Khi thị trường dự đoán được đẩy đến cực hạn, liệu đó có phải là một cuộc họp báo? Trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ vừa kết thúc, Polymarket, với dữ liệu được thúc đẩy bởi thị trường của mình, đã thành công trong việc dự đoán tỷ lệ thắng của Trump cao hơn các cuộc thăm dò truyền thống, nhanh chóng thu hút sự chú ý của công chúng và truyền thông. Mọi người dần nhận thức rằng, Polymarket đã không chỉ là một công cụ tài chính, mà còn là "bộ cân bằng" trong lĩnh vực thông tin, sử dụng trí tuệ của thị trường để xác minh tính xác thực của các tin tức gây chấn động.
Khi Polymarket trở thành tâm điểm, Vitalik đã đề xuất một khái niệm hoàn toàn mới - Tài chính Thông tin (Info Finance). Công cụ kết hợp các kích thích tài chính và thông tin này có thể làm đảo lộn các phương thức xã hội truyền thông, nghiên cứu khoa học và quản trị, mở ra hướng mới để nâng cao hiệu quả ra quyết định. Với sự phát triển của AI và blockchain, Tài chính Thông tin cũng đang tiến đến một điểm chuyển mình mới.
Đối với lĩnh vực tham vọng mới này của Tài chính Thông tin, liệu Web3 với công nghệ và triết lý của mình đã sẵn sàng đón nhận chưa? Bài viết này sẽ lấy thị trường dự đoán làm điểm khởi đầu, khám phá triết lý cốt lõi của Tài chính Thông tin, nền tảng kỹ thuật và khả năng phát triển trong tương lai.
Tài chính Thông tin: Sử dụng công cụ tài chính để thu thập và sử dụng thông tin
Trọng tâm của Tài chính Thông tin là sử dụng các công cụ tài chính để thu thập và sử dụng thông tin, nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong ra quyết định. Thị trường dự đoán là một ví dụ điển hình, thông qua việc liên kết vấn đề với các kích thích tài chính, những thị trường này đã khuyến khích người tham gia chính xác và có trách nhiệm, cung cấp cho người dùng tìm kiếm sự thật những dự đoán rõ ràng.
Với tư cách là một thiết kế thị trường tinh vi, Tài chính Thông tin có thể hướng dẫn những người tham gia phản ứng với các sự kiện hoặc nhận định cụ thể, ứng dụng bao gồm quản trị phi tập trung, rà soát khoa học, v.v. Đồng thời, sự xuất hiện của AI sẽ tiếp tục giảm rào cản, cho phép các quyết định vi mô cũng có thể hoạt động hiệu quả trên thị trường, thúc đẩy sự phổ biến của Tài chính Thông tin.
Vitalik đặc biệt nhấn mạnh rằng, thập kỷ hiện tại là thời điểm tốt nhất để mở rộng Tài chính Thông tin. Các blockchain có khả năng mở rộng cung cấp nền tảng an toàn, minh bạch và đáng tin cậy cho Tài chính Thông tin, trong khi sự ra đời của AI nâng cao hiệu quả thu thập thông tin, cho phép Tài chính Thông tin xử lý các vấn đề tinh vi hơn. Tài chính Thông tin không chỉ vượt qua các giới hạn của thị trường dự đoán truyền thống, mà còn thể hiện khả năng khai thác tiềm năng trong nhiều lĩnh vực.
Tuy nhiên, khi Tài chính Thông tin mở rộng, tính phức tạp và quy mô của nó đang tăng lên nhanh chóng. Thị trường cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện các quyết định và giao dịch theo thời gian thực, đặt ra thách thức nghiêm trọng đối với khả năng tính toán hiệu quả và an toàn. Đồng thời, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI cũng tạo ra nhiều mô hình đổi mới hơn, làm tăng nhu cầu tính toán. Trong bối cảnh này, một hệ thống tính toán hậu khan hiếm an toàn và khả thi trở thành nền tảng không thể thiếu cho sự phát triển liên tục của Tài chính Thông tin.
Cục diện hiện tại, ai sẽ là hệ thống tính toán hậu khan hiếm
"Hệ thống tính toán hậu khan hiếm" hiện vẫn chưa có định nghĩa thống nhất, nhưng mục tiêu cốt lõi của nó là vượt qua giới hạn của các nguồn lực tính toán truyền thống, đạt được khả năng tính toán rộng rãi và chi phí thấp. Thông qua việc phi tập trung hóa, tăng cường nguồn lực và hợp tác hiệu quả, những hệ thống này hỗ trợ việc thực hiện các nhiệm vụ tính toán quy mô lớn và linh hoạt, khiến nguồn lực tính toán tiến gần đến "không khan hiếm". Trong kiến trúc này, khả năng tính toán thoát khỏi sự phụ thuộc vào một điểm duy nhất, người dùng có thể truy cập và chia sẻ nguồn lực một cách tự do và với chi phí thấp, thúc đẩy sự phổ cập và phát triển bền vững của tính toán phổ quát.
Trong bối cảnh blockchain, các đặc điểm then chốt của hệ thống tính toán hậu khan hiếm bao gồm phi tập trung hóa, nguồn lực dồi dào, chi phí thấp và khả năng mở rộng cao.
Cuộc đua hiệu suất của các chuỗi công khai
Hiện nay, các chuỗi công khai lớn đang cạnh tranh quyết liệt về hiệu suất, để đáp ứng nhu cầu ngày càng phức tạp của các ứng dụng. Nhìn chung, xu hướng phát triển của hệ sinh thái chuỗi công khai đang chuyển từ mô hình xử lý đơn luồng truyền thống sang mô hình tính toán song song.
Các chuỗi công khai hiệu suất cao truyền thống:
- Solana: Ngay từ khi thiết kế, Solana đã sử dụng kiến trúc tính toán song song, đạt được khả năng xử lý giao dịch cao và độ trễ thấp. Cơ chế đồng thuận Proof of History (PoH) độc đáo của nó cho phép xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây.
- Polygon và BSC: Hai nền tảng này tích cực phát triển các giải pháp EVM song song để nâng cao khả năng xử lý giao dịch. Ví dụ, Polygon đã giới thiệu zkEVM để đạt được việc xác minh giao dịch hiệu quả hơn.
Các chuỗi công khai song song mới nổi:
- Aptos, Sui, Sei và Monad: Những chuỗi công khai mới nổi này được thiết kế đặc biệt cho hiệu suất cao, thông qua việc tối ưu hóa hiệu quả lưu trữ dữ liệu hoặc cải thiện thuật toán đồng thuận. Ví dụ, Aptos sử dụng công nghệ Block-STM để thực hiện xử lý giao dịch song song.
- Artela: Artela đề xuất khái niệm EVM++, thông qua việc mở rộng bản chất (Aspect) trong thời gian chạy WebAssembly để đạt được ứng dụng tùy chỉnh có hiệu suất cao. Nhờ việc thực hiện song song và thiết kế không gian khối linh hoạt, Artela đã hiệu quả giải quyết các điểm nghẽn về hiệu suất của EVM, tăng đáng kể Số lượng giao dịch trên mỗi giây và khả năng mở rộng.
Cuộc cạnh tranh về hiệu suất đang diễn ra sôi nổi, nhưng vẫn chưa thể đưa ra kết luận về ưu thế. Tuy nhiên, trong cuộc đua quyết liệt này, AO với phương pháp tiếp cận khác biệt cũng là một ứng viên đáng gờm. AO không phải là một chuỗi công khai độc lập, mà dựa trên lớp tính toán của Arweave, thông qua kiến trúc kỹ thuật độc đáo để đạt được khả năng xử lý song song và khả năng mở rộng. AO cũng là một ứng cử viên mạnh mẽ để hướng tới hệ thống tính toán hậu khan hiếm, có thể hỗ trợ việc triển khai Tài chính Thông tin trên quy mô lớn.
Xây dựng AO để hỗ trợ Tài chính Thông tin
AO là một máy tính dựa trên vai trò (Actor Oriented) chạy trên mạng Arweave, cung cấp một môi trường tính toán thống nhất và một lớp truyền thông tin nhắn mở. Thông qua kiến trúc phân tán và mô-đun hóa, nó mang lại khả năng triển khai Tài chính Thông tin trên quy mô lớn và tích hợp với các môi trường tính toán truyền thống.
Kiến trúc của AO gọn gàng và hiệu quả, bao gồm các thành phần cốt lõi sau:
- Tiến trình (Process) là đơn vị tính toán cơ bản trong mạng AO, tương tác thông qua việc truyền tin nhắn (Message);
- Đơn vị lập lịch (SUs) chịu trách nhiệm sắp xếp và lưu trữ tin nhắn;
- Đơn vị tính toán (CUs) thực hiện các nhiệm vụ tính toán trạng thái;
- Đơn vị truyền tin (MUs) chịu trách nhiệm truyền và phát sóng tin nhắn.
Thiết kế giải耦các mô-đun mang lại cho hệ thống AO khả năng mở rộng và linh hoạt vượt trội, cho phép nó thích ứng với các ứng dụng có quy mô và độ phức tạp khác nhau. Do đó, hệ thống AO có các ưu điểm cốt lõi sau:
- Khả năng xử lý giao dịch cao và độ trễ thấp: Thiết kế tiến trình song song và cơ chế truyền tin nhắn hiệu quả của nền tảng AO cho phép xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây. Khả năng xử lý cao này rất quan trọng để hỗ trợ mạng lưới Tài chính Thông tin toàn cầu. Đồng thời, đặc tính truyền thông tin nhắn độ trễ thấp của AO cũng đảm bảo tính kịp thời của các giao dịch và cập nhật dữ liệu, mang lại trải nghiệ
Tương lai của tài chính thông tin: Thị trường dự báo do AI dẫn dắt
Thế hệ tiếp theo của thị trường dự báo trong tài chính thông tin nên có những đặc điểm gì? Nhìn lại quá khứ, thị trường dự báo truyền thống đã phải đối mặt với ba vấn đề chính trong thời gian dài: thiếu độ tin cậy của thị trường, ngưỡng tham gia quá cao và phạm vi phổ biến hạn chế. Ngay cả những dự án nổi tiếng của Web3 như PolyMarket cũng chưa thể hoàn toàn tránh khỏi những thách thức này. Ví dụ, họ từng bị nghi ngờ có thể bị thao túng do kỳ hạn dự báo về ETF của Ethereum quá ngắn hoặc quyền biểu quyết của UMA quá tập trung. Ngoài ra, thanh khoản của họ tập trung vào các lĩnh vực phổ biến, trong khi mức độ tham gia của thị trường dài đuôi còn thấp. Thêm vào đó, một số quốc gia (Anh, Mỹ) hạn chế người dùng do các quy định, càng cản trở sự phổ biến của thị trường dự báo.
Sự phát triển tương lai của tài chính thông tin cần được dẫn dắt bởi những ứng dụng mới. Hiệu suất vượt trội của AO tạo điều kiện cho những đổi mới này, trong đó nền tảng thị trường dự báo như Outcome đang trở thành tâm điểm thử nghiệm mới của tài chính thông tin.
Outcome hiện đã có những bước đầu hình thành sản phẩm, hỗ trợ các chức năng bỏ phiếu và xã hội cơ bản. Tiềm năng thực sự của nó nằm ở việc kết hợp sâu rộng với AI trong tương lai, sử dụng các đại lý AI để thiết lập cơ chế thanh toán thị trường không cần tin tưởng, đồng thời cho phép người dùng tự tạo và sử dụng các đại lý dự báo. Bằng cách cung cấp cho công chúng một công cụ dự báo minh bạch, hiệu quả và có ngưỡng tham gia thấp, mới có thể thúc đẩy sự phổ biến rộng rãi của thị trường dự báo.
Lấy Outcome làm ví dụ, các thị trường dự báo được xây dựng trên nền tảng AO đều có thể sở hữu những đặc điểm cốt lõi sau:
- Quyết định thị trường không cần tin tưởng: Điểm cốt lõi của Outcome là các đại lý tự trị (Autonomous Agents). Những đại lý này do AI điều khiển, hoạt động độc lập dựa trên các quy tắc và thuật toán được thiết lập sẵn, đảm bảo tính minh bạch và công bằng của quá trình quyết định thị trường. Do không có sự can thiệp của con người, cơ chế này giảm thiểu tối đa rủi ro thao túng, mang lại kết quả dự báo đáng tin cậy cho người dùng.
- Đại lý dự báo dựa trên AI: Nền tảng Outcome cho phép người dùng tạo và sử dụng các đại lý dự báo do AI điều khiển. Những đại lý này có thể tích hợp nhiều mô hình AI và nguồn dữ liệu phong phú để thực hiện phân tích và dự báo chính xác. Người dùng có thể tùy chỉnh các đại lý dự báo cá nhân theo nhu cầu và chiến lược của mình, tham gia vào các chủ đề thị trường khác nhau. Tính linh hoạt này đáng kể nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng của dự báo.
- Cơ chế kích thích dựa trên token: Outcome áp dụng mô hình kinh tế sáng tạo, theo đó người dùng nhận được phần thưởng token bằng cách tham gia dự báo thị trường, đăng ký sử dụng dịch vụ đại lý và giao dịch nguồn dữ liệu. Cơ chế này không chỉ tăng động lực tham gia của người dùng, mà còn hỗ trợ sự phát triển lành mạnh của hệ sinh thái nền tảng.
Quy trình làm việc của thị trường dự báo do AI dẫn dắt
Outcome, thông qua việc áp dụng các mô hình AI để thực hiện chế độ bán tự động hoặc hoàn toàn tự động của các đại lý, đã mang lại những ý tưởng sáng tạo cho các ứng dụng tài chính thông tin được xây dựng trên nền tảng Arweave và AO. Quy trình làm việc cơ bản như sau:
1. Lưu trữ dữ liệu
- Dữ liệu sự kiện thời gian thực (Real-time Event Data): Nền tảng thu thập thông tin liên quan đến sự kiện từ các nguồn dữ liệu thời gian thực (như tin tức, mạng xã hội, oracle, v.v.) và lưu trữ trên Arweave, đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi của dữ liệu.
- Dữ liệu sự kiện lịch sử (Historical Event Data): Lưu giữ dữ liệu về các sự kiện quá khứ và lịch sử giao dịch thị trường, cung cấp dữ liệu hỗ trợ cho việc xây dựng mô hình, xác minh và phân tích, tạo thành một vòng lặp cải thiện liên tục.
2. Xử lý và phân tích dữ liệu
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): LLM là mô-đun xử lý dữ liệu và phân tích thông minh cốt lõi (chính là một tiến trình AO), chịu trách nhiệm xử lý sâu dữ liệu sự kiện thời gian thực và lịch sử từ Arweave, trích xuất thông tin quan trọng liên quan đến sự kiện, cung cấp đầu vào chất lượng cao cho các mô-đun tiếp theo (như phân tích cảm xúc, tính toán xác suất).
- Phân tích cảm xúc sự kiện (Event Sentiment Analysis): Phân tích thái độ của người dùng và thị trường đối với sự kiện (tích cực/trung lập/tiêu cực), cung cấp tham chiếu cho việc tính toán xác suất và quản lý rủi ro.
- Tính toán xác suất sự kiện (Event Probability Calculation): Dựa trên kết quả phân tích cảm xúc và dữ liệu lịch sử, tính toán động thái xác suất xảy ra của sự kiện, hỗ trợ người tham gia thị trường ra quyết định.
- Quản lý rủi ro (Risk Management): Nhận diện và kiểm soát các rủi ro tiềm ẩn trong thị trường, như ngăn chặn hành vi thao túng thị trường, giao dịch bất thường, đảm bảo hoạt động lành mạnh của thị trường.
3. Thực hiện và xác minh dự báo
- Đại lý giao dịch (Trading Agent): Các đại lý giao dịch do AI điều khiển sẽ tự động thực hiện các dự báo và đặt cược dựa trên kết quả phân tích, không cần sự can thiệp thủ công của người dùng.
- Xác minh kết quả (Outcome Verification): Hệ thống sử dụng các cơ chế oracle để xác minh kết quả thực tế của sự kiện, lưu trữ dữ liệu xác minh vào mô-đun Dữ liệu Sự kiện Lịch sử, đảm bảo tính minh bạch và tin cậy của kết quả. Hơn nữa, dữ liệu lịch sử cũng có thể cung cấp tham chiếu cho các dự báo tiếp theo, tạo thành một hệ thống tối ưu hóa liên tục.
Quy trình này, thông qua các cơ chế dự báo thông minh do AI dẫn dắt và xác minh phi tập trung, đạt được hiệu quả, minh bạch và không cần tin tưởng trong ứng dụng đại lý dự báo, giảm ngưỡng tham gia của người dùng và tối ưu hóa hoạt động của thị trường. Dựa trên kiến trúc kỹ thuật của AO, mô hình này có thể dẫn dắt tài chính thông tin hướng tới thông minh hóa và phổ biến rộng rãi, trở thành mẫu hình cốt lõi cho các đổi mới kinh tế thế hệ tiếp theo.
Tóm lại
Tương lai thuộc về những người giỏi trích xuất chân lý từ thông tin hỗn độn. Tài chính thông tin đang được định nghĩa lại về giá trị và cách sử dụng dữ liệu thông qua trí tuệ của AI và sự tin tưởng của blockchain. Từ kiến trúc hậu khan hiếm của AO đến các đại lý thông minh của Outcome, sự kết hợp này khiến thị trường dự báo không chỉ là tính toán xác suất, mà còn là sự khám phá lại khoa học ra quyết định. AI không chỉ có thể giảm ngưỡng tham gia, mà còn làm cho việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phân tích động trở nên khả thi, mở ra những hướng đi mới cho tài chính thông tin.
Như Alan Turing đã nói, máy tính mang lại hiệu quả, trong khi trí tuệ mang lại khả năng. Khi cùng nhảy múa với AI, tài chính thông tin hy vọng sẽ biến thế giới phức tạp trở nên rõ ràng hơn, đồng thời thúc đẩy xã hội tìm ra sự cân bằng mới giữa hiệu quả và sự tin tưởng.
Tài liệu tham khảo
