hệ thống Hyperledger Fabric, sẽ tách rời cấu trúc dữ liệu và logic kinh doanh, thông qua hợp đồng thông minh (chaincode) để gọi.
Nhưng vấn đề là nó vẫn không đủ “linh hoạt”.
Bước thứ hai: để dữ liệu có thể được sử dụng bởi các bên thực hiện khác nhau.
Các robot khác nhau, ứng dụng khác nhau, và các bên tham gia khác nhau đều có thể gọi cùng một dữ liệu.
Bước này thực sự đang giải quyết vấn đề đảo dữ liệu, có thể hiểu là “tầng API” trên chuỗi.
Bước thứ ba: đưa hành vi kết hợp vào hệ thống kích thích.
Bước này chính là nơi ROBO xuất hiện.
Thanh toán phí
Tham gia nhiệm vụ
Cọc để có quyền thực thi
Xác thực hành vi
Tất cả những hành vi này đều phải được điều khiển bởi ROBO
Dữ liệu được gọi → kích hoạt hành vi → tạo ra lợi nhuận → hồi lưu token hình thành một “nền kinh tế dữ liệu có thể kết hợp”.
Tại sao có người sẵn lòng cung cấp dữ liệu? Trong Web3 truyền thống, dữ liệu là sản phẩm phụ. Bạn thực hiện giao dịch, đồng thời tạo ra dữ liệu. Nhưng trong cấu trúc của Fabric: dữ liệu bản thân có thể kiếm tiền, bạn đóng góp dữ liệu, ghi chép hành vi, kết quả xác thực, đều có thể nhận thưởng. Điều này thực sự cũng là logic giống như thị trường dữ liệu huấn luyện AI hiện tại. Ảnh hưởng của thế giới thực trên thực tế lớn hơn nhiều so với DeFi, tôi sẽ nêu một tình huống thực tế hơn. Giả sử trong tương lai có một mạng lưới giao hàng bằng robot: Robot A chịu trách nhiệm lấy hàng, Robot B chịu trách nhiệm vận chuyển, Robot C chịu trách nhiệm giao hàng.
Hiện tại, vấn đề là ai có đóng góp lớn nhất? Nếu không có tính kết hợp của dữ liệu, câu hỏi này gần như không có lời giải. Nhưng nếu mỗi hành vi đều có dữ liệu ghi lại trên chuỗi, có thể phân tích kết hợp và phần thưởng có thể tách rời theo đóng góp, thì hệ thống có thể tự động tính toán giá trị, điều này thực sự không còn là vấn đề của blockchain nữa. Đây là vấn đề của một hệ thống kinh tế máy móc.
Và những gì Fabric đang làm, chính là nền tảng, tôi thực sự có chút khâm phục ở điểm này.
Nhưng Fabric có một điểm tôi cho rằng khá vững chắc, ngay từ đầu đã liên kết với “chủ thể thực hiện” - robot vẫn ở lại DeFi.
Dữ liệu của nó, dữ liệu hành vi, dữ liệu nhiệm vụ và dữ liệu tương tác thế giới thực, một khi những dữ liệu này có thể kết hợp, giá trị sẽ lớn hơn dữ liệu tài chính.
Nhưng khó khăn đầu tiên của mô hình này là chuẩn hóa dữ liệu, cấu trúc dữ liệu của các robot khác nhau và các hệ thống khác nhau hoàn toàn khác nhau. Để có thể kết hợp, điều này cần phải thống nhất tiêu chuẩn, khó hơn cả việc tạo ra chuỗi. Thứ hai, dữ liệu khởi động lạnh không có quy mô, thì không có giá trị. Không có giá trị, thì không ai tham gia, đây là vấn đề điển hình của thị trường hai bên, Fabric cần phải đồng thời thu hút nhà phát triển thiết bị và người sử dụng dữ liệu.
Đây có thể là một trong những hướng thật sự gần gũi với nhu cầu thực tế của Web3. Bởi vì hiện tại, các chuỗi trên đó tài sản nằm trên đó.
#ROBO $ROBO
