Tại sao AI cần một lớp thực thi blockchain bảo mật
Các tác nhân AI đang ngày càng có khả năng tự động giao dịch, quản lý danh mục đầu tư và tương tác với các ứng dụng phi tập trung (dApp) theo cách riêng của chúng. Nhưng có một thách thức cốt lõi: blockchain là tất định (deterministic), trong khi AI mang tính xác suất (probabilistic).
Newton Protocol (NEWT) giải quyết vấn đề này bằng cách tách phần tính toán của AI khỏi khâu xác minh trên blockchain. Thay vì chạy các mô hình AI trực tiếp trên chuỗi, các tác nhân AI sẽ thực thi tác vụ ở ngoài chuỗi (off-chain), trong khi một rollup bảo mật sẽ xác minh, gộp lô (batch) và quyết toán (settle) các hành động đó trên chuỗi (on-chain) bằng các chứng minh mật mã và sự đồng thuận của trình xác thực (validator).
Thiết kế này cho phép AI tự chủ hoạt động hiệu quả mà không đánh đổi tính minh bạch, bảo mật hay tính phi tập trung. Thay vì phải tin vào các quyết định của AI, người dùng có thể tin vào quy trình xác minh của giao thức.
Khi AI trở thành một người tham gia chủ động trong Web3, các hạ tầng như Newton Protocol có thể đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho việc thực thi tự động trên chuỗi vừa có thể mở rộng, vừa có thể được xác minh.
Bạn có nghĩ rằng các tác nhân AI cần một lớp thực thi blockchain bảo mật để mở rộng trong Web3 không?
Newton Protocol: Vì sao AI cần một loại hạ tầng blockchain khác
Đây là một vấn đề nghe có vẻ đơn giản cho đến khi bạn thử giải nó. Giả sử một tác nhân AI được phép quản lý một danh mục crypto, thực hiện giao dịch hoặc tự động tái cân bằng tài sản. Blockchain có thể xác minh rằng một giao dịch đã xảy ra, nhưng không thể xác định liệu AI có làm theo đúng chiến lược dự định, tuân thủ các giới hạn do người dùng đặt ra hay đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hay không. Điều này tạo ra khoảng cách giữa tính toán thông minh và việc thực thi có thể được kiểm chứng. Sự khó khăn đến từ những giả định khác nhau đằng sau trí tuệ nhân tạo và blockchain. Đồng thuận blockchain phụ thuộc vào việc thực thi tất định, nghĩa là mọi trình xác thực phải tạo ra đúng cùng một kết quả từ cùng các đầu vào. Các hệ thống AI thì khác. Chúng thường dựa vào các mô hình xác suất, thông tin từ bên ngoài và suy luận tốn kém về mặt tính toán, mà không thể được tái tạo một cách thực tế bởi mọi nút trong một mạng phi tập trung. Thực thi AI trực tiếp trên chuỗi là không hiệu quả, trong khi thực thi hoàn toàn ngoài chuỗi lại tạo ra sự thiếu tin cậy.
THIẾT LẬP DÀI $TAIKO ━━━━━━━━━━━━ Vào lệnh: 0.390 – 0.415 SL: 0.355 TP1: 0.470 TP2: 0.530 TP3: 0.600 ━━━━━━━━━━━━ Không đuổi theo cú breakout. Tôi đang theo dõi đợt retest. TAIKO đã thực hiện cú bùng nổ rồi. Giờ lựa chọn tốt hơn là chờ giá quay trở lại vùng hỗ trợ và xem liệu người mua có bảo vệ được không. Đó là nơi tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận “sạch” hơn. ━━━━━━━━━━━━ Vì sao tôi thích thiết lập này: Breakout đã xảy ra rồi. Giá đang giữ cao sau pha mở rộng. Động lượng vẫn đang cao. Cấu trúc vẫn trông có xu hướng tăng miễn là retest giữ được. ━━━━━━━━━━━━ Kế hoạch của tôi rất đơn giản: Nếu giá điều chỉnh về 0.390 – 0.415 và giữ vững vùng đó, tôi sẽ quan tâm đến lệnh LONG. Mục tiêu đầu tiên là 0.470. Nếu động lượng tiếp tục, 0.530 là mục tiêu tiếp theo. Nếu người mua giữ quyền kiểm soát hoàn toàn, 0.600 có thể được kích hoạt. Nếu 0.355 bị phá, thiết lập coi như thất bại. Rủi ro đã được xác định. Retest “sạch”. Upside mạnh nếu xu hướng tiếp diễn. NFA.
Tất cả đều là hợp đồng vĩnh viễn, và tất cả đều đang chạy rất nhanh. Đà tăng hôm nay điên cuồng — hãy theo dõi các nhịp điều chỉnh hoặc các pha bứt phá.