Bài viết: Zuo Ye
Nhìn lại 500 năm, mâu thuẫn giữa lao động và tư bản trong hệ thống chủ nghĩa tư bản luôn được đánh dấu bằng những chiến thắng liên tục của tư bản.
Ở phía sản xuất, mức độ tham gia của lực lượng lao động dần thu hẹp xuống mức vận hành máy móc; ở phía tiêu dùng, giá trị người dùng nằm ở việc tạo ra dữ liệu sử dụng cho nền tảng.
Hai yếu tố này cùng nhau hỗ trợ định giá doanh nghiệp trên thị trường vốn.
Nhưng mô hình tổ chức của con người lâu nay vẫn không thể được định lượng hoàn toàn; KPI/OKR của nhân viên văn phòng vẫn là hệ thống quan liêu, lương năm triệu đô la và lương theo sản phẩm đều là biến thể của chủ nghĩa Taylor.
Không có công thức rõ ràng, vốn không thể định giá được, từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả vốn; liệu stablecoin thuật toán có phải là Thánh Cốc của DeFi vẫn chưa rõ, nhưng khả năng tính toán của tổ chức thực sự là cốc đo đạc đòn bẩy tài chính.
Mô hình lớn quyết định dùng lượng Token để phá vỡ một cách thô bạo, sự sụp đổ của SaaS an toàn chỉ là biểu hiện bề ngoài, thiết kế sản phẩm cũng đang trên đường, thay thế các năng lực chuyên môn nhỏ lẻ và quy mô hóa chúng mới là then chốt, đổi mới đã tiến vào vùng đất chưa ai đặt chân.
Điều này mang đến cho chúng ta những bài học vô tận, đặc biệt trong bối cảnh mô hình DAO của DeFi dần sụp đổ và kinh tế học token dần phá sản.
Tại sao mô hình tổ chức của AI và mô hình token lại hiệu quả hơn DeFi?
Tất cả những điều này bắt đầu như thế nào?
Token trở nên rẻ hơn, Agent trở nên thiết thực hơn.
Để kiếm lợi nhuận 300%, nhà tư bản sẵn sàng bán chính dây thừng treo cổ mình;
Để giữ công việc hiện tại, người đi làm có thể viết Skill cho Agent.
Ở cấp độ vốn, Agent được hỗ trợ bởi Skill có vị trí thiêng liêng ngang với lợi nhuận.
Agent đại diện cho “năng lực của con người” được tinh luyện thành Skill, không chỉ vậy, tổ chức của con người còn được chuyển đổi thành chuỗi nghi thức tương tác lấy Agent làm trung tâm.
Các khái niệm như Prompt, Context cho đến kỹ thuật Harness hiện nay đều nhằm biến mô hình tổ chức của con người thành vùng đất hoang, ít nhất là giảm thiểu sự hiện diện của con người.
Đồng nghiệp tiếp theo của bạn, không phải robot, mà có thể là “khả năng” bản năng.
Đây không phải là một ảo tưởng; luật quy mô ở cấp độ dữ liệu đang dần mất hiệu lực, tuy nhiên việc thu thập và sản xuất dữ liệu không còn quan trọng; trước khi AGI thành công, cần có các tiêu chí định giá mới.
Hình ảnh mô tả: Nội dung không còn giá trị
Thông tin tổng hợp: @ARKInvest
Kể từ khi Claude chọn lĩnh vực lập trình để thực hiện bước đầu tiên hướng tới AGI, AI đã vượt ra khỏi chế độ giải trí trong khung trò chuyện và bước vào các thị trường hiện có trong các lĩnh vực thực tế như lập trình, an ninh và thiết kế vừa được phát hành.
Sự đổi mới phá hủy này cuối cùng sẽ tạo ra tăng trưởng kinh tế mới, hay sẽ kéo nền kinh tế vào mô hình việc làm thấp vĩnh viễn với token lên chức, con người bị sa thải, chúng ta đang chứng kiến quá trình này.
Tuy nhiên, việc token hóa hiện nay đã chuyển giao khả năng từng bị các doanh nghiệp lớn độc quyền cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa, từ đó hình thành các cá nhân siêu việt, chứ không phải là một ảo tưởng.
Ví dụ tại Trung Quốc, lượng gọi Token đã tăng từ 100 tỷ/ngày vào năm 2024 lên 100 nghìn tỷ/ngày vào cuối năm 2025 – hiện tại là 140 nghìn tỷ/ngày, sản xuất nội dung và dữ liệu sắp bước vào thời kỳ chi phí bằng không.
Cần lưu ý rằng tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán là một trạng thái tương đối; các doanh nghiệp lớn không còn độc quyền “năng lực”, nhưng vẫn muốn duy trì lợi thế hiện có thông qua việc độc quyền “năng lực tính toán”, tuy nhiên không thể ngăn cản xu hướng tất yếu là token nói chung trở nên rẻ hơn.
Các mô hình nền tảng lớn có nhiều tiêu chí đánh giá khác nhau, nhưng quá trình tiến hóa của “AI giúp con người như thế nào” lâu nay chưa được quan tâm nhiều.
Theo tôi, Harness là một dạng không gian giúp Agent lần đầu tiên tập trung vào nhiệm vụ trong ranh giới, theo chiến lược ưu tiên chiều sâu, khác với chiến lược ưu tiên chiều rộng của các câu hỏi-trả lời.
Chú thích ảnh: Lịch sử tiến hóa của Agent
Nguồn ảnh: @zuoyeweb3
Kể từ khi phím Tab lần đầu tiên được sử dụng để hoàn thành mã, việc con người trở thành lớp đầu vào của AI chỉ là vấn đề thời gian.
Chi phí thử nghiệm giảm theo cấp số nhân, cho phép mở rộng nhiều thử nghiệm thú vị hơn trong mô hình hợp tác của con người:
- Phần mềm: SaaS, nguồn lực của con người không còn là con người, mà là sự nổi lên của Agent
- Thiết bị: Thẻ tính toán + HBM, trung tâm dữ liệu lần đầu tiên trực tiếp phục vụ nhu cầu AI
- Không gian: Harness, không phải không gian vật lý nơi con người hợp tác, mà là không gian kỹ thuật số nơi các Agent tương tác
- Tương tác: Đậu Bao trên điện thoại đã thất bại, Google hỗ trợ GUI Agent ở cấp nền tảng của Android
Khả năng AI nói ra điều gì đó không có giá trị thương mại quá lớn, chi phí tạo ra văn bản đối với con người rất thấp, nhưng “làm gì đó” sẽ khiến lượng Token tiêu thụ vượt qua hình ảnh và video, giống như AWS không bán máy chủ mà bán thời gian sử dụng.
AI không bán Token, mà bán “khả năng làm việc”, đây là nguồn gốc của nỗi sợ trong ngành SaaS, rất tiếc là DeFi đã trở thành SaaS, chứ không phải mô hình lớn.
SaaS hóa các giao thức DeFi
DeFi không lỗi thời, nhưng quá sớm chín muồi.
AI đang tái tạo lại kỹ sư phần mềm, và không chỉ SaaS bị thay thế, nhưng SaaS rõ ràng là ví dụ điển hình nhất.
Ngay cả với Bloomberg Terminal, giá trị thương mại quan trọng nhất của nó không phải là tính tiên tiến về công nghệ, mà là tính uy tín của thông tin, sự uy tín này được tích lũy qua hàng thập kỷ các mối quan hệ ngành, mạng lưới kết nối và các dữ liệu phi tiêu chuẩn khác.
Agent đưa ra một lựa chọn để suy đoán tương lai từ dữ liệu, ngay cả khi bước tiếp theo mang tính rủi ro, vẫn có thể vượt trội so với đối thủ và kiếm lợi nhuận nhỏ.
Ghi chú hình ảnh: SaaS đang sụp đổ
Nguồn ảnh: @zuoyeweb3
Bạn có thể hiểu rằng, Agent đã khéo léo tận dụng tính chất tìm kiếm lợi nhuận của vốn, có thể chờ thông tin đầy đủ từ terminal Bloomberg, hoặc cũng có thể dùng dữ liệu ghép nối, không chính xác để đánh cược lấy lợi nhuận.
Đây không phải là điều mới mẻ, Thomas Peterffy, người sáng lập IBKR, đã lần đầu tiên “phát minh” hoặc lắp ráp các trạm giao dịch vật lý trong lĩnh vực tài chính, và tất cả bắt nguồn từ một chiếc P101 bỏ không.
Nếu một cách sử dụng dữ liệu nào đó có thể mang lại nhiều lợi nhuận hơn, bạn sẽ nhận được nhiều dữ liệu hơn, và vòng xoay sẽ bắt đầu quay.
SaaS thống trị quá khứ, AI là tương lai của bán hàng.
Rất tiếc, chúng ta phải bắt đầu nói về DeFi, bạn còn nhớ đến bức tường phí API của Dune/DeFiLlama không, hay việc Arkham Exchange đóng cửa vĩnh viễn, cứ như thể ôm dữ liệu vàng để đi xin ăn.
Dữ liệu trong ngành tiền mã hóa luôn không có giá trị.
Nhưng trong ngành tiền mã hóa, vốn là hệ thống tài chính mở trực tiếp, dữ liệu được tạo ra có thể được học lặp đi lặp lại; ngay cả trước khi có AI, tốc độ phân nhánh các dự án đã giảm xuống mức tính bằng tháng, và các meme sao chép trên PumpFun có thể được nén đến mức giây.
Có một suy luận ngược với trực giác ở đây: DeFi là môi trường thử nghiệm đầu tiên của hệ thống tài chính, và AI + DeFi mà chúng ta đang thử nghiệm hôm nay sẽ trở thành mẫu hình cho sự tiến hóa tài chính trong tương lai.
Ví dụ, trước cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, LIBOR từ các giao dịch không có bảo đảm đã “gây ra” cơn bão tài chính, sau đó được thay thế bằng chỉ số SOFR được tạo ra từ các giao dịch trái phiếu chính phủ Mỹ, nhưng cơ chế thế chấp vượt mức đảm bảo tính kết thúc thanh lý trong DeFi.
Ví dụ, các nhà sản xuất mô hình lớn không muốn bán Token theo lượng tiêu thụ, mà nhất định phải phân cấp tiếp thị, tùy chỉnh năng lực, cải tạo chuyên nghiệp, kinh tế token đã biến “giá trị sử dụng” thành một cái bím tóc.
Crypto Token theo đuổi giá trị sử dụng, AI Token theo đuổi giá trị kinh tế.
Từ góc độ này, các cuộc tấn công hack vào DeFi chỉ là một bài kiểm tra áp lực thường xuyên, là sự hỗn loạn bên ngoài mà hệ thống mở không thể tự sửa chữa lỗi.
Giống như một trò đùa đen tối của Điều 22, không có kích thích từ hệ thống tín hiệu bên ngoài, tiền mã hóa mặc định rằng môi trường hiện tại là an toàn; khi xảy ra khủng hoảng bảo mật, nó sẽ sụp đổ vào hệ thống xử lý tập trung.
Ví dụ trong sự kiện Drift, đối tượng bị chỉ trích lại hóa ra là Circle với việc đóng băng chậm trễ.
Hình ảnh mô tả: Mã không thể giải quyết các vấn đề bảo mật
Nguồn ảnh: @zuoyeweb3
Có thể nói, trước khi khả năng AI bước sang giai đoạn nhảy vọt, DeFi đã hoàn thành quá trình SaaS hóa, chỉ có thể thu phí theo số lần giao dịch và không thể trực tiếp di chuyển “tài chính” lên chuỗi.
RWA lên chuỗi thiếu thanh khoản, DeFi chưa có giải pháp tốt cho vấn đề này.
Tuy nhiên, sự tiến hóa của khả năng Agent dường như mang đến một tia sáng chưa rõ ràng để viết lại các quy tắc DeFi.
Kinh tế token: Phân bổ sử dụng theo các kênh, phân phối dựa trên “hiệu quả vốn”;
Quy định: Mythos cung cấp tính kết thúc an toàn, hàng rào AI chiến đấu với cuộc khủng hoảng zero-day;
Tổ chức con người: Tuyệt vời, DeFi đã từ lâu là việc vài người quản lý hàng chục tỷ đô la.
Sự hồi sinh của kể chuyện kỹ thuật
An toàn đến từ đâu, sự xác định của máy Turing; nguy hiểm đến từ đâu, vô số khả năng.
YC Garry Tan nói về “Fat Skill, Thin Harness” khiến tôi rất đồng tình, về bản chất là thiết lập các quy tắc cơ bản, một dạng “tự do dựa trên trật tự”.
Máy Turing có thể kết hợp vô hạn, kiến trúc von Neumann luôn có độ trễ giữa lưu trữ và tính toán, và các mô hình lớn cũng không thể tạo ra số ngẫu nhiên thật sự.
Trong tương lai, dữ liệu không có giá trị; chỉ có hành vi của con người mới có thể tạo ra giá trị cho dòng tiền.
Nhưng hành vi của con người vẫn cần thời gian để AI học hoàn toàn, từ đó nội hóa thành các biểu đạt được kỹ thuật hóa và mã hóa.
Dùng hữu hạn để truy đuổi vô hạn, rốt cuộc không thể đạt được, LLM không thể xóa bỏ hoàn toàn ảo giác, phải tiến gần đến mức “không phải AI có thể đạt được, cũng không phải con người có thể đạt được”, thì cơ chế thị trường mới có thể định giá cho nó, và chúng ta mới có thể thực sự tin tưởng vào hợp đồng thông minh.
Hiện tại, các hợp đồng thông minh khó có thể gọi là thành công, sự chia rẽ của The DAO, lỗi ngôn ngữ lập trình của Curve, thậm chí cả đa chữ ký của Drift, đều chứng minh rằng “con người có quyền kiểm soát cuối cùng đối với mã nguồn”.
Việc chất vấn đạo đức không có giá trị kinh tế; mô hình hợp tác trong lĩnh vực DeFi từ DAO thu hẹp về các quỹ và “đội ngũ” là do nhu cầu thực tế về nâng cấp hợp đồng và hợp tác kinh doanh.
Nhưng con người không thể viết được mã code luôn an toàn và có thể nâng cấp động, hãy nhớ rằng, điều đó là hoàn toàn không thể.
Nếu không bao giờ nâng cấp, thì Curve đã dùng chính trải nghiệm của mình để cho chúng ta thấy rằng cả stack phụ thuộc vào công nghệ cũng có thể gặp sự cố.
Hiện tại quyết định quá khứ, quá khứ quyết định tương lai.
Từ Quỹ Medallion của Simmons đến việc chạy chiến lược AI của Numerai, AI trong lĩnh vực tài chính không phải là điều hiếm gặp; một ví dụ khác trái với trực giác là tín hiệu giao dịch lại giúp AI tiến hóa.
Chú thích ảnh: AI và DeFi trong 10 năm
Nguồn ảnh: @zuoyeweb3
Các mô hình AI vẫn là máy trạng thái xử lý tín hiệu theo mô hình máy tính; nếu không có tín hiệu bên ngoài, chúng thiếu khả năng mô phỏng thế giới bên ngoài. Việc Yann LeCun và Li Fei-Fei đặt cược vào mô hình thế giới mang ý nghĩa tại đây.
Tuy nhiên, từ góc nhìn DeFi, để AI tự giao dịch, điều kiện tiên quyết là ý định của con người được Agent học thông qua hành vi — đây cũng là tầm quan trọng của con người đối với AI, ngay cả khi Agent thay thế lao động con người, thì nó vẫn đang mô phỏng và tổng hợp hành vi của con người.
Ngay cả con người cũng không thể ngẫu nhiên một cách có chủ ý; chỉ cần có chút cố ý là đã xuất hiện quy luật thống kê. Chính những đặc điểm sinh lý của con người mới mang tính ngẫu nhiên, ví dụ: “Tôi chỉ thích về mặt sinh lý với chiến lược làm thị trường của Ethena và ghét chiến lược chênh lệch giá của XX”, điều này lại mang theo sự ưa thích mơ hồ.
Rất chắc chắn rằng, việc biến blockchain/DeFi thành hạ tầng cho AI đã thất bại đáng tiếc trong thập kỷ qua, và deAI/deAgent/deOpenclaw cũng sẽ gặp số phận tương tự.
Sử dụng mô hình lớn mới nhất để cải tạo các cấu trúc khác nhau của DeFi, ví dụ: sau khi thử nghiệm Mythos, hợp đồng sẽ mặc định có tính bảo mật, mọi thay đổi đều được phát hiện thời gian thực, từ đó tăng mức độ nguy hiểm.
Trong tổ chức con người, lựa chọn của AI là “không cần con người”, chỉ cần “năng lực” của con người; DeFi là ngành nghề phù hợp nhất với điều này, thậm chí không có ngoại lệ. Sau khi thiết kế quy tắc, DeFi chỉ nâng cao hiệu quả vốn dưới điều kiện an toàn, dựa trên phân cấp L1/2/3/4 của xe tự hành, chắc chắn sẽ trải qua quá trình: cấp quyền thông tin –> quyền sử dụng vốn hạn chế –> quyền sử dụng vốn toàn diện.
Nếu Agent liên tục học hỏi các kỹ năng giao dịch được chuẩn hóa và khả năng quản lý của Curator, thì chắc chắn sẽ vượt trội hơn con người trong lĩnh vực giao dịch và lợi nhuận, nhưng tiếc là dữ liệu DeFi tích lũy chưa được hệ thống AI học tập và huấn luyện một cách có hệ thống; hiện tại, AI trong ngành tiền điện tử vẫn đang ở giai đoạn huy động vốn.
Nhưng tôi rất chắc chắn rằng việc sử dụng thực tế vốn sẽ là đợt sóng chính tiếp theo trong việc AI biến đổi DeFi, không thể tránh khỏi.
Vậy thì, sau khi an toàn (hợp đồng) và tổ chức (con người) được nâng cấp lại, nền kinh tế token sẽ có hình thái như thế nào?
Token thời kỳ PoW là chứng nhận tiêu thụ năng lượng tính toán, về cơ bản tương tự như AI Token hiện nay;
Trong thời đại PoS, token là chứng từ chiết khấu lợi nhuận kỳ vọng; token AI đang tiến hóa theo hướng này (khả năng thay thế con người là biểu hiện kinh tế của AI);
Token Crypto trong thời đại AI đã vượt ra ngoài phạm vi kỹ thuật của chúng ta, chỉ có thể dự đoán một cách vô trách nhiệm dựa trên lý thuyết.
Sky sử dụng lượng phân bổ token để kiểm soát APY của từng kênh, Claude định giá năng lực mô hình dựa trên lượng token tiêu thụ, trong tương lai, token Crypto rất có khả năng sẽ trở thành chứng nhận của tỷ suất lợi nhuận vốn.
Lưu ý phân biệt: Đối với các token thời kỳ PoS, chẳng hạn như ETH, lợi nhuận kỳ vọng là một giả định kinh tế, một suy luận kinh nghiệm dựa trên tiên đề; tuy nhiên, thiết kế kỹ thuật của AI và các tham số của DeFi sẽ tiệm cận vô hạn đến thực tế, tỷ suất lợi nhuận và tỷ suất rủi ro có độ tin cậy cao và được xác minh theo thời gian thực.
Ngay cả khi người dùng có thể xác định giá hiện tại của Token dựa trên mô hình lớn và Agent được các giao thức DeFi sử dụng, cùng với điểm số của các chỉ số tối ưu hóa Harness, để mua vào khi tích cực và bán ra khi tiêu cực.
Kết luận
Vô số nỗi khổ không thể kể hết và tương lai không thể dự đoán được của nhân loại.
Tương lai của DeFi được chia thành khía cạnh kinh tế và công nghệ; về mặt kinh tế học token, hiện vẫn chưa có giải pháp tốt, nhưng về bảo mật đã xuất hiện một tia hy vọng; Claude Mythos có thể đe dọa thế giới, ngược lại, điều đó có nghĩa là nó có thể quản lý tiền bạc tốt.
AlphaGo đã giải quyết triệt để vấn đề cờ vây, Claude đã giải quyết triệt để vấn đề lập trình, những cảnh tượng như vậy trong tương lai sẽ ngày càng nhiều hơn, các hợp đồng DeFi, tổ chức của con người, thậm chí là đơn vị định giá kinh tế, đều tồn tại không gian lý thuyết để được tối ưu hóa.
Ít nhất, con người không cần lo lắng về việc bị thay thế hoàn toàn; trong thời đại mà dữ liệu không có giá trị, hành vi vẫn mang ý nghĩa riêng của nó, ít nhất là hiện tại, sự chiếm lĩnh của Agent đối với con người vẫn chỉ dừng lại ở những chi tiết nhỏ như “nhiệm vụ vi mô”, “thanhtoán vi mô”, những chi tiết lặp đi lặp lại. Chúng ta cần khiến những hành vi lặp lại và sao chép này tạo ra giá trị. AI khiến giá trị của dữ liệu và nội dung giảm xuống vô hạn, tiến gần đến chi phí bằng không, trong khi giá trị kinh tế đơn vị của AI Token và Crypto Token cũng không ngừng giảm xuống — đây là xu hướng tất yếu.
Có thể nói, đây là lần đầu tiên, tiền bạc thực sự mở cửa cho cá nhân, dù là để trả công cho AI hay dùng Crypto cho tiêu dùng.