Tác giả: Zen, PANews
Bạn đã dành sáu tháng để giúp ChatGPT hiểu thói quen làm việc, phong cách viết và các dự án dài hạn của bạn. Nó biết cách bạn thường chỉnh sửa bài viết, thường quan tâm đến những công ty nào, và dần dần hiểu sở thích của bạn về cấu trúc nội dung, giọng điệu và mật độ thông tin.
Nhưng đến một ngày, một mô hình mới mạnh mẽ hơn xuất hiện. Bạn mở Claude, Gemini hoặc DeepSeek và phát hiện mọi thứ lại phải bắt đầu từ đầu. Mô hình mới không nhận ra bạn, không biết đến bối cảnh công việc bạn đã tích lũy trong vài tháng qua, cũng không biết cách bạn suy nghĩ, viết lách và đưa ra quyết định.
Hai năm qua, cuộc cạnh tranh quan trọng nhất trong ngành AI xoay quanh “khả năng mô hình”. Ai có khả năng suy luận mạnh hơn, ngữ cảnh dài hơn và kỹ năng mã hóa tốt hơn thì gần như quyết định tất cả. Nhưng hiện nay, một câu hỏi mới đang nổi lên: AI ngày càng hiểu bạn hơn, nhưng những sự “hiểu biết” này thuộc về ai?
Chuyển đổi vai trò, AI từ công cụ trò chuyện trở thành trợ lý số cá nhân
Tháng 11 năm 2022, chatbot AI ChatGPT ra đời một cách đột phá. Sau khi ra mắt, nó đã tạo nên làn sóng trò chuyện toàn cầu, chỉ trong hai tháng đã đạt hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng, trở thành ứng dụng tiêu dùng tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử. Lúc đó, các mô hình lớn giống như một “tìm kiếm nâng cao”. Người dùng đặt câu hỏi với AI, nó tạo ra câu trả lời ngay lập tức, và sau khi cuộc hội thoại kết thúc, mối quan hệ cũng chấm dứt.
Nhưng trong hai năm gần đây, vai trò của AI đang trải qua những thay đổi rõ rệt. Với khả năng suy luận, khả năng mã hóa và khả năng gọi công cụ không ngừng được cải thiện, AI đã bắt đầu thâm nhập sâu vào các quy trình làm việc thực tế. Ngày càng nhiều người bắt đầu sử dụng nó để viết mã, sắp xếp tài liệu, phân tích dữ liệu, lên kế hoạch du lịch, quản lý lịch trình, thậm chí tham gia lâu dài vào việc sáng tạo nội dung và ra quyết định kinh doanh.
Trong nhiều trường hợp, người dùng không còn chỉ đơn thuần “đặt câu hỏi với AI”, mà đang cộng tác lâu dài với AI. AI bắt đầu hiểu cách bạn làm việc, thói quen biểu đạt và mục tiêu dài hạn, đồng thời liên tục tham gia vào cùng một dự án, cùng một quy trình làm việc, thậm chí dần gánh vác một phần nhiệm vụ thực thi. Về mặt nào đó, AI đang dần chuyển từ công cụ trả lời một lần sang một trợ lý kỹ thuật số cá nhân tồn tại lâu dài.
Và cùng với sự cải thiện đáng kể về khả năng của mô hình, sức mạnh của các sản phẩm hàng đầu ngày càng trở nên gần giống nhau, cùng với việc sử dụng AI trong dài hạn và rộng rãi, những vấn đề mới bắt đầu xuất hiện.
Khi AI bắt đầu hợp tác trong thời gian dài, “trí nhớ” – đóng vai trò là cơ sở dữ liệu lưu trữ và truy xuất kinh nghiệm quá khứ để cải thiện quyết định và hiệu suất tổng thể – đã không còn là một cơ sở dữ liệu vô hại nữa. Trong nhiều ứng dụng thực tế, điểm nghẽn đã không còn là khả năng suy luận của mô hình, mà là khả năng quản lý trí nhớ dài hạn và ngữ cảnh. Cloudflare cũng trực tiếp gọi agentic memory là một trong những thách thức lớn nhất và đồng thời là lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong cơ sở hạ tầng AI hiện nay.
Các công ty AI hàng đầu cũng đã nhận ra rằng trí nhớ dài hạn đang trở thành một phần trong trải nghiệm sản phẩm. OpenAI đã tách trí nhớ của ChatGPT thành saved memories và Reference chat history, trong đó saved memories lưu trữ thông tin mà người dùng muốn giữ lâu dài, còn Reference chat history cho phép ChatGPT trích xuất nội dung hữu ích từ các cuộc trò chuyện trước đó để đưa ra câu trả lời cá nhân hóa trong tương lai. Gemini cũng bắt đầu học sở thích của người dùng dựa trên các cuộc trò chuyện trước đó. Claude thì đã ra mắt tính năng memory và hỗ trợ nhập và xuất trí nhớ.
Các hòn đảo nền tảng biến trí nhớ của AI thành chiến trường mới trong ngành
Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ, những khả năng ghi nhớ này nhìn chung vẫn tập trung xung quanh từng nền tảng riêng biệt, chỉ thuộc về hệ thống tài khoản và môi trường sản phẩm độc lập của từng nền tảng, vẫn là những hòn đảo cô lập. Mặc dù Anthropic đã hỗ trợ nhập xuất trí nhớ, nhưng hiện tại nó vẫn giống như một công cụ di chuyển dành riêng cho Claude, chứ chưa trở thành một tiêu chuẩn trí nhớ chung được các bên cùng áp dụng.
Và ZetaChain muốn lấp đầy khoảng trống này. Sau khi chuyển hoàn toàn sang AI, ZetaChain bắt đầu mở rộng khái niệm "quyền sở hữu" vốn thuộc về thế giới tiền mã hóa sang lĩnh vực trí nhớ AI và ngữ cảnh người dùng. Mục tiêu của nó không chỉ là xây dựng một sản phẩm trò chuyện, mà còn là một lớp trí nhớ riêng tư (Private Memory Layer) độc lập với các nền tảng mô hình, giúp người dùng thực sự sở hữu những ký ức dài hạn, sở thích hành vi và ngữ cảnh AI của chính mình.
Sản phẩm tiêu dùng AI của ZetaChain, Anuma, nhằm giúp người dùng sở hữu một bộ ký ức riêng tư được mã hóa và hỗ trợ sử dụng liền mạch giữa các mô hình AI phổ biến như ChatGPT, Claude, Gemini. Người dùng không cần phải thiết lập lại bối cảnh, sở thích và thói quen làm việc mỗi khi chuyển đổi mô hình, mà thay vào đó, họ kiểm soát quyền truy cập và mang theo lịch sử ký ức của mình đến các mô hình và Agent khác nhau.
Khi AI dần tích lũy sở thích sử dụng, thói quen viết lách, quy trình làm việc và lịch sử hội thoại của người dùng, cái được gọi là “trí nhớ” sẽ ngày càng trở thành một “bản sao nhân cách”. Nó không chỉ quyết định liệu câu trả lời của mô hình có phù hợp với sở thích của người dùng hay không, mà còn có thể quyết định liệu khi mô hình thay bạn đưa ra quyết định trong tương lai, nó có hành động theo thói quen và giá trị của bạn hay không.
Ngoài việc cho phép người dùng sở hữu quyền kiểm soát bộ nhớ và lựa chọn các mô hình có chuyên môn khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau, Anuma còn đang xây dựng một hệ thống quyền được lập trình, có thể kiểm toán và thu hồi, cho phép các tác nhân AI đọc ghi chú một lần và có thể thu hồi quyền truy cập bất kỳ lúc nào, đồng thời mọi thay đổi quyền đều được ghi lại và theo dõi trên chuỗi.
Hơn nữa, trí nhớ và đồ thị tri thức của người dùng cũng sẽ trở thành tài sản có thể chia sẻ, cấp phép và tiền tệ hóa mà không cần tiết lộ dữ liệu gốc. Điều này cho phép người dùng thuộc các nghề như nhà đầu tư, bác sĩ, luật sư và nhà phát triển đóng gói chuyên môn của họ thành Agent và đăng lên Agent Marketplace để kiếm lợi nhuận khi người khác sử dụng.
Từ chuỗi chéo đến nền tảng chéo AI, tại sao ZetaChain lại chuyển đổi?
Việc Anuma có thể thực hiện các chức năng trên là nhờ vào hạ tầng nền tảng Private Memory Layer do ZetaChain phát triển. Là một hạ tầng riêng tư dành cho AI, bao gồm bộ nhớ, danh tính, quyền hạn, thanh toán và tác nhân, nó nhằm giúp các ứng dụng và tác nhân hợp tác xuyên mô hình, đồng thời đảm bảo người dùng luôn kiểm soát được quyền hạn của mình.
ZetaChain từng tập trung vào cơ sở hạ tầng tương tác chéo chuỗi, với mục tiêu cốt lõi là giải quyết vấn đề truyền tải tài sản và tin nhắn giữa các blockchain khác nhau. Về việc tạo “cửa vào đa chuỗi thống nhất”, họ đã xây dựng một mạng lưới và câu chuyện quy mô đáng kể. Theo dữ liệu chính thức, blockchain này có 11,9 triệu địa chỉ độc lập và 241 triệu giao dịch.
Tuy nhiên, sau khi Anuma chính thức ra mắt vào ngày 27 tháng 4 năm nay và đạt hơn 50.000 người dùng trong tháng đầu tiên, ZetaChain đã bắt đầu quyết định chuyển hướng toàn diện sang AI và từng bước đóng cửa các dịch vụ tương tác chéo chuỗi. Đằng sau sự chuyển đổi này còn tồn tại một logic nội tại tương đối rõ ràng.
Trước đây, ZetaChain chủ yếu giải quyết vấn đề không thể tương tác giữa các chuỗi. Trong thế giới AI ngày nay, sự chia cắt tương tự cũng tồn tại. Về một mức độ nào đó, tài sản số đối với blockchain giống như ký ức và ngữ cảnh đối với AI. Các mô hình khác nhau sở hữu các hệ thống ký ức đóng riêng biệt, và khi người dùng chuyển đổi nền tảng, ngữ cảnh và sở thích hành vi tích lũy lâu dài thường cũng bị gián đoạn.
Trong những năm gần đây, ZetaChain cho rằng thách thức lớn nhất hiện nay của họ không còn là việc chuyển tài sản xuyên chuỗi giữa các blockchain, mà là tính liên tục giữa các mô hình và các Agent khác nhau, cùng với vấn đề quyền sở hữu ngữ cảnh của người dùng.
a16z crypto trước đây cũng đã đề cập trong bài phân tích rằng các agent đã bắt đầu trở thành các thực thể kinh tế, nhưng chúng vẫn thiếu danh tính có thể di chuyển, thanh toán có thể lập trình, quyền hạn có thể xác minh, cũng như lớp phối hợp công cộng cần thiết để hợp tác xuyên môi trường. Do đó, so với nhiều dự án AI + Crypto tìm cách áp dụng một cách gượng ép, logic chuyển đổi của ZetaChain tự nhiên và trôi chảy hơn nhiều.
Trong lịch sử kinh doanh, sự chuyển đổi thành công của các công ty cơ sở hạ tầng không phải là điều hiếm gặp. Những công ty này thường không đơn thuần thay đổi lĩnh vực, mà dựa trên logic sản phẩm để theo đuổi các điểm nghẽn mới. Ban đầu, câu chuyện quan trọng nhất của NVIDIA là tính toán đồ họa và card màn hình chơi game, nhưng với sự trỗi dậy của AI, kiến trúc GPU của họ cuối cùng đã trở thành cơ sở hạ tầng cốt lõi của toàn bộ ngành công nghiệp AI. Cơ sở hạ tầng không bao giờ mãi mãi xoay quanh cùng một điểm ràng buộc, và những người chiến thắng thực sự thường là những người nhận ra sớm nhất rằng “điểm ràng buộc tiếp theo” đang hình thành.
Từ lớp bộ nhớ riêng tư đến lớp tiêu dùng AI
Với sự phát triển bùng nổ của AI, hình thái của AI trong tương lai rõ ràng sẽ không chỉ dừng lại ở cửa sổ trò chuyện, mà sẽ dần chuyển thành một lượng lớn các trợ lý AI tồn tại lâu dài và hợp tác với nhau. Dựa trên nhận định này, ngoài việc đề xuất “lớp trí nhớ riêng tư” và nỗ lực giải quyết vấn đề AI làm thế nào để hiểu người dùng trong dài hạn, ZetaChain còn tiếp tục đưa ra khái niệm “lớp tiêu dùng AI (AI Consumer Layer)”, với mong muốn tái định nghĩa mối quan hệ giữa người dùng và AI sau khi AI đại diện cho người dùng làm việc lâu dài.
Trong tầm nhìn của ZetaChain, tương lai AI không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi, mà sẽ tham sâu vào quy trình làm việc và quyết định hàng ngày của người dùng. Các trợ lý AI khác nhau sẽ phụ trách các nhiệm vụ khác nhau: một số xử lý mã, một số sắp xếp tài chính, một số lên kế hoạch lịch trình, và một số tham gia lâu dài vào sáng tạo nội dung và phân tích nghiên cứu. Để những AI này có thể phối hợp hiệu quả, chúng cần chia sẻ cùng một hệ thống ngữ cảnh dài hạn, danh tính và quyền hạn.
Do đó, cái được gọi là “lớp tiêu dùng AI” về bản chất đang cố gắng tích hợp các khả năng phân tán thành một khung thống nhất. Trong đó, Memory phụ trách ngữ cảnh dài hạn, Permissions phụ trách kiểm soát quyền hạn, Identity phụ trách hệ thống danh tính, Payments phụ trách gọi và thanh toán giữa các AI, còn Agents là mạng AI cuối cùng thực hiện nhiệm vụ thay người dùng.
Đó cũng là lý do tại sao "quyền sở hữu" trở thành khái niệm cốt lõi mà ZetaChain liên tục nhấn mạnh.
Vì trong hệ thống này, việc người dùng có vẫn giữ được ngữ cảnh, quyền hạn và danh tính của mình hay không trở thành điều quan trọng nhất. Ví dụ, một AI phụ trách xem xét mã nguồn có thể được cấp quyền tạm thời để đọc kho lưu trữ GitHub; một AI phụ trách xử lý thuế có thể được cấp quyền truy cập một lần vào tài liệu khai thuế; một AI phụ trách sắp xếp chuyến đi thì chỉ được truy cập vào lịch sử đi lại và thông tin lịch trình. Quyền hạn không còn do nền tảng kiểm soát thống nhất, mà do người dùng phân bổ linh hoạt và có thể thu hồi bất kỳ lúc nào.
Và chính điều này là lý do blockchain bắt đầu tái lập kết nối với AI.
Khi ngày càng nhiều AI đồng thời làm việc thay người dùng, các câu hỏi như “ai có thể truy cập gì”, “quyền có thể bị thu hồi không” và “các lệnh gọi có thể được theo dõi không” sẽ dần trở thành những vấn đề cơ sở hạ tầng mới. Hệ thống quyền trên chuỗi tự nhiên phù hợp để xử lý các mối quan hệ hợp tác đa bên này.
Token cơ sở hạ tầng AI, ZETA, tăng tiện ích nhờ sự chuyển đổi
Cùng với chiến lược của ZetaChain, chức năng và tiện ích của token ZETA cũng được điều chỉnh. Trước đây, ZETA giống như một token chuỗi công cộng truyền thống, chủ yếu đảm nhiệm các chức năng gas, xác thực và bảo mật chuỗi chéo, với thiết kế cơ chế không có nhiều điểm mới. Tuy nhiên, trong bối cảnh mới, ZETA sẽ trở thành một “token cơ sở hạ tầng AI” với tiện ích được nâng cao đáng kể.
Theo mô tả hiện tại của ZetaChain, trong tương lai ZETA sẽ đảm nhận một số mục đích sử dụng:
Đầu tiên là quyền truy cập vào mô hình AI và Agent. Một số mô hình nâng cao, công cụ AI chuyên nghiệp hoặc dịch vụ Agent yêu cầu mở khóa thông qua ZETA hoặc thanh toán phí gọi dịch vụ.
Tiếp theo là thanh toán giữa các tác nhân. ZetaChain cho biết trong tương lai, các tương tác giữa các AI và ứng dụng khác nhau sẽ được thực hiện thông qua giao thức x402 để thực hiện thanh toán trên chuỗi. Mục tiêu của nó rất rõ ràng: nếu trong tương lai AI sẽ tự động gọi các AI khác, thì các máy móc cũng cần một hệ thống thanh toán bản địa.
Thứ ba là các thao tác trên chuỗi liên quan đến cập nhật quyền hạn và bộ nhớ. Việc người dùng thay đổi quyền hạn, kiểm soát truy cập và trạng thái bộ nhớ trong tương lai có thể đều được ghi lại trên chuỗi.
Thứ tư là kinh tế sáng tạo. ZetaChain mong muốn trong tương lai, các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, luật sư, bác sĩ và các chuyên gia khác có thể đóng gói kiến thức của họ thành các công cụ AI hoặc Agent, và kiếm thu nhập thông qua việc gọi chúng, trong khi ZETA đảm nhận vai trò lưu chuyển giá trị.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng phần này hiện vẫn chủ yếu ở giai đoạn kể chuyện, vì nền kinh tế AI Agent vẫn chưa phát triển成熟, và các ứng dụng thực sự quy mô lớn như “AI gọi AI” hay “Agent tự thanh toán” vẫn chưa xuất hiện. Các khái niệm như x402, quyền hạn trên chuỗi, danh tính AI hiện nay chủ yếu vẫn thuộc về việc chuẩn bị hạ tầng, chứ chưa phải là nhu cầu đã được xác minh ở quy mô lớn.
Tuy nhiên, điều khiến ZetaChain và logic sản phẩm của nó đáng chú ý không chỉ vì nó xây dựng một cơ sở hạ tầng và tích hợp sản phẩm AI, mà còn ở chỗ nó cố gắng tái định nghĩa xem ký ức, danh tính, ngữ cảnh và quyền hạn AI của người dùng trong tương lai thuộc về nền tảng hay thuộc về chính người dùng. Điều ZetaChain muốn làm về bản chất là khiến những thứ này không còn bị nền tảng kiểm soát, mà quay trở lại tay người dùng.