USDT, sức mạnh tính toán và Agent: Thử nghiệm hệ thống tài chính AI của Tether

Viết bài: Yokiiiya

Bạn bè của tôi cách đây vài ngày đã gửi cho tôi một địa chỉ web, đó là một công cụ phát triển ví dành cho các nhà phát triển.

Nếu chỉ hiểu Tether là một công ty phát hành stablecoin, trang này có vẻ hơi “phi giới hạn”. Vì vậy, tôi đã tiếp tục tìm hiểu về WDK, rồi tìm thấy QVAC (runtime AI nội bộ) và bộ dữ liệu huấn luyện mà họ phát hành. Tiếp theo, mở rộng ra ngoài, tôi phát hiện họ còn liên kết với Northern Data/Rumble để xây dựng một chuỗi tính toán, và đã đầu tư vào các dự án liên chuỗi và trí tuệ thể hiện. Thông tin rải rác trên các website, thông cáo báo chí và thông báo, nên tôi đã tổng hợp chúng thành một bức tranh toàn cảnh, rồi sẽ lần lượt phân tích cấu trúc đằng sau.

Bản đồ toàn cảnh về các hoạt động liên quan đến Tether AI

Nếu phân tách bản đồ toàn cảnh này theo từng lớp, ta có thể thấy một cấu trúc phân tầng:

Cấu trúc này hình thành quá trình xây dựng từ dưới lên trên: USDT cung cấp nền tảng tài sản → WDK cho phép tài sản tích hợp vào ứng dụng và Agent → QVAC cho phép Agent chạy tại chỗ → Dữ liệu Genesis hỗ trợ huấn luyện mô hình → Mạng GPU cung cấp sức mạnh tính toán → Hệ thống mở rộng liên chuỗi và trí tuệ thể hiện, đây là một dạng thí nghiệm phân lớp, chứ không phải là đổi mới sản phẩm đơn điểm.

Sáu lớp này chưa nhất thiết đã tạo thành vòng kín. Nhưng ít nhất chúng tạo thành một sơ đồ kiến trúc rõ ràng. Vấn đề là — đây có phải là một tập hợp các bố trí công nghệ phân tán, hay là một cuộc thí nghiệm hạ tầng đang diễn ra?

1. USDT, sức mạnh tính toán và Agent — Một mạng lưới được xây dựng như thế nào

Trước đó, chúng ta thấy một cấu trúc phân lớp. Lớp tài sản, giao diện thanh toán, lớp vận hành, lớp dữ liệu và lớp sức mạnh tính toán tồn tại song song, nhưng phân lớp không đồng nghĩa với hệ thống đã hoàn chỉnh.

Vấn đề thực sự là: USDT, sức mạnh tính toán và Agent, có bắt đầu hình thành mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau không? Nếu chúng chỉ đơn thuần là các bố trí song song — stablecoin tiếp tục phát hành, đầu tư vào sức mạnh tính toán, các dự án AI phát triển độc lập — thì đây chỉ là mở rộng theo chiều ngang. Nhưng nếu ba yếu tố này trở thành tiền đề lẫn nhau, thì sẽ hình thành một mạng lưới.

Trước tiên là về tài sản. USDT bản thân không tạo ra năng suất, nó cung cấp khả năng thanh toán. Trong hệ thống truyền thống, chủ thể kinh tế là con người, tài sản dựa vào tài khoản ngân hàng. Nhưng nếu trong tương lai, chủ thể sản xuất chuyển sang máy móc và Agent, thì dạng tài sản phải đáp ứng các điều kiện mới: có thể lập trình, có thể nhúng vào hệ thống, không cần tài khoản ngân hàng, có thể lưu động toàn cầu, stablecoin về mặt kỹ thuật đáp ứng các điều kiện này. Tuy nhiên, tài sản chỉ trở thành một phần của mạng lưới khi được gọi thường xuyên. Điều này dẫn đến biến số thứ hai.

Tiếp theo là sức mạnh tính toán. Sức mạnh tính toán không phải là công cụ tài chính, mà là nguồn năng suất. Việc vận hành, suy luận và huấn luyện mô hình đều dựa vào tài nguyên tính toán. Không có sức mạnh tính toán, Agent không thể duy trì hoạt động. Không duy trì hoạt động, sẽ không có hành vi kinh tế. Sức mạnh tính toán không thuộc hệ thống tài chính, nhưng khi giá trị tạo ra bắt nguồn từ thuật toán, thì sức mạnh tính toán trở thành nền tảng vật lý của hoạt động kinh tế. Nếu lớp tài sản và lớp năng suất không liên kết, chúng chỉ là hai thế giới song song. Để liên kết chúng, chính là chủ thể hành vi.

Cuối cùng là Agent. Agent là các nút trong mạng lưới này. Nó tiêu thụ sức mạnh tính toán, tạo ra hành vi, kích hoạt thanh toán. Khi Agent gọi mô hình, hoàn thành nhiệm vụ và kích hoạt thanh toán, thì tài sản và sức mạnh tính toán mới thực sự hình thành vòng kín. Không có Agent, sức mạnh tính toán chỉ là nguồn lực kỹ thuật. Không có tài sản, hành vi không thể thanh toán. Không có sức mạnh tính toán, Agent không thể vận hành. Ba yếu tố này không phải là các mối quan hệ song song, mà là phụ thuộc lẫn nhau. Nếu mô phỏng mạng lưới này thành một con đường, có thể rút gọn thành:

Sức mạnh tính toán → Hỗ trợ vận hành mô hình

Mô hình → Dẫn dắt hành vi Agent

Agent → Kích hoạt thanh toán tài sản

Tài sản → Phản hồi về hệ thống

Khi con đường này diễn ra với tần suất cao, sẽ hình thành một cấu trúc kinh tế máy móc. Nếu chỉ là các tình huống ngẫu nhiên, thì cấu trúc này chưa thực sự hình thành. Điều này đặt ra câu hỏi, vấn đề không còn là Tether có đang bố trí AI hay không, mà là: Năng suất, chủ thể sản xuất và quan hệ sản xuất có bắt đầu kết nối lại quanh Agent hay chưa.

Nếu tiếp tục đẩy vấn đề này xuống, ta nhận thấy nó đã vượt ra ngoài chiến lược của công ty. Nó liên quan đến việc phân công lại lao động giữa năng suất và quan hệ sản xuất.

2. AI và Web3: Phân công lao động giữa năng suất và quan hệ sản xuất

Trong vài năm qua, khi bàn về sự giao thoa giữa AI và Web3, thường có một câu nói tổng quát: AI giải phóng năng suất, Web3 tái cấu trúc quan hệ sản xuất. Câu này không phải là một luận đề lý thuyết chặt chẽ, nhưng như một quan sát cấu trúc, nó có sức giải thích. Nếu mô phỏng lại mạng lưới trong phần đầu, sẽ thấy rõ một phân công.

AI nâng cao năng suất. Vai trò cốt lõi của AI là hiệu quả. Mô hình giảm thiểu chi phí biên trong sản xuất nội dung, viết mã và phân tích quyết định. Sự kết hợp giữa sức mạnh tính toán và thuật toán mở rộng phạm vi tự động hóa đáng kể. Từ góc độ kinh tế học, đây là nâng cao năng suất — khả năng tạo ra giá trị trong một đơn vị thời gian tăng lên. Lao động lặp đi lặp lại bị máy móc thay thế. Các quyết định tần suất cao do thuật toán thực hiện. Trong ý nghĩa này: sức mạnh tính toán là thiết bị sản xuất mới. Mô hình là bộ công cụ mới. Agent là chủ thể thực thi mới.

Khi Agent có thể duy trì hoạt động, quyết định và hành động liên tục, nó không còn chỉ là công cụ phần mềm nữa, mà bắt đầu có đặc điểm của một chủ thể kinh tế. Nhưng việc nâng cao năng suất không tự nhiên thay đổi cấu trúc kinh tế. Hiệu quả có thể tăng, quy tắc vẫn giữ nguyên. Vấn đề là, khi chủ thể sản xuất thay đổi, quan hệ sản xuất có còn phù hợp không?

Web3 cung cấp khung quan hệ sản xuất mới, và quan hệ này quyết định không phải là hiệu quả, mà là quy tắc tham gia. Ai có thể sở hữu tài sản, ai có thể tham gia mạng lưới, ai có thể hoàn tất thanh toán. Hệ thống tài chính truyền thống dựa trên danh tính con người và tài khoản ngân hàng. Tài khoản gắn với danh tính quốc gia, tài sản gắn với chủ thể pháp lý. Nhưng máy móc không có quốc tịch. Agent không có danh tính cá nhân. Mô hình không thể ký hợp đồng.

Khi năng suất mở rộng đến cấp độ máy móc, mà quan hệ sản xuất vẫn dựa trên hệ thống tài khoản con người, sẽ xuất hiện sự lệch cấu trúc. Web3 không cung cấp trải nghiệm thanh toán nhanh hơn, mà là tài sản có thể lập trình và quy tắc thanh toán có thể nhúng.

Stablecoin giúp tài sản thoát khỏi sự tồn tại dựa trên tài khoản ngân hàng. Giao dịch trên chuỗi cho phép quy tắc thực thi dưới dạng mã. Ví nhúng cho phép tài sản trở thành một phần của logic nội bộ hệ thống, chứ không chỉ là giao diện bên ngoài. Trong khung này: sức mạnh tính toán đại diện cho năng suất. USDT đại diện cho quan hệ sản xuất. Agent đại diện cho chủ thể sản xuất. Khi ba yếu tố này cùng xuất hiện, vấn đề không còn là “có làm AI hay không”, mà là: năng suất và quan hệ sản xuất có bắt đầu phù hợp lại quanh chủ thể máy móc hay chưa.

Phân công này không phải là thực tế cố định. Điều kiện tiên quyết là: Agent có trở thành chủ thể kinh tế thực sự không. Nếu AI vẫn chỉ là công cụ của con người, thì quan hệ sản xuất truyền thống vẫn có thể duy trì. Nếu máy móc bắt đầu tự động thực hiện các hành vi kinh tế tần suất cao, cấu trúc tài sản và thanh toán phải thích ứng. Đây cũng là chìa khóa để hiểu về cuộc thí nghiệm của Tether. Nó không nhất thiết đang xây dựng một mô hình AI mạnh nhất, mà đang thử nghiệm xem một cấu trúc có thể tồn tại hay không.

3. Thực nghiệm tài chính AI của Tether thực sự đang làm gì

Các bố trí của Tether không tập trung vào một lĩnh vực duy nhất. Nó không cố gắng trở thành công ty mô hình lớn nhất, cũng không tham gia trực tiếp vào cuộc cạnh tranh AI dành cho tiêu dùng. Nó giống như đang thử nghiệm một giả thuyết hạ tầng: nếu máy trở thành chủ thể kinh tế, thì cấu trúc tài chính có cần phải viết lại?

Từ các bố trí hiện tại, cuộc thí nghiệm này ít nhất gồm ba cấp độ xác nhận:

1. Máy có thể trở thành chủ sở hữu tài sản không? Hệ thống tài chính truyền thống mặc định: chủ thể kinh tế là con người hoặc pháp nhân. Nhưng stablecoin và ví nhúng cung cấp một khả năng khác — tài sản có thể thoát khỏi tài khoản ngân hàng, tài khoản có thể nhúng vào hệ thống nội bộ, thanh toán có thể được kích hoạt bằng chương trình. Nếu Agent có thể trực tiếp sở hữu, gọi và thanh toán stablecoin, thì lần đầu tiên máy có khả năng tham gia tài chính. Điều này không có nghĩa là máy có tư cách pháp lý, mà là máy có thể trở thành nút thực thi hành vi kinh tế. Đây là thí nghiệm về quan hệ sản xuất.

2. Sức mạnh tính toán có thể trở thành một phần của cấu trúc tài chính không? Trong hệ thống truyền thống, hạ tầng tài chính xoay quanh vốn, ngân hàng và hệ thống thanh toán. Sức mạnh tính toán không phải là biến số tài chính. Nhưng khi giá trị tạo ra bắt nguồn từ mô hình suy luận và thực thi thuật toán, thì sức mạnh tính toán trở thành nền tảng vật lý của hoạt động sản xuất. Thông qua các bố trí của Northern Data và mạng GPU, Tether thực chất đang thử nghiệm một dạng tích hợp dọc — đưa năng suất và khả năng thanh toán vào cùng một cấu trúc. Nếu quy mô kinh tế AI mở rộng, sức mạnh tính toán có thể không còn chỉ là nguồn lực kỹ thuật nữa, mà trở thành một phần của cấu trúc tài chính. Đây là thí nghiệm về năng suất.

3. Agent có thể hình thành các hành vi kinh tế tần suất cao không? Thực nghiệm này thực sự phụ thuộc vào biến số nào? Không phải quy mô sức mạnh tính toán, cũng không phải giá trị thị trường stablecoin. Mà là: liệu có xuất hiện nhiều Agent tự vận hành, tạo ra các hành vi kinh tế tần suất cao, có thể thanh toán được không? Chỉ khi thỏa mãn các điều kiện sau, mạng lưới mới hình thành: Agent duy trì hoạt động liên tục, kích hoạt trao đổi giá trị thực, và quá trình thanh toán diễn ra trên chuỗi với quy mô và tần suất cao.

Nếu Agent chỉ là công cụ hỗ trợ, hoặc tất cả hành vi kinh tế vẫn do con người kích hoạt, thì cấu trúc này chưa thể hình thành vòng kín thực sự. Đây là phần không chắc chắn nhất của toàn bộ thí nghiệm. Đây là một thử nghiệm về cấu trúc, từ bên ngoài các bố trí này rải rác trong nhiều lĩnh vực: stablecoin, sức mạnh tính toán, runtime AI, dữ liệu, liên chuỗi. Nhưng về mặt cấu trúc, chúng đều hướng tới một câu hỏi chung: liệu kinh tế máy móc có thể trở thành một dạng tồn tại thực sự của kinh tế hay không? Nếu câu trả lời là không, thì đây chỉ là một bố trí đa dạng. Nếu câu trả lời là có, thì nó đang chuẩn bị các giao diện hạ tầng tài chính cho kỷ nguyên máy móc. Hiện tại, chưa có kết quả, nhưng ít nhất đã đặt ra một hướng quan sát đáng chú ý: khi chủ thể sản xuất bắt đầu thay đổi, liệu tài chính có thay đổi theo không?

Kết luận: Một cuộc thí nghiệm chưa hoàn thành

Vấn đề thực sự của Tether không phải là “tiến vào AI”, mà là tham gia vào một cuộc thí nghiệm về cấu trúc tài chính tương lai. Sức mạnh tính toán đại diện cho năng suất, USDT cung cấp tài sản và giao diện thanh toán, Agent có thể trở thành chủ thể sản xuất mới. Ba yếu tố này có thể hình thành vòng kín ổn định hay không, vẫn còn bỏ ngỏ.

Stablecoin đã trưởng thành. Sức mạnh tính toán đang mở rộng. Các mô hình lớn ngày càng tích hợp vào nhiều hệ thống và thiết bị hơn. Điều thực sự chưa rõ ràng là liệu chủ thể sản xuất có thay đổi hay không.

Nếu AI vẫn chỉ là công cụ của con người, thì hệ thống tài chính truyền thống vẫn có thể duy trì. Nếu Agent bắt đầu tham gia hoạt động kinh tế liên tục, tần suất cao, thì cấu trúc tài chính phải thích ứng. Khi mô hình dần trở thành hạ tầng, cách con người tương tác với hệ thống cũng thay đổi. Nhiều hành vi không còn do con người kích hoạt từng cái một nữa, mà tự động do thuật toán thực hiện. Điều này không có nghĩa là máy móc thay thế con người hoàn toàn, mà là máy bắt đầu đảm nhận một phần quyền thực thi kinh tế. Trước khả năng này, bố trí của Tether giống như một sự chuẩn bị trước. Nó không nhất thiết xây dựng một hệ thống tài chính AI hoàn chỉnh, mà đang thử nghiệm xem khi chủ thể sản xuất thay đổi, liệu các giao diện tài chính có cần phải viết lại hay không.

Chưa có câu trả lời cho cuộc thí nghiệm này.