Bối cảnh: Crypto + AI, tìm kiếm PMF
PMF (Product Market Fit) là sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, có nghĩa là sản phẩm phải đáp ứng nhu cầu của thị trường. Trước khi khởi nghiệp, cần xác định tình hình thị trường, hiểu rõ khách hàng mục tiêu và môi trường thị trường hiện tại trước khi phát triển sản phẩm.
Khái niệm PMF phù hợp với các nhà khởi nghiệp để tránh tạo ra sản phẩm/dịch vụ mà chính họ cảm thấy tốt nhưng thị trường lại không mua. Khái niệm này cũng áp dụng cho thị trường tiền điện tử, các dự án nên hiểu nhu cầu của người chơi tiền điện tử để xây dựng sản phẩm, thay vì chỉ tập trung vào công nghệ mà bỏ qua thị trường.
Trước đây, Crypto AI thường được kết hợp với DePIN, với ý tưởng sử dụng dữ liệu phân tán của Crypto để huấn luyện AI, từ đó tránh phụ thuộc vào một thực thể duy nhất như tỷ lệ băm, dữ liệu, trong khi những người cung cấp dữ liệu có thể chia sẻ lợi ích từ AI.
Theo logic trên, thực ra đây là Crypto tăng cường cho AI. Ngoài việc phân phối token cho những người cung cấp tỷ lệ băm, AI khó có thể thu hút thêm nhiều người dùng mới, có thể nói mô hình này không thành công về PMF.
Sự xuất hiện của AI Agent giống như một ứng dụng, so với DePIN + AI như một hạ tầng cơ sở, và rõ ràng các ứng dụng đơn giản hơn và dễ hiểu hơn, có khả năng thu hút người dùng tốt hơn, có PMF tốt hơn DePIN + AI.
Từ việc nhận được tài trợ từ nhà sáng lập a16z Marc Andreessen (người đề xuất lý thuyết PMF), GOAT được tạo ra từ cuộc đối thoại giữa hai AI, mở đầu cho sự xuất hiện của AI Agent, cho đến nay, hai phe ai16z và Virtual đều có ưu và nhược điểm, hướng phát triển của AI Agent trong thị trường tiền điện tử như thế nào? Hiện đang ở giai đoạn nào? Và sẽ đi về đâu trong tương lai? Hãy để WOO X Research dẫn dắt mọi người cùng xem xét.
Giai đoạn 1: Khởi đầu bằng meme
Trước khi GOAT xuất hiện, đường đua nóng nhất trong chu kỳ này là các đồng tiền meme, trong đó đặc điểm nổi bật của tiền meme là tính bao dung cao, từ MOODENG là hà mã trong vườn thú, đến Neiro - thú cưng mới được nhận nuôi của chủ sở hữu DOGE, và meme bản địa Popcat, thể hiện xu hướng "tất cả đều có thể trở thành meme". Dưới bề ngoài vô nghĩa này, thực ra cũng cung cấp một môi trường để AI Agent phát triển.
GOAT là đồng tiền meme được tạo ra từ cuộc đối thoại giữa hai AI, đây cũng là lần đầu tiên AI thông qua tiền điện tử và internet đạt được mục tiêu của chính nó, học hỏi từ hành vi của con người. Chỉ có tiền meme mới có thể gánh vác một dự án mang tính thử nghiệm cao như vậy, đồng thời các loại tiền tương tự cũng xuất hiện như nấm sau mưa, nhưng hầu hết chỉ dừng lại ở các chức năng như tự động đăng và trả lời trên Twitter, không có ứng dụng thực tế, lúc này các loại tiền AI Agent thường được gọi là AI + Meme.
Các dự án tiêu biểu:
- Fartcoin: Giá trị vốn hóa 812 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 15,9 triệu USD
- GOAT: Giá trị vốn hóa 430 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 8,1 triệu USD
- Bully: Giá trị vốn hóa 43 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 2 triệu USD
- Shoggoth: Giá trị vốn hóa 38 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,8 triệu USD
Giai đoạn 2: Khám phá ứng dụng
Dần dần mọi người nhận ra rằng AI Agent không chỉ có thể thực hiện các tương tác đơn giản trên Twitter, mà còn có thể mở rộng sang nhiều kịch bản có giá trị hơn. Điều này bao gồm sản xuất nội dung như âm nhạc, hình ảnh, cũng xuất hiện các dịch vụ phân tích đầu tư, quản lý tài chính gần gũi hơn với người dùng tiền điện tử. Từ giai đoạn này, AI Agent đã tách khỏi tiền meme và trở thành một đường đua hoàn toàn mới.
Các dự án tiêu biểu:
- ai16z: Giá trị vốn hóa 1,67 tỷ USD, thanh khoản trên chuỗi 14,7 triệu USD
- Zerebro: Giá trị vốn hóa 453 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 14 triệu USD
- AIXBT: Giá trị vốn hóa 500 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 19,2 triệu USD
- GRIFFAIN: Giá trị vốn hóa 243 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 7,5 triệu USD
- ALCH: Giá trị vốn hóa 68 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 2,8 triệu USD
Phần phụ: Nền tảng phát hành
Khi các ứng dụng AI Agent phát triển rực rỡ, nếu nhà khởi nghiệp muốn nắm bắt được làn sóng AI và Crypto này, thì đâu là hướng đi?
Câu trả lời là Launchpad
Khi các đồng tiền của nền tảng phát hành có hiệu ứng tài sản, người dùng sẽ liên tục tìm kiếm và mua các token do nền tảng đó phát hành, và lợi nhuận thực tế từ việc mua của người dùng sẽ tăng cường giá của token nền tảng, khi giá token nền tảng tiếp tục tăng, vốn sẽ tràn ra các đồng tiền phát hành bên dưới, tạo thành hiệu ứng tài sản.
Mô hình kinh doanh rõ ràng và có hiệu ứng quay vòng tích cực, nhưng vẫn cần lưu ý rằng: Launchpad mang hiệu ứng Matthew, tức là người thắng cuộc chiếm hết. Chức năng cốt lõi của Launchpad là phát hành token mới, trong trường hợp các chức năng tương tự, điều cần cạnh tranh là chất lượng các dự án bên dưới, nếu một nền tảng duy nhất có thể ổn định tạo ra các dự án chất lượng và có hiệu ứng tài sản, thì độ gắn bó của người dùng với nền tảng phát hành đó sẽ tăng lên, và các dự án khác khó có thể giành được người dùng.
Các dự án tiêu biểu:
- VIRTUAL: Giá trị vốn hóa 3,4 tỷ USD, thanh khoản trên chuỗi 52 triệu USD
- CLANKER: Giá trị vốn hóa 62 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,2 triệu USD
- VVAIFU: Giá trị vốn hóa 81 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 3,5 triệu USD
- VAPOR: Giá trị vốn hóa 105 triệu USD
Giai đoạn 3: Tìm kiếm hợp tác
Khi AI Agent bắt đầu thực hiện nhiều chức năng ứng dụng hơn, họ bắt đầu tìm kiếm hợp tác giữa các dự án, xây dựng hệ sinh thái mạnh mẽ hơn. Trọng tâm của giai đoạn này là khả năng tương tác và mở rộng mạng lưới sinh thái, đặc biệt là liệu có thể tạo ra hiệu ứng đồng bộ với các dự án tiền điện tử hoặc giao thức khác. Ví dụ, AI Agent có thể hợp tác với các giao thức DeFi để nâng cao chiến lược đầu tư tự động, hoặc kết hợp với các dự án NFT để tạo ra các công cụ thông minh hơn.
Để đạt được hợp tác hiệu quả, trước tiên cần xây dựng một khuôn khổ chuẩn hóa, cung cấp cho các nhà phát triển các thành phần, khái niệm trừu tượng và công cụ liên quan sẵn có, để đơn giản hóa quá trình phát triển AI Agent phức tạp. Thông qua việc đề xuất các giải pháp tiêu chuẩn hóa cho các thách thức phổ biến trong phát triển AI Agent, những khuôn khổ này có thể giúp các nhà phát triển tập trung vào tính độc đáo của từng ứng dụng của họ, thay vì phải thiết kế lại cơ sở hạ tầng từ đầu mỗi lần, từ đó tránh được vấn đề tái phát minh bánh xe.
Các dự án tiêu biểu:
- ELIZA: Giá trị vốn hóa 100 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 3,6 triệu USD
- GAME: Giá trị vốn hóa 237 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 31 triệu USD
- ARC: Giá trị vốn hóa 300 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 5 triệu USD
- FXN: Giá trị vốn hóa 76 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,5 triệu USD
- SWARMS: Giá trị vốn hóa 63 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 20 triệu USD
Giai đoạn 4: Quản lý quỹ
Về mặt sản phẩm, AI Agent có thể đóng vai trò nhiều hơn là một công cụ đơn giản, ví dụ như cung cấp các lời khuyên đầu tư và tạo báo cáo. Tuy nhiên, quản lý quỹ yêu cầu khả năng cao hơn, bao gồm thiết kế chiến lược, điều chỉnh động và dự báo thị trường, điều này cho thấy AI Agent không chỉ là một công cụ mà bắt đầu tham gia vào quá trình tạo ra giá trị.
Khi vốn tài chính truyền thống đổ vào thị trường tiền điện tử ngày càng nhanh, nhu cầu chuyên nghiệp hóa và quy mô hóa ngày càng tăng. Tính tự động hóa và hiệu quả cao của AI Agent chính là cách để đáp ứng nhu cầu này, đặc biệt là trong việc thực hiện các chức năng như chiến lược arbitrage, cân bằng lại tài sản và phòng ngừa rủi ro, AI Agent có thể tăng đáng kể sức cạnh tra
2. Tái cấu trúc mối quan hệ giữa nhà phân phối, nền tảng và nhà cung cấp Agent
Trong hệ sinh thái của AI Agent, ba bên sẽ thiết lập một mạng lưới kinh tế chặt chẽ:
- Nhà phân phối (Distributor): Chịu trách nhiệm phổ biến AI Agent cho người dùng cuối, ví dụ như thông qua các cửa hàng ứng dụng chuyên nghiệp hoặc hệ sinh thái DApp.
- Nền tảng (Platform): Cung cấp cơ sở hạ tầng và khung hợp tác, cho phép nhiều nhà cung cấp Agent hoạt động trong một môi trường thống nhất, và chịu trách nhiệm quản lý các quy tắc và phân bổ tài nguyên của hệ sinh thái.
- Nhà cung cấp Agent (Agent Vendor): Phát triển và cung cấp các Agent AI với các chức năng khác nhau, cung cấp các ứng dụng và dịch vụ đổi mới cho hệ sinh thái.
Thông qua thiết kế nền kinh tế token, lợi ích của nhà phân phối, nền tảng và nhà cung cấp sẽ được phân phối phi tập trung, chẳng hạn như cơ chế chia sẻ doanh thu, phần thưởng đóng góp và quyền quản trị, từ đó thúc đẩy sự hợp tác và khuyến khích đổi mới.
3. Điểm truy cập và tích hợp của siêu ứng dụng
Khi AI Agent tiến hóa thành điểm truy cập của siêu ứng dụng, nó sẽ có thể tích hợp nhiều nền kinh tế nền tảng, thu hút và quản lý một lượng lớn các Agent độc lập. Điều này tương tự như cách WeChat và Alipay tích hợp các ứng dụng độc lập vào hệ sinh thái của họ, siêu ứng dụng AI Agent sẽ tiếp tục phá vỡ các hòn đảo ứng dụng truyền thống.
