ภาพลวงตาแห่งการทำให้เป็นโทเคน: Vitalik มองว่า "AI ช่วยเหลือ Crypto" ได้ดีกว่า

เขียนโดย: Lao Bai

หลังจากผ่านไปสองปี V 神 ได้โพสต์ทวีตอีกครั้ง ผมก็เลยจะพูดถึงตามรายงานวิจัยเมื่อสองปีก่อน ซึ่งเวลาก็ตรงกันเป๊ะ คือวันที่ 10 กุมภาพันธ์

เมื่อสองปีก่อน V 神 ได้แสดงออกอย่างเป็นนัยว่าเขาไม่ค่อยเชื่อมั่นใน Crypto Helps AI ที่เป็นที่นิยมในตอนนั้น ช่วงเวลานั้นกระแสหลักในวงการคือการแปลงสินทรัพย์ด้านพลังการคำนวณ ข้อมูล และโมเดลเป็นสินทรัพย์ ผมก็ได้เขียนรายงานวิจัยเมื่อสองปีก่อนเกี่ยวกับสามแนวทางนี้ ซึ่งเน้นสังเกตและตั้งคำถามเกี่ยวกับปรากฏการณ์ในตลาดระดับแรก ในมุมมองของ V 神 เขายังเชื่อมั่นว่า AI Helps Crypto นั้นน่าจะมีอนาคตที่ดีกว่า

ตัวอย่างที่เขายกขึ้นมาในตอนนั้นคือ:

AI ในฐานะผู้มีส่วนร่วมในเกม;

AI ในฐานะอินเทอร์เฟซของเกม;

AI ในฐานะกติกาของเกม;

AI ในฐานะเป้าหมายของเกม;

ในสองปีที่ผ่านมา เราได้ลองทำหลายอย่างใน Crypto Helps AI แต่ผลลัพธ์ก็ยังน้อยมาก หลายเส้นทางและโปรเจกต์เป็นแค่การปล่อยเหรียญออกมา ไม่มี PMF ทางธุรกิจที่แท้จริง ผมเรียกสิ่งนี้ว่า “ภาพลวงตาแห่งการสร้างเหรียญ”

1. การแปลงพลังการคำนวณเป็นสินทรัพย์ - ส่วนใหญ่ไม่สามารถให้ SLA ระดับธุรกิจได้ ไม่เสถียร หลุดบ่อย จัดการงาน inference โมเดลขนาดกลางและเล็กได้เท่านั้น ส่วนใหญ่ให้บริการในตลาดขอบเขต รายได้ไม่ผูกกับเหรียญ…

2. การแปลงข้อมูลเป็นสินทรัพย์ - ฝั่งซัพพลาย (นักลงทุนรายย่อย) มีอุปสรรคสูง ความเต็มใจต่ำ ความไม่แน่นอนสูง ฝั่งดีมานด์ (บริษัท) ต้องการข้อมูลที่เป็นโครงสร้าง มีบริบทพึ่งพาได้ มีความน่าเชื่อถือและรับผิดชอบตามกฎหมาย ซึ่ง DAO และโปรเจกต์ Web3 ที่เป็นเจ้าของก็ยากที่จะให้บริการเช่นนั้น

3. การแปลงโมเดลเป็นสินทรัพย์ - โมเดลเป็นสินทรัพย์ที่ไม่หายาก สามารถคัดลอก ปรับแต่งได้รวดเร็ว และมูลค่าลดลงอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่สินทรัพย์สุดท้าย Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มสำหรับความร่วมมือและเผยแพร่ มากกว่าจะเป็น App Store สำหรับโมเดล ดังนั้น การสร้าง “Hugging Face แบบกระจายศูนย์” เพื่อทำให้โมเดลเป็นเหรียญจึงล้มเหลวเป็นส่วนใหญ่

นอกจากนี้ในสองปีที่ผ่านมา เรายังพยายามทำ “การพิสูจน์ความถูกต้องของการอนุมาน” ซึ่งเป็นเรื่องที่เหมือนการใช้ค้อนหาตะปู จาก ZKML ไปยัง OPML ไปจนถึง Gaming Theory และแม้แต่ EigenLayer ก็เปลี่ยนแนวคิด Restaking เป็น Verifiable AI

แต่ก็คล้ายกับสิ่งที่เกิดขึ้นในเส้นทาง Restaking คือ มีน้อยมากที่ AVS ยินดีจ่ายเงินเพื่อความปลอดภัยที่สามารถพิสูจน์ได้อย่างต่อเนื่อง

เช่นเดียวกัน การพิสูจน์ความถูกต้องของการอนุมานมักจะเป็นการตรวจสอบ “สิ่งที่ไม่มีใครจำเป็นต้องพิสูจน์” ความต้องการด้านนี้มีโมเดลความเสี่ยงที่คลุมเครือ — จะป้องกันใครกันแน่?

ข้อผิดพลาดของ AI ที่ออกมา (ปัญความสามารถของโมเดล) มีมากกว่าการถูกแก้ไขโดยเจตนา (ปัญหาการต่อต้าน) เมื่อไม่นานมานี้ก็มีข่าวเรื่องความปลอดภัยบน OpenClaw และ Moltbook ซึ่งก็เห็นกันแล้วว่า ปัญหาจริงๆ มาจาก:

การออกแบบกลยุทธ์ผิด

ให้สิทธิ์มากเกินไป

ไม่คิดขอบเขตให้ชัดเจน

การผสมเครื่องมือที่เกิดการโต้ตอบกันโดยไม่ตั้งใจ

…

แทบจะไม่มีกรณี “โมเดลถูกแก้ไข” หรือ “กระบวนการอนุมานถูกแก้ไขโดยเจตนา” ซึ่งเป็นความคิดที่สร้างขึ้นมาเอง

ปีที่แล้ว ผมเคยโพสต์ภาพนี้ไว้ ไม่แน่ใจว่ามีเพื่อนๆ จำได้ไหม

คราวนี้ V 神 ให้แนวคิดที่ชัดเจนขึ้นมากเมื่อเทียบกับสองปีก่อน ซึ่งเป็นผลมาจากความก้าวหน้าในด้านความเป็นส่วนตัว X402 ERC8004 และตลาดทำนายต่างๆ

จากภาพที่เขาแบ่งออกเป็นสี่กลุ่มนี้ ครึ่งหนึ่งเป็น AI Helps Crypto อีกครึ่งเป็น Crypto Helps AI ซึ่งไม่ใช่สองปีก่อนที่เน้นไปทางด้านแรกอย่างชัดเจนอีกต่อไป

ซ้ายบนและซ้ายล่าง - ใช้ความเป็น decentralization และความโปร่งใสของ Ethereum เพื่อแก้ปัญหาความเชื่อมั่นและความร่วมมือทางเศรษฐกิจของ AI

1. การสร้างความเชื่อมั่นและการโต้ตอบ AI ที่ไม่ต้องการความเชื่อใจ (Infrastructure + Survival): ใช้เทคโนโลยี ZK, FHE เพื่อรับรองความเป็นส่วนตัวและความสามารถในการพิสูจน์ของการโต้ตอบ AI (ไม่แน่ใจว่านี่คือการพิสูจน์ความถูกต้องของการอนุมานที่กล่าวไว้หรือไม่)

2. Ethereum เป็นชั้นเศรษฐกิจสำหรับ AI (Infrastructure + Prosperity): ทำให้ AI (Agents) สามารถชำระเงิน จ้างหุ่นยนต์ เพิ่มเงินประกัน หรือสร้างระบบความน่าเชื่อถือผ่าน Ethereum เพื่อสร้างโครงสร้าง AI แบบกระจายศูนย์ ไม่ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มยักษ์เดียว

ขวาบนและขวาล่าง - ใช้ความสามารถอัจฉริยะของ AI เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ ประสิทธิภาพ และการบริหารจัดการในระบบนิเวศคริปโต:

3. วิสัยทัศน์ Cypherpunk กับ LLMs ท้องถิ่น (Impact + Survival): AI เป็น “โล่” และอินเทอร์เฟซของผู้ใช้ เช่น LLM ท้องถิ่นสามารถตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะและยืนยันธุรกรรม ลดการพึ่งพาหน้าเว็บศูนย์กลาง เพื่อคุ้มครองอธิปไตยดิจิทัลของบุคคล

4. ทำให้ตลาดและการบริหารจัดการดีขึ้นเป็นจริง (Impact + Prosperity): AI เข้าร่วมใน Prediction Markets และ DAO อย่างลึกซึ้ง AI เป็นผู้มีส่วนร่วมที่มีประสิทธิภาพสูง ช่วยขยายขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เพื่อแก้ปัญหาความไม่สนใจของมนุษย์ ต้นทุนการตัดสินใจสูง ข้อมูลล้นหลาม และความเฉื่อยในการลงคะแนนเสียง

ก่อนหน้านี้เราเคยคิดอย่างแรงกล้าว่า Crypto ควรช่วย AI แต่ V 神 กลับอยู่ฝั่งตรงข้าม ตอนนี้เราได้พบกันตรงกลางแล้ว เพียงแต่ดูเหมือนว่ามันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการสร้างเหรียญหรือ Layer1 ของ AI มากนัก หวังว่าอีกสองปีข้างหน้า เมื่อย้อนกลับมาดูโพสต์นี้ จะพบแนวทางใหม่และความประหลาดใจบางอย่าง