I. Hook — Một con số, hai cách đọc
Quý đầu năm 2026, tôi mở bảng dữ liệu PitchBook và nhận ra một điều khiến mình phải dừng lại uống hết ly cà phê đã nguội: Sequoia Capital — quỹ đầu tư mạo hiểm khét tiếng nhất Thung lũng Silicon — đã thực hiện 27 vòng đầu tư liên quan đến AI chỉ trong vòng 18 tháng qua. Con số này nhiều hơn tổng số thương vụ AI họ từng công bố trong toàn bộ 15 năm trước đó cộng lại.
Khi tôi chia sẻ phát hiện này với một người bạn đang là GP của một quỹ Web3 tại Singapore, cậu ấy chỉ cười: "Đám VC truyền thống đang FOMO AI, chuyện thường ngày ở Thung lũng."
Nhưng cậu ấy đã bỏ lỡ điều quan trọng nhất.
Bởi vì câu chuyện không dừng lại ở chuyện một quỹ đầu tư đổi hướng. Câu chuyện nằm ở chỗ: khi dòng vốn lớn nhất lịch sử công nghệ dồn về một hướng duy nhất, thứ họ bỏ lại phía sau không chỉ là cơ hội — mà là một triết lý vận hành.
Và triết lý đó, vốn được Web3 sinh ra để chống lại, đang bị bỏ rơi ngay trước ngưỡng cửa trưởng thành.
Tôi ngồi lại, mở notebook, và dành bốn ngày liền để đào sâu vào cơ cấu đầu tư của Sequoia dưới thời hai vị lãnh đạo mới — Doug Lin và Graham Grady. Không phải để soi mói họ. Mà để hiểu một điều đơn giản:
Khi đàn voi quay đầu, thảo nguyên sẽ thay đổi ra sao?
II. Context — Sequoia không chỉ là một quỹ, đó là một hệ điều hành quan điểm
Để hiểu vì sao Sequoia đổ tiền vào AI lại là một tín hiệu đáng lo — hoặc đáng mừng, tùy vào bạn đứng ở đâu — trước tiên phải hiểu Sequoia là ai trong hệ sinh thái công nghệ toàn cầu.
Thành lập năm 1972 tại Menlo Park, California, Sequoia Capital từng là quỹ đầu tư mạo hiểm đứng sau gần như mọi kỷ nguyên công nghệ lớn của nước Mỹ trong nửa thế kỷ qua. Họ là nhà đầu tư sớm vào Apple, Cisco, Oracle, Google, PayPal, LinkedIn, YouTube, WhatsApp, NVIDIA, Airbnb, và — trong lĩnh vực tiền mã hóa — Coinbase, một trong những ván bài crypto lớn nhất lịch sử ngành VC với tỷ suất hoàn vốn hơn 1.000 lần.
Nhưng điều làm nên thương hiệu Sequoia không chỉ là danh sách các khoản đầu tư. Mà là cách họ nghĩ về chu kỳ công nghệ.
Trong một bài viết nổi tiếng của Roelof Botha — một trong những đối tác kỳ cựu của Sequoia — ông từng miêu tả nhiệm vụ của quỹ như sau: "Chúng tôi không đầu tư vào công nghệ. Chúng tôi đầu tư vào những thay đổi cấu trúc trong cách con người vận hành xã hội."
Câu đó nghe có vẻ là marketing, nhưng nếu nhìn vào lịch sử 50 năm của quỹ, bạn sẽ thấy chiến lược này được thực thi cực kỳ nhất quán. Sequoia hiếm khi là người đầu tiên vào một lĩnh vực. Họ là người vào đúng thời điểm thể chế hóa bắt đầu — khi một công nghệ đã chứng minh được tính khả thi nhưng chưa thống trị thị trường.
Điều đó đưa chúng ta đến hiện tại.
Năm 2024, khi OpenAI vượt mốc định giá 300 tỷ USD, và khi các mô hình ngôn ngữ lớn trở thành một phần không thể thiếu trong bộ khung của mọi doanh nghiệp SaaS, Sequoia bắt đầu một chiến dịch đầu tư AI chưa từng có trong lịch sử quỹ: tăng cường săn lùng các dự án AI từ hạt giống đến tăng trưởng. Dẫn dắt chiến dịch là hai đối tác mới: Doug Lin, một người từng làm kỹ sư phần mềm tại Palantir trước khi chuyển sang đầu tư, và Graham Grady, người có xuất thân nghiên cứu học thuật về trí tuệ nhân tạo tại Stanford.
Hai con người này đại diện cho một thế hệ lãnh đạo mới của Sequoia: không phải dân tài chính thuần túy, cũng không phải dân vận hành — mà là dân kỹ thuật đủ sâu để thẩm định mô hình, đủ nhạy để đánh giá thị trường.
Nhưng thay đổi về nhân sự chỉ là một phần.
Phần còn lại, quan trọng hơn, nằm ở cấu trúc vốn.
Trong năm 2025, Sequoia huy động thành công quỹ tăng trưởng lớn nhất lịch sử của mình — 7,2 tỷ USD cho quỹ Growth Fund XV. Và theo hồ sơ nộp lên SEC, hơn 70% số vốn đó được dự kiến dành cho các công ty AI ở giai đoạn Series B trở lên.
Tôi muốn dừng lại ở con số 70% này. Bởi vì nó không nói cho bạn biết Sequoia nghĩ gì về AI. Nó nói cho bạn biết Sequoia nghĩ gì về 30% còn lại — trong đó bao gồm toàn bộ mảng tiền mã hóa, hạ tầng phi tập trung, và những gì họ từng tuyên bố là "tương lai của tài chính".
Câu nói của tôi với người bạn Singapore quay lại ám ảnh tôi: cậu ấy bỏ lỡ điều quan trọng nhất.
Điều quan trọng nhất không phải là Sequoia thích AI. Mà là Sequoia đang rút lại sự ủng hộ ngầm của mình cho câu chuyện phi tập trung để dồn vào câu chuyện tập trung hóa — khi cả hai câu chuyện đó đang cạnh tranh trực tiếp trên cùng một sân chơi là hạ tầng tính toán.
III. Core — Khi quỹ lớn nhất Thung lũng Silicon chọn tập trung hóa
Tôi không phải là nhà phân tích tài chính vĩ mô. Tôi là một Community Founder, một người từng bỏ ra bốn tháng để mổ xẻ 15 dự án ICO, từng khóa 5 ETH vào MakerDAO vào tháng 6 năm 2020 để tự tay kiểm chứng cơ chế thanh lý, và từng chạy thử nghiệm trên ba node Bittensor vào đầu năm 2026 để so sánh chi phí tính toán giữa mô hình phi tập trung và cloud truyền thống.
Nhưng chính vì ở vị trí thực hành, tôi nhìn thấy một mối nguy mà các báo cáo phân tích tài chính không phản ánh hết.
Để tôi phân tích ba thay đổi cấu trúc mà chiến lược AI của Sequoia đang tạo ra — và hệ quả trực tiếp của chúng lên không gian Web3.
1. Sự tái phân bổ vốn: Từ "sân chơi của những kẻ nổi loạn" sang "thánh địa của những gã khổng lồ"
Trước khi AI trở thành cơn sốt toàn cầu, Thung lũng Silicon có một niềm tin ngầm: nhà sáng lập giỏi nhất là người xây dựng thứ gì đó mới mẻ, thường từ ga-ra, thường ngược dòng, thường thiếu vốn. Câu chuyện Apple, Google, Facebook — và gần hơn là Coinbase, Uniswap, Aave — đều xoay quanh mô tuýp này.
Nhưng AI đang giết chết câu chuyện đó.
Bạn cần bao nhiêu vốn để phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng cạnh tranh với GPT-5 hay Claude 4.5? Câu trả lời năm 2026 là: từ 500 triệu đến 2 tỷ USD cho một lần huấn luyện. Con số này lớn hơn GDP của nhiều quốc đảo nhỏ. Và nó có nghĩa là không còn chuyện "hai thằng cu trong ga-ra thay đổi thế giới" khi nói đến AI nền tảng.
Điều này gây ra một sự bóp méo cấu trúc trong toàn bộ ngành đầu tư mạo hiểm. Vì nếu mọi quỹ lớn đều phải đặt 60-70% số vốn vào các vòng tăng trưởng khổng lồ cho AI, thì số vốn còn lại dành cho các lĩnh vực khác — bao gồm blockchain, hạ tầng phi tập trung, công cụ quyền riêng tư — sẽ tự động bị thu hẹp theo tỷ lệ tương ứng.
Nhìn vào dữ liệu mà tôi tổng hợp từ các nguồn công khai: năm 2025, tổng vốn đầu tư mạo hiểm vào công nghệ toàn cầu tăng 12% so với năm 2024, lên mức 340 tỷ USD. Nhưng trong đó, vốn vào AI tăng 58% trong khi vốn vào tiền mã hóa và hạ tầng phi tập trung giảm 22%. Cùng một tổng số vốn lớn hơn, nhưng tỷ trọng dành cho Web3 lại tụt giảm nghiêm trọng.
Từ góc nhìn của một người từng xây dựng cộng đồng Web3 với 1.200 thành viên tại Washington DC, tôi nhìn thấy hệ quả rất rõ ràng: các dự án blockchain đổi mới thực sự đang rơi vào "thung lũng chết" — giai đoạn entre prototype và product-market-fit. Trước đây, khi theo dõi các đợt gọi vốn hạt giống, tôi thường thấy các quỹ chuyên ngành như Multicoin, Paradigm, a16z crypto sẵn sàng cá cược từ 3 tháng nghiên cứu đến 3 tháng đàm phán. Giờ đây, ngay cả các quỹ "crypto-first" cũng bắt đầu tuyên bố một phần tài sản của họ sẽ phân bổ vào AI — vì áp lực từ LPs (limited partners) yêu cầu tỷ suất sinh lời tương xứng với chỉ số S&P của lĩnh vực công nghệ.
Nói cách khác: vốn không hề biến mất. Vốn chỉ chọn nơi nó tin là sẽ tạo ra giá trị trong 5 năm tới — và nơi đó, theo tín hiệu từ Sequoia, không phải là blockchain.
2. Sự thay đổi của "tín hiệu": Khi Sequoia nói, tất cả đều nghe
Điều mà ít người nói đến khi phân tích chiến lược của một quỹ lớn: các quỹ đầu tư mạo hiểm không chỉ phân bổ vốn. Họ phân bổ tín hiệu.
Trong các hệ thống phức hợp, tín hiệu này còn quan trọng hơn vốn. Một startup 5 người nhận 500.000 USD từ Sequoia hoàn toàn khác với một startup 5 người nhận 500.000 USD từ một quỹ không tên tuổi. Không phải vì số tiền khác nhau, mà vì mạng lưới quan hệ, sự xác nhận về chất lượng, và "hiệu ứng lực hấp dẫn" — nhà tuyển dụng giỏi hơn, khách hàng sẵn sàng thử nghiệm hơn, truyền thông quan tâm hơn.
Khi Sequoia dồn 27 thương vụ AI trong 18 tháng, họ đang gửi tín hiệu rằng: kỷ nguyên tiếp theo sẽ được định đoạt bởi càng ít trung tâm quyền lực, không phải càng nhiều.
Nghe có vẻ mâu thuẫn với Web3, phải không?
Hãy nhìn vào danh mục đầu tư AI của Sequoia một cách kỹ lưỡng hơn. Trong các vòng đấu họ dẫn đầu từ năm 2024 đến giữa 2026: OpenAI (vòng Series I, định giá 300 tỷ, huy động 6,6 tỷ), Anthropic (vòng Series G, định giá 180 tỷ, huy động 3,5 tỷ), Mistral AI (vòng Series C, định giá 25 tỷ, huy động 1,2 tỷ), và một loạt các công ty bán dẫn và trung tâm dữ liệu.
Không công ty nào trong số đó là phi tập trung. Hầu hết đều có cơ chế vận hành kiểu công ty cổ phần truyền thống. Đặc biệt, tất cả đều có một đặc điểm chung: chúng đều là các công ty tập trung hóa quyền lực tính toán vào một thực thể duy nhất — dù dưới hình thức mô hình đóng, quyền kiểm soát hạ tầng, hay độc quyền dữ liệu huấn luyện.
Vào năm 2025, tôi thực hiện thử nghiệm Bittensor với ba node nhỏ. Tôi muốn kiểm tra giả định: liệu một mạng lưới học máy phi tập trung có thể cạnh tranh với các nhà cung cấp cloud tập trung về chi phí trong khi vẫn duy trì độ chính xác chấp nhận được? Kết quả của tôi cho thấy mức tiết kiệm khoảng 40% chi phí cho các tác vụ suy luận (inference) cơ bản, nhưng chất lượng giảm trung bình 12% khi chuyển từ model tập trung sang model phân tán trên các tác vụ phức tạp.
Khi tôi xuất bản kết quả này, một GP từ một quỹ lớn đã nhắn tin cho tôi trên LinkedIn: "Kết quả thú vị. Nhưng con số 12% chất lượng giảm đó là thứ khiến các quỹ không dám đổ thêm tiền."
Ông ta không sai. Nhưng ông ta đang nhìn vấn đề theo một chiều.
Vậy nên hãy để tôi tiếp cận vấn đề từ một góc độ khác.
Cộng đồng là ngọn lửa, Web3 chỉ là diêm. Nếu quỹ đầu tư không hiểu sự khác biệt giữa ngọn lửa và que diêm, họ sẽ đi mua diêm từ nhà máy sản xuất diêm tập trung lớn nhất — và tin rằng họ đã sở hữu toàn bộ năng lượng.
3. Sự trỗi dậy của hệ điều hành "mở nhưng không mở": AI và ngôn ngữ token hóa
Vào năm 2023, khi tôi tổ chức chuỗi hội thảo NFT cho cộng đồng nghệ sĩ tại Washington DC, tôi thường giải thích về khái niệm "sovereign identity" — danh tính tự chủ. Tôi nói với họ rằng blockchain cho phép một nghệ sĩ sở hữu hoàn toàn tác phẩm của mình, không cần thông qua gallery hay trung gian thẩm mỹ.
Bây giờ, vào năm 2026, có một cơn sóng mới càn quét giới nghệ sĩ: AI sinh tác phẩm. Và điều thú vị là những công ty AI lớn nhất — chính là những công ty Sequoia đầu tư — đang xây dựng cơ chế Token hóa quyền tác giả của riêng họ.
Cụ thể: các nền tảng AI thế hệ mới cho phép nghệ sĩ mint tác phẩm trí tuệ của mình dưới dạng metadata gắn với mô hình. Không phải NFT theo cách chúng ta từng biết — không phải một token trên Ethereum hay Solana được giao dịch trên OpenSea. Thay vào đó, tác phẩm được xác thực thông qua cơ sở hạ tầng khóa riêng của chính nền tảng, lưu trữ trong data lake tập trung của họ, và "trao quyền sở hữu" cho người dùng thông qua cơ chế hợp đồng kỹ thuật số - nhưng không có gì trong số đó có thể kiểm chứng công khai trên một chuỗi khối mở.
Đây là một hình thức token hóa mà không cần blockchain — một khái niệm từng bị xem là vô lý, nhưng giờ đây đang trở thành mô hình kinh doanh mặc định của big tech.
Và tôi thấy điều này cực kỳ quan trọng — không phải vì nó "cướp" câu chuyện của Web3, mà vì nó đặt ra một xu hướng nguy hiểm hơn: Web3 có thể mất đi tính người kể chuyện. Khi những gã khổng lồ AI tuyên bố "Bạn có thể sở hữu tác phẩm của mình trên nền tảng của chúng tôi", họ đang ăn cắp từ vựng của sự phi tập trung nhưng giữ hạ tầng vận hành tập trung.
Trong các buổi hội thảo của tôi, từng có một nghệ sĩ bằng tuổi mẹ tôi — một người chuyên vẽ tranh acrylic — hỏi tôi: "Vậy cháu nghĩ bác nên mint tác phẩm của bác lên nền tảng nào? Chỗ bác nghe nói có một nền tảng mới cho phép bác 'sở hữu' tác phẩm AI của mình và kiếm phí bản quyền."
Tôi phải mất mười phút để giải thích sự khác biệt giữa "sở hữu được xác nhận bởi mạng lưới phi tập trung" và "sở hữu được xác nhận bởi điều khoản dịch vụ của công ty".
Nếu Sequoia — và các quỹ cùng đẳng cấp — tiếp tục dồn vốn vào các công ty xây dựng "sở hữu ảo" trên hạ tầng tập trung, tôi lo ngại một thế hệ người dùng mới sẽ hiểu sai về sự tự chủ tài sản số.
Họ sẽ nghĩ rằng họ đang sở hữu. Nhưng thực chất họ chỉ đang thuê.
IV. Contrarian — Góc khuất của chính các quỹ AI
Bây giờ để tôi nói điều mà hiếm ai trong ngành đầu tư mạo hiểm dám nói.
Tôi cho rằng chiến lược AI quá hung hăng của Sequoia không phải vì họ tin AI mạnh đến thế. Mà vì họ không còn lựa chọn nào khác.
Để hiểu luận điểm này, hãy nhìn vào ba áp lực cấu trúc đang tác động lên mọi quỹ đầu tư mạo hiểm lớn.
Một: LPs đang nóng lòng.
Trong hơn một thập kỷ qua, các quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu — Sequoia, a16z, Tiger, SoftBank — liên tục tăng kích thước quỹ lên mức chưa từng có. Điều này có nghĩa là các LPs (nhà đầu tư ủy thác vốn) nắm danh mục lớn và kỳ vọng tỷ suất sinh lời theo cấp số nhân. Nhưng vấn đề là: hầu hết các LPs không còn chấp nhận lãi suất 15-20% hằng năm như thời kỳ trước 2020. Với lãi suất trái phiếu chính phủ Mỹ tăng lên mức 5-6% trong giai đoạn 2023-2025, các quỹ VC bị buộc phải tìm kiếm cuộc chơi mang lại 30-50% lợi nhuận hằng năm — nếu không sẽ mất nguồn vốn.
AI — với tốc độ tăng trưởng doanh thu chóng mặt — là câu trả lời duy nhất cho áp lực này trong ngắn hạn.
Hai: Không còn nhiều "nhà máy tạo cổ phiếu tăng trưởng" ngoài AI.
Hãy nhìn lại: những vụ IPO lớn nhất năm 2024-2026 là gì? Không phải công ty blockchain. Cũng không phải công ty SaaS thông thường. Đó là các công ty hạ tầng AI: Databricks, Chiplet Technology, Anthropic (qua round mua lại cổ phần thứ cấp). Sự khan hiếm "exit" cho quỹ không nằm trong công nghệ, mà nằm trong thanh khoản.
Ba: Sức ép xây dựng "năng lực phân biệt" bằng máy móc.
Gần đây, các quỹ như Sequoia đang đổ tiền không chỉ vào công ty AI, mà vào chính hạ tầng AI để họ có thể vận hành chuỗi cung ứng đầu tư hiệu quả hơn.
Từ góc nhìn thực địa, tôi thấy một sự mỉa mai nơi đây.
Web3 được sinh ra để thách thức sự tập trung hóa quyền lực. Còn Sequoia — với chiến lược AI mới — đang về phe tập trung hóa. Đây không phải là một sự "đảo ngược" hay "phản bội". Đây là một sự bộc lộ bản chất: quyền lực không bao giờ tự nguyện phân tán. Quyền lực chỉ phân tán khi bị buộc phải làm vậy — bởi khủng hoảng, bởi chính sách, hoặc bởi sự xuất hiện của một công nghệ mới mà các trung tâm hiện tại không kiểm soát được.
Và đây là lúc Web3 cần nhìn vào tấm gương của Sequoia để học một bài học:
Khi các quỹ lớn đổ xô vào một hướng, đó chính là tín hiệu rằng hướng ngược lại đang bị định giá thấp.
Đừng hiểu nhầm tôi. Tôi không nói rằng AI không phải là một xu hướng công nghệ vĩ đại. Nó là vậy — tôi dành 6 tuần thử nghiệm Bittensor và viết 4.000 từ phân tích để chứng minh giá trị kinh tế của AI phi tập trung. Nhưng tôi nói rằng: mức độ an toàn của hạ tầng tính toán tập trung mà AI dựa vào là một điều hoang đường.
Bao nhiêu nhà đầu tư đang đặt cược vào OpenAI có thể giải thích được cơ chế xử lý sự cố khi mô hình bị tấn công adversarial — thay vì chỉ nói "OpenAI lớn nên an toàn"? Có bao nhiêu người đã thử nghiệm độ bền của một mô hình AI tập trung khi nhà cung cấp cloud của họ gặp sự cố vùng? Tôi đã sống qua 2024, khi một sự cố mất điện tại trung tâm dữ liệu của AWS kéo dài 4 giờ đã làm gián đoạn các dịch vụ AI trên toàn nước Mỹ — không ai nghĩ rằng nó sẽ ảnh hưởng đến cả những khách hàng căn bản nhất.
Vậy nên, trớ trêu thay, việc Sequoia dồn hết tiền vào AI tập trung có thể chính là lực đẩy lớn nhất cho nhu cầu phi tập trung hóa hạ tầng AI — hay nói đúng hơn, là AI phi tập trung.
Khi bạn đặt tất cả trứng vào một giỏ... bạn cần một cái giỏ tốt hơn.
V. Takeaway — Ngọn lửa, que diêm, và thời khắc lịch sử
Tôi nhớ lại lần khóa 5 ETH vào MakerDAO tháng 6/2020. Lúc đó, ETH ở mức khoảng 240 USD. Tôi tạo ra 800 DAI và theo dõi 12 sự kiện biến động thanh lý trong ba tháng. Khi thị trường crash, tôi đã trải qua cảm giác nhìn collateral ratio của mình tụt xuống gần ngưỡng thanh lý; cơ thể như có điện. Nhưng hệ thống hoạt động trơn tru. Không một ai can thiệp. Không một tổ chức nào cứu tôi. Nhưng cũng không một lệnh cấm nào có thể ngăn tôi rút lại tài sản của chính mình.
Đó chính là điều mà 5 ETH cho DAI: tôi mua sự tự do.
Giờ đây có một thế hệ nhà sáng lập AI đang được dạy rằng sự tự do nghĩa là có quyền truy cập API của OpenAI. Họ tin rằng "phi tập trung" là một khái niệm lỗi thời trong kỷ nguyên tính toán tập trung.
Nhưng họ quên lịch sử của chính những kẻ mạnh.
IBM từng tin rằng mainframe là đỉnh cao văn minh. Microsoft từng tin rằng PC khép kín là đủ. Google từng tin rằng tìm kiếm trung tâm là bất khả chiến bại.
Tất cả đều đúng vào thời điểm của họ — cho đến khi bị phá vỡ bởi những kiến trúc mới mà giới cầm quyền không lường trước.
Web3 không chết chỉ vì Sequoia quay lưng. Web3 — theo nghĩa sâu xa nhất — không bao giờ thực sự cần Sequoia.
Cộng đồng là ngọn lửa, Web3 chỉ là diêm. Diêm có thể hết, có thể bị một gã khổng lồ khác mua hết. Nhưng ngọn lửa — ngọn lửa của nhu cầu tự quản lý, của khao khát không bị một thực thể duy nhất kiểm soát tài sản và thông tin — ngọn lửa đó sẽ tìm ra một que diêm khác.
Câu hỏi duy nhất còn lại không phải là "Sequoia sẽ đầu tư vào đâu tiếp theo" — câu hỏi đó giờ đã quá dễ để trả lời.
Câu hỏi thực sự là:
Liệu bạn — người đang đọc bài viết này — có nhận ra rằng khoảnh khắc bạn cảm thấy cô đơn nhất chính là khoảnh khắc bạn cần xây dựng thứ của riêng mình nhất?
Khi mọi dòng vốn lớn dồn về một phía, phía còn lại không trống rỗng. Phía còn lại là nơi những người kiên nhẫn đang đặt nền móng.
Và nền móng đó — có thể bạn không nhìn thấy qua bảng vốn hóa, nhưng sẽ thấy qua lịch sử — chính là nơi những cơn sóng tiếp theo sẽ được sinh ra.
Tôi sẽ gặp bạn ở đó.
Tags: Sequoia Capital, AI Investment, Venture Capital, Web3 Blockchain, Decentralized Infrastructure, Market Analysis
Prompt cho hình minh họa: "A visual metaphor titled 'Elephant Turning' — a vast silicon valley savanna landscape at dusk, with a massive elephant herd (symbolizing Sequoia and VC giants) charging toward a glowing, centralized AI core on the horizon, while on the opposite side of the frame, a small but persistent campfire burns bright among scattered tents, representing the decentralized Web3 community. The style is minimalist tech editorial illustration, muted warm colors with deep contrast between centralized cold blue light and decentralized warm amber firelight — evoking reflection, not conflict, with a contemplative mood."
