Với sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI trong năm nay, Crypto x AI đang nhanh chóng trỗi dậy, với nhà nghiên cứu chuyên về Crypto x AI là Teng Yan đã đưa ra 10 dự đoán về năm 2025.

1. Tổng giá trị thị trường của Bit AI token đạt 150 tỷ USD

Hiện tại, giá trị thị trường của Bit AI token chỉ chiếm 2,9% giá trị thị trường của Altcoin, nhưng tỷ lệ này sẽ không kéo dài lâu.

AI bao gồm từ các nền tảng hợp đồng thông minh đến MEME, DePIN, các nền tảng Agent, mạng dữ liệu và lớp điều phối thông minh, vị thế thị trường của nó sánh ngang với DeFi và MEME.

Tại sao chúng tôi lại rất tự tin về điều này?

· Bit AI là sự kết hợp của hai công nghệ mạnh nhất

· Sự kiện cuồng nhiệt về AI: IPO của OpenAI hoặc các sự kiện tương tự có thể gây ra sự cuồng nhiệt toàn cầu về AI. Đồng thời, vốn Web2 đã bắt đầu chú ý đến cơ sở hạ tầng AI phi tập trung

· Sự cuồng nhiệt của nhà đầu tư bán lẻ: Khái niệm AI rất dễ hiểu và gây hứng thú, nhà đầu tư bán lẻ bây giờ có thể đầu tư vào nó thông qua token. Bạn còn nhớ cơn sốt vàng MEME năm 2024 không? AI sẽ là một cơn sốt tương tự, chỉ là AI thực sự đang thay đổi thế giới.

2. Sự hồi sinh của Bittensor

Cơ sở hạ tầng AI phi tập trung Bittensor (TAO) đã được ra mắt nhiều năm, là một dự án lâu đời trong lĩnh vực Bit AI. Mặc dù AI đang rất thịnh hành, nhưng giá token của nó vẫn loanh quanh mức một năm trước.

Nhưng giờ đây, Digital Hivemind của Bittensor đã lặng lẽ thực hiện một bước nhảy vọt: phí đăng ký của nhiều mạng con thấp hơn, hiệu suất của các mạng con về tốc độ suy luận vượt trội so với các đối thủ Web2, và khả năng tích hợp EVM sẽ mang các chức năng tương tự như DeFi vào mạng lưới Bittensor.

Tại sao token TAO không tăng vọt? Kế hoạch lạm phát nghiêm trọng và sự chú ý của thị trường đối với các nền tảng Agent đã cản trở sự tăng giá. Tuy nhiên, dTAO (dự kiến ra mắt trong quý I năm 2025) có thể là một điểm chuyển biến quan trọng. Với dTAO, mỗi mạng con sẽ có token riêng của mình, và giá tương đối của những token này sẽ quyết định cách phân bổ phần thưởng.

Tại sao Bittensor có thể trở lại mạnh mẽ:

· Phân bổ dựa trên thị trường: dTAO sẽ liên kết trực tiếp phần thưởng khối với sự sáng tạo và hiệu suất có thể đo lường. Mạng con nào tốt hơn, token của nó sẽ có giá trị cao hơn.

· Dòng vốn tập trung: cuối cùng, nhà đầu tư có thể nhắm vào các mạng con cụ thể mà họ tin tưởng. Nếu một mạng con cụ thể thắng bằng các phương pháp đào tạo phân tán sáng tạo, nhà đầu tư có thể triển khai vốn để đại diện cho quan điểm của họ.

· Tích hợp EVM: tính tương thích với EVM đã thu hút thêm nhiều nhà phát triển bản địa crypto vào Bittensor, thu hẹp khoảng cách với các mạng khác.

3. Thị trường tính toán là "thị trường L1" tiếp theo

Xu hướng lớn hiện nay là nhu cầu không ngừng về tính toán.

Giám đốc điều hành của NVIDIA, ông Jensen Huang, đã nói rằng nhu cầu suy luận sẽ tăng "một tỷ lần". Mức tăng theo cấp số nhân này sẽ phá vỡ các kế hoạch cơ sở hạ tầng truyền thống, và các giải pháp mới đang rất cần thiết.

Lớp tính toán phi tập trung cung cấp tính toán nguyên thủy (để đào tạo và suy luận) theo cách có thể xác minh và hiệu quả về mặt kinh tế. Các công ty khởi nghiệp như Spheron, Gensyn, Atoma và Kuzco đang âm thầm xây dựng nền tảng vững chắc, tập trung vào sản phẩm thay vì token (các công ty này không có token). Khi việc đào tạo mô hình AI phi tập trung trở nên thực tế, toàn bộ thị trường tiềm năng sẽ tăng vọt.

So sánh với L1:

· Giống như năm 2021: Bạn còn nhớ Solana, Terra/Luna và Avalanche tranh giành "L1 tốt nhất" không? Sẽ có sự cạnh tranh tương tự giữa các giao thức tính toán, tranh giành các nhà phát triển và ứng dụng AI xây dựng trên lớp tính toán của họ.

· Nhu cầu Web2: Quy mô thị trường tính toán đám mây từ 680 tỷ USD đến 2,5 nghìn tỷ USD khiến thị trường Bit AI trở nên nhỏ bé. Nếu các giải pháp tính toán phi tập trung này có thể thu hút thậm chí chỉ một phần nhỏ khách hàng đám mây truyền thống, chúng ta sẽ thấy một làn sóng tăng trưởng 10 lần hoặc 100 lần tiếp theo.

Giống như Solana đã thắng trong lĩnh vực L1, người chiến thắng sẽ thống trị một lĩnh vực hoàn toàn mới. Hãy theo dõi sát sao về độ tin cậy (ví dụ: các thỏa thuận mức dịch vụ hoặc SLA mạnh mẽ), hiệu quả chi phí và các công cụ thân thiện với nhà phát triển.

4. Các Agent AI sẽ tràn ngập các giao dịch trên blockchain

Giao dịch của Agent Olas trên Gnosis; nguồn: Dune

Vào cuối năm 2025, 90% giao dịch trên chuỗi sẽ không còn do con người thực sự nhấn "gửi", mà sẽ do một nhóm Agent AI thực hiện, liên tục tái cân bằng các pool thanh khoản, phân bổ phần thưởng hoặc thực hiện các khoản thanh toán nhỏ dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Điều này không hề quá đáng. Tất cả những gì chúng ta đã xây dựng trong bảy năm qua (L1, rollup, DeFi, NFT) đều âm thầm mở đường cho thế giới do AI điều khiển trên chuỗi.

Điều đáng buồn là nhiều nhà xây dựng thậm chí có thể không nhận ra rằng họ đang tạo ra cơ sở hạ tầng cho tương lai do máy móc chi phối.

Tại sao lại xảy ra sự thay đổi này?

· Không còn lỗi do con người: Hợp đồng thông minh sẽ được thực hiện hoàn toàn theo mã. Ngược lại, các Agent AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn nhanh hơn và chính xác hơn so với con người thực.

· Các khoản thanh toán nhỏ: Các giao dịch do các Agent này điều khiển sẽ trở nên nhỏ hơn, thường xuyên hơn và hiệu quả hơn. Đặc biệt là khi chi phí giao dịch trên Solana, Base và các L1/L2 khác đang giảm.

· Cơ sở hạ tầng ẩn: Nếu có thể giảm bớt một số phiền toái, con người sẽ rất vui lòng từ bỏ việc kiểm soát trực tiếp.

Các Agent AI sẽ tạo ra lượng hoạt động trên chuỗi khổng lồ, không lạ gì tất cả các L1/L2 đều đang ôm ấp các Agent.

Thách thức lớn nhất là làm cho các hệ thống do Agent điều khiển này chịu trách nhiệm với con người. Khi tỷ lệ giao dịch do Agent khởi tạo so với giao dịch do con người khởi tạo tiếp tục tăng, sẽ cần các cơ chế quản trị, nền tảng phân tích và công cụ kiểm toán mới.

5. Tương tác giữa các Agent: Sự trỗi dậy của các cụm

Khái niệm về các cụm Agent - các vi Agent AI hợp tác không rõ ràng để thực hiện các kế hoạch tham vọng - nghe có vẻ như nội dung của một bộ phim khoa học viễn tưởng/kinh dị sắp ra mắt.

Hiện tại, hầu hết các Agent AI đều là "sói đơn độc", hoạt động độc lập, tương tác rất ít và không thể dự đoán.

Các cụm Agent sẽ thay đổi điều này, cho phép mạng lưới Agent AI trao đổi thông tin, thương lượng và ra quyết định hợp tác. Có thể coi chúng như một bộ sưu tập các mô hình chuyên môn phi tập trung, mỗi mô hình đều đóng góp chuyên môn độc đáo cho các nhiệm vụ lớn hơn và phức tạp hơn.

Một cụm có thể điều phối các tài nguyên tính toán phân tán trên các nền tảng như Bittensor. Một cụm khác có thể xử lý thông tin sai lệch, xác minh nguồn gốc trong thời gian thực trước khi nội dung lan truyền trên mạng xã hội. Mỗi Agent trong cụm là một chuyên gia, có thể thực hiện nhiệm vụ của mình một cách chính xác.

Những mạng lưới cụm này sẽ tạo ra trí thông minh mạnh mẽ hơn bất kỳ AI đơn lẻ nào.

Mặc dù nghe có vẻ kỳ lạ, nhưng đây là tiền đề cho việc các Agent trở thành những người hợp tác thực sự trong tương lai, họ có quyền tự chủ, trách nhiệm và thậm chí cả lương bổng. Các công ty trong các ngành khác nhau đang tiến hành thử nghiệm beta với các nhóm con người-máy tính.

Trong tương lai, chúng ta sẽ hợp tác với các Agent AI, không phải như những nô lệ mà như những người bình đẳng:

· Năng suất tăng vọt: Các Agent có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, trao đổi với nhau và đưa ra quyết định 24/7 mà không cần ngủ nghỉ hoặc uống cà phê.

· Xây dựng niềm tin thông qua các hợp đồng thông minh : Blockchain là một người giám sát công bằng, không mệt mỏi và không bao giờ quên. Một sổ cái trên chuỗi có thể đảm bảo rằng các hoạt động quan trọng của Agent tuân thủ các điều kiện/quy tắc cụ thể.

· Các chuẩn mực xã hội đang phát triển: Chúng ta sẽ sớm bắt đầu suy nghĩ về các nghi thức tương tác với Agent - liệu chúng ta có nói "làm ơn" và "cảm ơn" với chúng không? Liệu chúng ta sẽ buộc chúng chịu trách nhiệm về lỗi lầm, hay đổ lỗi cho những người phát triển chúng?

Ranh giới giữa "nhân viên" và "phần mềm" sẽ bắt đầu mờ nhạt vào năm 2025.

7. 99% Agent AI sẽ bị tiêu diệt - chỉ những cái hữu ích mới sống sót

Chúng ta sẽ chứng kiến sự "tiến hóa" của các Agent AI trong tương lai. Bởi vì việc chạy các Agent AI đòi hỏi phải chi trả dưới dạng năng lực tính toán (tức là chi phí suy luận). Nếu Agent không tạo ra đủ giá trị để trả tiền "thuê", thì trò chơi kết thúc.

Ví dụ về trò chơi sinh tồn của Agent :

· AI tín dụng các-bon : Hãy tưởng tượng một Agent tìm kiếm mạng lưới năng lượng phân tán, xác định hiệu suất kém và tự động giao dịch các tín dụng các-bon được mã hóa. Nó kiếm đủ tiền để trả chi phí tính toán của chính mình, thì sẽ phát triển mạnh mẽ.

· Robot giao dịch tối ưu hóa DEX : Các Agent lợi dụng sự chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) có thể tạo ra thu nhập ổn định để trả chi phí suy luận của chúng.

· Shitposter trên X: Các KOL AI ảo có những câu chuyện vui nhộn, nhưng không có nguồn thu nhập bền vững? Một khi cái mới lạ biến mất (giá token sụt giảm), chúng sẽ không thể trả được chi phí của chính mình.

Các Agent được thúc đẩy bởi tính hữu ích sẽ phát triển, trong khi những Agent gây phân tán sẽ trở nên không quan trọng dần.

Cơ chế loại bỏ này có lợi cho ngành công nghiệp. Các nhà phát triển buộc phải đổi mới, ưu tiên các trường hợp sử dụng sản xuất thay vì những điều gây chú ý. Khi xuất hiện những Agent mạnh mẽ và hiệu quả hơn, họ sẽ khiến những kẻ hoài nghi phải câm lặng.

8. Dữ liệu tổng hợp vượt qua dữ liệu con người

"Dữ liệu là dầu mỏi mới". AI phát triển dựa trên dữ liệu, nhưng sự thèm muốn của nó đã gây ra lo ngại về tình trạng thiếu hụt dữ liệu sắp xảy ra.

Quan điểm truyền thống cho rằng nên tìm cách thu thập dữ liệu cá nhân thực tế của người dùng, thậm chí trả tiền cho điều đó. Nhưng một cách tiếp cận hữu ích hơn là sử dụng dữ liệu tổng hợp, đặc biệt là trong các ngành có quy định nghiêm ngặt hoặc thiếu dữ liệu thực tế.

Dữ liệu tổng hợp là tập dữ liệu được tạo ra nhân tạo, nhằm mô phỏng phân bố dữ liệu trong thế giới thực. Nó cung cấp một giải pháp có thể mở rộng, đạo đức và thân thiện với quyền riêng tư thay thế cho dữ liệu con người.

Tại sao dữ liệu tổng hợp lại hiệu quả như vậy:

· Quy mô vô hạn: Cần một triệu tấm X-quang y tế hoặc quét 3D của nhà máy? Việc tổng hợp có thể sản xuất vô số lượng, không cần chờ đợi bệnh nhân thực sự hoặc nhà máy thực sự.

· Thân thiện với quyền riêng tư: Khi sử dụng tập dữ liệu được tạo ra nhân tạo, không có bất kỳ thông tin cá nhân nào bị đe dọa.

· Có thể tùy chỉnh: Có thể tùy chỉnh phân bố theo yêu cầu đào tạo cụ thể.

Dữ liệu con người mà người dùng sở hữu vẫn rất quan trọng trong nhiều trường hợp, nhưng nếu dữ liệu tổng hợp tiếp tục cải thiện trong thực tế, nó có thể vượt qua dữ liệu người dùng về số lượng, tốc độ tạo và không bị hạn chế bởi quyền riêng tư.

Làn sóng phi tập trung hóa tiếp theo của AI có thể xoay quanh các "phòng thí nghiệm vi mô", những nơi có thể tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp chuyên sâu cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Những phòng thí nghiệm vi mô này sẽ tinh vi vượt qua các rào cản chính sách và quy định trong việc tạo dữ liệu - giống như Grass đã lách qua các giới hạn thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng hàng triệu nút phân tán.

9. Đào tạo phi tập trung hóa có ích hơn

Vào năm 2024, các tiên phong như Prime Intellect và Nous Research đã phá vỡ ranh giới của việc đào tạo phi tập trung. Họ đã đào tạo một mô hình 150 tỷ tham số trong môi trường băng thông thấp, chứng minh rằng có thể thực hiện đào tạo quy mô lớn ngoài cài đặt tập trung truyền thống.

Mặc dù những mô hình này không có tác dụng thực tế (hiệu suất thấp) so với các mô hình cơ sở hiện có, nhưng tình hình sẽ thay đổi vào năm 2025.

Tuần này, EXO Labs đã đạt được tiến bộ tiếp theo với SPARTA , giảm giao tiếp giữa các GPU hơn 1.000 lần. SPARTA có thể đào tạo các mô hình lớn trên băng thông chậm mà không cần cơ sở hạ tầng chuyên dụng.

Điều đáng chú ý là tuyên bố của họ: "SPARTA có thể chạy độc lập, nhưng cũng có thể kết hợp với các thuật toán đào tạo thông qua giao tiếp thấp dựa trên đồng bộ hóa (như DiLoCo ) để đạt hiệu suất tốt hơn."

Điều này có nghĩa là những cải tiến này có thể kết hợp, tăng cường hiệu quả.

Khi công nghệ tiến bộ, các mô hình vi mô trở nên thực dụng và hiệu quả hơn, tương lai của AI không phải ở quy mô mà ở việc trở nên tốt hơn và dễ sử dụng hơn. Rất sớm, chúng ta sẽ có các mô hình hiệu suất cao có thể chạy trên các thiết bị biên và thậm chí cả điện thoại di động.

10. Mười giao thức AI mã hóa mới lưu thông với giá trị vốn hóa 1 tỷ đô la (chưa ra mắt)

Chào mừng đến với cơn sốt vàng thực sự.

Mọi người dễ dàng nghĩ rằng những người lãnh đạo hiện tại sẽ tiếp tục thắng, nhiều người so sánh Virtuals và ai16z với các điện thoại thông minh đời đầu (iOS và Android).

Nhưng thị trường này quá lớn và chưa được khai thác, không thể chỉ với hai người tham gia chiếm lĩnh. Vào cuối năm 2025, dự kiến sẽ có ít nhất mười giao thức AI mã hóa mới (chưa phát hành token ) có giá trị vốn hóa lưu thông (chưa được pha loãng hoàn toàn) vượt quá 1 tỷ đô la.

AI phi tập trung vẫn còn ở giai đoạn khởi đầu. Và nguồn nhân tài đang ngày càng lớn mạnh.

Hãy mong đợi sự xuất hiện của các giao thức mới, các mô hình token sáng tạo và các khung công cụ nguồn mở mới. Những người tham gia mới có thể thay thế những người tham gia hiện tại thông qua các biện pháp khuyến khích (như airdrop hoặc cơ chế stake tinh tế), các bước đột phá về công nghệ (như suy luận độ trễ thấp hoặc khả năng tương tác chuỗi ) và cải thiện trải nghiệm người