AI và mã hóa công nghệ: Giao thức MCP dẫn dắt mô hình mới

Chương 1 AI+Crypto: Làn sóng kép thúc đẩy sự hòa nhập nhanh chóng

Gần đây, khái niệm "AI+Crypto" thường xuất hiện trong tầm nhìn của mọi người. Từ sự ra đời của ChatGPT, đến việc các công ty mô hình AI lớn phát hành các mô hình siêu lớn đa phương thức, cho đến việc các giao thức khác nhau trong thế giới blockchain cố gắng tích hợp các đại lý AI, sự kết hợp công nghệ này đã trở thành hiện thực.

Động lực cơ bản của xu hướng này xuất phát từ sự bổ sung lẫn nhau của hai hệ thống công nghệ ở cả hai đầu cầu nhu cầu và cung ứng. Sự phát triển của AI cho phép việc thực hiện nhiệm vụ và xử lý thông tin có thể chuyển từ con người sang máy móc, nhưng nó vẫn phải đối mặt với các hạn chế như hiểu ngữ cảnh, cấu trúc khuyến khích và đầu ra đáng tin cậy. Trong khi đó, hệ thống dữ liệu trên chuỗi, cơ chế thiết kế khuyến khích và khuôn khổ quản trị lập trình mà công nghệ mã hóa cung cấp, chính xác có thể bù đắp cho những điểm yếu của AI. Ngược lại, ngành công nghiệp mã hóa cũng cần các công cụ thông minh mạnh mẽ hơn để xử lý hành vi người dùng, quản lý rủi ro và thực hiện giao dịch, đây chính là thế mạnh của AI.

Nói cách khác, công nghệ mã hóa cung cấp cho AI một thế giới có cấu trúc, trong khi AI lại tiêm thêm khả năng ra quyết định chủ động cho công nghệ mã hóa. Sự hòa quyện công nghệ này, vốn có nền tảng lẫn nhau, tạo thành một cấu trúc mới "hạ tầng lẫn nhau" sâu sắc. Một ví dụ điển hình là sự xuất hiện của "nhà tạo lập thị trường AI" trong các giao thức DeFi. Các hệ thống này thông qua mô hình AI để mô hình hóa biến động thị trường theo thời gian thực, và kết hợp với dữ liệu trên chuỗi, độ sâu sổ lệnh và các chỉ số tâm lý xuyên chuỗi, nhằm thực hiện việc điều phối thanh khoản động, từ đó thay thế các mô hình tham số tĩnh truyền thống.

Xét từ góc độ dữ liệu, dữ liệu hành vi trên chuỗi tự nhiên có các đặc tính có thể xác minh, có cấu trúc và chống kiểm duyệt, điều này khiến nó trở thành tài liệu huấn luyện lý tưởng cho các mô hình AI. Một số dự án mới nổi đã cố gắng tích hợp hành vi trên chuỗi vào quy trình tinh chỉnh mô hình, trong tương lai có thể xuất hiện "tiêu chuẩn mô hình AI trên chuỗi", giúp mô hình có khả năng hiểu ngữ nghĩa Web3 nguyên bản trong quá trình huấn luyện.

Đồng thời, cơ chế khuyến khích trên chuỗi cung cấp cho hệ thống AI một động lực kinh tế vững chắc và bền vững hơn so với nền tảng Web2. Ví dụ, thông qua giao thức MCP định nghĩa giao thức khuyến khích Agent, các nhà thực hiện mô hình không còn phụ thuộc vào việc tính phí gọi API, mà có thể nhận phần thưởng token thông qua "chứng minh thực hiện nhiệm vụ trên chuỗi + ý định của người dùng + giá trị kinh tế có thể theo dõi". Do đó, AI đại diện lần đầu tiên có thể "tham gia vào hệ thống kinh tế", chứ không chỉ là công cụ nằm trong đó.

Từ một góc nhìn vĩ mô hơn, xu hướng này không chỉ là sự hợp nhất công nghệ, mà còn là sự chuyển đổi mô hình. AI+Crypto cuối cùng có thể phát triển thành một "cấu trúc xã hội trên chuỗi lấy Agent làm trung tâm": con người không còn là người quản lý duy nhất, mà mô hình trên chuỗi không chỉ có thể thực hiện hợp đồng, mà còn có thể hiểu ngữ cảnh, phối hợp trò chơi, quản lý chủ động, và thiết lập nền kinh tế vi mô của riêng mình thông qua cơ chế token.

Đúng vì vậy, câu chuyện AI + Crypto gần đây đã thu hút sự chú ý cao độ từ thị trường vốn. Từ các tổ chức đầu tư nổi tiếng đến sự khởi động của các dự án đổi mới, chúng ta thấy một sự đồng thuận đang hình thành: Các mô hình AI sẽ đóng vai trò không chỉ là "công cụ" trong Web3, mà còn là "chủ thể"—chúng sẽ có danh tính, ngữ cảnh, động lực, thậm chí quyền quản trị.

Có thể thấy, trong thế giới Web3 tương lai, các đại lý AI sẽ trở thành những người tham gia hệ thống không thể thiếu. Cách tham gia này không phải là "mô hình ngoài chuỗi + API trên chuỗi" như cách tiếp cận truyền thống, mà đang dần tiến hóa thành hình thức hoàn toàn mới "mô hình chính là nút" "ý định chính là hợp đồng". Và đằng sau điều này chính là ngữ nghĩa và mô hình thực thi được xây dựng bởi các giao thức mới như MCP.

Sự kết hợp giữa AI và mã hóa là một trong những cơ hội "kết nối từ nền tảng đến nền tảng" hiếm hoi trong những năm gần đây. Đây không phải là một điểm bùng phát đơn lẻ mà là một quá trình tiến hóa có cấu trúc và kéo dài. Nó sẽ quyết định cách mà AI hoạt động trên chuỗi, cách mà nó được phối hợp và được khuyến khích, và cuối cùng sẽ định nghĩa hình thái cấu trúc xã hội trên chuỗi trong tương lai.

Chương hai Giao thức MCP: Bối cảnh và Cơ chế cốt lõi

Khi sự kết hợp giữa AI và công nghệ mã hóa từ giai đoạn khám phá khái niệm bước vào giai đoạn xác thực thực tiễn, các mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu có khả năng quản lý ngữ cảnh ổn định, phân tách nhiệm vụ phức tạp và khả năng tự học. Trong khi đó, thế giới mã hóa cũng đang trải qua sự tiến hóa cấu trúc. Sự trưởng thành của các công nghệ như chuỗi khối mô-đun, trừu tượng tài khoản, Rollup đã dọn đường cho AI trở thành một người tham gia bản địa trong chuỗi khối.

Trong bối cảnh này, MCP( Model Context Protocol) được đề xuất, nhằm xây dựng một lớp giao thức chung cho việc chạy, thực thi, phản hồi và thu lợi từ các mô hình AI trên chuỗi. Điều này không chỉ để giải quyết vấn đề kỹ thuật "AI không thể sử dụng hiệu quả trên chuỗi", mà còn đáp ứng nhu cầu hệ thống trong việc chuyển mình từ thế giới Web3 sang "hệ hình điều khiển bởi ý định". Logic gọi hợp đồng thông minh truyền thống yêu cầu người dùng có sự hiểu biết cao về trạng thái của chuỗi, giao diện hàm và cấu trúc giao dịch, điều này tạo ra một khoảng cách lớn với cách diễn đạt tự nhiên của người dùng thông thường. Sự can thiệp của mô hình AI có thể thu hẹp sự đứt gãy cấu trúc này, nhưng điều kiện tiên quyết là nó có thể có "danh tính", "ký ức", "quyền hạn" và "kích thích kinh tế" trên chuỗi. Giao thức MCP ra đời chính là để giải quyết một loạt những nút thắt này.

Cụ thể, MCP là một giao thức lớp ngữ nghĩa toàn chuỗi xuyên suốt việc gọi mô hình AI, xây dựng ngữ cảnh, hiểu ý định, thực thi trên chuỗi và phản hồi khuyến khích. Tâm điểm thiết kế xoay quanh bốn cấp độ:

1. Cơ chế danh tính mô hình: Mỗi phiên bản mô hình hoặc đại lý Agent đều có địa chỉ trên chuỗi độc lập và có thể nhận tài sản, khởi xướng giao dịch, gọi hợp đồng thông qua cơ chế xác thực quyền, trở thành "tài khoản loại một" trong thế giới blockchain.

2. Hệ thống thu thập ngữ cảnh và giải thích ngữ nghĩa: thông qua việc trừu tượng hóa trạng thái trên chuỗi, dữ liệu ngoài chuỗi, và lịch sử tương tác, kết hợp với đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cho mô hình cấu trúc nhiệm vụ và bối cảnh môi trường rõ ràng, giúp nó có khả năng thực hiện các chỉ thị phức tạp trong "ngữ cảnh ngữ nghĩa".

3. Phân tích ý định và lập kế hoạch thực hiện: Chuyển đổi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên của người dùng thành chuỗi hoạt động có thể thực thi trên chuỗi, bao gồm gọi hợp đồng, chuyển nhượng tài sản, thiết lập quyền.

4. Cơ chế khuyến khích và phản hồi: Thiết lập hệ thống phần thưởng cho việc thực hiện nhiệm vụ của mô hình, bao gồm khuyến khích bằng mã hóa, tích lũy tín dụng, v.v., và thiết kế cơ chế phản hồi của người dùng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.

Hiện đã có nhiều dự án bắt đầu xây dựng hệ thống nguyên mẫu dựa trên ý tưởng MCP. Một số dự án cố gắng triển khai mô hình AI như một đại lý trên chuỗi có thể gọi công khai, phục vụ cho việc tạo ra chiến lược giao dịch, quyết định quản lý tài sản và các tình huống khác; một số khác đã xây dựng hệ thống hợp tác đa đại lý dựa trên giao thức MCP, cho phép nhiều mô hình hợp tác động xung quanh một nhiệm vụ người dùng; còn có những dự án cố gắng mở rộng MCP thành lớp cơ sở của "hệ điều hành mô hình", bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể xây dựng các plugin mô hình với khả năng cụ thể trên đó và cung cấp cho người khác sử dụng, hình thành thị trường dịch vụ AI trên chuỗi chia sẻ.

Từ góc độ của nhà đầu tư mã hóa, việc đề xuất MCP không chỉ mang lại một con đường công nghệ mới, mà còn là một cơ hội để tái cấu trúc ngành công nghiệp. Nó mở ra một "tầng kinh tế AI nguyên sinh" mới, mô hình không chỉ là công cụ, mà còn là những người tham gia kinh tế có tài khoản, tín dụng, lợi nhuận và lộ trình tiến hóa. Điều này có nghĩa là trong tương lai, những người tạo lập thị trường trong DeFi có thể là mô hình, những người tham gia bỏ phiếu trong quản trị DAO có thể là mô hình, những người biên tập nội dung trong hệ sinh thái NFT có thể là mô hình, thậm chí dữ liệu trên chuỗi được mô hình phân tích, kết hợp và định giá lại, từ đó phát sinh ra "tài sản dữ liệu hành vi AI" hoàn toàn mới. Suy nghĩ về đầu tư do đó cũng sẽ chuyển từ "đầu tư vào một sản phẩm AI" sang "đầu tư vào trung tâm kích thích trong một tầng sinh thái AI, tầng tổng hợp dịch vụ hoặc giao thức phối hợp giữa các mô hình", MCP như một giao thức giao tiếp và thực thi ngữ nghĩa cơ sở, hiệu ứng mạng tiềm năng và mức giá tiêu chuẩn hóa của nó rất đáng để chú ý trong trung và dài hạn.

Chương ba Các tình huống điển hình của AI Agent: Cấu trúc lại mô hình nhiệm vụ trên chuỗi MCP

Khi mô hình AI thực sự có danh tính trên chuỗi, nhận thức ngữ nghĩa, có thể phân tích ý định và thực hiện nhiệm vụ trên chuỗi, nó không còn chỉ là "công cụ hỗ trợ", mà trở thành một Agent trên chuỗi theo nghĩa thực sự, trở thành tác nhân chủ động thực hiện logic. Và điều này chính là ý nghĩa lớn nhất của giao thức MCP - nó không phải để làm cho một mô hình AI cụ thể mạnh mẽ hơn, mà là để cung cấp con đường có cấu trúc cho mô hình AI bước vào thế giới blockchain, tương tác với hợp đồng, hợp tác với con người và tương tác với tài sản. Con đường này không chỉ bao gồm các khả năng cơ bản như danh tính, quyền hạn và trí nhớ, mà còn bao gồm các lớp trung gian trong các hoạt động như phân giải nhiệm vụ, lập kế hoạch ngữ nghĩa và chứng minh thực hiện, cuối cùng hướng tới khả năng AI Agent thực sự tham gia vào việc xây dựng hệ thống kinh tế Web3.

Bắt đầu từ những ứng dụng có ý nghĩa thực tiễn nhất, quản lý tài sản trên chuỗi là lĩnh vực đầu tiên mà AI Agent thâm nhập. Trong DeFi trước đây, người dùng cần phải cấu hình ví một cách thủ công, phân tích các tham số của hồ thanh khoản, so sánh APY, thiết lập chiến lược, toàn bộ quá trình này cực kỳ không thân thiện với người dùng thông thường. Tuy nhiên, dựa trên MCP, AI Agent có thể tự động thu thập dữ liệu trên chuỗi sau khi nhận được ý định "tối ưu hóa lợi suất" hoặc "kiểm soát rủi ro", đánh giá phần bù rủi ro và biến động kỳ vọng của các giao thức khác nhau, và tạo ra các danh mục chiến lược giao dịch một cách linh hoạt, sau đó xác minh tính an toàn của lộ trình thực hiện thông qua mô phỏng tính toán hoặc kiểm tra lại trên chuỗi. Mô hình này không chỉ nâng cao tính cá nhân hóa và tốc độ phản hồi của việc tạo chiến lược, mà quan trọng hơn, nó cho phép người dùng không chuyên có thể ủy thác tài sản bằng ngôn ngữ tự nhiên lần đầu tiên, khiến cho việc quản lý tài sản không còn là một hoạt động có rào cản kỹ thuật rất cao.

Một kịch bản khác đang trưởng thành nhanh chóng là danh tính trên chuỗi và tương tác xã hội. Hệ thống danh tính trên chuỗi trước đây thường dựa trên lịch sử giao dịch, tài sản nắm giữ hoặc cơ chế chứng minh cụ thể, khả năng biểu đạt và tính linh hoạt của chúng đều rất hạn chế. Khi mô hình AI can thiệp, người dùng có thể sở hữu một "đại diện ngữ nghĩa" liên tục đồng bộ với sở thích, mối quan tâm và hành vi của mình, đại diện này có thể đại diện cho người dùng tham gia vào DAO xã hội, phát hành nội dung, tổ chức các hoạt động NFT, thậm chí giúp người dùng duy trì danh tiếng và ảnh hưởng trên chuỗi. Ví dụ, một số chuỗi xã hội đã bắt đầu triển khai Agent hỗ trợ giao thức MCP, nhằm tự động hỗ trợ người dùng mới hoàn thành quy trình nhập môn, xây dựng sơ đồ xã hội, tham gia bình luận và bỏ phiếu, từ đó biến "vấn đề khởi động nguội" từ một vấn đề thiết kế sản phẩm thành một vấn đề tham gia của đại diện thông minh. Hơn nữa, trong tương lai khi sự đa dạng danh tính và phân nhánh nhân cách được chấp nhận rộng rãi, một người dùng có thể sở hữu nhiều đại diện AI khác nhau cho các bối cảnh xã hội khác nhau, trong khi MCP sẽ trở thành "tầng quản trị danh tính" để quản lý quy tắc hành vi và quyền thực thi của các đại diện này.

Điểm mấu chốt thứ ba của AI Agent là quản trị và quản lý DAO. Ở giai đoạn hiện tại của DAO, hoạt động và tỷ lệ tham gia quản trị luôn là những nút thắt, cơ chế bỏ phiếu cũng có ngưỡng kỹ thuật cao và tiếng ồn hành vi. Khi có sự xuất hiện của MCP, Agent với khả năng phân tích ngữ nghĩa và hiểu ý định có thể giúp người dùng thường xuyên tổng hợp động thái của DAO, trích xuất thông tin quan trọng, tóm tắt ngữ nghĩa các đề xuất và dựa trên hiểu biết về sở thích của người dùng để gợi ý các lựa chọn bỏ phiếu hoặc tự động thực hiện hành động bỏ phiếu. Quản trị trên chuỗi dựa trên cơ chế "đại lý sở thích" này đã giảm thiểu đáng kể vấn đề quá tải thông tin và sự không tương thích về động lực. Đồng thời, khung MCP còn cho phép các mô hình chia sẻ kinh nghiệm quản trị và lộ trình tiến hóa chiến lược, chẳng hạn như một Agent quan sát thấy một loại đề xuất quản trị nào đó gây ra ngoại tác tiêu cực trong nhiều DAO, có thể phản hồi kinh nghiệm đó cho chính mô hình, hình thành cơ chế chuyển giao kiến thức quản trị giữa các cộng đồng, từ đó xây dựng một cấu trúc quản trị ngày càng "thông minh" hơn.

Ngoài các ứng dụng chính thống được đề cập ở trên, MCP còn cung cấp khả năng giao diện thống nhất cho AI trong các kịch bản như quản lý dữ liệu trên chuỗi, tương tác trong thế giới trò chơi, tạo chứng minh tự động ZK, và tiếp nhận tác vụ xuyên chuỗi. Trong lĩnh vực trò chơi trên chuỗi, AI Agent có thể trở thành bộ não phía sau các nhân vật không phải người chơi, thực hiện đối thoại theo thời gian thực, tạo cốt truyện, lập lịch nhiệm vụ và tiến hóa hành vi; trong hệ sinh thái nội dung NFT, mô hình có thể đóng vai trò "người quản lý nội dung ngữ nghĩa", đề xuất động các bộ sưu tập NFT dựa trên sở thích của người dùng, thậm chí tạo nội dung cá nhân hóa; trong lĩnh vực ZK, mô hình có thể nhanh chóng chuyển đổi ý định thành hệ thống ràng buộc thân thiện với ZK thông qua cách biên dịch có cấu trúc, đơn giản hóa quy trình tạo chứng minh không có kiến thức, nâng cao tính phổ quát của ngưỡng phát triển.

Từ những đặc điểm chung của các ứng dụng này, có thể thấy rõ rằng giao thức MCP không chỉ đang thay đổi hiệu suất điểm đơn của một ứng dụng nào đó mà còn là chính mô hình thực thi nhiệm vụ. Việc thực thi nhiệm vụ Web3 truyền thống được xây dựng trên giả định "bạn biết cách làm" - người dùng phải nắm rõ logic hợp đồng, cấu trúc giao dịch, và phí mạng.