Phỏng vấn nhà sáng lập Bittensor Jacob: Ứng dụng khai thác vào AI, TOP 3 subnet được phát triển bởi đội ngũ Trung Quốc

Khách mời: Jacob Robert Steeves, nhà sáng lập Bittensor
Phỏng vấn: zhou & chilli, ChainCatcher

 

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo phi tập trung đã trở thành lĩnh vực tiên phong trong việc kết hợp công nghệ blockchain và AI, thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ toàn cầu. Bittensor (TAO) là một giao thức mã nguồn mở, áp dụng cơ chế “khai thác mỏ” kiểu Bitcoin vào tính toán AI, tổ chức các subnet về suy luận, huấn luyện và các nhà cung cấp cạnh tranh trên blockchain và nhận thưởng dựa trên đóng góp.

Theo dữ liệu từ CoinGecko, token Bittensor TAO được niêm yết trên sàn giao dịch vào tháng 3 năm 2023, tại thời điểm viết bài, giá token là 423 USD, vốn hóa thị trường khoảng 4 tỷ USD, xếp hạng thứ 42 trong các loại tiền mã hóa. Gần đây, công ty kho bạc TAO TAO Synergies Inc. đã công bố hoàn thành vòng gọi vốn riêng tư trị giá 11 triệu USD, các nhà đầu tư bao gồm cố vấn chiến lược TAO James Altucher và công ty mẹ của Grayscale DCG.

Trong cuộc phỏng vấn độc quyền với ChainCatcher lần này, chúng tôi may mắn được trò chuyện với nhà sáng lập Bittensor Jacob, cùng nhau thảo luận sâu về tầm nhìn công nghệ của anh, hành trình từ Google đến khởi nghiệp, cũng như cách Bittensor phá vỡ rào cản AI truyền thống thông qua “tính toán khuyến khích”.

 

Từ Google đến AI phi tập trung: Bittensor chính là áp dụng khai thác mỏ vào AI

ChainCatcher: Trong vài tháng gần đây, chúng tôi nhận thấy Bittensor (TAO) đã thu hút sự chú ý mạnh mẽ tại Mỹ, đồng thời cũng nhanh chóng nóng lên trong cộng đồng châu Á. Hy vọng thông qua cuộc trò chuyện này, nhiều độc giả sẽ hiểu hơn về Bittensor và suy nghĩ của bạn về tương lai “AI phi tập trung”. Trước tiên, hãy nói về lý lịch của bạn, nhiều độc giả biết bạn từng là kỹ sư phần mềm tại Google, tại sao bạn rời Google để khởi nghiệp? Trải nghiệm đó ảnh hưởng lớn nhất đến bạn ở điểm nào?

Jacob: Tôi từng học toán và khoa học máy tính tại Đại học Simon Fraser ở Vancouver, Canada, sau khi tốt nghiệp tôi làm việc cho một nhà thầu DARPA về chip giao diện não-máy tính. Người hướng dẫn của tôi (cũng là nhà sáng lập công ty) là một trong những người ủng hộ Bitcoin sớm, ông ấy giúp tôi tiếp cận các khái niệm như “năng lượng/nhiệt động lực học tính toán”, đồng thời giúp tôi thực sự hiểu về Bitcoin.

Từ năm 2015, tôi đồng thời nghiên cứu sâu về Bitcoin và AI, hai lĩnh vực này tự nhiên phù hợp với nhau, bởi cốt lõi của AI là nghiên cứu vòng phản hồi (backpropagation, thuật toán di truyền, học tăng cường, v.v.), còn Bitcoin là vòng phản hồi kinh tế có thể lập trình đầu tiên. Sau đó tôi làm kỹ sư học máy tại Google, đồng thời phát triển Bittensor ngoài giờ, cho đến năm 2018 tôi quyết định toàn tâm toàn ý cho Bittensor, và ra mắt mainnet vào năm 2021.

Khi tôi ở Google, tôi đã chứng kiến sự ra đời của bài báo “Attention Is All You Need” (Transformer), điều này thúc đẩy sự phát triển theo cấp số nhân của các mô hình lớn như GPT. Tôi cũng học được rất nhiều thực tiễn học máy phân tán từ các đội ngũ hàng đầu, như máy chủ tham số, song song mô hình, song song dữ liệu, v.v.—những kinh nghiệm này rất quan trọng cho việc xây dựng kiến trúc tính toán của Bittensor sau này.

ChainCatcher: Trước khi tiếp tục, bạn có thể giới thiệu ngắn gọn về Bittensor không?

Jacob: Tất nhiên. Bittensor là một giao thức mở áp dụng cơ chế khai thác kiểu Bitcoin vào AI: chúng tôi sử dụng khuyến khích kinh tế có thể lập trình để tổ chức sức mạnh tính toán, mô hình, dữ liệu và ứng dụng phân tán thành một thị trường công bằng. Bittensor là một blockchain với token gốc TAO, trên đó có khoảng 128 subnet (Subnets), mỗi subnet phối hợp cạnh tranh quanh các nhiệm vụ như suy luận, huấn luyện, học tăng cường, đại lý mã, lưu trữ, tín hiệu dự đoán/giao dịch, v.v. AI về bản chất là vấn đề tính toán; Bitcoin đã chứng minh rằng “khuyến khích + cạnh tranh” có thể điều phối hiệu quả tài nguyên phân tán, chúng tôi chỉ chuyển các nguyên lý này sang sản xuất trí tuệ.

Từ góc nhìn người dùng, nhà phát triển có thể khởi tạo hoặc tham gia subnet, đóng góp mô hình và sức mạnh tính toán và nhận khuyến khích liên tục dựa trên hiệu quả; bên có nhu cầu có thể mua các dịch vụ như suy luận, sức mạnh tính toán, AutoML hoặc tín hiệu dự đoán thông qua mạng lưới. Nói đơn giản, Bittensor biến mô hình “thợ mỏ—phần thưởng—đồng thuận” thành “nguồn cung AI hữu ích—phần thưởng thị trường—đồng thuận mạng lưới”.

 

Tiếp cận nhà phát triển Trung Quốc: Đất cạnh tranh mạnh nhất và nguồn cung mới

ChainCatcher:Đây có phải là lần đầu tiên bạn đến Trung Quốc không? Tại sao bạn chọn thời điểm này để đến Trung Quốc diễn thuyết?

Jacob: Đây là lần đầu tiên. Hiện tại tôi sống ở Peru, trước đây chưa từng đi tour nước ngoài, lần này tôi đến Trung Quốc để nói về Bittensor. Trước hết, Bittensor là áp dụng khai thác Bitcoin vào AI, mà Trung Quốc là một trong những quốc gia phát triển AI nhanh nhất, thậm chí có thể là mạnh nhất thế giới; khi khai thác Bitcoin còn hợp pháp, tỷ lệ sức mạnh tính toán của Trung Quốc vượt quá 50%, đến nay vẫn sản xuất 90% chip toàn cầu.

Tôi rất tôn trọng năng lực kỹ thuật của Trung Quốc trong xây dựng các mạng lưới này, hy vọng nhiều nhà phát triển Trung Quốc sẽ tham gia xây dựng mạng lưới Bittensor, giúp chúng tôi mở rộng quy mô mạng lưới.

Bittensor là một mạng lưới mở, phi tập trung, không cần cấp phép, minh bạch, bất kỳ khu vực nào cũng có thể tham gia công bằng, điều này là một đối trọng ý nghĩa với hạ tầng AI tập trung cao hiện nay. Chúng tôi đã chứng minh tính khả thi ở một số hướng: thông qua subnet đưa tài nguyên GPU và dịch vụ mô hình vào thị trường, cạnh tranh về giá cả và hiệu suất với các giải pháp tập trung. Mục tiêu đến Trung Quốc là đưa các con đường này vào hệ sinh thái nhà phát triển lớn hơn.

ChainCatcher:Chuyến đi này bạn muốn truyền đạt thông điệp chính nào tới các nhà phát triển và nhà đầu tư châu Á? Có dự án hoặc cộng đồng Trung Quốc nào khiến bạn ấn tượng không?

Jacob: Có. Trong Bittensor chúng tôi thường nghe một câu: khi thợ mỏ Trung Quốc tham gia một subnet nào đó, cạnh tranh lập tức trở nên rất khốc liệt, đến mức nhiều người ban đầu trong đó sẽ chọn rút lui—điều này hoàn toàn nằm trong dự đoán, bởi cường độ cạnh tranh của Trung Quốc thực sự khiến người ta kinh ngạc. Từ cách tổ chức và huấn luyện ở các trường đại học, các bạn đã là một trong những nhóm cạnh tranh nhất thế giới, vì vậy tôi nghĩ Trung Quốc và Bittensor là sự kết hợp tự nhiên.

Lần này tôi đến, tôi muốn truyền đạt rằng: đây là một nền tảng kinh tế hoàn toàn mới và công bằng, kỹ sư, nhà xây dựng, thợ mỏ Trung Quốc đều có thể đóng góp thực sự hiệu quả ở đây—và mọi thứ đều công khai minh bạch, quy tắc công bằng. Về dự án cụ thể, một trong những subnet lớn nhất trên Bittensor là Affine, do nhà phát triển Trung Quốc xây dựng, nó đang trở thành một trong những cơ chế cạnh tranh mạnh nhất toàn mạng. Tôi hy vọng sẽ có thêm nhiều đội ngũ như vậy tham gia, bởi trình độ kỹ sư ở đây thực sự rất cao, gần như không ai sánh kịp.

ChainCatcher:Bạn nhìn nhận thế nào về vị trí độc đáo của Trung Quốc, Hồng Kông, Singapore trong Web3 và AI?

Jacob: Hiện tại, các công ty ở Trung Quốc, Singapore và Đông Á đang dẫn đầu xu hướng AI mã nguồn mở. Các mô hình mã nguồn mở hàng đầu như DeepSeek đến từ đội ngũ Trung Quốc; Hồng Kông, Singapore linh hoạt hơn về tuân thủ và vốn, thuận tiện cho công nghiệp hóa và hợp tác xuyên biên giới. Nhìn chung, châu Á đang đẩy mạnh “mô hình mở + triển khai kỹ thuật”, đây là sự kết hợp rất cần thiết cho AI phi tập trung. Ngoài ra, các trường đại học hàng đầu Trung Quốc như Đại học Bắc Kinh và Đại học Thanh Hoa cũng đóng góp lớn cho tiến bộ học thuật và tri thức.

ChainCatcher:Bạn vừa nhắc đến Bittensor có khoảng 128 dự án subnet, bạn có thể nói về phân bổ tài nguyên hoặc phân bố kỹ sư không?

Jacob: Trong đó, ba subnet hàng đầu (Subnet Ecosystem Projects) đều do đội ngũ Trung Quốc xây dựng, tôi cho rằng điều này rất ý nghĩa. Bittensor là một nền tảng ẩn danh, tuy nhiên có thể xác nhận rằng có khá nhiều đội ngũ và sức mạnh tính toán châu Á đang tham gia. Ví dụ, Lium là một subnet hàng đầu cung cấp tài nguyên GPU, nó tạo ra một thị trường không cần cấp phép, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp sức mạnh tính toán GPU, đồng thời cũng có thể truy cập tài nguyên GPU qua mạng. Có rất nhiều thợ mỏ Trung Quốc đóng góp các chip này (chúng tôi có thể thấy các máy này thực sự ở châu Á qua địa chỉ IP), chúng tôi đưa các tài nguyên này ra thị trường toàn cầu.

ChainCatcher:Hiện tại bạn có liên hệ với các tổ chức đầu tư nào không? Chắc hẳn có nhiều quỹ đầu tư hoặc công ty đầu tư quan tâm đến Bittensor.

Jacob: Đúng vậy, chúng tôi thường xuyên nhận được liên hệ từ các nhà đầu tư, họ muốn tham gia, mua TAO. Tuy nhiên tôi không phải là người trực tiếp phụ trách các vấn đề này, tôi chỉ là một kỹ sư. Mạng lưới Bittensor là mở, thị trường cũng thanh khoản. Vì vậy chúng tôi khuyên mọi người nên trực tiếp tham gia thị trường thứ cấp của TAO, vì chúng tôi cho rằng đó là cách công bằng nhất, ai cũng có thể tham gia thị trường này theo cùng một cách. Thực tế, các công ty đầu tư thường tìm đến chúng tôi, nhưng chúng tôi muốn mọi người tham gia thị trường một cách công bằng hơn.

ChainCatcher:Vậy trong tương lai, liệu Bittensor có khả năng hợp tác với các ông lớn Internet truyền thống (như OpenAI, Alibaba, Baidu, v.v.) không?

Jacob: Có thể, nhưng phụ thuộc vào sự đồng thuận về quan điểm. Một số phòng thí nghiệm tập trung ở Mỹ có lẽ không quá quan tâm, họ thiên về kiểm soát và tập trung, còn chúng tôi nhấn mạnh sự mở và không cần cấp phép. Ngược lại, các đội ngũ mở hơn như DeepSeek, Kimi, Moonshot có thể kết nối tài nguyên vào Bittensor, khởi tạo subnet trên mạng và kiếm tiền, cũng như tiêu thụ nguồn cung mạng lưới. Tôi nghĩ đây chỉ là vấn đề thời gian: hoặc hợp tác, hoặc áp dụng phương pháp huấn luyện phi tập trung của chúng tôi. Nếu có thể cùng Moonshot làm tốt huấn luyện phi tập trung thực sự, chúng tôi rất hoan nghênh.

 

Bản chất của Bittensor: Dùng khuyến khích kinh tế mã hóa để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo

ChainCatcher:Gần đây bạn đề cập trên X rằng, Crypto + AI là một cách nói nông, điều thực sự quan trọng là incentive computing. Nhiều người hiểu Bittensor là một “trình tổng hợp mô hình AI”, nhưng bạn dường như nhấn mạnh nó là một “mạng lưới khuyến khích”. Bạn có thể giải thích cho độc giả của chúng tôi: Bittensor khác biệt lớn nhất với nền tảng tổng hợp truyền thống ở đâu? “Phi tập trung” thực sự thay đổi điều gì?

Jacob: Hiểu Bittensor là “trình tổng hợp mô hình AI” là không đúng. Cốt lõi của Bittensor là nhúng “khuyến khích có thể lập trình” vào quá trình học của AI: ai cung cấp suy luận, huấn luyện hoặc công cụ hữu ích hơn sẽ nhận được nhiều phần thưởng hơn, điều này hoàn toàn khác với “chất đống mô hình lại với nhau”. 15 năm qua, đột phá của AI đến từ học thích nghi theo phản hồi/phần thưởng (như BP, RL), chúng tôi làm là nhúng tiền tệ và khuyến khích trực tiếp vào cơ chế này, dùng tín hiệu thị trường liên tục tối ưu hóa nguồn cung và chất lượng.

Ý nghĩa của “phi tập trung” là không cần cấp phép và chống điểm lỗi đơn, nghĩa là bất kỳ cá nhân/đội ngũ nào cũng có thể khởi tạo subnet tham gia cạnh tranh, nguồn cung tốt được khuyến khích mở rộng, nguồn cung kém tự nhiên bị loại bỏ; đồng thời tài nguyên phân tán, định tuyến linh hoạt, giúp dịch vụ có khả năng chống chịu tốt hơn với sự cố điểm đơn. Nhưng mục tiêu của chúng tôi không phải là “phi tập trung vì phi tập trung”, mà là để khuyến khích thúc đẩy tính toán hữu ích ở quy mô lớn—đây mới là sự khác biệt căn bản giữa Bittensor và nền tảng tổng hợp truyền thống.

Tuy nhiên, cái gọi là Crypto + AI chỉ là áp dụng tiền mã hóa vào AI, hoặc áp dụng AI vào tiền mã hóa, cách nghĩ này không chạm tới cốt lõi việc chúng tôi đang làm, thực tế chúng tôi đang dùng khuyến khích kinh tế mã hóa để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

ChainCatcher:Vài ngày trước AWS gặp sự cố lớn, nhiều dịch vụ AI bị tê liệt. Bạn nhận định thế nào?

Jacob: Tôi cho rằng sự kiện này chứng minh một giá trị của phi tập trung—đó là khả năng chống chịu với điểm lỗi đơn. Bittensor không bị tê liệt, vì chúng tôi dựa vào phân bổ tài nguyên phi tập trung, đây cũng là một lợi thế của chúng tôi. Tuy nhiên, sự kiện này cũng chứng minh rằng, nhiều hệ sinh thái gọi là phi tập trung thực ra chưa hoàn toàn phi tập trung, vì thực sự có một số dự án không thể phục hồi sau khi bị tê liệt. Bittensor không lấy phi tập trung làm mục tiêu cốt lõi, tất nhiên, chúng tôi sử dụng cơ chế chống kiểm duyệt ở lõi kỹ thuật, nhưng đó không phải là động lực căn bản của Bittensor.

 

Kinh tế và tầm nhìn: Chu kỳ giảm một nửa TAO, nguồn thu giao thức, thị trường dự đoán và mục tiêu 5 năm

ChainCatcher: 2025 là chu kỳ giảm một nửa đầu tiên của TAO, bạn nghĩ lần giảm một nửa này sẽ ảnh hưởng thế nào đến hành vi của nhà phát triển và người xác thực trong hệ sinh thái?

Jacob: Thực ra, tôi cho rằng ảnh hưởng duy nhất của giảm một nửa đối với Bittensor là nguồn cung sẽ thắt chặt hơn. Nhưng điều này không ảnh hưởng đến cơ chế khuyến khích cơ bản của mạng lưới, mạng lưới vẫn có động lực kinh tế lớn, khuyến khích nhà phát triển xây dựng trên nền tảng.

ChainCatcher:Doanh thu tầng giao thức của Bittensor chủ yếu đến từ đâu?

Jacob: Chủ yếu đến từ bán suy luận (inference), bán sức mạnh tính toán (compute), bán AutoML (học máy tự động), và bán tín hiệu cho thị trường dự đoán.

ChainCatcher:Bạn vừa nhắc đến thị trường dự đoán, bạn nhìn nhận thế nào về vị trí và mô hình kinh doanh của thị trường dự đoán trong hệ sinh thái Web3 hiện nay?

Jacob: Tôi nghĩ đây là một ý tưởng rất hay. Nếu bạn nói về Kalshi và Polymarket, tôi cho rằng chúng là một trong những ứng dụng fintech thực sự, là ứng dụng đầu tiên hướng tới người tiêu dùng quy mô lớn. Nó rất có ý nghĩa, và thay đổi sâu sắc cách con người làm việc.

ChainCatcher:Cuối cùng, hãy nói về tầm nhìn của Bittensor. Nhìn về 5 năm tới, bạn muốn thấy tiêu đề tin tức nào về Bittensor? Tầm nhìn của bạn về ứng dụng này là gì? Bạn dự định thực hiện ra sao?

Jacob: Điều tôi muốn thấy nhất, cũng là điều quan trọng nhất là: chúng tôi đưa công nghệ này đến với “hàng triệu” người dùng, thực sự cung cấp dịch vụ trí tuệ mở cho toàn cầu, mạng lưới liên tục mở rộng và vận hành bền vững. Hiện tại chúng tôi đã thấy hình hài con đường này: về kinh tế, trong nhiều trường hợp chúng tôi có thể đánh bại nhà cung cấp tập trung về chi phí, đặc biệt là ở mảng suy luận (inference). Hiện đã có khoảng một trăm nghìn người dùng sử dụng công nghệ của chúng tôi; bước tiếp theo không chỉ dẫn đầu về suy luận mà còn tiến lên tầng ứng dụng.

Mục tiêu của chúng tôi là phục vụ hàng tỷ người dùng toàn cầu. Ví dụ: Ridges là một subnet quy mô lớn trên Bittensor, nó làm về đại lý mã (coding agents), các đại lý này được tối ưu bởi thợ mỏ toàn cầu. Xây dựng theo cách này có một lợi ích rõ ràng: giá thành giảm đáng kể. Vì chúng tôi thụ động, liên tục tối ưu hóa tỷ lệ giá trị trên toàn cầu—khi một số sản phẩm tập trung có thể cần đăng ký 1000 USD nhưng chỉ cung cấp giá trị thực 200 USD, chúng tôi có thể làm đăng ký 10 USD, chi phí thực của mạng chỉ 6 USD. Quy mô kinh tế này giúp chúng tôi tiếp cận toàn thế giới; còn các công ty AI tập trung nếu không áp dụng các nguyên lý kỹ thuật cơ bản này thì khó mà theo kịp về hiệu suất, tốc độ, chi phí trong dài hạn.

Đó chính là “nêm” (wedge) của chúng tôi. Nếu ở các khía cạnh then chốt này chúng tôi có thể duy trì ưu thế lâu dài, thì họ khó có thể thắng chúng tôi trong cuộc cạnh tranh này; ngược lại, nếu chúng tôi không làm được, thì cũng không có gì để nói.

Tương tự, lý do Bitcoin có thể vượt qua quốc gia chủ quyền hoặc hệ thống tập trung ở tầng mạng lưới là vì nó áp dụng đúng nguyên lý kỹ thuật và thiết kế cơ chế. Bittensor tất nhiên chưa làm được điều này ở mọi lĩnh vực, nhưng ở một số lĩnh vực cụ thể chúng tôi đã làm được, nhiều người thực ra đang sử dụng Bittensor hàng ngày mà không biết.