Sự kết hợp giữa AI và công nghệ mã hóa: sự phát triển và triển vọng ứng dụng của giao thức MCP

Sự tiến hóa của mô hình mới

Gần đây, "AI+Crypto" đã trở thành chủ đề nóng. Từ sự xuất hiện của ChatGPT, đến việc các tổ chức mô hình lớn cho ra mắt các mô hình siêu lớn đa mô hình, rồi đến thế giới chuỗi thử nghiệm kết nối với AI Agent, sự hòa trộn công nghệ này đang tăng tốc.

Sự kết hợp giữa AI và mã hóa xuất phát từ tính bổ sung của cả hai bên. AI có thể thực hiện các nhiệm vụ và xử lý thông tin, nhưng gặp phải những hạn chế như hiểu biết về ngữ cảnh, cấu trúc động lực, v.v. Trong khi đó, dữ liệu trên chuỗi mà công nghệ mã hóa cung cấp, cơ chế khuyến khích và khung quản trị, chính là những gì có thể bù đắp cho những điểm yếu này. Ngược lại, ngành mã hóa cũng cần AI để xử lý hành vi của người dùng, quản lý rủi ro và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại khác.

Sự tích hợp sâu sắc này đã hình thành một cấu trúc mới mang tên "cơ sở hạ tầng lẫn nhau". Chẳng hạn, trong DeFi đã xuất hiện "nhà tạo lập thị trường AI", thông qua mô hình AI để thực hiện việc điều phối thanh khoản một cách linh hoạt. Trong các tình huống quản trị, "đại lý quản trị" bắt đầu phân tích các đề xuất và dự đoán xu hướng bỏ phiếu. AI dần trở thành "người thực thi nhận thức trên chuỗi".

Tính khả thi của dữ liệu trên chuỗi cũng khiến nó trở thành tài liệu lý tưởng cho việc đào tạo AI. Có những dự án thử nghiệm nhúng hành vi trên chuỗi vào việc tinh chỉnh mô hình, có khả năng xuất hiện "tiêu chuẩn mô hình AI trên chuỗi" trong tương lai. Đồng thời, cơ chế thưởng trên chuỗi cung cấp động lực kinh tế bền vững hơn cho các hệ thống AI.

Từ góc độ vĩ mô, xu hướng này có thể phát triển thành "cấu trúc xã hội trên chuỗi lấy Agent làm trung tâm": mô hình không chỉ thực thi hợp đồng, mà còn có thể hiểu ngữ cảnh, phối hợp trò chơi, quản trị chủ động, và thiết lập nền kinh tế riêng của mình.

Bối cảnh và cơ chế cốt lõi của giao thức MCP

Với sự sâu sắc của sự kết hợp giữa AI và mã hóa, MCP(Model Context Protocol) ra đời, nhằm xây dựng một lớp giao thức chung để AI mô hình hoạt động, thực hiện, phản hồi và thu lợi nhuận trên chuỗi.

MCP có thiết kế cốt lõi bao gồm:

1. Cơ chế danh tính mô hình: Mỗi mẫu hoặc Agent có địa chỉ trên chuỗi độc lập, có thể nhận tài sản, khởi xướng giao dịch, gọi hợp đồng.

2. Hệ thống thu thập ngữ cảnh và giải thích ngữ nghĩa: Trừu tượng hóa trạng thái trên chuỗi, dữ liệu ngoài chuỗi, hồ sơ tương tác lịch sử, cung cấp ngữ cảnh ngữ nghĩa cho mô hình thực hiện các lệnh phức tạp.

3. Phân tích ý định và lập kế hoạch nhiệm vụ: Chuyển đổi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên của người dùng thành nhiệm vụ có cấu trúc và tạo ra lộ trình thực hiện.

4. Cơ chế thực thi và chứng minh trên chuỗi: Thực hiện quyết định mô hình thông qua việc gọi hợp đồng thông minh và tạo ra chứng minh thực thi có thể xác minh.

5. Hệ thống khuyến khích và phản hồi: Dựa trên mức độ hoàn thành nhiệm vụ và phản hồi của người dùng, cung cấp phần thưởng token cho mô hình, tạo thành vòng khép kín kinh tế.

Nhiều dự án đã bắt đầu xây dựng hệ thống nguyên mẫu xung quanh MCP. Ví dụ, Base MCP triển khai mô hình AI như một đại lý trên chuỗi có thể gọi được; Flock xây dựng hệ thống hợp tác đa tác nhân; LyraOS và BORK đang cố gắng mở rộng MCP thành "hệ điều hành mô hình" lớp cơ sở.

Việc đề xuất MCP không chỉ mang lại con đường công nghệ mới, mà còn là cơ hội để tái cấu trúc ngành công nghiệp. Nó mở ra "tầng kinh tế AI bản địa", khiến cho mô hình trở thành những người tham gia kinh tế có tài khoản, tín dụng và lợi nhuận. Trong tương lai, mô hình có thể đóng vai trò quan trọng trong DeFi, quản trị DAO và hệ sinh thái NFT.

Các tình huống triển khai điển hình của AI Agent

Dựa trên giao thức MCP, AI Agent thể hiện tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:

1. Quản lý tài sản trên chuỗi: AI Agent có thể tự động thu thập dữ liệu trên chuỗi dựa trên ý định của người dùng, tạo ra bộ chiến lược giao dịch và thực hiện mô phỏng hoặc kiểm tra lại. Điều này cho phép người dùng không chuyên cũng có thể ủy thác tài sản bằng ngôn ngữ tự nhiên.

2. Danh tính trên chuỗi và tương tác xã hội: Người dùng có thể sở hữu "đại lý ngữ nghĩa" đồng bộ với sở thích của mình, tham gia DAO xã hội, phát hành nội dung, tổ chức sự kiện. Một số chuỗi xã hội đã bắt đầu triển khai các đại lý hỗ trợ MCP, dùng để tự động hỗ trợ người dùng hoàn thành Onboarding, xây dựng biểu đồ xã hội, v.v.

3. Quản trị và quản lý DAO: Agent có khả năng phân tích ngữ nghĩa có thể giúp người dùng sắp xếp động thái của DAO, trích xuất thông tin quan trọng và đề xuất tùy chọn bỏ phiếu. Cơ chế "đại diện ưu tiên" này giúp giảm bớt vấn đề quá tải thông tin. Các mô hình cũng có thể chia sẻ kinh nghiệm quản trị, hình thành chuyển giao kiến thức giữa các cộng đồng.

4. Các bối cảnh khác: AI Agent cũng có thể được áp dụng trong việc tổ chức dữ liệu trên chuỗi, tương tác thế giới game, tạo chứng minh ZK, và tiếp relay nhiệm vụ giữa các chuỗi. Trong trò chơi trên chuỗi, AI có thể trở thành bộ não đứng sau NPC; trong hệ sinh thái NFT, mô hình có thể đảm nhận vai trò "người tổ chức ngữ nghĩa".

Giao thức MCP đang thay đổi cách thức thực hiện nhiệm vụ, biến tương tác giữa người dùng và chuỗi từ giao diện mã thành giao diện ngữ nghĩa. Cuộc cách mạng này nâng AI từ "công cụ" lên "chủ thể hành động", đồng thời biến blockchain từ "mạng giao thức" thành "bối cảnh tương tác".

Phân tích triển vọng thị trường và ứng dụng ngành

Giao thức MCP như một đổi mới tiên tiến trong việc kết hợp AI và mã hóa, mang lại cơ hội mới cho nhiều ngành.

1. Dịch vụ tài chính: MCP có thể thúc đẩy sự sâu sắc của hệ sinh thái DeFi, cung cấp tài sản "quyền lợi thu nhập" có thể giao dịch cho mô hình AI. Người dùng có thể đầu tư vào chính mô hình AI, hoặc giao dịch quyền lợi thu nhập của mô hình trên nền tảng phi tập trung.

2. Y tế sức khỏe: AI có thể được áp dụng trong y tế chính xác, phát triển thuốc, dự đoán bệnh tật và các lĩnh vực khác. Giao thức MCP cung cấp giải pháp minh bạch cho việc bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và phân phối kết quả.

3. Internet of Things: Trong việc xây dựng nhà thông minh và thành phố thông minh, mô hình AI có thể cung cấp hỗ trợ quyết định cho các thiết bị IoT. MCP cung cấp cơ chế khuyến khích cho những mô hình này, thúc đẩy sự phát triển của IoT.

4. Đổi mới công nghệ: MCP thúc đẩy tích hợp chuỗi công nghiệp, cung cấp nền tảng phi tập trung chia sẻ tài nguyên tính toán và dữ liệu huấn luyện. Đặc điểm mã nguồn mở của nó giúp các nhà phát triển hợp tác đổi mới trong hệ sinh thái mở.

5. Thị trường vốn: MCP cung cấp nhiều cách tham gia cho nhà đầu tư, chẳng hạn như mua quyền lợi từ mô hình AI. Tài sản AI dựa trên MCP có thể trở thành mục tiêu đầu tư quan trọng, thu hút nhiều loại vốn tham gia.

Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự mở rộng của ứng dụng blockchain, giao thức MCP dự kiến sẽ đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực tài chính, y tế, sản xuất. Nó không chỉ tạo cơ hội cho các nhà phát triển và nhà đầu tư, mà còn mang lại ảnh hưởng mang tính cách mạng cho các ngành công nghiệp truyền thống.

Kết luận và triển vọng tương lai

Giao thức MCP đại diện cho một hướng quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và thị trường mã hóa, thể hiện tiềm năng lớn trong các lĩnh vực DeFi, quyền riêng tư dữ liệu, và tự động hóa hợp đồng thông minh. Nó cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng vận hành phi tập trung, minh bạch và có thể truy xuất, hứa hẹn nâng cao hiệu suất AI và mở rộng mức độ chấp nhận của thị trường.

Từ góc độ đầu tư, giao thức MCP sẽ thu hút một lượng lớn vốn, đặc biệt là vốn đầu tư rủi ro và quỹ đầu tư phòng hộ. Khi ngày càng nhiều mô hình AI được tài sản hóa và giao dịch thông qua MCP, nhu cầu thị trường liên quan sẽ tiếp tục tăng.

Trong tương lai, AI và mã hóa tài sản dựa trên MCP có thể trở thành công cụ đầu tư chủ đạo, không chỉ là phương tiện gia tăng giá trị trong thị trường mã hóa, mà còn có thể phát triển thành hàng hóa tài chính toàn cầu quan trọng, thúc đẩy sự hình thành của một cấu trúc kinh tế mới.