Một tài liệu dài năm nghìn từ. Mười hai phần với tiêu đề đầy đặn: Phân tích kỹ thuật, Đánh giá tokenomics, Kiểm tra mức độ tuân thủ quy định, Phân tích hệ sinh thái, Phân tích rủi ro... Chín bảng biểu được kẻ ô cẩn thận. Sáu khung đánh giá với các mức độ từ thấp đến nghiêm trọng. Tôi đã dành cả buổi chiều để đọc nó.
Đến cuối cùng, tôi nhận ra mình vừa đọc một bản cáo phó dài cho một cái bóng. Toàn bộ tài liệu là một bài phân tích về việc không có gì để phân tích. Mọi ô dữ liệu đều ghi: N/A – thông tin không đủ. Mọi kết luận đều ghi: Không thể đánh giá. Mọi bảng màu đều trống trơn như một tấm gương đặt giữa ngành công nghiệp của tôi.
Tôi ngồi im lặng hồi lâu.
Tro tàn vẫn còn lửa. Hãy nhìn kỹ.
Một sản phẩm hoàn hảo từ một quy trình trống rỗng
Điều khiến tôi ám ảnh không phải là sự trống rỗng của tài liệu đó. Mà là sự hoàn hảo của nó.
Tài liệu này có cấu trúc rõ ràng đến mức bạn có thể dùng nó như một bản mẫu để phân tích bất kỳ dự án nào. Nó có phương pháp luận, có các câu hỏi đúng, có cách đánh dấu mức độ rủi ro. Nó giống như một ngôi nhà được dựng khung xương đầy đủ nhưng chưa có tường, không có mái, không có cửa sổ. Bạn có thể nhìn thấy từng phòng. Nhưng không có gì bên trong.
Điều đó kinh khủng hơn một tài liệu tồi. Vì một tài liệu tồi ít nhất cũng cho bạn biết nó tồi. Còn một tài liệu hoàn hảo về sự trống rỗng lại khiến bạn tự hỏi: Có phải mình đang bỏ lỡ điều gì đó?
Tôi đã dành hơn 27 năm để quan sát ngành công nghiệp này – từ những ngày đầu tiên của các diễn đàn tiền mã hóa mờ ám, qua cơn sốt ICO năm 2017, qua DeFi Summer năm 2020, qua cơn bão NFT năm 2021, và qua mùa đông lạnh giá 2022. Tôi đã chứng kiến hàng trăm báo cáo phân tích chuyên sâu ra đời. Mỗi báo cáo đều được viết với sự tự tin tuyệt đối, được trang trí bằng những thuật ngữ chuyên môn, được đóng khung bằng những biểu đồ đẹp mắt. Và hầu hết chúng đều tan biến như bong bóng xà phòng khi sự thật bị phơi bày.
Nhưng báo cáo này thì khác. Nó không hứa hẹn, không tô vẽ, không thao túng. Nó chỉ đơn giản nói: Tôi không có dữ liệu. Và rồi nó ghi N/A vào từng ô trống.
Tôi nhớ lần đầu tiên đọc cụm từ N/A – thông tin không đủ được lặp lại 47 lần trong một tài liệu. Lúc đó tôi cười. Bây giờ, tôi ngẫm nghĩ: biết bao lần chúng ta có thể nói N/A nhưng lại chọn cách nói một điều gì đó có vẻ thông minh?
Giải phẫu những chữ N/A
Hãy nhìn vào chín chiều phân tích mà tài liệu đó cố gắng thực hiện.
Phân tích kỹ thuật: N/A – không có thông tin về giao thức hoặc mã nguồn. Tài liệu thậm chí không thể xác định dự án thuộc lớp L1, L2 hay ứng dụng. Không thể đánh giá tính sáng tạo, độ chín muồi, mô hình bảo mật hay hiệu năng. Vậy mà tài liệu vẫn có một mục riêng để ghi nhận điều đó.
Phân tích tokenomics: N/A – không có dữ liệu về tổng cung, tỷ lệ phát hành, lịch mở khóa, doanh thu giao thức. Tài liệu không thể xác định được liệu mô hình kinh tế có bền vững hay chỉ là một vòng xoáy Ponzi. Nhưng nó vẫn có một bảng đánh giá mức độ bền vững với đề xuất: Nếu APR vượt quá 20% mà không có doanh thu thực, hãy coi chừng.
Phân tích thị trường: N/A – không có tên dự án, không có dữ liệu giá, không có tâm lý thị trường. Tài liệu không thể xác định vị thế cạnh tranh, không thể so sánh với các đối thủ.
Phân tích hệ sinh thái: N/A – không thể xác định vị trí trong chuỗi giá trị, không có số liệu nhà phát triển, không có dữ liệu người dùng.
Phân tích tuân thủ quy định: N/A – không có tên dự án, không xác định được khu vực pháp lý, không có thông tin về KYC/AML.
Phân tích đội ngũ và quản trị: N/A – không có tên người sáng lập, không có lịch sử, không có cơ cấu quản trị.
Phân tích rủi ro: N/A – tất cả các loại rủi ro từ kỹ thuật đến thanh khoản, từ vận hành đến quản lý, đều không xác định được.
Phân tích câu chuyện và kỳ vọng: N/A – không có câu chuyện, không có cảm xúc thị trường, không có gì.
Phân tích truyền dẫn chuỗi giá trị: N/A – không thể xây dựng sơ đồ truyền dẫn, không có tác động lên các lĩnh vực liên quan.
Tất cả đều N/A. Nhưng khung phân tích vẫn được viết ra đầy đủ, có chú thích: phương pháp luận để khi thông tin được bổ sung, có thể sử dụng khung này để phân tích ngay.
Bạn có thấy không? Đó là một bản kế hoạch hoàn hảo cho một cuộc điều tra mà không có gì để điều tra. Một cỗ máy đã được bôi trơn và sẵn sàng, nhưng không có nguyên liệu để vận hành.
Nghe quen không?
Đó chính là thứ mà phần lớn nội dung phân tích của chúng ta trông giống như vậy mỗi ngày: một cỗ máy được bôi trơn tốt, chạy không tải, tạo ra vô số từ ngữ mà không cần dữ liệu thực sự để nuôi sống chúng.
Khi không biết là một dạng dữ liệu quý giá
Có một nghịch lý mà tôi ngày càng nhận ra trong công việc của mình: trong một ngành công nghiệp nơi mọi giao dịch đều được ghi trên sổ cái công khai, mọi mã nguồn đều có thể kiểm toán, mọi ví đều có thể truy vết – những con người trong ngành đó lại liên tục tạo ra những thứ hoàn toàn không minh bạch: những bài nhận định không trích dẫn nguồn, dự báo không có mô hình, phân tích không đề cập đến giới hạn của chính mình.
Nếu một giao thức không có TVL, chúng ta gọi đó là chưa được thị trường chú ý. Nếu nó có TVL, chúng ta gọi đó là tín hiệu tăng trưởng. Nếu đội ngũ ẩn danh, chúng ta nói cần thận trọng. Nếu đội ngũ công khai, chúng ta nói đây là dấu hiệu tích cực.
Tất cả những nhận định này đều là những biến thể của cùng một hành vi: gán ý nghĩa cho dữ liệu một cách tùy tiện, sau đó đóng gói nó thành phân tích chuyên sâu.
Nhưng dữ liệu không có ý nghĩa tự thân. Ý nghĩa chỉ đến từ bối cảnh. Và khi bối cảnh thiếu, dữ liệu không tồn tại, thì việc trung thực nhất chính là nói N/A.
Tôi đã học được điều này một cách đau đớn.
Bài học từ 50 ETH và một câu chuyện đẹp
Năm 2017, tôi 34 tuổi, là chuyên gia cấp cao tại một quỹ đầu tư mạo hiểm ở Riyadh. Tôi tin vào tự do tài chính, tin vào sức mạnh của các giao thức phi tập trung. Khi dự án Agora Freedom xuất hiện với lời hứa về một nền tảng bỏ phiếu phi tập trung có thể thay đổi thể chế, tôi đã không do dự rót vào đó 50 ETH – khoảng 150.000 USD thời bấy giờ.
Tôi viết một bài phân tích dài 2.000 từ về Agora Freedom. Tôi dùng những cụm từ đầy tính khai phóng: quản trị cộng đồng, minh bạch tuyệt đối, xóa bỏ trung gian. Bài viết của tôi được chia sẻ hàng trăm lần, được khen ngợi, được xem là một phân tích sắc sảo về tiềm năng của blockchain trong việc cải cách thể chế.
Tôi không hề biết rằng nhóm phát triển không có sản phẩm, không có mã nguồn, không có một dòng code nào chạy được. Những thông tin đó nằm ngay trước mắt: lịch sử GitHub trống lốc, các địa chỉ ví không có dòng tiền, đội ngũ từ chối công khai danh tính. Chúng nằm đó. Tôi chỉ không đọc chúng. Vì tôi quá bận viết những câu chữ hay ho.
Sáu tháng sau, Agora Freedom sụp đổ. Toàn bộ 50 ETH biến mất. Tôi không mất tiền vì lừa đảo – tôi mất tiền vì sự tự tin giả tạo của chính mình. Tôi đã viết một báo cáo 2.000 từ về không có gì và tô vẽ nó thành một phân tích có chiều sâu.
Bây giờ, nhìn lại tài liệu N/A kia, tôi thấy nó trung thực hơn bài phân tích của tôi năm 2017 rất nhiều. Ít nhất nó không giả vờ.
Tại sao chúng ta sợ nói không biết?
Có một lý do khiến hầu hết các nhà phân tích không bao giờ viết N/A: nó không tạo ra sự chú ý.
Trong một nền kinh tế được thúc đẩy bởi lượt xem, sự im lặng không được thưởng. Một nhà phân tích nói N/A sẽ bị lãng quên ngay lập tức. Một nhà phân tích nói Solana sẽ lên 1000 USD có thể sai, nhưng trong lúc chờ sai, anh ta có hàng triệu lượt xem, hàng trăm buổi phỏng vấn, hàng nghìn người theo dõi. Thị trường thưởng cho sự tự tin, không thưởng cho sự chính xác. Đó là một sự lệch lạc về ưu đãi mà bất kỳ ai làm phân tích cũng phải đối mặt.
Khi bạn viết một bài phân tích, bạn đang bán gì? Nếu bạn bán sự chú ý, bạn sẽ nói những điều gây sốc. Nếu bạn bán sự tin cậy, bạn sẽ nói những điều đúng – ngay cả khi chúng nhàm chán. Và bạn phải chấp nhận rằng sự tin cậy là một khoản đầu tư dài hạn, có thể mất năm, mười năm để xây dựng, nhưng chỉ cần một vài bài viết cẩu thả là sụp đổ.
Tôi không nói điều đó có nghĩa là tôi chưa từng cẩu thả. Tôi đã từng. Nhưng sau năm 2017, tôi bắt đầu một cam kết với chính mình: nếu không có dữ liệu đủ mạnh để kết luận, tôi sẽ nói N/A. Và điều đó biến tôi thành một người viết kém hấp dẫn hơn, ít gây sốc hơn. Nhưng nó cũng khiến tôi ít gây hại hơn.
Tự tin giả tạo trong thị trường đi ngang
Chúng ta đang sống trong một thị trường đi ngang. Giá cả tích lũy, thanh khoản mỏng, dòng tiền chờ đợi. Trong giai đoạn này, nhu cầu về nội dung trở nên khẩn thiết hơn bao giờ hết – và đồng thời, chất lượng nội dung cũng trở nên tệ hơn bao giờ hết.
Vì khi không có gì xảy ra, người ta vẫn phải viết gì đó.
Họ viết về tín hiệu kỹ thuật và vẽ lên một mô hình nến. Họ viết về sự tích lũy của cá voi và chỉ ra một vài giao dịch ví lớn. Họ viết về tiềm năng của một giao thức và lặp lại những câu chữ từ whitepaper.
Nếu nhìn kỹ, tất cả những thứ đó đều là những báo cáo N/A được sơn màu.
Một giao thức mất 40% thanh khoản trong 7 ngày. Có bao nhiêu nhà phân tích sẵn sàng viết: Tôi chưa đủ dữ liệu để biết tại sao, nhưng đây là những gì tôi quan sát được? Thay vào đó, họ viết: Áp lực bán gia tăng sau tin tức tiêu cực. Như thể nói trời mưa mà không giải thích được tại sao trời mưa.
Một giao thức tăng trưởng đột biến vào mùa hè năm 2023, thu hút hàng tỷ USD thanh khoản. Có bao nhiêu nhà phân tích dám nói tôi không thể giải thích sự tăng trưởng này? Gần như không có. Họ mượn những lời khen từ các quỹ đầu tư để viết bài: Mô hình kinh tế vững chắc, xu hướng ngành thuận lợi.
Tự tin giả tạo không chỉ sai về mặt đạo đức – nó còn nguy hiểm. Nó khiến người khác đặt cược số tiền thật của họ vào những nhận định không có cơ sở. Nó biến một thị trường vốn đã đầy rủi ro thành một sòng bạc nơi người chơi bị dẫn dắt bởi những phân tích rỗng tuếch.
Delegation: Khi chúng ta ủy quyền sự trống rỗng của mình
Có một khái niệm trong quản trị phi tập trung mà tôi muốn nhắc đến: delegation – cơ chế ủy quyền bỏ phiếu. Người dùng không có thời gian hoặc kiến thức để đọc từng đề xuất, họ ủy quyền cho một người có uy tín – KOL, quỹ đầu tư, hoặc một chuyên gia quản trị nào đó.
Về lý thuyết, điều này tạo ra hiệu quả: những người có hiểu biết sẽ đưa ra quyết định thay mặt cho cộng đồng. Về thực tế, nó tạo ra một tầng lớp quý tộc mới, nơi một số ít địa chỉ kiểm soát phần lớn quyền biểu quyết. Các số liệu cho thấy tỷ lệ tham gia bỏ phiếu trung bình trong hầu hết các DAO chỉ đạt 5-7%, và top 10 ví thường kiểm soát hơn 50% quyền lực. Nhưng ít ai nói về điều này, vì nó phá vỡ câu chuyện đẹp về dân chủ phi tập trung.
Điều này khiến tôi nghĩ đến một sự tương đồng: trong thế giới phân tích, chúng ta cũng đang delegate khả năng phán đoán của mình cho người khác. Độc giả không có thời gian đọc whitepaper, họ đọc bản tóm tắt của một KOL. KOL không có thời gian đọc mã nguồn, họ đọc bản phân tích của một người khác. Người đó có thể không đọc gì cả nhưng vẫn viết.
Chúng ta ủy quyền sự không biết của mình cho một chuỗi dài những người cũng không biết. Và ở cuối chuỗi, có một người – thay vì viết N/A – đã viết 2.000 từ về một điều họ chẳng hiểu gì.
RWA, NFT và những câu chuyện không có dữ liệu
Trong ba năm qua, câu chuyện về Real-World Assets trên blockchain đã trở thành một trong những chủ đề nóng nhất. Các quỹ lớn rót vốn, các tổ chức tài chính truyền thống bắt đầu quan tâm. Nhưng nếu nhìn sâu vào dữ liệu, bạn sẽ thấy một sự thật ít ai muốn nói: hầu hết các tổ chức truyền thống không cần đến public chain của bạn. Họ cần một mạng lưới được phép, một cơ chế thanh toán hiệu quả, một hệ thống lưu ký an toàn. Họ có thể dùng blockchain, nhưng họ không cần đến sự phi tập trung.
Vậy mà chúng ta vẫn viết những bài phân tích dài về sự bùng nổ RWA với những con số tăng trưởng TVL, bỏ qua câu hỏi quan trọng nhất: các tổ chức đó có gắn bó với mạng lưới này khi điều kiện thị trường thay đổi không?
Tương tự với NFT. Tôi đã từng tin rằng NFT là biểu tượng của quyền sở hữu kỹ thuật số, và tôi đã sưu tập World of Women – một bộ sưu tập đẹp, có ý nghĩa cộng đồng, được tôi dùng làm ví dụ cho các buổi hội thảo tại Đại học King Saud. Nhưng khi mùa đông đến, giá sàn sụp đổ, thanh khoản khô cạn, tôi nhận ra một sự thật: nhãn blue chip NFT là một cái bẫy. Khi thanh khoản cạn, giá sàn BAYC, Azuki, World of Women – tất cả đều chỉ còn là những con số ảo trên màn hình. Giá trị đích thực của một tài sản nằm ở dữ liệu sử dụng thực tế, chứ không nằm ở câu chuyện đẹp đẽ xung quanh nó.
Tôi không nói NFT là vô giá trị, tôi chỉ nói: hãy nhìn vào dữ liệu. Nếu không có dữ liệu, hãy nói N/A.
Khi N/A là sự lười biếng
Tuy nhiên, tôi cũng muốn nói điều ngược lại: N/A không phải lúc nào cũng trung thực. Đôi khi nó là vỏ bọc của sự lười biếng.
Có một sự khác biệt giữa việc nói tôi không có đủ dữ liệu sau khi bạn đã tìm kiếm, đã đào bới, đã kiểm tra mọi nguồn có thể – và việc nói tôi không có đủ dữ liệu vì bạn không muốn tốn công tìm kiếm.
Một người phân tích trung thực sẽ nói: Tôi đã kiểm tra mã nguồn trên GitHub, tôi đã xem hoạt động ví, tôi đã đọc các đề xuất quản trị, và tôi nhận thấy dữ liệu không đủ để kết luận. Người lười biếng sẽ nói: N/A – thiếu thông tin.
Cái trước là kết quả của một nỗ lực xứng đáng. Cái sau chỉ là một cái cớ.
Trong báo cáo trống rỗng kia, tôi đọc kỹ phần ghi chú để xem nó thuộc loại nào. Tôi thấy những câu như: Khi thông tin được bổ sung, có thể sử dụng khung này để phân tích – và kế đó là một quy trình chi tiết về những gì cần tìm. Điều đó cho tôi biết: tài liệu này được tạo ra bởi một quy trình được lập trình để tìm kiếm thông tin, nhưng nguồn cấp dữ liệu lại trống rỗng. Đây không phải sự lười biếng của con người, mà là một lỗ hổng của thiết kế – quy trình cứ chạy ngay cả khi không có vật liệu đầu vào.
Và điều này làm tôi liên tưởng đến một căn bệnh lớn hơn: chúng ta xây dựng những quy trình phân tích tự động sản xuất nội dung ngay cả khi không có gì đáng nói. Các bot tổng hợp tin tức, các thuật toán tạo báo cáo thị trường, các hệ thống cảnh báo tín hiệu – tất cả đều tạo ra một lượng lớn thông tin rỗng tuếch bề ngoài.
Bản đồ những điều chưa biết
Một nhà phân tích trung thực không chỉ nói N/A, mà còn cho bạn biết cái N/A đó nằm ở đâu trên bản đồ tri thức. Ví dụ, khi phân tích một giao thức mới, tôi thường tạo một bản đồ: những gì tôi biết, những gì tôi không biết, và những gì tôi không biết là tôi không biết (unknown unknowns). Trong báo cáo trống rỗng kia, tác giả ít nhất đã tạo ra một bản đồ như vậy – họ biết những gì họ không biết, và họ đánh dấu chúng một cách rõ ràng. Điều đó có giá trị hơn một bài viết dài tự tin về một chủ đề mà tác giả không hề hiểu.
Tôi nhớ một lần phân tích một giao thức cho vay trên một chuỗi mới. Tôi không thể tiếp cận mã nguồn vì nó chưa được mở công khai. Tôi có thể viết một bài dài nhận định từ whitepaper – nhưng tôi đã chọn cách viết một bài ngắn, nói rằng: Mã nguồn đang đóng, tôi không thể xác minh tính an toàn. Dưới đây là những gì whitepaper tuyên bố, và đây là những gì tôi cần kiểm tra khi mã nguồn được công bố. Bài viết đó không gây sốc, không lan truyền. Nhưng nó đã giúp một vài người tránh được một khoản đầu tư rủi ro không cần thiết. Với tôi, đó là một thành công.
Bài học cho những người xây dựng giao thức
Nếu bạn đang xây dựng một giao thức, nếu bạn đang viết whitepaper, nếu bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình cho quỹ đầu tư, hãy tự hỏi: phần nào trong những gì tôi công bố là dữ liệu thực, phần nào là câu chuyện tôi kể cho chính mình?
Tôi đã có ba năm làm PM cho VeritaChain – một giao thức tích hợp AI để xác minh danh tính phi tập trung. Nhóm của tôi chỉ có bốn người. Chúng tôi thường xuyên đối mặt với áp lực từ các quỹ đầu tư: Tại sao không ra mắt trước đã rồi tính sau? Chúng tôi chọn giữ các thuật toán AI của mình minh bạch, có thể kiểm toán, ngay cả khi điều đó làm chậm tiến độ. Kết quả là dự án đạt 10.000 người dùng tại Trung Đông – nhỏ so với các dự án khác, nhưng mỗi người dùng đều biết chính xác hệ thống đang làm gì với dữ liệu của họ.
Chúng tôi chọn minh bạch. Chúng tôi chọn nói chúng tôi chưa biết thay vì giả vờ biết tất cả. Và điều đó không khiến chúng tôi tụt hậu, mà còn tạo nên một lợi thế: các đối tác tin tưởng chúng tôi hơn, vì họ thấy chúng tôi không bán cát bụi.
Văn hóa sửa sai
Có một điều cực kỳ hiếm trong ngành này: công khai thừa nhận sai lầm. Sau khi mất tiền vào Agora Freedom, tôi công khai viết một bài trên Mirror thừa nhận sai lầm. Nhiều người ngạc nhiên, vì trong văn hóa crypto, người ta thường chôn vùi thất bại. Nhưng tôi tin rằng một bài viết trung thực về thất bại còn có giá trị hơn mười bài viết về thành công. Nó dạy người khác tránh được hố sâu mà tôi đã rơi xuống.
Vậy nên, nếu bạn là một nhà phân tích trẻ, nếu bạn muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành này, tôi khuyên bạn: đừng chạy theo sự nổi tiếng. Hãy chạy theo sự chính xác. Hãy viết N/A khi bạn không biết. Hãy nói tôi sai khi bạn sai. Thị trường có thể không vỗ tay cho bạn ngay lập tức, nhưng khi bão đến – và bão luôn đến – những người sống sót sẽ là những người đã xây dựng một hệ thống trung thực.
Một dữ liệu từ một báo cáo không có dữ liệu
Có một câu nói mà tôi yêu thích: Một báo cáo không có dữ liệu có thể là một dữ liệu. Khi bạn gặp một bản phân tích không có thông tin gì, hãy tự hỏi: điều gì khiến nó trống rỗng? Nếu là do sự lười biếng, đó là dữ liệu về sự sa sút của người viết. Nếu là do quy trình tự động chạy thiếu kiểm soát, đó là dữ liệu về sự lười biếng của hệ thống. Nếu là do một sự trung thực có chủ đích – khi người phân tích dám nói tôi không biết – thì đó là dữ liệu về đức hạnh nghề nghiệp hiếm có.
Trong báo cáo trống rỗng kia, tôi chọn cách nhìn nhận nó như một lời nhắc nhở.
Hãy đọc dữ liệu. Hãy kiểm tra mã nguồn. Hãy chất vấn những câu chuyện đẹp. Hãy học cách sống với những khoảng trống thông tin. Và khi bạn không tìm thấy gì, hãy dũng cảm nói tôi không tìm thấy gì.
Điều đó không phải là sự thất bại.
Đó là khởi đầu của sự hiểu biết.
Trong bóng tối của thị trường đi ngang, sự trung thực là tài sản duy nhất được định giá thấp nhất.
Tro tàn vẫn còn lửa. Hãy nhìn kỹ.