Trong những năm qua, dữ liệu trên chuỗi ngày càng nhiều, và những dữ liệu này gần như là minh bạch đối với AI. Tuy nhiên, hôm nay nếu bạn hỏi một mô hình lớn "Thanh khoản hiện tại của Uniswap là bao nhiêu" hoặc "Tỷ lệ thế chấp mới nhất của MakerDAO là bao nhiêu", khả năng cao nó sẽ đưa ra một câu trả lời sai. Không phải vì AI không thông minh, mà là vì không có một kênh tiêu chuẩn nào để chuyển dữ liệu Web3 vào hệ thống AI. Tầm nhìn của @TaironAI là lấp đầy khoảng trống này.
Nó sử dụng một cái gọi là MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) để cho phép dữ liệu từ các chuỗi, giao thức và công cụ khác nhau có thể nói cùng một ngôn ngữ, sau đó tổng hợp chúng vào một Supergraph, tức là kho chỉ mục thống nhất trên chuỗi. Như vậy, AI không cần phải học API phức tạp của từng giao thức mà có thể trực tiếp gọi dữ liệu chuỗi thời gian thực, thậm chí thực hiện các thao tác.
Điều này có nghĩa là, trong tương lai AI có thể trực tiếp đọc dữ liệu từ các pool thanh khoản, tự động giúp bạn thực hiện giao dịch chênh lệch giá hoặc điều chỉnh danh mục; robot quản lý rủi ro có thể liên tục theo dõi tỷ lệ thế chấp của stablecoin, phát hiện rủi ro và ngay lập tức nhắc nhở; trợ lý AI DAO có thể hiểu các đề xuất quản trị và tự động bỏ phiếu. Những kịch bản này trước đây chỉ có thể thực hiện bằng cách viết kịch bản và tích hợp thủ công, giờ đây với các giao thức tiêu chuẩn, hiệu suất và độ chính xác của AI sẽ được nâng cao một cấp độ.
Đây chắc chắn là một cơ hội lớn. Tại sao?
Trong Web2, Snowflake và Databricks đều dựa vào cùng một tư duy: sắp xếp dữ liệu dễ dàng hơn cho AI sử dụng, đạt được định giá hàng trăm tỷ đô la. Trong khi đó, dữ liệu Crypto vốn đã được tôn vinh tính phi tập trung thì rõ ràng còn phân mảnh hơn, điều này có nghĩa là cùng một tư duy kinh doanh có thể tạo ra giá trị cao hơn. Mục tiêu của Tairon rất rõ ràng: hoàn thành việc kết nối 300 giao thức vào năm 2025 và vượt qua 1000 tích hợp vào năm 2026. Mỗi khi kết nối một giao thức, ranh giới khả năng của AI lại mở rộng hơn, và các nhà phát triển có thể tạo ra nhiều kịch bản hơn. Đây là một hiệu ứng mạng điển hình, rất giống với logic phát triển của Chainlink năm xưa.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Trong những năm qua, dữ liệu trên chuỗi ngày càng nhiều, và những dữ liệu này gần như là minh bạch đối với AI. Tuy nhiên, hôm nay nếu bạn hỏi một mô hình lớn "Thanh khoản hiện tại của Uniswap là bao nhiêu" hoặc "Tỷ lệ thế chấp mới nhất của MakerDAO là bao nhiêu", khả năng cao nó sẽ đưa ra một câu trả lời sai. Không phải vì AI không thông minh, mà là vì không có một kênh tiêu chuẩn nào để chuyển dữ liệu Web3 vào hệ thống AI. Tầm nhìn của @TaironAI là lấp đầy khoảng trống này.
Nó sử dụng một cái gọi là MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) để cho phép dữ liệu từ các chuỗi, giao thức và công cụ khác nhau có thể nói cùng một ngôn ngữ, sau đó tổng hợp chúng vào một Supergraph, tức là kho chỉ mục thống nhất trên chuỗi. Như vậy, AI không cần phải học API phức tạp của từng giao thức mà có thể trực tiếp gọi dữ liệu chuỗi thời gian thực, thậm chí thực hiện các thao tác.
Điều này có nghĩa là, trong tương lai AI có thể trực tiếp đọc dữ liệu từ các pool thanh khoản, tự động giúp bạn thực hiện giao dịch chênh lệch giá hoặc điều chỉnh danh mục; robot quản lý rủi ro có thể liên tục theo dõi tỷ lệ thế chấp của stablecoin, phát hiện rủi ro và ngay lập tức nhắc nhở; trợ lý AI DAO có thể hiểu các đề xuất quản trị và tự động bỏ phiếu. Những kịch bản này trước đây chỉ có thể thực hiện bằng cách viết kịch bản và tích hợp thủ công, giờ đây với các giao thức tiêu chuẩn, hiệu suất và độ chính xác của AI sẽ được nâng cao một cấp độ.
Đây chắc chắn là một cơ hội lớn. Tại sao?
Trong Web2, Snowflake và Databricks đều dựa vào cùng một tư duy: sắp xếp dữ liệu dễ dàng hơn cho AI sử dụng, đạt được định giá hàng trăm tỷ đô la. Trong khi đó, dữ liệu Crypto vốn đã được tôn vinh tính phi tập trung thì rõ ràng còn phân mảnh hơn, điều này có nghĩa là cùng một tư duy kinh doanh có thể tạo ra giá trị cao hơn. Mục tiêu của Tairon rất rõ ràng: hoàn thành việc kết nối 300 giao thức vào năm 2025 và vượt qua 1000 tích hợp vào năm 2026. Mỗi khi kết nối một giao thức, ranh giới khả năng của AI lại mở rộng hơn, và các nhà phát triển có thể tạo ra nhiều kịch bản hơn. Đây là một hiệu ứng mạng điển hình, rất giống với logic phát triển của Chainlink năm xưa.