Tin tức 
Thông tin Coin 
Về chúng tôi 
Theo CoinDesk đưa tin ngày 18 tháng 2 (giờ địa phương), Vitalik Buterin tuyên bố năm 2026 sẽ là “năm giành lại *tự chủ tính toán*”. Thay vì phụ thuộc vào hạ tầng đám mây tập trung, Vitalik kêu gọi người dùng chuyển sang các công cụ chú trọng quyền riêng tư như Fileverse, Proton Mail, Signal và thậm chí tự chạy mô hình ngôn ngữ lớn(LLM) ngay trên laptop cá nhân. Tinh thần giành lại *tự chủ số* được đánh giá là đúng hướng, nhưng việc xem “AI chạy *local* trên thiết bị cá nhân” như lời giải trung tâm đang bị nhiều chuyên gia cho là bỏ qua thực tế kỹ thuật và kinh tế.
Theo dữ liệu thị trường cloud quý gần nhất, Amazon(AMZN), Microsoft(MSFT) và Google(GOOGL) hiện chiếm tới 66% tổng chi tiêu cho hạ tầng đám mây toàn cầu, với doanh thu chỉ trong một quý đã đạt khoảng 1.026 tỷ đô la Mỹ (khoảng 148,9 nghìn tỷ đồng). Điều này đồng nghĩa phần lớn *prompt* AI mà người dùng nhập hằng ngày đều đi qua hạ tầng của ba “ông lớn” này. Ở cấp độ nguyên tắc, quyền kiểm soát dữ liệu lẽ ra thuộc về cá nhân thì lại chuyển sang tay nhà cung cấp hạ tầng. Với những ai đặt nặng *chủ quyền số*, đây rõ ràng là một thất bại mang tính cấu trúc.
Trong bối cảnh đó, Vitalik Buterin đưa ra “phác đồ điều trị” là đưa AI về chạy trên phần cứng cá nhân, *local hosting* trên laptop hoặc máy trạm riêng. Đổi lại quyền riêng tư, người dùng phải chấp nhận đánh đổi hiệu năng và khả năng mở rộng. Với các nhu cầu nhẹ, cách tiếp cận này không phải vô nghĩa: mô hình nhỏ phục vụ suy luận cá nhân, môi trường thử nghiệm cho lập trình viên, hay các tác vụ không yêu cầu GPU mạnh có thể vận hành được. Chính Vitalik cũng thừa nhận những hạn chế hiện tại về trải nghiệm và hiệu suất, nhưng cho rằng ma sát này sẽ giảm dần khi phần cứng và phần mềm tiến bộ.
Vấn đề nằm ở những kịch bản AI thực sự cần “quy mô”. Huấn luyện mô hình lớn, suy luận cho hàng triệu yêu cầu, hay vận hành *AI agent* 24/7 là những bài toán vượt xa khả năng của một chiếc laptop thông thường. Chỉ riêng việc duy trì một AI agent chạy xuyên đêm cũng đã đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán liên tục, ổn định. Khi người dùng rời khỏi bàn làm việc hoặc thiết bị tắt, lời hứa về một “trợ lý AI luôn bật” lập tức sụp đổ.
Ở cấp doanh nghiệp, tiêu thụ hàng nghìn “GPU-giờ” mỗi ngày đã là mức cơ bản. Với một startup huấn luyện mô hình chuyên biệt, khối lượng tính toán bằng cả năm hoạt động của một laptop cao cấp hoàn toàn có thể bị “đốt hết” trong vòng một tuần. Các nhóm nghiên cứu tham vọng thường phải chi tới hơn 80% ngân sách cho GPU và hạ tầng tính toán, thay vì dồn nguồn lực cho nhân sự, R&D hay mở rộng thị trường. Cấu trúc chi phí này vô hình trung dồn lợi thế về phía các tập đoàn công nghệ sở hữu vốn khổng lồ và đội ngũ hạ tầng riêng; phần còn lại của thị trường buộc phải chấp nhận bị loại khỏi cuộc chơi.
Trong bối cảnh đó, *local hosting* không giải quyết được tận gốc sự lệ thuộc vào “siêu nhà cung cấp hạ tầng”. Ngược lại, nó còn vô tình đặt ra thế tiến thoái lưỡng nan cho lập trình viên và doanh nghiệp: hoặc “giữ *chủ quyền* nhưng phải chấp nhận nhỏ lại”, hoặc mở rộng quy mô đổi lấy việc gửi trọn dữ liệu và lưu lượng tính toán lên hạ tầng của Amazon, Google, Microsoft. Với phần đông nhà xây dựng sản phẩm, đây không phải một lựa chọn thực sự, mà giống như bị dồn vào *ngõ cụt*.
*bình luận*: Đặt lại vấn đề theo kiểu “tự do hay hiệu năng, hãy chọn một” là một khung tranh luận thiếu chiều sâu. Vấn đề không nằm ở việc AI chạy trên laptop hay trên đám mây, mà ở chỗ ai sở hữu và điều phối *năng lực tính toán* ở lớp hạ tầng.
Trong cộng đồng *tiền mã hóa*, tư duy này không hề xa lạ. Mục tiêu của *phi tập trung* chưa bao giờ là “giảm bớt năng lực để đổi lại độc lập”, mà là tìm kiếm trạng thái nơi *quy mô* và *chủ quyền* có thể tồn tại song song. Nguyên tắc này hoàn toàn có thể được mở rộng sang lĩnh vực *tính toán AI*.
Trên thực tế, trên khắp thế giới đang tồn tại hàng triệu GPU nằm rải rác trong các trung tâm dữ liệu, doanh nghiệp, trường đại học và cơ sở độc lập – phần lớn ở trạng thái nhàn rỗi hoặc sử dụng dưới công suất. Các mạng *tính toán phi tập trung* thế hệ mới đang tìm cách gom những phần cứng rời rạc này thành một lớp hạ tầng thống nhất, linh hoạt, có thể lập trình. Nhiều mạng lưới đã phủ tới hơn 130 quốc gia, cung cấp cụm GPU và thiết bị *edge* chuyên dụng với chi phí thấp hơn tới 70% so với mức giá từ các “siêu nhà cung cấp” truyền thống, trong khi vẫn dùng loại phần cứng tương đương.
Với mô hình này, lập trình viên có thể phân bổ cụm GPU hiệu năng cao theo nhu cầu, mà không cần phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Giá cả được quyết định theo thời gian thực dựa trên cung – cầu và mức sử dụng, thay vì bị khóa cứng bởi các hợp đồng nhiều năm. Về phía nhà cung cấp hạ tầng, phần cứng từng bị “bỏ không” có thể trở thành tài sản tạo dòng tiền. Cán cân quyền lực quanh thị trường *cloud* từ đó bắt đầu dịch chuyển.
*bình luận*: Từ góc độ kinh tế, đây là bước chuyển từ thế “ba ông lớn kiểm soát quyền truy cập GPU” sang một thị trường *compute* mở, nơi bất kỳ ai có phần cứng đều có thể tham gia cung – cầu.
Lợi ích của một *thị trường tính toán mở* không chỉ nằm ở việc cắt giảm chi phí. Cấu trúc độc quyền mà các tập đoàn lớn xây dựng quanh AI cũng bị thách thức. Các nhóm nghiên cứu độc lập không còn bị ép “co nhỏ” mục tiêu khoa học theo giới hạn hạ tầng; họ có thể thiết kế thực nghiệm, chọn kích thước mô hình và quy mô dữ liệu theo đúng nhu cầu, rồi kéo năng lực tính toán từ mạng lưới khi cần.
Đối với startup ở các nước mới nổi, đây là cơ hội quan trọng để xây dựng *AI bản địa* mà không phải trở thành “khách hàng chiến lược” của một nhà cung cấp cloud lớn ngay từ đầu. Họ có thể phát triển mô hình dành riêng cho ngôn ngữ địa phương, hệ thống y tế trong nước, hay các bộ dữ liệu nông nghiệp – khí tượng đặc thù. Trong mô hình cũ, chỉ riêng chi phí hạ tầng đã khiến nhiều dự án như vậy không thể rời khỏi giai đoạn ý tưởng.
Ngay cả các trung tâm dữ liệu khu vực cũng có cửa ngõ mới để tham gia thị trường toàn cầu. Trước đây, nếu không lọt được vào chuỗi cung ứng của một tập đoàn cloud lớn, họ gần như bị gạt khỏi “đường cao tốc AI”. Với mạng *compute* phi tập trung, mỗi nhà vận hành khu vực có thể kết nối trực tiếp với nhu cầu toàn cầu, biến hạ tầng địa phương thành một phần của mạng lưới thế giới. Thu hẹp *khoảng cách số* trong AI vì thế không phải là đi kêu gọi lập trình viên “chấp nhận dùng công cụ yếu hơn”, mà là tái thiết kế cách *năng lực tính toán* được phân bổ trên thị trường.
Vitalik Buterin có lý khi nhấn mạnh sự cần thiết phải chống lại xu hướng *tập trung hóa hạ tầng AI*. Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa với việc cộng đồng cần “rút lui về laptop cá nhân”. Các hệ thống *tính toán phân tán* có khả năng cung cấp đồng thời cả *quy mô* lẫn *chủ quyền* đã bắt đầu vận hành và thu hút dòng công việc thực sự. Câu hỏi lúc này thuộc về phía lập trình viên và doanh nghiệp: họ có sẵn sàng chuyển dịch để phá vỡ cấu trúc quyền lực hiện tại của AI hay không.
Trong ngành *tiền mã hóa*, *phi tập trung* luôn được coi là bản sắc lõi. Các mạng *compute phi tập trung* vì vậy trở thành bài kiểm tra hiếm hoi cho lời hứa này: liệu một hệ thống phân tán có thể vượt qua phương án tập trung về hiệu năng, chi phí và độ ổn định hay không. Thay vì tranh luận thuần lý thuyết, giờ đây cộng đồng có thể trả lời bằng chính lớp hạ tầng đang được triển khai.
Những mạng lưới này theo đuổi mức chi phí thấp hơn, khả năng tiếp cận rộng hơn và cấu trúc không có “điểm lỗi trung tâm”. Phần lớn công nghệ và hạ tầng nền tảng đã sẵn sàng; vấn đề còn lại là ngành *tiền mã hóa* sẽ dùng chúng để tái cấu trúc quyền lực trong AI, hay chấp nhận một dạng “tự chủ hạn chế” – chỉ cho phép mọi người *nhỏ lại* nhưng không bao giờ chạm được tới *quy mô*.
Mục tiêu biến năm 2026 thành “năm *tự chủ tính toán*” vẫn rất đáng theo đuổi. Tuy nhiên, con đường đi tới mốc này không nhất thiết phải là sự “rút lui về thiết bị cá nhân”, mà là tốc độ và mức độ mà thị trường chấp nhận *tính toán phi tập trung* như một trật tự mới. Lý tưởng *phi tập trung* mà *tiền mã hóa* theo đuổi nhiều năm nay đang bước ra khỏi lý luận, để được kiểm nghiệm trực tiếp trên mặt trận hạ tầng AI.
*bình luận*: Nếu *Bitcoin(BTC)* từng đặt lại trật tự quyền phát hành tiền, thì lớp *compute phi tập trung* đang làm điều tương tự với quyền truy cập GPU. “Tự chủ tính toán” vì thế không chỉ là câu chuyện cài phần mềm *local*, mà là tái phân phối quyền lực trong kỷ nguyên AI.
Bình luận 0