A16z：Blockchain làm thế nào để lấp đầy khoảng trống về danh tính, thanh toán và niềm tin của AI Agent?

Tiêu đề gốc: Thiếu hạ tầng cho các AI agent: 5 cách blockchain có thể giúp đỡ Nguồn gốc: a16z crypto Dịch bởi: AididiaoJP, Foresight News

Tác giả bài viết:律动BlockBeats

Nguồn bài viết:

Chuyển thể: 火星财经

AI Agent đang nhanh chóng phát triển từ công cụ hỗ trợ thành các thực thể kinh tế thực sự với tốc độ vượt xa các hạ tầng khác.

Mặc dù Agent hiện đã có thể thực hiện nhiệm vụ và giao dịch, nhưng chúng vẫn thiếu một phương thức tiêu chuẩn xuyên môi trường để chứng minh “Tôi là ai”, “Tôi được phép làm gì” và “Tôi sẽ nhận phần thưởng như thế nào”. Danh tính không thể di chuyển, thanh toán chưa được lập trình theo mặc định, hợp tác vẫn còn ở trạng thái đảo ngược.

Blockchain đang giải quyết những vấn đề này từ cấp độ hạ tầng. Sổ cái công cộng cung cấp chứng cứ có thể kiểm toán cho từng giao dịch; ví tiền mang lại danh tính di động cho Agent; stablecoin trở thành một lớp thanh toán khác. Những điều này không phải là khái niệm trong tương lai, chúng đã có thể sử dụng ngay hôm nay, giúp Agent hoạt động như các thực thể kinh tế thực sự theo cách không cần phép phép.

Cung cấp danh tính cho phi nhân loại

Hiện tại, điểm nghẽn của kinh tế Agent không còn là trí tuệ, mà là danh tính.

Chỉ riêng trong ngành dịch vụ tài chính, số lượng danh tính phi nhân (hệ thống giao dịch tự động, động cơ rủi ro, mô hình gian lận) đã gấp khoảng 100 lần nhân viên con người. Khi các khung Agent hiện đại (mô hình lớn gọi API, luồng công việc tự chủ, phối hợp nhiều Agent) được triển khai quy mô lớn, tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng trong các ngành khác.

Tuy nhiên, các Agent này vẫn thực chất chưa có tài khoản ngân hàng. Chúng có thể tương tác với hệ thống tài chính, nhưng không thể thực hiện theo cách di chuyển, xác thực, hoặc mặc định đáng tin cậy. Chúng thiếu một phương thức tiêu chuẩn để chứng minh quyền hạn của mình, hoạt động độc lập trên nhiều nền tảng, hoặc chịu trách nhiệm về hành vi của chính mình.

Điều thiếu là một lớp danh tính chung — tương tự như SSL cho Agent, có thể tiêu chuẩn hóa hợp tác xuyên nền tảng. Các giải pháp hiện tại vẫn còn rời rạc: một bên là các hệ thống tích hợp theo chiều dọc, ưu tiên fiat; bên kia là các tiêu chuẩn mở gốc mã hóa (như x402 và các đề xuất danh tính Agent mới nổi); còn có các khung phát triển mở rộng nhằm kết nối danh tính lớp ứng dụng (như MCP, Model Context Protocol).

Chưa có cách nào được áp dụng rộng rãi và có thể tương tác để một Agent có thể chứng minh cho Agent khác biết: nó đại diện cho ai, được phép làm gì, và nhận phần thưởng như thế nào.

Đây chính là ý tưởng cốt lõi của KYA (Know Your Agent). Giống như con người dựa vào hồ sơ tín dụng và KYC (Know Your Customer), Agent sẽ cần các chứng thực ký số mã hóa, liên kết chúng với chủ thể, quyền hạn, hạn chế và danh tiếng.

Blockchain cung cấp một lớp điều phối trung lập: danh tính di động, ví có thể lập trình, và các chứng minh có thể xác thực có thể phân tích trong các ứng dụng chat, API và thị trường.

Chúng ta đã thấy các thực thể ban đầu xuất hiện: danh sách Agent đăng ký trên chuỗi, ví tiền gốc USDC, tiêu chuẩn ERC cho “Agent tối thiểu tin cậy”, và các bộ công cụ phát triển kết hợp danh tính với thanh toán tích hợp và kiểm soát gian lận.

Nhưng trước khi có tiêu chuẩn danh tính chung, các thương nhân vẫn sẽ tiếp tục bị chặn tại tường lửa của họ.

Quản trị hệ thống vận hành AI

Các Agent bắt đầu tiếp quản các hệ thống thực tế, đặt ra một vấn đề mới: ai mới thực sự sở hữu quyền kiểm soát? Hãy tưởng tượng một cộng đồng hoặc công ty, trong đó AI điều phối các nguồn lực chính (dù là phân phối vốn hay quản lý chuỗi cung ứng).

Ngay cả khi mọi người có thể bỏ phiếu cho các thay đổi chính sách, nếu lớp AI nền tảng do một nhà cung cấp duy nhất kiểm soát, có thể đẩy các cập nhật mô hình, điều chỉnh hạn chế hoặc phủ quyết các quyết định, thì quyền lực này rất dễ bị tổn thương. Lớp quản trị chính thức có thể phi tập trung, nhưng lớp vận hành vẫn tập trung — ai kiểm soát mô hình, người đó kiểm soát kết quả cuối cùng.

Khi các Agent đảm nhận vai trò quản trị, chúng mang lại một lớp phụ thuộc mới. Về lý thuyết, điều này có thể làm cho dân chủ trực tiếp khả thi hơn: mỗi người có thể sở hữu một AI đại diện, giúp hiểu các đề xuất phức tạp, mô hình các đánh đổi, và bỏ phiếu dựa trên sở thích đã định.

Tuy nhiên, chỉ khi các Agent thực sự chịu trách nhiệm với người đại diện của mình, có thể di chuyển giữa các nhà cung cấp, và được kỹ thuật ràng buộc để tuân theo mệnh lệnh của con người, thì tầm nhìn này mới khả thi. Nếu không, hệ thống trông có vẻ dân chủ, nhưng thực chất lại bị thao túng bởi các mô hình hành vi không rõ ràng do không ai kiểm soát.

Nếu hiện tại các Agent chủ yếu dựa trên một số mô hình nền tảng, chúng ta cần có cách chứng minh rằng một Agent hành động vì lợi ích của người dùng, chứ không phải vì lợi ích của công ty mô hình.

Điều này có thể đòi hỏi các lớp bảo đảm mã hóa:

(1) Dữ liệu huấn luyện, tinh chỉnh hoặc học tăng cường của mô hình;

(2) Các lệnh và hướng dẫn chính xác mà Agent tuân theo;

(3) Hồ sơ hành vi thực tế trong thế giới thực của nó;

(4) Các đảm bảo đáng tin cậy, nghĩa là nhà cung cấp không thể thay đổi lệnh hoặc huấn luyện lại nó mà người dùng không biết. Nếu không có các đảm bảo này, quản trị Agent sẽ chỉ còn là việc kiểm soát trọng số mô hình bởi người kiểm soát.

Đây chính là nơi công nghệ mã hóa phát huy tác dụng đặc biệt. Nếu các quyết định tập thể được ghi lại trên chuỗi và tự động thi hành, hệ thống AI có thể bị yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt các kết quả đã xác thực. Nếu Agent có danh tính mã hóa và nhật ký thực thi minh bạch, mọi người có thể kiểm tra xem các đại lý của họ có hành xử trong giới hạn hay không.

Nếu lớp AI thuộc sở hữu của người dùng và có thể di chuyển, chứ không bị khóa trong một nền tảng duy nhất, thì bất kỳ công ty nào cũng không thể thay đổi quy tắc chỉ bằng một lần cập nhật mô hình.

Tổng thể, quản trị hệ thống AI về bản chất là một thách thức hạ tầng, chứ không phải chính sách. Quyền lực thực sự phụ thuộc vào việc xây dựng các đảm bảo có thể thực thi trong chính hệ thống.

Lấp đầy khoảng trống của hệ thống thanh toán truyền thống trong kinh doanh gốc AI

Các Agent AI bắt đầu mua các dịch vụ khác nhau — thu thập dữ liệu web, phiên trình duyệt, tạo hình ảnh — stablecoin đang trở thành lớp thanh toán thay thế cho các giao dịch này. Đồng thời, một thị trường mới dành cho Agent đang hình thành.

Ví dụ, thị trường MPP của Stripe và Tempo tổng hợp hơn 60 dịch vụ thiết kế riêng cho AI Agent. Chỉ trong tuần đầu ra mắt, đã xử lý hơn 34.000 giao dịch, phí thấp tới 0,003 USD, stablecoin là một trong các phương thức thanh toán mặc định.

Điểm khác biệt là cách tiếp cận truy cập các dịch vụ này: không có trang thanh toán. Agent đọc schema, gửi yêu cầu, thanh toán và nhận kết quả, tất cả trong một lần trao đổi.

Điều này đại diện cho một loại thương nhân không có danh tính: chỉ có một máy chủ, một tập các điểm cuối, và giá cho mỗi lần gọi. Không có giao diện người dùng, không có đội bán hàng.

Các phương thức thanh toán này đã được triển khai. Coinbase x402 và MPP sử dụng các phương pháp khác nhau, nhưng đều nhúng thanh toán trực tiếp vào yêu cầu HTTP. Visa cũng mở rộng các phương thức thanh toán qua thẻ theo hướng tương tự, cung cấp công cụ dòng lệnh để các nhà phát triển có thể chi tiêu từ terminal, trong khi thương nhân nhận tiền stablecoin ngay lập tức ở phía sau.

Dữ liệu hiện vẫn còn sơ khai. Sau khi loại bỏ các hoạt động không hữu cơ như gian lận, x402 xử lý khoảng 1,6 triệu USD thanh toán do Agent thúc đẩy mỗi tháng, thấp hơn nhiều so với 24 triệu USD do Bloomberg gần đây đưa tin (dựa trên dữ liệu của x402.org). Nhưng hạ tầng xung quanh đang mở rộng nhanh chóng: Stripe, Cloudflare, Vercel và Google đã tích hợp x402 vào nền tảng của họ.

Công cụ dành cho nhà phát triển là một cơ hội lớn, khi “vibe coding” mở rộng nhóm người có thể xây dựng phần mềm, thị trường công cụ dành cho nhà phát triển cũng đang tăng trưởng. Các công ty như Merit Systems đang xây dựng các sản phẩm cho thế giới này, ví dụ như AgentCash — một ví và thị trường kết nối MPP và x402 qua dòng lệnh. Các sản phẩm này cho phép Agent dùng số dư stablecoin duy nhất để mua dữ liệu, công cụ và khả năng cần thiết.

Ví dụ, Agent của đội bán hàng có thể gọi một điểm cuối, đồng thời lấy dữ liệu từ Apollo, Google Maps và Whitepages để làm giàu thông tin khách hàng tiềm năng, mà người dùng không cần rời khỏi dòng lệnh.

Các giao dịch giữa Agent với Agent này thường sử dụng các phương thức thanh toán mã hóa (và các giải pháp thẻ mới nổi), vì một số lý do.

Thứ nhất, rủi ro bảo hiểm: các nhà xử lý thanh toán truyền thống phải chịu rủi ro của thương nhân, trong khi một thương nhân không có website hoặc pháp nhân hợp pháp rất khó được bảo hiểm bởi các nhà xử lý này.

Thứ hai, stablecoin có khả năng lập trình không cần phép trong mạng mở: bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể cho phép một điểm cuối hỗ trợ thanh toán mà không cần kết nối với nhà xử lý thanh toán hoặc ký thỏa thuận thương nhân.

Chúng ta đã thấy mô hình này trước đây. Mỗi sự chuyển đổi hình thái kinh doanh đều tạo ra các loại thương nhân mới mà hệ thống hiện tại ban đầu khó phục vụ. Các công ty xây dựng hạ tầng này không đặt cược vào 1,6 triệu USD mỗi tháng, mà vào việc khi Agent trở thành khách hàng mua sắm mặc định, con số đó sẽ ra sao.

Định giá lại niềm tin trong kinh tế Agent

Trong 300.000 năm qua, nhận thức của con người luôn là giới hạn của tiến bộ. Ngày nay, AI đang đẩy chi phí thực thi về gần bằng không. Khi các tài nguyên khan hiếm trở nên phong phú, các giới hạn sẽ dịch chuyển. Khi trí tuệ trở nên rẻ, thứ gì sẽ trở nên đắt đỏ? Câu trả lời là xác thực.

Trong nền kinh tế Agent, giới hạn thực sự về quy mô là khả năng của con người trong việc kiểm tra, giám sát và bảo hiểm các quyết định của máy móc, vốn sinh ra dựa trên sinh học. Tốc độ xử lý của Agent đã vượt xa khả năng giám sát của con người. Do chi phí giám sát cao và thất bại có thể xảy ra muộn, thị trường có xu hướng đầu tư ít vào giám sát hơn. “Con người trong vòng lặp” đang nhanh chóng trở thành điều không thể về mặt vật lý.

Tuy nhiên, triển khai Agent chưa được xác thực sẽ mang lại rủi ro ghép nối. Hệ thống sẽ tối ưu hóa các chỉ số “đại lý” một cách tàn nhẫn, đồng thời âm thầm lệch khỏi ý định của con người, tạo ra vẻ ngoài năng suất giả tạo, che giấu các khoản nợ AI khổng lồ tích tụ. Để an toàn khi giao phó nền kinh tế cho máy móc, niềm tin không thể dựa vào kiểm tra thủ công — nó phải được mã hóa cứng trong kiến trúc hệ thống.

Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo nội dung miễn phí, điều quan trọng nhất là nguồn gốc có thể xác thực — biết nó đến từ đâu, và bạn có thể tin hay không. Blockchain, chứng minh trên chuỗi và hệ thống danh tính số phi tập trung đang thay đổi giới hạn của nền kinh tế có thể an toàn triển khai. Bạn không còn xem AI như một hộp đen nữa, mà có thể có lịch sử rõ ràng, có thể kiểm tra được.

Khi nhiều Agent AI bắt đầu giao dịch lẫn nhau, các lớp thanh toán và chứng minh nguồn gốc bắt đầu gắn kết chặt chẽ hơn.

Các hệ thống xử lý tiền (như stablecoin và hợp đồng thông minh) cũng có thể mang theo chứng thực mã hóa, cho thấy ai đã làm gì, và ai phải chịu trách nhiệm nếu có vấn đề.

Lợi thế so sánh của con người sẽ dịch chuyển lên trên: từ phát hiện lỗi nhỏ sang thiết lập chiến lược, và chịu trách nhiệm khi có sai sót. Lợi thế lâu dài thuộc về những người có thể xác thực đầu ra bằng mã hóa, cung cấp bảo hiểm cho nó, và gánh trách nhiệm khi thất bại.

Không có xác thực quy mô là một khoản nợ tích lũy theo thời gian.

Bảo vệ quyền kiểm soát của người dùng

Trong nhiều thập kỷ, các lớp trừu tượng mới luôn định hình cách người dùng tương tác với công nghệ. Ngôn ngữ lập trình trừu tượng hóa mã máy; command line nhường chỗ cho giao diện đồ họa, rồi đến ứng dụng di động và API. Mỗi bước chuyển đổi đều che giấu nhiều phức tạp hơn ở phía dưới, nhưng luôn giữ người dùng trong vòng lặp.

Trong thế giới Agent, người dùng chỉ định kết quả chứ không phải hành động cụ thể, hệ thống tự quyết định cách thực hiện. Agent không chỉ trừu tượng hóa cách thực thi nhiệm vụ, mà còn trừu tượng hóa ai sẽ thực thi. Người dùng đặt tham số ban đầu, rồi lùi lại để hệ thống tự vận hành. Vai trò của người dùng chuyển từ tương tác sang giám sát; trừ khi có can thiệp, trạng thái mặc định là “bật”.

Khi người dùng giao phó nhiều nhiệm vụ hơn cho Agent, các rủi ro mới xuất hiện: đầu vào mơ hồ có thể khiến Agent hành xử dựa trên giả định sai lầm mà người dùng không biết; thất bại có thể không được báo cáo rõ ràng, gây khó khăn trong chẩn đoán; một lần phê duyệt có thể kích hoạt các luồng công việc nhiều bước mà không ai lường trước.

Đây là nơi công nghệ mã hóa có thể giúp ích. Công nghệ mã hóa luôn hướng tới việc giảm thiểu niềm tin mù quáng.

Khi người dùng giao phó nhiều quyết định hơn cho phần mềm, hệ thống Agent làm cho vấn đề này trở nên rõ ràng hơn, đồng thời nâng cao yêu cầu về thiết kế cẩn trọng — bằng cách đặt ra giới hạn rõ ràng hơn, tăng khả năng hiển thị, và bắt buộc các đảm bảo mạnh mẽ hơn về khả năng của hệ thống.

Các công cụ mã hóa thế hệ mới đang xuất hiện. Các khung ủy quyền phạm vi — như Delegation Toolkit của MetaMask, AgentKit của Coinbase, ví Agent, và AgentCash của Merit Systems — cho phép người dùng định nghĩa trong hợp đồng thông minh những gì Agent có thể và không thể làm. Các kiến trúc dựa trên ý định (như NEAR Intents, đã xử lý hơn 15 tỷ USD giao dịch DEX tích lũy kể từ quý 4 năm 2024) cho phép người dùng chỉ cần đặt ra kết quả mong muốn (ví dụ “kết nối chuỗi token và stake”), mà không cần chỉ rõ cách thực hiện.