LazAI ra mắt mainnet, chúng tôi đã trò chuyện với Metis về bước đi này

Những dự án “con cưng” của L2 luôn là những dự án không thể bỏ lỡ.

Tác giả: Eric, Foresight News

Vào tối ngày 22 tháng 12 theo múi giờ Đông 8, LazAI – lớp dữ liệu và ứng dụng AI được ươm tạo bởi Metis – đã chính thức ra mắt Alpha Mainnet. Ấn tượng sâu sắc nhất của tôi về Metis trước đây là việc họ tiên phong ra mắt trình sắp xếp phi tập trung. Trong khi các L2 gần đây đều chuyển hướng lấy giao dịch làm trung tâm, tại sao Metis lại kiên định lựa chọn AI?

Mang theo thắc mắc này, chúng tôi đã trò chuyện với Metis.

Tập trung vào “dữ liệu”, con đường riêng của Metis

Đội ngũ Metis cho biết việc ra mắt LazAI không phải là quyết định nhất thời nhằm đón đầu xu hướng AI. Ngay từ đầu năm nay, Metis đã xác định chiến lược tập trung vào AI, và LazAI là sản phẩm chủ lực được phát triển sau gần một năm nỗ lực. LazAI không đơn thuần là một ứng dụng AI hay chỉ là một sản phẩm AI phát hành token, mà là một mạng lưới phục vụ cho việc huấn luyện mô hình AI và các ứng dụng AI.

Việc xây dựng một ứng dụng “Web3+AI” có thể không phải là lựa chọn tốt. Hiện tại, mức độ phát triển của AI vẫn chưa đủ để kết hợp với Web3 ở tầng ứng dụng, hoặc nói cách khác, hướng đi của ứng dụng này chưa thực sự chắc chắn. Nguyên nhân là bởi sự thành công của stablecoin, DeFi đến từ việc nhiều quốc gia hoặc khu vực có hạ tầng tài chính chưa hoàn thiện, tạo ra khoảng trống thị trường, còn ở mảng ứng dụng AI, tôi cho rằng Web3 khó có thể tận dụng lợi thế trong ngắn hạn.

Tuy nhiên, ở tầng không phải ứng dụng thì lại hoàn toàn khác. Nhìn lại một hai năm qua, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Alibaba Cloud, AWS đều đã tích hợp các công cụ hoặc sản phẩm liên quan đến L2 hoặc Alt L1 như Sui. Nhờ đó, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể cung cấp nhiều lựa chọn đa dạng hơn, và công cụ Web3 cũng thường là lựa chọn tối ưu về chi phí.

Theo quan điểm của tôi, việc Metis tận dụng lợi thế về khả năng xác thực và tốc độ xác thực của L2 để ra mắt LazAI là một lựa chọn đúng đắn. Ngoài ra, LazAI không chỉ đơn giản áp dụng khái niệm Web3 mà còn sáng tạo ra một giải pháp tối ưu cả về mặt kỹ thuật lẫn phù hợp thị trường.

Trước tiên, hãy xem sơ đồ: Điểm nổi bật nhất của LazAI là thiết kế một giải pháp tổng thể từ dữ liệu, huấn luyện đến ứng dụng, toàn bộ vòng đời từ huấn luyện đến sử dụng và phát triển ứng dụng dựa trên AI đều có thể hoàn thành trên LazAI.

Để hiểu rõ LazAI, trước tiên cần làm rõ 3 thành phần cốt lõi: iDAO, DATs và khung tính toán có thể xác minh.

iDAO là đơn vị nhỏ nhất tham gia mạng lưới, đồng thời là node đồng thuận. Bản thân nó có thể là bất kỳ vai trò nào trong vòng đời AI: chuyên gia cung cấp dữ liệu, mô hình AI sử dụng dữ liệu để huấn luyện, chủ thể cung cấp sức mạnh tính toán, đội ngũ phát triển ứng dụng dựa trên AI, v.v. LazAI tách biệt các thành phần tham gia trong hệ sinh thái AI, cung cấp tính mô-đun và khả năng kết hợp cao hơn cho AI.

DATs (Data Anchoring Tokens – token neo dữ liệu) là tiêu chuẩn token bán đồng nhất do đội ngũ LazAI sáng tạo, cũng là điểm đổi mới cốt lõi của LazAI. DAT mã hóa ba thuộc tính chính: “chứng nhận quyền sở hữu” xác minh nguồn gốc tài sản và danh tính tác giả, “quyền sử dụng” xác định hạn mức truy cập (ví dụ số lần gọi inference), và “chia sẻ giá trị” cho phép chủ sở hữu tự động nhận thu nhập theo tỷ lệ. DAT giúp người đóng góp dữ liệu và nhà phát triển AI có thể kiếm tiền từ đóng góp của mình và tiếp tục nhận thu nhập từ việc sử dụng của người dùng trong tương lai.

Khung tính toán có thể xác minh nhằm giải quyết vấn đề “hộp đen” trong tính toán AI, chủ yếu để đảm bảo xác nhận quá trình gọi dữ liệu và mô hình. LazAI sử dụng TEEs (Trusted Execution Environments – môi trường thực thi tin cậy), ZKPs (Zero-Knowledge Proofs – bằng chứng không tiết lộ) và OPs (Optimistic Proofs – bằng chứng lạc quan) để đảm bảo niềm tin tối thiểu cho AI thực thi ngoài chuỗi. TEE cung cấp thực thi riêng tư, ZKP xác minh đầu ra mà không tiết lộ dữ liệu, OP giả định tính hợp lệ để tối ưu hóa tốc độ. Hệ thống chứng minh hỗn hợp này tương tự ZK Rollup nhưng được tùy chỉnh cho AI, cân bằng giữa quyền riêng tư, hiệu suất và khả năng xác minh.

Dựa trên đó, chúng ta có thể hình dung quy trình làm việc tổng thể trong mạng LazAI: Người dùng mã hóa dữ liệu gửi đến iDAO, iDAO đóng gói thành LazAI Flow và gửi đến Quorum thông qua VSC, Quorum sử dụng TEE/ZKP xác minh và neo hash lên LazChain. Sau khi xác minh on-chain, DATs được mint, ghi lại metadata và quyền lợi, người dùng chuyển DATs để gọi dịch vụ, TEE thực thi off-chain, kết quả được xác minh qua ZKP/OP.

Trong quy trình này, VSC (Verifiable Service Coordinator) có thể hiểu là một nhóm chuyên gia xác nhận tính xác thực của dữ liệu chuyên môn, còn Quorum là cơ chế đồng thuận của LazChain, iDAO vừa là node đồng thuận vừa đảm bảo vận hành đồng thuận.

Alpha Mainnet ra mắt, chúng ta có thể làm gì?

LazAI được thiết kế để giải quyết vấn đề thu thập dữ liệu có thể học được trong lĩnh vực AI. Hiện tại, các dự án Web3+AI mà chúng ta thấy, ngoài x402, còn lại chủ yếu là mạng lưới mô hình khuyến khích như mạng lưới sức mạnh tính toán, AI Launchpad, và gần đây là các dự án cung cấp dữ liệu có thể học được. Theo quan điểm của tôi, hai loại đầu không giải quyết nhu cầu thực sự mà chỉ xem Web3 như một nền tảng tốt hơn cho AI, còn loại sau thì phạm vi lại quá hẹp.

LazAI được thiết kế để giải quyết vấn đề cụ thể, sáng tạo ra một cơ chế đảm bảo lợi ích cho người tham gia, được viết cứng trong logic code thay vì phải thêm thủ công mỗi lần.

Theo thông tin từ đội ngũ, Alpha Mainnet của LazAI sẽ chưa phát hành token ngay lập tức. Đối với những người có chuyên môn và các nhà phát triển mô hình, sản phẩm AI, đây vừa là cơ hội hiếm để thể hiện bản thân, vừa là cơ hội kiếm tiền thông qua airdrop. Ngoài ra, LazAI sẽ triển khai chương trình khuyến khích nhà phát triển với tổng giải thưởng 10,000 METIS cho Alpha Mainnet, hỗ trợ toàn bộ các giai đoạn từ nguyên mẫu ban đầu đến ứng dụng hoàn thiện, đồng thời cung cấp nhiều lớp hỗ trợ hệ sinh thái như quỹ tăng trưởng người dùng và quảng bá đa kênh xã hội.

Trước khi ra mắt mainnet, LazAI đã đạt được thành tích ấn tượng trên testnet. Theo tiết lộ từ đội ngũ, tổng số người dùng hoạt động trên testnet gần 140,000, và AI companion có thể tiến hóa Lazbubu do đội ngũ phát triển cũng đã thu hút gần 15,000 người dùng.

Thành quả của testnet không chỉ dừng lại ở đó, ROVR Network – dự án biến xe cộ thông thường thành thiết bị mapping dữ liệu vật lý 3D thông minh – cũng đã áp dụng giải pháp của LazAI.

ROVR liên tục vẽ bản đồ môi trường xung quanh và tạo ra bộ dữ liệu không gian địa lý phong phú, sau đó đưa dữ liệu vào hệ sinh thái LazAI. Trong trường hợp này, ROVR chính là một “iDAO”, dữ liệu tải lên sẽ được mint thành DAT, và nhờ đó LazAI sở hữu một cơ sở dữ liệu DePIN và RWA có độ chính xác cao, trong tương lai các công cụ AI tự lái có thể sử dụng dữ liệu này để tự học và tối ưu hóa.

Đội ngũ cho biết, văn hóa của LazAI rất thân thiện với nhà phát triển, thể hiện rõ qua các chương trình khuyến khích khi mainnet ra mắt. Chính văn hóa coi trọng nhà phát triển này cũng giúp Metis nhận được sự quan tâm từ các học giả AI. Tháng 6 năm nay, Tiến sĩ Wang Zehua – thành viên chủ chốt của Trung tâm nghiên cứu blockchain Đại học British Columbia (UBC), kiêm phó giáo sư Khoa Kỹ thuật điện và máy tính – đã gia nhập LazAI với vai trò cố vấn kỹ thuật. Theo giới thiệu, Tiến sĩ Wang Zehua có nhiều năm nghiên cứu về hệ thống đa tác nhân phi tập trung và an toàn, tập trung vào tích hợp AI với blockchain, đặc biệt có nền tảng sâu về AI biên tin cậy, bảo mật blockchain và hợp đồng thông minh, zero-knowledge proof, v.v.

Như tôi đã đề cập ở đầu bài, Metis là L2 đầu tiên đưa trình sắp xếp phi tập trung vào thực tiễn, thể hiện rõ khát vọng đổi mới công nghệ, và sự kiên trì với công nghệ cùng sự quan tâm đến nhà phát triển đã tạo nền móng vững chắc cho sự phát triển lâu dài.

Tại sao chọn AI?

Câu hỏi này nghe có vẻ ngớ ngẩn. Là một khái niệm hot, lựa chọn AI dường như là điều hiển nhiên, nhưng thực tế có thể không đơn giản như vậy.

Các L2 Ethereum đa năng đang đối mặt với những thách thức ngày càng lớn. Nhiều dự án lựa chọn xây dựng L1 riêng hoặc phát triển appchain dựa trên Rollup đã hoàn thiện để theo đuổi hiệu suất tùy chỉnh hơn. Điều này buộc các L2 phải tái định vị và tìm kiếm hướng đi mới dựa trên lợi thế của mình.

Gần đây, chiếc điện thoại tích hợp Doubao của ByteDance đã gây xôn xao dư luận. Điều gây chú ý là nhờ AI, người dùng không còn cần tương tác với nhiều ứng dụng mà chỉ cần nói nhu cầu cho AI, AI sẽ tự động gọi các ứng dụng để hoàn thành mục đích của người dùng. Điều này làm thay đổi căn bản logic “thu hút lưu lượng” của thời đại Internet, và trong tương lai, điểm truy cập lưu lượng có thể sẽ là cuộc cạnh tranh giữa các AI.

Tôi lấy ví dụ này để chỉ ra rằng, dù nhiều L2 chọn giao dịch, thị trường dự đoán, token hóa RWA, nhưng lại bỏ qua khả năng trong tương lai, người thao tác các ứng dụng này không còn là con người mà là AI nhận lệnh từ con người. Nếu bỏ lỡ cổng vào AI, dù có nhiều appchain đến đâu cũng chỉ là “làm thuê” cho AI, và rõ ràng Metis đã nhận ra điều này từ một năm trước.

Như tôi từng nói, Metis thực ra đã bắt đầu thực hiện chiến lược lấy AI làm trung tâm từ đầu năm. Tháng 3 năm nay, Metis công bố chiến lược dual-chain tại ETHDenver, ngoài Metis còn có Hyperion – L2 tối ưu hóa cho ứng dụng AI với thông lượng cao, hỗ trợ thực thi song song và phản hồi tức thì. Ngoài ra, Hyperion tích hợp sâu với Metis SDK, hỗ trợ xây dựng appchain mô-đun, hướng đến giao dịch tần suất cao và ứng dụng AI thời gian thực.

LazAI chính là “sản phẩm chủ lực” dưới sự hậu thuẫn này, và tất cả các bố trí trước đó đến nay đã thể hiện giá trị thực sự. Tất cả các L2, bao gồm cả Metis, đều hiểu rõ một điều: lợi thế hiệu suất của L2 đang dần bị Ethereum mainnet bào mòn, vì vậy cần phải có một sản phẩm “chủ lực” đứng vững ở ít nhất một đường đua để đảm bảo mạng lưới có tỷ lệ sử dụng ổn định, duy trì hệ sinh thái vận hành trơn tru. Hạ tầng AI giống như một việc “khó nhưng đúng đắn”.

Việc sử dụng giải pháp Web3 để tối ưu hóa vấn đề gán nhãn dữ liệu AI chỉ mới bắt đầu xuất hiện trong vài tháng gần đây, Metis cũng là một trong những thành viên đầu tiên “ăn cua”, nhưng giải pháp của Metis là một giải pháp Web3 Native điển hình, không chỉ đơn giản là xác nhận on-chain và phát hành token.

Đối với Metis, việc mở rộng hệ sinh thái ứng dụng on-chain và chiến lược lấy chain làm lớp thanh toán ở một mức độ nhất định đang song hành. Tôi tin rằng trong tương lai, giá token sẽ ngày càng gắn liền với giá trị thực, mức độ được chấp nhận của mạng lưới, nhu cầu thực tế đối với gas token sẽ quyết định giá trị của token và mạng lưới. Việc tiến vào AI cũng là sự phản hồi giá trị cho chính METIS, nếu dự đoán của tôi thành hiện thực, càng nhiều appchain phi AI dựa trên L2 stack xuất hiện sẽ càng tạo giá trị cho METIS.

Các sản phẩm dựa trên blockchain đã bắt đầu thâm nhập vào mọi mặt của ứng dụng Internet, và trong lĩnh vực AI lại càng nổi bật. Tôi vẫn giữ quan điểm rằng các mô hình “on-chain” đơn thuần hoặc “AI Launchpad” sẽ không có vòng đời dài, nhưng những sản phẩm như LazAI phục vụ toàn bộ vòng đời AI thì khác. Đối với nhà phát triển và người dùng, những sản phẩm được đặt lên hàng đầu trong chiến lược hệ sinh thái luôn xứng đáng được quan tâm và tham gia.