Xây dựng AI phi tập trung khó như thế nào? Hồi ký trực tiếp của người sáng lập Gonka David Liberman

rỗng

Từ sức mạnh tính toán GPU từ 0 đến mười nghìn, đến hàng chục cuộc tấn công DDoS, đến việc bí mật thảo luận về chủ quyền AI với các quan chức chính phủ - đây là một câu chuyện có thật về đức tin, sự phi tập trung và quà tặng của con người.

Nguồn: Báo cáo Tình trạng DeAI 2026 của DeAI Nation | Hoàn thiện: Gonka.ai

David Liberman là người đồng sáng lập Gonka, một mạng lưới đào tạo và suy luận AI phi tập trung. Mạng đi vào hoạt động vào tháng 8 năm 2025 và đã tích lũy được hơn 10.000 GPU (tương đương NVIDIA H100) chỉ trong vài tháng. Bài viết này được tổng hợp từ một cuộc phỏng vấn độc quyền với David trong báo cáo “State of DeAI 2026” của DeAI Nation, bao gồm phân tích chuyên sâu của anh ấy về luận điểm “phiên bản AI của Bitcoin”, tranh chấp ranh giới phi tập trung, nhiều cuộc tấn công vào Gonka và các cuộc đàm phán với các chính phủ về chủ quyền AI.

1. Ai cũng muốn trở thành Bitcoin của thế giới AI

Khi quan sát hệ sinh thái AI phi tập trung, có một hiện tượng nổi bật: hầu hết mọi dự án và blockchain đều đang cố gắng định hình mình thành Bitcoin mới trong thế giới AI. Điều này có phải là do quán tính của ngành công nghiệp tiền điện tử, hay có một số lý do cấu trúc sâu sắc hơn đằng sau nó?

David đưa ra phán đoán của mình: đây là sự chồng chất của hai động cơ, nhưng trọng tâm của các dự án khác nhau là khác nhau.

Từ quan điểm logic so sánh, phép so sánh này không phải là thói quen độc quyền của vòng tròn tiền điện tử, nó được lan truyền khắp cộng đồng công nghệ và thậm chí cả toàn bộ hệ sinh thái doanh nhân. Khi một điều mới đột phá xuất hiện trong một lĩnh vực, những người tiên phong phải chứng minh tính khả thi của logic cơ bản từ đầu, trong khi những người đến sau có thể đứng trên vai những người khổng lồ và xác nhận bản thân với những trường hợp thành công hiện có. Cũng giống như các nhà đầu tư ở Thung lũng Silicon yêu cầu các doanh nhân giới thiệu bản thân khi bắt đầu PPT tài chính: ‘Chúng tôi là Airbnb cho những người nuôi chó cưng’ - câu ngắn này giúp tiết kiệm thời gian tẻ nhạt khi liên tục chứng minh tính khả thi của mô hình kinh tế nền tảng.

Bitcoin không phải là dự án phi tập trung đầu tiên trong lịch sử, cũng không phải là dự án mã nguồn mở đầu tiên, và ngay cả trước đó, BitTorrent đã là một mô hình điển hình của mạng phi tập trung. Những gì Bitcoin thực sự chứng minh là mô hình khuyến khích dựa trên tokenomics có thể tự hoạt động trong thế giới thực. Giá trị của bằng chứng này cho phép tất cả các dự án tiếp theo được xây dựng trên tokenomics tự tin bỏ qua liên kết trình diễn này.

“Chúng tôi đã sử dụng phép so sánh Bitcoin một phần để tự cứu mình khỏi rắc rối trong việc khiển trách khả năng tồn tại của tokenomics. Vẫn còn một số người hoài nghi tin rằng Bitcoin cuối cùng sẽ trở lại con số không, mặc dù ngày càng có ít người trong số họ.” ——David Liberman

Tuy nhiên, đối với Gonka, phép so sánh này có ý nghĩa sâu sắc hơn. Trong khi hầu hết các dự án tiền điện tử đang chuyển sang bằng chứng cổ phần (PoS), Gonka gắn bó với bằng chứng công việc (PoW) và xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán của mình với cốt lõi của nó. David nói rõ rằng Gonka đang đi theo con đường của Bitcoin, không phải Ethereum hiện đại. Ethereum ban đầu cũng áp dụng PoW, điều này cũng tạo ra sự phát triển của cơ sở hạ tầng như máy khai thác, nhưng sau đó chuyển sang PoS và dần dần rời xa hệ thống khuyến khích cơ sở hạ tầng này.

Đánh giá của ông là PoW có thể tạo ra các ưu đãi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ hơn. Tất nhiên, có thể hiểu được rằng các dự án khác chọn sử dụng phép so sánh Bitcoin để thể hiện bản thân - vấn đề là không ai tuyên bố đạt được quy mô vốn hóa thị trường của Bitcoin, nhưng nói rằng các đề xuất cơ bản đã được xác minh bởi Bitcoin cũng áp dụng cho chúng ta và biến mới duy nhất là AI.

2. Thung lũng Silicon xem AI phi tập trung như thế nào?

Khi khái niệm “AI phi tập trung” đến Thung lũng Silicon, nó đã gây ra một phản ứng phức tạp hơn nhiều so với thế giới bên ngoài tưởng tượng - không chỉ từ sự ủng hộ nhiệt tình của các nhà đầu tư tiền điện tử mà còn từ sự phản ánh sâu sắc của giới nghiên cứu bảo mật AI và sự chờ đợi thầm lặng từ những người thực hành các công ty mô hình lớn.

David đã đề cập đến hai tiếng nói đại diện: đối tác a16z Chris Dixon từ lâu đã lên tiếng ủng hộ AI phi tập trung và có bố cục trong lĩnh vực này; Shaun Maguire, một đối tác tại Sequoia Capital, đã viết rằng tiền điện tử và AI vốn dĩ là một cặp. Mặc dù một số người tin rằng lập trường của Dixon bắt nguồn từ nền tảng tiền điện tử của anh ấy, nhưng những tiếng nói này vẫn tạo thành một chú thích tích cực cho AI phi tập trung trong Thung lũng Silicon.

Điều đáng chú ý hơn là bước ngoặt thầm lặng của vòng giới nghiên cứu bảo mật AI. David chỉ ra rằng hầu hết tất cả các nhà khoa học sáng lập của AI hiện đại đều được sinh ra từ cộng đồng nghiên cứu an toàn AI. Sự ra đời của OpenAI, bản thân nó bắt nguồn từ những lo ngại về sự độc quyền của Google đối với AI, là một giải pháp thay thế nhằm kiểm soát và cân bằng - nhưng khi bản thân OpenAI dần tiếp cận vị trí độc quyền của mình, ý định ban đầu này đã lặng lẽ sụp đổ.

“Cộng đồng bảo mật AI từng phản đối phân quyền và không sẵn sàng giải phóng khả năng AI cho người bình thường. Nhưng khi sức mạnh tính toán được tập trung cao độ bởi một vài gã khổng lồ, cộng đồng bắt đầu nhận ra rằng nếu không có đủ sức mạnh tính toán, không có nghiên cứu bảo mật AI nào có thể được thúc đẩy. Kết quả là, thái độ của họ đối với phi tập trung đang trải qua một sự thay đổi cơ bản.”

Đồng thời, sức hấp dẫn của AI phi tập trung ngày càng trở nên rõ ràng liên quan đến chi phí trong cộng đồng nhà phát triển rộng lớn hơn. Quan sát của David là khi một dự án mới bắt đầu và có quỹ đầu tư mạo hiểm, không có áp lực chi phí để sử dụng các dịch vụ suy luận tập trung; Nhưng khi quy mô mở rộng, dự luật sẽ đột ngột thức dậy. Anh ấy đưa ra một ví dụ sinh động: một số lượng lớn các nhà phát triển đã kết nối AI Agent của họ với Claude Opus, và sáng hôm sau phát hiện ra rằng agent đã hoạt động cả đêm và mức tiêu thụ token gây sốc, vì vậy họ bắt đầu háo hức tìm kiếm các lựa chọn thay thế.

Những thay đổi dữ liệu của OpenRouter xác nhận xu hướng này: hai tháng trước, các mô hình hàng đầu trên nền tảng gần như hoàn toàn là mã nguồn đóng; Ngày nay, tỷ lệ các mô hình mã nguồn mở đã tăng lên đáng kể. Đánh giá của David là: “Mỗi cuộc khủng hoảng tài chính đều đẩy nhiều người đến với Bitcoin hơn và việc áp dụng hàng loạt AI phi tập trung sẽ diễn ra theo cách tương tự - hết đợt này đến đợt khác, mỗi đợt sẽ khiến nhiều người dùng bị bỏ lại phía sau. Làn sóng đầu tiên sẽ được thúc đẩy bởi giá cả.”

3. Ranh giới của phi tập trung ở đâu?

Trong khi toàn bộ ngành công nghiệp đang hô khẩu hiệu “phi tập trung”, bản thân từ này đang lặng lẽ mất đi độ chính xác của nó. David thừa nhận rằng khái niệm này đã bị pha loãng ở các mức độ khác nhau - một phần vì sự phi tập trung thực sự cực kỳ khó đạt được ở cấp độ kỹ thuật, và một phần vì một số dự án đã duy trì quyền kiểm soát sức mạnh cốt lõi trong một thời gian dài dưới danh nghĩa “phi tập trung tiến bộ”.

Anh ấy hiểu sự đánh đổi tạo ra sự đánh đổi: "Bất cứ khi nào bạn tuyên bố hoàn toàn phi tập trung, bạn sẽ cản trở ở mọi bước. Một số dự án nói, ‘Chúng tôi không phi tập trung ở đây, chỉ ở đó’, đặc biệt là về cơ sở hạ tầng AI, nhiều dự án ban đầu đã thực hiện những thỏa hiệp quá lớn. Đối với cá nhân tôi, quá nhiều thỏa hiệp đôi khi làm suy yếu uy tín của chính ý tưởng phi tập trung. "

Lựa chọn của Gonka về điểm này đặc biệt rõ ràng: ngay từ đầu, nhóm đã chọn không giữ quyền kiểm soát cho chính mình và trao quyền quản trị cho cộng đồng. Điều này đã thu hút rất nhiều lời chỉ trích từ thế giới bên ngoài, nhưng David nhấn mạnh: “Tại sao mọi người phải tin tưởng vào một chính quyền tập trung? Phi tập trung là điều thực sự thu hút sự tin tưởng.” Cái giá là có thật - mọi thay đổi đều phải được thương lượng với tất cả mọi người.

Theo quan điểm của David, có một luật không chính xác nhưng được thiết lập chung trong ngành này: các dự án có tính phi tập trung cao hơn có xu hướng mang lại giá trị lớn hơn. Vốn hóa thị trường của Bitcoin và Ethereum từ lâu đã cao hơn XRP và thậm chí cả Solana; Các dự án được phát hiện có những người sáng lập và quỹ thực sự kiểm soát toàn bộ hệ sinh thái thường mất một lượng vốn hóa thị trường đáng kể.

“Phi tập trung không phải là một nhãn hiệu tiếp thị, mà là một cơ chế để tích lũy niềm tin lâu dài. Trong ngành công nghiệp này, các bộ lọc xung quanh cấu trúc quyền lực là có thật, mặc dù chúng không phải lúc nào cũng hoạt động kịp thời.”

Anh cũng bày tỏ rõ sự tôn trọng của mình đối với Prime Intellect, tin rằng đó là một đội có năng lực vượt trội và dám đối mặt với thử thách khó khăn của đào tạo phi tập trung. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra rằng vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng cho mô hình kinh doanh đào tạo phi tập trung - bởi các mô hình nguồn mở và tự do với khả năng mạnh hơn tiếp tục xuất hiện, khiến sự cạnh tranh trên thị trường đào tạo trở nên khó khăn hơn. Lựa chọn cuối cùng của Gonka là tập trung vào lý luận dựa trên một phán đoán tỉnh táo về thực tế kinh doanh: lý luận tạo ra nhu cầu liên tục, sinh ra cơ sở hạ tầng thực sự và cũng là hướng mà vốn thực sự sẵn sàng chảy vào.

4. Tấn công, sụp đổ và khả năng phục hồi: Bài kiểm tra sinh tử của Gonka

Kể từ khi ra mắt vào tháng 8 năm 2025, Gonka đã trải qua một bài kiểm tra căng thẳng khắc nghiệt hơn nhiều so với dự kiến.

David thừa nhận rằng Gonka không phải chịu một cuộc tấn công DDoS, mà là hàng chục cuộc tấn công. Các cuộc tấn công bắt đầu trong tháng đầu tiên ra mắt và ban đầu nhỏ và đơn giản, nhưng đến cuối tháng 12/2025 đến tháng 1/2026, quy mô và mức độ tinh vi của các cuộc tấn công đã leo thang đáng kể. Những kẻ tấn công tiếp tục tìm kiếm mọi lỗ hổng có thể xảy ra và liên tục kiểm tra các giới hạn của hệ thống.

Điều này đã khiến Gonka phải chịu một thiết kế phi tập trung mạnh mẽ: trong một hệ thống tập trung, các cuộc tấn công có thể được lên lịch thống nhất và phản hồi trực tiếp bởi nhóm cốt lõi; Nhưng trong một mạng phi tập trung, mọi thợ đào phải bảo mật cơ sở hạ tầng của riêng họ. Mạng này là ngôi nhà của cả những thợ đào tiền điện tử kỳ cựu và những người chơi mới bị thu hút bởi ý tưởng về AI phi tập trung, những người không có kinh nghiệm và công cụ để chống lại các cuộc tấn công mạng, ưu tiên giáo dục bảo mật ở cấp độ cộng đồng.

Trong giai đoạn tấn công cao điểm, một số nút vẫn ngoại tuyến do các cuộc tấn công mỗi ngày. Nhưng vấn đề nghiêm trọng hơn đến từ thiết kế khuyến khích ban đầu của Gonka: khi một thợ đào bị tấn công và không thể chứng minh tính khả dụng, phần thưởng trong ngày của nó sẽ bị tịch thu và phân phối lại cho những người khai thác còn lại - có nghĩa là đánh bại 30% thợ đào có thể tăng thu nhập của họ lên 30%. tấn công, trở nên có lãi.

“Chúng tôi đã trực tiếp trải qua một nghịch lý: phi tập trung khiến chúng tôi dễ bị tấn công hơn, nhưng nó cũng làm cho hệ thống phòng thủ của chúng tôi mạnh mẽ hơn nhờ sự tham gia của cộng đồng.”

Cộng đồng sau đó đã bỏ phiếu để sửa đổi cơ chế này để tấn công người khác không còn trực tiếp mang lại lợi ích tài chính. Cuộc tấn công không biến mất, nhưng động cơ đằng sau nó đã bị nén lại rất nhiều. David thừa nhận rằng bây giờ anh ấy đã hiểu tại sao một số dự án chọn truy cập API tập trung - một nút API phân tán, có sẵn công khai khó bảo vệ hơn nhiều so với kiến trúc tập trung. Nhưng quan điểm của Gonka vẫn giữ nguyên: API nên vẫn mở và phi tập trung, vì đây là trọng tâm của toàn bộ triết lý dự án.

Đồng thời, sự suy thoái của thị trường tiền điện tử vĩ mô cũng đã gây áp lực lên họ. Số lượng GPU của Bittensor đã giảm và số lượng GPU cao nhất của Gonka cũng giảm. Nhưng David mô tả giai đoạn này là một “giai đoạn thở”: “Nếu Bitcoin ở mức 120.000 đô la ngày nay, số lượng và quy mô của các cuộc tấn công có thể cao hơn nhiều lần so với hiện tại. Bây giờ là thời điểm tốt nhất để tận dụng sự yên tĩnh của thị trường và xây dựng một tuyến phòng thủ mạnh mẽ hơn trước khi thị trường tăng giá tiếp theo đến”.

Ngay cả sau tất cả những điều này, mạng Gonka vẫn chạy tài sản phần cứng trị giá khoảng 200 triệu đô la trực tuyến và số lượng GPU vẫn vượt trội đáng kể so với các dự án tương tự khác. David coi đây là một biểu hiện cụ thể của niềm tin của cộng đồng.

5. Chính phủ nói về chủ quyền AI: sức mạnh tính toán là sức mạnh

Trong hành trình của Gonka, một cốt truyện song song khác cũng rất nổi bật: David và Daniil thường xuyên gặp gỡ các quan chức chính phủ và giám đốc điều hành của các doanh nghiệp lớn để thảo luận về khả năng AI phi tập trung ở cấp chiến lược quốc gia. Những cuộc trò chuyện này tiết lộ một bức tranh lớn hơn vượt ra ngoài logic kinh doanh.

David quan sát thấy rằng sự quan tâm của các chính phủ đối với AI phi tập trung cuối cùng bắt nguồn từ ba cấp độ động lực.

Động lực 1: Chủ quyền sức mạnh tính toán

Hiện tại, các dịch vụ của chính phủ ở nhiều quốc gia phụ thuộc sâu sắc vào AI, nhưng sức mạnh tính toán đằng sau chúng nằm trong tay các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài. Sự phụ thuộc này không chỉ gây ra vấn đề chi phí mà còn là rủi ro chiến lược: một khi nhà cung cấp bên ngoài kiểm soát quyền truy cập, sức mạnh định giá hoặc cơ sở hạ tầng, nó có thể được sử dụng như một con bài mặc cả để hạn chế hoặc thậm chí cắt các dịch vụ quan trọng. Sự mong manh về cấu trúc này là vấn đề mà các quan chức chính phủ cảnh giác nhất.

Động lực 2: Phát triển công nghiệp địa phương

Các chính phủ muốn ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu của họ thực sự bén rễ tại địa phương, không chỉ là “điểm truy cập đám mây” cho các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài. Họ mong đợi việc làm địa phương, tích lũy vốn địa phương và xây dựng năng lực công nghệ dài hạn - không từ bỏ dữ liệu và lợi nhuận cho một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô.

Động lực 3: Tham gia vào chuỗi ngành chip

Một số quốc gia đã mở rộng sự chú ý của họ đến liên kết thượng nguồn: không chỉ vận hành các trung tâm dữ liệu mà còn tham gia vào sản xuất chất bán dẫn. Đây không phải là một giấc mơ, bởi vì điểm vào không phải là quy trình 3nm tiên tiến nhất, mà là các nút quy trình trưởng thành hơn như 16nm - điều này thực tế đối với nhiều quốc gia hơn.

Tại giao điểm của ba động cơ này, câu chuyện về các mạng AI phi tập trung bắt đầu cho thấy sức mạnh thuyết phục độc đáo của nó.

"Những gì chúng tôi đang cho họ thấy không chỉ là chủ quyền, mà còn là một mô hình kinh tế khả thi. Nếu một quốc gia tham gia vào một mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung, họ có thể xây dựng một trung tâm dữ liệu 20.000 GPU và nhận được nhu cầu nội sinh từ thị trường toàn cầu - thay vì trông cậy vào Microsoft hoặc một công ty siêu quy mô sẵn sàng thuê sức mạnh tính toán của bạn với mức giá hợp lý.

David đã sử dụng Bitcoin để so sánh: Bitcoin không yêu cầu bất kỳ quốc gia nào chiếm lợi thế cấu trúc và sự tăng trưởng tự nhiên của sức mạnh tính toán đã được hoàn thành trên quy mô toàn cầu. Tokenomics tạo ra các ưu đãi kinh tế phân tán, cho phép các quốc gia lựa chọn tham gia độc lập mà không bị ràng buộc vào hệ sinh thái tập trung. Ông tin rằng logic tương tự có thể được cấy ghép vào sự phân phối toàn cầu của sức mạnh tính toán AI.

Tất nhiên, có những phức tạp thực tế đối với điều này: cơ sở hạ tầng địa phương thường khó chạy hết công suất suốt ngày đêm và tỷ lệ nhàn rỗi là một vấn đề kinh tế cứng đầu. Giải pháp của David là một mô hình lai của “cục bộ + phân tán”: trong khi cụm cục bộ xử lý tải cơ bản, sức mạnh tính toán nhàn rỗi được kết nối với mạng phi tập trung toàn cầu, biến tài nguyên nhàn rỗi thành thu nhập liên tục; Trong giờ cao điểm, sức mạnh tính toán bổ sung được gọi ngược lại từ mạng để đáp ứng nhu cầu đột ngột. Ông trích dẫn logic của sự ra đời của Amazon Web Services - chính vì nhu cầu rất lớn về sức mạnh điện toán đàn hồi trên các nền tảng thương mại điện tử trong những ngày lễ cao điểm mà hình thức kinh doanh điện toán đám mây ra đời và lập lịch trình sức mạnh tính toán AI ngày nay đang phải đối mặt với các vấn đề cấu trúc tương tự.

6. Mặt khác của đào tạo: một món quà cho nhân loại

Như một tầm nhìn trong tương lai, Gonka đề xuất phân bổ 20% doanh thu suy luận cho đào tạo mô hình phi tập trung. David không chỉ duy trì kỳ vọng chân thành về điều này mà còn không né tránh những khó khăn.

Ông thẳng thắn nói rằng đào tạo phi tập trung vẫn là một vấn đề kỹ thuật chưa được giải quyết và hầu như không ai tìm ra câu trả lời cho tính khả thi thương mại của nó. Lý do rất đơn giản: cộng đồng mã nguồn mở liên tục xuất hiện với các mô hình nền tảng hoàn toàn miễn phí, mạnh mẽ hơn, điều này gần như đã giết chết không gian thị trường cho đào tạo độc lập. Bất kỳ dự án nào cố gắng thương mại hóa thông qua đào tạo phi tập trung sẽ gặp khó khăn trong việc cạnh tranh với các lựa chọn thay thế mã nguồn mở miễn phí cho đầu ra của nó - trừ khi mục tiêu của bạn là trở thành một phòng thí nghiệm AI tiên tiến.

Gonka đã chọn một con đường khác: đầu tiên tập trung vào lý luận, xây dựng cơ sở hạ tầng và kinh tế token để tạo thành hiệu ứng quy mô thực sự, sau đó sử dụng một phần khả năng của mạng để đào tạo. Logic của con đường này là: có một quy mô sức mạnh tính toán trước, và sau đó là khả năng đào tạo chứ không phải ngược lại.

“Đào tạo có thể không phải là động lực phát triển của chúng ta, nhưng nó có thể là món quà của chúng ta cho nhân loại. Tại sao không? Không ai mất bất cứ thứ gì vì điều này, và chúng tôi có cơ hội để mang lại điều gì đó thực sự có giá trị cho thế giới.”

David thừa nhận rằng có nhiều điều kiện tiên quyết để đạt được thời điểm này: vật lý kỹ thuật, sự đồng thuận tập thể từ cộng đồng và sự phát triển liên tục của mạng lưới tổng thể của Gonka. Anh biết rất rõ rằng điều này sẽ không xảy ra sớm. Nhưng ông cũng chỉ ra rằng bất kỳ bước đột phá nào được thực hiện bởi các nhóm đã đổ hàng chục triệu đô la vào hướng này và làm việc suốt ngày đêm cuối cùng sẽ thuộc về toàn nhân loại - bởi vì việc tái tạo một thành tựu thường dễ dàng hơn nhiều so với việc đạt được nó ngay lần đầu tiên. Ông ngưỡng mộ các nhóm này và định vị sứ mệnh chính của Gonka là xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung thực sự cạnh tranh với các phòng thí nghiệm tiên tiến và siêu quy mô.

Lời kết

Câu chuyện của David Liberman kể về các doanh nhân điều hướng những bãi cạn nguy hiểm – đối phó với các cuộc tấn công từ internet, chứng minh giá trị của AI phi tập trung đối với các quan chức chính phủ vẫn đang đứng ngoài cuộc và duy trì niềm tin của cộng đồng vào một chu kỳ thị trường tiền điện tử không chắc chắn.

Tuy nhiên, đằng sau tất cả những điều này, có một chủ đề rõ ràng xuyên suốt: phi tập trung không phải là một khẩu hiệu tiếp thị, mà là một triết lý xây dựng cơ sở hạ tầng tích lũy niềm tin theo thời gian. Gonka đã chọn con đường khó khăn nhất, và vì điều này, nó đã đến ngày nay.

Thử nghiệm về AI phi tập trung này còn lâu mới đến thời điểm quan tài đóng lại. Nhưng như David đã nói, cái giá của mỗi người đi đầu sẽ là điểm khởi đầu cho những người đến sau. Và những người kiên trì trong những thời điểm khó khăn nhất cuối cùng sẽ thấy ý nghĩa của những gì họ làm trong làn sóng tiếp theo.