Tôi nghĩ một trong những hiểu lầm lớn nhất trong crypto là việc kiếm lợi nhuận phải phụ thuộc vào việc thị trường tăng giá. Sau khi tìm hiểu GRVT High Yield Earn, tôi bắt đầu nhìn nhận lợi nhuận từ một góc độ khác. Nếu lợi nhuận đến từ các doanh nghiệp tài trợ hóa đơn, các khoản phải thu được token hóa, tín dụng crypto và các chiến lược thanh khoản trung lập thị trường, thay vì đơn thuần đặt cược vào diễn biến thị trường tiếp theo thì sao? Đó chính là điểm thú vị của @grvt_io. Kho lưu trữ của họ kết hợp bốn chiến lược khác nhau, với không chiến lược nào chiếm quá một phần ba phân bổ. Không phải lá chắn thần kỳ chống lại tổn thất, nhưng là cách tiếp cận tinh tế hơn để tránh phụ thuộc vào một động lực duy nhất. Mục tiêu lên tới 11% APY, và người dùng vẫn giữ quyền kiểm soát khóa riêng thông qua tự lưu trữ. Điều tôi đánh giá cao nhất là ý tưởng nền tảng: vốn của bạn không nhất thiết phải cần một thị trường tăng giá để đóng vai trò hiệu quả. Tôi rất tò mò muốn xem mô hình này sẽ phát triển như thế nào.

Nếu việc tạo mười ví mang lại cho ai đó mười lần cơ hội để nhận phần thưởng, hệ thống về cơ bản đang mời họ làm điều đó. Đây không chỉ là vấn đề Sybil. Đó là vấn đề thiết kế động lực. Tiếp cận trí tuệ hành vi của @zerufinance thật thú vị vì nó chuyển sự chú ý sang chất lượng và các mẫu hành vi tham gia, thay vì coi mọi địa chỉ như một người dùng có giá trị ngang nhau. Tất nhiên, điểm số hành vi đơn thuần không thể chứng minh rằng mười ví thuộc về mười người khác nhau. Nhưng các giao thức cần những tín hiệu tốt hơn ngoài số lượng ví nếu muốn thưởng cho sự tham gia chân thật. Quy tắc phân phối quan trọng không kém gì quy mô quỹ phần thưởng. @zerufinance đang giải quyết một vấn đề xứng đáng nhận được nhiều sự chú ý hơn.

Hãy tưởng tượng bạn đi ngang qua một địa điểm, chụp lại bằng điện thoại và đóng góp một mảnh thông tin không gian mà hệ thống AI thực sự cần. Không phải một bức ảnh xã hội nữa. Không phải nội dung cạnh tranh sự chú ý. Mà là một mảnh thông tin không gian hữu ích. Đó là ý tưởng thú vị đằng sau @vangrid_io. Ai đó cần một vị trí thực tế cụ thể, đăng một phần thưởng USDC, và người đóng góp có thể chụp lại nó. Kết quả sẽ được xử lý thành bản tái tạo 3D có thể phục vụ mục đích thực tế. Tôi thích mô hình này vì nó mang lại vai trò cho những người bình thường trong việc xây dựng hạ tầng cho Physical AI. Tương lai của AI sẽ không chỉ được xây dựng hoàn toàn trong các trung tâm dữ liệu. Một số đầu vào quý giá nhất của nó có thể đến từ những người đơn giản là ra ngoài và ghi lại thế giới xung quanh họ.

Trong khi tất cả đều hoảng loạn và tìm cách rút tiền, giá bitcoin:native đã tăng, vậy ai đã mua nó?

Một ví nhớ mọi giao dịch. Nhưng hệ sinh thái không luôn biết phải làm gì với lịch sử đó. @zerufinance đang hướng tới một thế giới nơi hành vi trên chuỗi trở thành tín hiệu hữu ích hơn thông qua ZeruAI. Vì số dư ví của bạn cho người khác biết bạn đang nắm giữ gì. Lịch sử giao dịch của bạn cho họ biết bạn đã làm gì. Trí tuệ hành vi cố gắng biến lịch sử đó trở nên có ý nghĩa. Điều đó có thể trở thành một sự phân biệt quan trọng khi DeFi tiến tới các hệ thống danh tiếng và phân bổ tinh vi hơn. Câu hỏi giờ đây không còn chỉ là ví của bạn tạo ra bao nhiêu hoạt động. Mà là hoạt động đó thực sự có thể chứng minh được điều gì.

Điều quan trọng nhất về @agenticscredit có thể không phải là chính con số ACS. Mà có thể là những gì xảy ra sau khi con số đó thay đổi. Một điểm số trở nên có ý nghĩa khi nó ảnh hưởng đến các quyết định thực tế: liệu một đại lý có đủ điều kiện hay không, mức độ rủi ro mà nó có thể chấp nhận, và khi nào nên tạm dừng truy cập tín dụng. Nếu không, nó chỉ là một chỉ số bảng điều khiển khác. Agentics kết nối hệ thống đánh giá dựa trên hiệu suất với một con đường được kiểm soát để tiếp cận vốn giao dịch, trong khi những đại lý chưa đủ điều kiện có thể xây dựng hồ sơ dưới hệ thống rủi ro của nó. Sự kết nối giữa đo lường và hậu quả chính là điều làm cho mô hình này đáng để theo dõi. Vì niềm tin tài chính không được tạo ra bằng cách gán một con số cho một đại lý. Mà được tạo ra khi hệ thống hành động dựa trên bằng chứng mà con số đó đại diện.

Trước khi cấp quyền truy cập vào vốn cho một tác nhân AI, tôi sẽ đặt ba câu hỏi: 1. Nó có thể chứng minh những gì nó đã làm không? Không phải là ảnh chụp màn hình hay lợi nhuận tự báo cáo, mà là một hồ sơ giao dịch có thể xác minh được. 2. Nó có thể tồn tại khi sai lầm không? Lợi nhuận quan trọng, nhưng cũng cần xem xét mức giảm lợi nhuận, lệnh cắt lỗ và giới hạn phơi nhiễm. 3. Điều gì xảy ra khi hiệu suất của nó suy giảm? Một quyết định tín dụng không nên bị đóng băng trong khi bằng chứng đang thay đổi. Đây là những vấn đề mà @agenticscredit đang cố gắng giải quyết thông qua ACS và khung quản lý rủi ro bị hạn chế của mình. Không có mô hình điểm số nào có thể loại bỏ sự không chắc chắn khỏi giao dịch. Nhưng kết hợp hiệu suất có thể đo lường được với các giới hạn bắt buộc sẽ mang lại cho các nhà cung cấp vốn một cơ sở cụ thể hơn là tin vào những lời tuyên bố của tác nhân. Bước tiếp theo trong giao dịch AI không đơn giản là tăng mức độ tự chủ. Mà là làm cho sự tự chủ đó có trách nhiệm.

Hãy tưởng tượng bạn mua một chiếc khóa thông minh cho ngôi nhà của mình. Khóa sẽ kiểm tra chìa khóa của bạn trước khi mở cửa. Nhiều năm sau, một phương pháp xác thực tốt hơn xuất hiện. Bạn sẽ chọn thay thế tất cả các khóa trong cả khu phố, hay cập nhật cách khóa của chính bạn xác minh danh tính của bạn? Đây là một cách hữu ích để hiểu một trong những ý tưởng thiết kế bảo mật của Starknet. Chữ ký ủy quyền cho một giao dịch. Bằng chứng STARK xác minh rằng một phép tính đã được thực hiện chính xác. Đây là hai nhiệm vụ khác nhau, và không nên nhầm lẫn chúng với nhau. Với tài khoản có thể lập trình, các nhà phát triển có thể định nghĩa cách tài khoản xác thực ủy quyền. Điều này tạo ra không gian cho các phương pháp chữ ký thay thế mà không nhất thiết phải yêu cầu mọi thay đổi đều trở thành bản nâng cấp toàn mạng. Chi tiết quan trọng là khả năng lập trình đơn thuần không làm cho mọi phương pháp mật mã mới trở nên an toàn hoặc tự động khả dụng. Việc triển khai và các quy tắc mạng vẫn rất quan trọng. Nhưng nguyên tắc thiết kế này rất mạnh mẽ: bảo mật cần có con đường để phát triển mà không buộc toàn bộ hệ thống phải bắt đầu lại từ đầu. Đó là một trong những lý do tôi theo dõi account abstraction trên @Starknet. Nó không chỉ đơn thuần là làm cho ví trở nên tiện lợi hơn. Nó còn có thể giúp các chuyển đổi bảo mật trong tương lai linh hoạt hơn.

Một điều tôi luôn cảm thấy khó chịu về các blockchain công khai là mức độ thông tin tài chính mà người dùng được kỳ vọng phải tiết lộ chỉ để tham gia. Hãy tưởng tượng bạn điều hành một doanh nghiệp và trả lương cho nhân viên trên blockchain. Việc thanh toán có thể được xác minh, nhưng tại sao mọi người ngoài lại có thể xem xét mức lương cá nhân? Hoặc hãy tưởng tượng bạn đang nắm giữ stablecoin nhưng muốn giữ bí mật vị thế tài chính của mình. Sự minh bạch không nên tự động đồng nghĩa với việc phơi bày mọi thứ. Đó là lý do tôi thấy hướng đi của @primus_labs đáng để theo dõi. Sự hợp tác của họ với AllScale về hệ thống trả lương trên blockchain mang tính bảo mật là một ví dụ rất dễ liên hệ. Ý tưởng này rất đơn giản: số tiền lương có thể được mã hóa trong khi việc thanh toán vẫn có thể xác minh được. Primus cũng đang mang các giao dịch được mã hóa và cơ hội sinh lời vào Confidential Vault trên BNB Chain. Điều tôi thích ở hướng đi này là nó bắt đầu từ một hạn chế thực tế trong trải nghiệm blockchain hiện tại, chứ không phải từ tính bảo mật như một điểm bán hàng trừu tượng. Tất nhiên, công nghệ này vẫn cần chứng minh khả năng thông qua tính bảo mật, khả năng sử dụng và sự chấp nhận quy mô lớn. Tính bảo mật đơn thuần không đảm bảo rằng một sản phẩm tài chính là an toàn. Nhưng nếu blockchain muốn hỗ trợ nhiều hơn chỉ các hoạt động giao dịch công khai, việc bảo vệ thông tin tài chính nhạy cảm sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Đó là vấn đề thực tế mà tôi muốn thấy Primus giải quyết.

Hãy tưởng tượng một tác nhân AI cần kiểm tra một địa điểm thực tế mà nó chưa từng thấy. Nó không cần một chatbot khác. Nó cần một người ở hiện trường. Đây là điểm khiến @vangrid_io trở nên thú vị. Hướng đi mới của nó cho phép các tác nhân đặt hàng các bản ghi thực tế thông qua phần thưởng USDC. Một con người sẽ đến địa điểm được yêu cầu, ghi lại hình ảnh, và Vangrid sẽ chuyển đổi đoạn phim đó thành bản tái tạo 3D để người yêu cầu nhận được. Hãy suy ngẫm về những điều thay đổi này. Các tác nhân AI đã có thể tìm kiếm trang web, gọi API và di chuyển tài sản kỹ thuật số. Vangrid đang khám phá cách chúng có thể mua thông tin tồn tại ngoài internet. Điều này tạo ra một kết nối mới giữa phần mềm tự chủ và khả năng con người. Tác nhân xử lý yêu cầu. Con người thực hiện nhiệm vụ vật lý. Mạng lưới kết nối hai bên. Có lẽ một trong những dịch vụ hữu ích nhất mà một tác nhân AI có thể mua không phải là nhiều tính toán hơn, mà là một đôi mắt ở thế giới thực.