LeraOsta

Càng theo dõi sự phát triển của ngành AI, tôi càng nhận thấy một điều thú vị. Hầu hết các dự án hiện nay dường như bị ám ảnh với ý tưởng tạo ra một AGI toàn năng hoặc "mô hình có thể làm mọi thứ". Và thoạt nhìn, điều này có vẻ hợp lý: AI càng mạnh thì tiềm năng càng lớn. Nhưng trên thực tế, doanh nghiệp thường không cần những hệ thống thần thánh trừu tượng, mà là những mô hình chính xác cho các nhiệm vụ, ngách và kịch bản cụ thể. Và chính ở đây, @OpenLedger đang đi theo một hướng khác. Thay vì chạy đuổi theo các LLM toàn diện, hệ sinh thái đang đặt cược vào các mô hình AI chuyên biệt và các giải pháp theo chiều dọc cho từng miền riêng biệt. Thật sự mà nói, càng nhìn vào điều này, tôi càng hiểu rằng vấn đề không chỉ đơn giản là một "narrative AI" mà thị trường sẽ xoay vòng và quên đi trong vài tháng. Đây là nỗ lực xây dựng một cơ sở hạ tầng AI thực sự có thể hoạt động trong nền kinh tế Web3. Đặc biệt thú vị trong bối cảnh này là OpenLoRA — một thành phần mà hiện tại ít được nói đến hơn nhiều so với giá trị thực sự của nó. Cốt lõi của nó là công nghệ cho phép khởi chạy hàng ngàn mô hình được tinh chỉnh trên một GPU. Và đây chính là điều đáng để chú ý. Bởi vì hiện nay, inference trở thành một trong những phần đắt đỏ nhất của thị trường AI. Việc mở rộng các mô hình tiêu tốn rất nhiều tiền. Cơ sở hạ tầng đang trở nên phức tạp nhanh hơn thị trường có thể nhận thức một cách bình thường. Và trong khi hầu hết các dự án đang cố gắng bán một hình ảnh đẹp về "AI của tương lai", @OpenLedger trông như đang cố gắng giải quyết vấn đề căn bản — làm thế nào để AI rẻ hơn, có thể mở rộng và phù hợp với việc sử dụng thực tế. Nhưng điều còn thú vị hơn nữa. Hiện nay, việc kiểm tra AI gần như là không thể. Tôi sẽ thẳng thắn, điều này thực sự làm tôi cảm thấy khó chịu và bực bội, thật chán! Chúng ta không biết dữ liệu đến từ đâu, ai thực sự tạo ra các mô hình, cách thức attribution hoạt động và giá trị được phân bổ công bằng trong hệ sinh thái như thế nào. Và khi ngành AI ngày càng lớn, vấn đề này càng bắt đầu ảnh hưởng đến toàn bộ ngành. Trong #OpenLedger hiện giờ là thời điểm mà không chỉ công nghệ AI-mô hình hay hiệu quả của inference được kiểm tra. Mà là khả năng xây dựng một "thị trường tin cậy" cho AI. Nơi mà việc đào tạo mô hình, attribution, cơ chế thưởng và quản trị được chuyển vào môi trường on-chain, và dữ liệu cùng trí tuệ không còn tồn tại như một tài nguyên đóng kín của các tập đoàn lớn. Và thật sự, tôi bị thu hút bởi suy nghĩ rằng sự phát triển của $OPEN có thể không chỉ dựa vào cơn sốt xung quanh AI, mà còn vào cách mà hệ sinh thái học cách xây dựng lòng tin giữa các mô hình, dữ liệu và người dùng. Bởi vì AI của tương lai... không chỉ là về các mô hình. Mà còn về sự minh bạch. Tương tác. Kinh tế xung quanh chúng. Và nếu OpenLedger có thể biến AI thành một hệ thống on-chain có thể ghép nối, nơi dữ liệu, mô hình và các tác nhân hoạt động như một mạng lưới thống nhất — điều này có thể trở thành quan trọng hơn nhiều so với một "token AI cách mạng" mà thị trường sẽ chôn vùi và chỉ nhớ đến tối đa cho đến chu kỳ tiếp theo🫪

@OpenLedger đang cố gắng thay đổi cách tiếp cận đến kinh tế của trí tuệ nhân tạo, chứ không chỉ đơn giản là kết hợp AI và blockchain thành một sản phẩm theo xu hướng mới và theo tôi, đây là một trong những đặc điểm thú vị nhất. Mỗi lần tôi đều nhận thấy một điều giống nhau. Hiện nay, hầu hết các hệ thống AI hoạt động như những cơ chế đóng, nơi người dùng không biết dữ liệu nào đang được sử dụng để đào tạo mô hình, ai đã tạo ra các bộ dữ liệu này và ai thực sự nên nhận lợi nhuận từ công việc của AI. Cá nhân tôi cảm thấy thú vị khi #OpenLedger đề xuất một mô hình khác, nơi mỗi đóng góp vào việc tạo ra mô hình, dữ liệu hay hạ tầng có thể được theo dõi trên chuỗi thông qua cơ chế Proof of Attribution. Thực chất, nếu nhìn kỹ hơn, có một cảm giác khác, dự án đang cố gắng làm cho AI trở nên minh bạch và công bằng hơn cho tất cả các thành viên trong hệ sinh thái. Một trong những yếu tố chính của OpenLedger là khái niệm Datanets — các mạng lưới dữ liệu cộng đồng, biến thông tin thành một tài sản kỹ thuật số riêng biệt. Điều này có nghĩa là người dùng có thể tải lên, cấp phép và kiếm tiền từ dữ liệu của họ, trong khi các mô hình có thể truy cập vào các bộ dữ liệu có quyền mà không cần hoàn toàn tập trung.

Giá trị của các giải pháp hạ tầng không chỉ sinh ra từ việc thực hiện kỹ thuật. Nó hình thành ở chỗ mà cảm giác về một hệ thống thống nhất giữa các mạng lưới xuất hiện. Mong muốn được ở lại trong hệ sinh thái, chứ không chỉ đơn giản là chuyển tài sản và đi tiếp. Vấn đề của nhiều dự án Web3 là quy mô thường bị nhầm lẫn với số lượng kết nối. Nhiều mạng không có nghĩa là nhiều giá trị hơn. Nếu hệ sinh thái chỉ được xây dựng xung quanh chu trình “thêm bridge. nhận được thanh khoản. chạy đến tích hợp tiếp theo” — thì không có chiều sâu thực sự trong hệ sinh thái, đó chỉ là không khí được cố gắng bán dưới dạng đổi mới mới nhất 🫠 Hôm qua lại suy nghĩ về EVM Bridge trong hệ sinh thái.

Mỗi lần tôi đều nhận thấy một điều giống nhau. Hầu hết các dự án AI trong crypto ngày nay có nhiều điểm tương đồng hơn là chúng ta nghĩ. Họ bán tốc độ. Họ bán những câu chuyện hấp dẫn. Họ bán cảm giác rằng tương lai đã đến và chỉ cần vào trước khi người khác làm. Nhưng... có một câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo? Hôm nay tôi lại đang phân tích @OpenLedger và càng nhìn lâu vào cách mà hệ sinh thái này phát triển, tôi càng cảm thấy mạnh mẽ - những điều thú vị nhất ở đây không nằm trên bề mặt, mà ở cách mà toàn bộ cấu trúc xung quanh nó được xây dựng. Khi bạn nhìn vào OpenLedger một cách kỹ lưỡng hơn, cảm giác có phần khác biệt. Bề mặt có vẻ khá rõ ràng: AI, các tác nhân, cơ sở hạ tầng, tích hợp, các module, hệ sinh thái và các cuộc trò chuyện về mô hình tương tác mới giữa dữ liệu và thực thi. Tức là một tập hợp các thứ mà ngày nay không ai thực sự ngạc nhiên nữa. Nhưng…

Hôm qua lại suy nghĩ về sự tiến triển của @OpenLedger , thật lòng mà nói, càng quan sát cách mà hệ sinh thái này thay đổi, bạn càng hiểu rõ hơn — vấn đề không chỉ nằm ở các chức năng mới, các mô-đun AI, cập nhật hay tích hợp mới. Đây là việc liệu hệ thống có thể học hỏi để tiến hóa mạnh mẽ hơn, so với việc thị trường thay đổi các quy tắc chơi. Hiện tại, @OpenLedger đang ở thời điểm quyết định, nơi mà không chỉ công nghệ được kiểm tra, mà chính khả năng của hệ sinh thái để trưởng thành. Một mặt — AI, tự động hóa, các tác nhân, các kịch bản tương tác mới và sự mở rộng liên tục của mạng lưới. Mặt khác — thị trường, nơi đã quen sống trong chế độ kết quả ngay lập tức, nơi mà bất kỳ sự phát triển nào cũng thường được đánh giá như một bảng điểm thể thao: nhiều con số hơn, nhiều tiếng ồn hơn, nhiều sự chú ý hơn. Ở giai đoạn này, những điều thú vị nhất bắt đầu xảy ra. Thực tế, sự phát triển thực sự rất hiếm khi giống như một màn pháo hoa. Nó giống như việc xây dựng một thành phố lớn. Ban đầu, gần như không có gì xuất hiện. Sau đó, các con đường bắt đầu xuất hiện. Tiếp theo là các nút giao. Sau đó là các mối quan hệ. Và chỉ sau một thời gian, bạn mới thấy — trước mặt bạn là một công trình hỗn độn hay một kiến trúc được tính toán kỹ lưỡng. Giá trị của các hệ sinh thái AI mạnh mẽ không chỉ được sinh ra từ công nghệ. Nó được sinh ra ở nơi mà sự cải tiến bắt đầu hoạt động không riêng lẻ, mà tăng cường lẫn nhau, làm việc đồng điệu. Theo tôi, vấn đề của nhiều dự án AI là sự tiến bộ thường bị nhầm lẫn với số lượng thay đổi. Nhiều cập nhật và tính năng không có nghĩa là nhiều giá trị hơn. Nếu dự án được xây dựng xung quanh chu trình: “thêm chức năng - nhận được sự chú ý - chạy tiếp” — thì sự phát triển bắt đầu giống như một chiếc máy chạy bộ. Có vẻ như có chuyển động. Nhưng không có hướng đi.

Hôm qua mình lại trăn trở về các nhà sáng lập và đội ngũ
và, thật sự, càng nhìn vào cách mà toàn bộ câu chuyện này hình thành, mình càng nhận ra rằng — vấn đề không chỉ nằm ở CV, những vai trò đình đám hay danh sách kinh nghiệm đẹp mắt. Thực chất, đây là câu hỏi về khả năng của những người đứng sau dự án có thể tạo ra điều gì đó lớn lao hơn, không chỉ là một cấu trúc với những từ ngữ đúng đắn. Nếu bỏ qua sự chuyển mình quanh Web3 và AI, thì trong nhiều dự án, câu chuyện đã trở nên quen thuộc từ lâu. Họ đã thêm vào những hồ sơ mạnh mẽ, thể hiện bối cảnh, thu hút sự chú ý dưới các bài đăng — tất nhiên là trông quy mô. Nhưng đôi khi điều này lại giống như một lớp vỏ bề ngoài đắt tiền của một ngôi nhà, mà bên trong vẫn chưa rõ: có phải là một nền tảng vững chắc từ bê tông hay chỉ là những trang trí mong manh từ bìa cứng. Và chính ở đây, điều thú vị bắt đầu diễn ra. Trong

Hôm qua, mình đã ngẫm nghĩ về hiệu quả của các đại lý giao dịch.
và, thật lòng mà nói, càng nhìn lâu vào cách mà hệ thống này hình thành, mình càng hiểu — vấn đề không chỉ nằm ở một AI-bot, một thuật toán hay một chuỗi công cụ tự động. Thực chất, đây là câu hỏi về việc liệu có một logic bên trong toàn bộ cấu trúc này có khả năng giữ cho nó cân bằng hay không. Nếu bỏ qua tất cả tiếng ồn xung quanh AI-trading, ở nhiều dự án, bức tranh thường trông khá quen thuộc: tín hiệu, bot, chiến lược, tự động hóa, phân tích — mọi thứ trông lớn lao trên giấy. Nhưng ngay khi có tải thực tế, đó thường chỉ là một cấu trúc bìa cứng từ các mảnh ghép, chứ không phải là một hệ thống sống động hoạt động. Và chính tại đây, điều thú vị nhất bắt đầu. Theo quan điểm của mình, trong

Hôm qua lại ngồi suy ngẫm về sự độc đáo
và, thật lòng, càng nhìn lâu vào cách mà hệ sinh thái này hình thành, càng hiểu rằng - vấn đề không chỉ nằm ở AI, công nghệ hay một tập hợp các thành phần riêng lẻ. Thực chất, đây là câu hỏi về việc liệu có điều gì trong hệ thống này mà không thể chỉ đơn giản là sao chép và vượt qua. Nếu gạt bỏ hết sự ồn ào xung quanh khu vực AI, trong nhiều dự án, hệ sinh thái thường trông giống như một tập hợp các yếu tố nguyên thủy quen thuộc. Mô hình, tác nhân, cơ sở hạ tầng, mã hóa token, tự động hóa - trông thì đẹp đấy. Nhưng thường chỉ là một cấu trúc bấp bênh bằng bìa cứng từ các chi tiết riêng lẻ, chứ không phải là một hệ thống sống động, hoạt động và bền vững. Và theo quan điểm của tôi, chính ở đây là nơi bắt đầu điều thú vị nhất. Tại