Tối qua tôi đã cãi nhau với một người bạn về một vấn đề: ở nửa sau của lĩnh vực AI, rốt cuộc là phải cạnh tranh việc huấn luyện/bản thân mô hình, hay là cạnh tranh “mô hình chạy ở đâu”?
Quan điểm của tôi khá cực đoan—mô hình sẽ ngày càng đồng chất hóa, còn thứ thực sự khan hiếm là “lớp hạ tầng để chạy mô hình”. Ai biến suy luận AI thành các dịch vụ có thể thanh toán, có thể kiểm chứng, có thể kiểm toán, thì người đó mới nắm được cánh cửa dài hạn.
Đó cũng là lý do gần đây tôi luôn theo dõi @OpenGradient . Nó không chỉ tạo thêm một chatbot nữa, mà tách “suy luận AI” thành các module hạ tầng: thực thi ở các nút tương ứng, xác minh ở các nút toàn diện; dữ liệu có bằng chứng độc lập; thanh toán được quyết toán on-chain bằng $OPG . Bạn gọi một lần mô hình, đằng sau là cả một quy trình có thể truy vết đang vận hành, không phải một API trung tâm nào đó trả cho bạn một kết quả rồi thôi.
Mỗi ngày tôi tự làm việc trên OpenGradient Chat. Chỉ với một giao diện là có thể dùng nhiều mô hình tiên tiến như ChatGPT, Claude, Gemini—so sánh thì cực kỳ đã. Nhưng thứ khiến tôi thật sự ở lại không phải sự tiện lợi, mà là bộ kiến trúc mã hóa ba lớp của họ—mã hóa cục bộ, tách nhận dạng ở lớp trung chuyển, và chỉ giải mã trong TEE. Tôi có thể kiểm chứng các bảo đảm đó là thật, chứ không phải chỉ đọc một đoạn điều khoản bảo mật để tự trấn an.
Quay lại logic đầu tư. Hiện nay, các ứng dụng như on-chain Agent, DeFi quản trị rủi ro, chiến lược tự động hóa đang bùng nổ. Khi các ứng dụng này gọi AI, ai sẽ đảm bảo mô hình không bị thay thế, đầu ra không bị chỉnh sửa, và chi phí được tính rõ ràng? Lớp xác minh và lớp thanh toán của OpenGradient đúng là nằm đúng vị trí đó.
a16z crypto, Coinbase Ventures đồng dẫn dắt vòng đầu tư 9,5 triệu USD—đánh cược của họ cũng là vào chuyện này. Quan điểm cá nhân của tôi: khi “suy luận AI có thể xác minh” từ khái niệm trở thành nhu cầu thiết yếu, thì người đặt đường ống trước sẽ ăn thịt trước.
#OPG
Quan điểm của tôi khá cực đoan—mô hình sẽ ngày càng đồng chất hóa, còn thứ thực sự khan hiếm là “lớp hạ tầng để chạy mô hình”. Ai biến suy luận AI thành các dịch vụ có thể thanh toán, có thể kiểm chứng, có thể kiểm toán, thì người đó mới nắm được cánh cửa dài hạn.
Đó cũng là lý do gần đây tôi luôn theo dõi @OpenGradient . Nó không chỉ tạo thêm một chatbot nữa, mà tách “suy luận AI” thành các module hạ tầng: thực thi ở các nút tương ứng, xác minh ở các nút toàn diện; dữ liệu có bằng chứng độc lập; thanh toán được quyết toán on-chain bằng $OPG . Bạn gọi một lần mô hình, đằng sau là cả một quy trình có thể truy vết đang vận hành, không phải một API trung tâm nào đó trả cho bạn một kết quả rồi thôi.
Mỗi ngày tôi tự làm việc trên OpenGradient Chat. Chỉ với một giao diện là có thể dùng nhiều mô hình tiên tiến như ChatGPT, Claude, Gemini—so sánh thì cực kỳ đã. Nhưng thứ khiến tôi thật sự ở lại không phải sự tiện lợi, mà là bộ kiến trúc mã hóa ba lớp của họ—mã hóa cục bộ, tách nhận dạng ở lớp trung chuyển, và chỉ giải mã trong TEE. Tôi có thể kiểm chứng các bảo đảm đó là thật, chứ không phải chỉ đọc một đoạn điều khoản bảo mật để tự trấn an.
Quay lại logic đầu tư. Hiện nay, các ứng dụng như on-chain Agent, DeFi quản trị rủi ro, chiến lược tự động hóa đang bùng nổ. Khi các ứng dụng này gọi AI, ai sẽ đảm bảo mô hình không bị thay thế, đầu ra không bị chỉnh sửa, và chi phí được tính rõ ràng? Lớp xác minh và lớp thanh toán của OpenGradient đúng là nằm đúng vị trí đó.
a16z crypto, Coinbase Ventures đồng dẫn dắt vòng đầu tư 9,5 triệu USD—đánh cược của họ cũng là vào chuyện này. Quan điểm cá nhân của tôi: khi “suy luận AI có thể xác minh” từ khái niệm trở thành nhu cầu thiết yếu, thì người đặt đường ống trước sẽ ăn thịt trước.
#OPG