Vậy ý tưởng cốt lõi ở đây là gì? Thay thế các phép tính vật lý truyền thống bằng một mạng nơ-ron đảm nhận phần việc nặng nhọc.

Hãy thử nghĩ xem—thay vì chạy các mô phỏng vật lý phức tạp hoặc xác thực đồng thuận theo cách truyền thống, bạn huấn luyện một mô hình để dự đoán kết quả, xử lý xác minh, hoặc tối ưu hóa hành vi mạng lưới. Điều này có thể tạo ra bước đột phá lớn về khả năng mở rộng. Hãy tưởng tượng các node blockchain sử dụng AI để mô phỏng luồng giao dịch, hoặc các giao thức DeFi tận dụng mạng nơ-ron để mô hình hóa động lực thanh khoản mà không cần gánh nặng tính toán.

Không phải là không có khuyết điểm. Chất lượng dữ liệu huấn luyện rất quan trọng. Các trường hợp ngoại lệ có thể gây ra lỗi. Nhưng tiềm năng thì sao? Giảm thời gian xử lý mà vẫn đảm bảo độ chính xác—đó chính là điều đang được đặt cược. Chúng ta đã thấy cách tiếp cận này len lỏi vào các lĩnh vực khác. Vậy tại sao không áp dụng cho các hệ thống phi tập trung?

Tuy nhiên vẫn còn rất sớm. Hầu hết các dự án vẫn đang tìm hiểu liệu điều này có thực sự hợp lý ngoài mức độ thử nghiệm ý tưởng hay không. Nhưng nếu ai đó giải quyết được? Sẽ là cuộc cách mạng cho cách chúng ta kiến trúc hạ tầng phi tập trung.