Tiêu đề bản gốc: What We're Watching in 2025 (Crypto AI)
Tác giả bản gốc: Teng Yan (@0x Prismatic)
Biên dịch: Asher (@Asher_ 0210)
Lĩnh vực Crypto AI có tương lai đầy hấp dẫn, mặc dù thiếu vắng các ví dụ lịch sử và xu hướng rõ ràng, nhưng điều này cũng có nghĩa là nó đang ở một khởi đầu hoàn toàn mới, chờ đợi sự phát triển trong tương lai. Nghĩ đến việc xem xét tất cả những điều này vào năm 2026, và thấy sự khác biệt giữa những dự đoán vào đầu năm 2025 và thực tế, sẽ càng khiến người ta phấn khích hơn.
I. Tổng giá trị thị trường của lĩnh vực Crypto AI sẽ đạt 150 tỷ USD
Hiện tại, các token của lĩnh vực Crypto AI chỉ chiếm 2,9% giá trị thị trường của Altcoin, nhưng tin rằng tỷ lệ này sẽ không kéo dài quá lâu. Khi trí tuệ nhân tạo dần mở rộng sang các nền tảng hợp đồng thông minh, Meme, cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), nền tảng đại lý, mạng dữ liệu và lớp điều phối thông minh, sự hội tụ của nó với DeFi và token Meme trở nên không thể tránh khỏi.
Lý do tin tưởng vào lĩnh vực Crypto AI là vì nó đang ở giao điểm của hai xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất:
Sự cuồng nhiệt về AI: Sự kiện IPO đầu tiên của OpenAI hoặc các sự kiện tương tự có thể kích hoạt sự cuồng nhiệt toàn cầu về AI. Đồng thời, các quỹ đầu tư tổ chức của Web2 đã bắt đầu quan tâm đến cơ sở hạ tầng AI phi tập trung như một lĩnh vực đầu tư.
Cơn sốt của nhà đầu tư bán lẻ: Khái niệm trí tuệ nhân tạo dễ hiểu và gây phấn khích, và bây giờ họ có thể đầu tư vào nó thông qua các token. Nhớ lại cơn sốt vàng Meme coin vào năm 2024 chứ? Đây sẽ là một cơn sốt tương tự, chỉ khác là trí tuệ nhân tạo sẽ thực sự thay đổi thế giới.
II. Sự hồi sinh của Bittensor
Bittensor (có token là TAO) đã tồn tại nhiều năm. Nó là một trong những cái tên lâu đời trong lĩnh vực này. Mặc dù giá token của nó vẫn ở mức một năm trước, nhưng mạng lưới tâm trí số của nó đang âm thầm tiến bộ, với nhiều mạng con mới nổi lên, phí đăng ký giảm, và các mạng con vượt trội hơn các công nghệ tương ứng của Web2 về tốc độ suy luận, đồng thời tích hợp EVM mang lại các chức năng DeFi, làm phong phú thêm mạng lưới Bittensor.
Vậy tại sao TAO lại không tăng vọt? Kế hoạch lạm phát cao và sự chuyển hướng sang các nền tảng dành cho AI Agent đã hạn chế nó. Tuy nhiên, dTAO (dự kiến ra mắt trong quý 1 năm 2025) có thể là một điểm chuyển đổi quan trọng. Thông qua dTAO, mỗi mạng con sẽ có token riêng, và giá tương đối của các token này sẽ quyết định cách phân bổ phát hành.
Tại sao Bittensor có cơ hội bùng nổ trở lại:
Phát hành dựa trên thị trường: dTAO sẽ liên kết trực tiếp phần thưởng khối với sự đổi mới và hiệu suất có thể đo lường thực tế. Mạng con nào có hiệu suất tốt hơn, token của nó sẽ có giá trị cao hơn - do đó, nó cũng sẽ nhận được nhiều phát hành hơn.
Tập trung dòng vốn: Cuối cùng, nhà đầu tư cũng có thể đầu tư vào các mạng con cụ thể mà họ tin tưởng. Nếu một mạng con áp dụng các phương pháp đào tạo phân tán sáng tạo và thành công, vốn có thể chảy vào mạng con đó để thể hiện quan điểm đầu tư.
Tích hợp EVM: Tính tương thích EVM thu hút một cộng đồng nhà phát triển bản địa crypto rộng hơn vào Bittensor, thu hẹp khoảng cách với các mạng khác.
Hiện tại, chúng tôi đang theo dõi các mạng con và ghi lại những tiến bộ thực tế của chúng trong các lĩnh vực riêng của họ. Dự kiến sẽ có một "Mùa hè DeFi" tương tự như @opentensor vào một thời điểm nào đó.
III. Thị trường tính toán là giao dịch L1 tiếp theo
Nhu cầu tính toán không thể được đáp ứng sẽ trở thành một xu hướng khổng lồ hiển nhiên. Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang, đã từng nói rằng nhu cầu suy luận sẽ "tăng lên một tỷ lần". Mức tăng theo cấp số nhân này sẽ phá vỡ kế hoạch của cơ sở hạ tầng truyền thống và cấp bách kêu gọi "các giải pháp mới".
Lớp tính toán phi tập trung cung cấp khả năng tính toán nguyên thủy (để đào tạo và suy luận) theo cách có thể xác minh và hiệu quả về chi phí. Các công ty khởi nghiệp như @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network và @kuzco_xyz đang âm thầm xây dựng nền tảng mạnh mẽ để tận dụng điều này, tập trung vào sản phẩm thay vì token (hiện tại các công ty này đều không có token). Khi việc đào tạo mô hình AI phi tập trung trở nên khả thi, thị trường có thể được tiếp cận dự kiến sẽ tăng vọt.
So sánh lĩnh vực Crypto AI với lĩnh vực L1:
Giống như năm 2021: Nhớ lại cuộc chiến giữa Solana, Terra và Avalanche để trở thành L1 "tốt nhất" chứ? Chúng ta sẽ thấy một cuộc chiến tương tự giữa các giao thức tính toán, tranh giành nhà phát triển và ứng dụng AI để xây dựng trên lớp tính toán của họ.
Nhu cầu Web2: Thị trường máy tính đám mây trị giá 680 tỷ USD đến 2,5 nghìn tỷ USD vượt xa thị trường Crypto AI. Nếu các giải pháp tính toán phi tập trung này có thể giành được thậm chí một phần nhỏ của khách hàng đám mây truyền thống, sẽ có cơ hội chứng kiến một làn sóng tăng trưởng 10 lần hoặc 100 lần tiếp theo.
Giống như cách Solana nổi bật trong lĩnh vực L1, người chiến thắng ở đây sẽ thống trị một lĩnh vực mới, cần theo dõi chặt chẽ ba tiêu chí: độ tin cậy, hiệu quả chi phí và các công cụ thân thiện với nhà phát triển.
IV. AI Agent sẽ tràn vào các giao dịch trên blockchain
Vào cuối năm 2025, 90% giao dịch trên chuỗi sẽ không còn do con người thủ công nhấn "gửi" kích hoạt nữa. Thay vào đó, những giao dịch này sẽ do một đội quân AI Agent thực hiện, liên tục cân bằng lại các pool thanh khoản, phân bổ phần thưởng, hoặc thực hiện các khoản thanh toán vi mô dựa trên các nguồn dữ liệu thời gian thực.
Tất cả những điều này không phải là quá xa vời. Tất cả những gì chúng ta đã xây dựng trong bảy năm qua (L1, rollups, DeFi, NFT, v.v.) đã âm thầm mở đường cho một thế giới do AI dẫn dắt trên chuỗi.
Giao dịch của @autonolas trên Gnosis
Vậy tại sao lại có sự chuyển đổi này?
Không còn lỗi do con người: Hợp đồng thông minh thực hiện chính xác theo mã hóa. AI Agent có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn nhanh hơn và chính xác hơn một nhóm người.
Thanh toán vi mô: Các giao dịch do AI Agent điều khiển sẽ trở nên nhỏ hơn, thường xuyên hơn và hiệu quả hơn. Đặc biệt là khi chi phí giao dịch của Solana, Base và các L1/L2 khác tiếp tục giảm.
Cơ sở hạ tầng ẩn: Con người sẽ sẵn lòng từ bỏ kiểm soát trực tiếp nếu điều đó có nghĩa là giảm phiền toái. Tin tưởng Netflix tự động gia hạn, tin tưởng một AI Agent tự động cân bằng lại vị trí DeFi của người dùng là bước tiếp theo tự nhiên.
Các AI Agent sẽ tạo ra một lượng hoạt động trên chuỗi đáng kinh ngạc, nhưng thách thức lớn nhất sẽ là làm cho các hệ thống do AI Agent điều khiển này chịu trách nhiệm với con người. Khi tỷ lệ giao dịch do AI Agent khởi tạo tăng lên so với giao dịch do con người khởi tạo, sẽ cần các cơ chế quản trị, nền tảng phân tích và công cụ kiểm toán mới.
V. Tương tác giữa các Agent: Sự trỗi dậy của khái niệm cụm AI
Cụm
Có thể xem những nhóm AI Agent này như là các mô hình chuyên môn phi tập trung, mỗi mô hình đóng góp kiến thức chuyên môn độc đáo của mình vào các nhiệm vụ lớn hơn và phức tạp hơn. Tiềm năng của chúng thật đáng kinh ngạc. Ví dụ, một nhóm có thể điều phối các tài nguyên máy tính phân tán trên một nền tảng như Bittensor, trong khi nhóm khác có thể xác minh nguồn nội dung theo thời gian thực để ngăn chặn thông tin sai lệch lan rộng trên các phương tiện truyền thông xã hội. Mỗi AI Agent trong nhóm là một chuyên gia, thực hiện chính xác nhiệm vụ của mình.
Trí thông minh của những mạng lưới nhóm này sẽ vượt xa bất kỳ AI đơn lẻ cô lập nào.Để cho các nhóm đại lý phát triển, các tiêu chuẩn giao tiếp chung là rất quan trọng. Các đại lý cần có khả năng khám phá, xác thực và hợp tác mà không bị giới hạn bởi các khung cơ sở hạ tầng. Các nhóm như Story, FXN, ZEREBRO và ai16z đang nỗ lực để tạo nền tảng cho sự trỗi dậy của các nhóm đại lý.
Điều này cũng nêu bật vai trò then chốt của tính phi tập trung, khi giao nhiệm vụ cho các nhóm đại lý được quản lý bởi các quy tắc minh bạch trên chuỗi khối, mang lại cho hệ thống tính linh hoạt và khả ứng phó cao hơn. Nếu một đại lý thất bại, các đại lý khác có thể can thiệp để duy trì hoạt động liên tục của hệ thống.
Chương 6: Các nhóm công việc AI mã hóa sẽ là sự kết hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo
Story đã thuê Luna (một dự án AI Agent) làm thực tập sinh truyền thông xã hội, trả cho cô ấy 1,000 USD mỗi ngày. Nghe có vẻ kỳ lạ, nhưng đây là tiền lệ của tương lai, trong đó AI Agent sẽ trở thành những đồng nghiệp thực sự, có quyền tự chủ, trách nhiệm và thậm chí cả lương bổng của riêng họ. Các công ty trong nhiều ngành đang thử nghiệm các nhóm kết hợp con người và máy.
Chúng ta sẽ hợp tác với AI Agent, không phải như nô lệ mà như những đối tác bình đẳng:
Năng suất tăng vọt: AI Agent có thể xử lý khối lượng dữ liệu lớn, giao tiếp với nhau và đưa ra quyết định 24/7 mà không cần ngủ nghỉ hoặc uống cà phê.
Xây dựng niềm tin thông qua hợp đồng thông minh: Blockchain là một bên giám sát công bằng, không mệt mỏi và không bao giờ quên. Một sổ cái trên chuỗi khối đảm bảo rằng hành vi quan trọng của AI Agent tuân thủ các điều kiện/quy tắc cụ thể.
Các chuẩn mực xã hội đang thay đổi: Chúng ta sẽ sớm phải đối mặt với các nghi thức tương tác với các thực thể thông minh - liệu chúng ta có nên nói "làm ơn" và "cảm ơn" với AI không? Liệu chúng ta có nên chịu trách nhiệm đạo đức về lỗi của chúng, hay nên đổ lỗi cho những người phát triển chúng?
Ranh giới giữa "nhân viên" và "phần mềm" bắt đầu mờ nhạt vào năm 2025.Tin rằng sẽ có nhiều nhóm mã hóa tham gia vào đó, vì AI Agent thể hiện xuất sắc trong việc tạo nội dung, có thể phát trực tiếp 24/7 và đăng trên các phương tiện truyền thông xã hội. Nếu bạn đang phát triển một giao thức AI, tại sao không triển khai các AI Agent nội bộ để trình diễn khả năng của nó?
Chương 7: 99% AI Agent sẽ bị tiêu diệt (chỉ những cái hữu ích mới sống sót)
Chúng ta sẽ chứng kiến sự lựa chọn tự nhiên của các AI Agent. Điều này là do việc chạy một AI Agent tiêu tốn năng lực tính toán, tức là chi phí suy luận. Nếu một AI Agent không thể tạo ra đủ giá trị để bù đắp "tiền thuê" của nó, thì nó sẽ bị loại bỏ.
Lấy ví dụ về trò chơi sinh tồn của AI Agent, trước hết là AI tín dụng các-bon: giả sử có một AI Agent tìm kiếm các điểm kém hiệu quả trong mạng lưới năng lượng phi tập trung và tự động giao dịch các tín dụng các-bon được mã hóa. Nếu nó có thể kiếm đủ thu nhập để trả chi phí tính toán của chính nó, AI Agent này sẽ phát triển. Ví dụ khác là robot tự động hóa DEX: loại AI Agent này kiếm lợi nhuận ổn định bằng cách lợi dụng sự chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch phi tập trung, đủ để bù đắp chi phí suy luận của nó. Ngược lại, kẻ quậy phá X: một AI ảo ảo diệu nhưng không có nguồn thu nhập bền vững, sẽ dần biến mất khi cái mới lạ phai nhạt và giá token giảm, không thể duy trì cuộc sống.
Sự khác biệt rõ ràng, những AI Agent định hướng thực dụng sẽ phát triển, trong khi những AI Agent phụ thuộc vào sự gây rối và sự chú ý sẽ trở nên vô nghĩa. Sự lựa chọn tự nhiên này có lợi cho ngành, thúc đẩy các nhà phát triển liên tục đổi mới, ưu tiên các ứng dụng có tính sản xuất thay vì những công nghệ hoa mỹ. Khi những AI Agent mạnh mẽ và năng suất hơn nổi lên, những kẻ怀疑sẽ dần im lặng.
Chương 8: Dữ liệu tổng hợp AI vượt trội hơn dữ liệu con người
Câu nói "dữ liệu là dầu mỏi mới" đã trở nên phổ biến. Tuy nhiên, sự phụ thuộc cao của trí tuệ nhân tạo vào dữ liệu cũng 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 thực tế cá nhân từ người dùng, thậm chí trả tiền cho họ.
Tuy nhiên, trong các ngành có nhiều quy định hoặc thiếu dữ liệu thực tế, giải pháp thực tế hơn có thể là dữ liệu tổng hợp.Dữ liệu tổng hợp 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, thân thiện với đạo đức và an toàn về quyền riêng tư để thay thế dữ liệu con người. Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp bao gồm:
Quy mô vô hạn: Cần một triệu bức X-quang y tế hoặc quét 3D của nhà máy, dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra vô hạn, không phụ thuộc vào bệnh nhân hoặc nhà máy thực tế.
Thân thiện với quyền riêng tư: Khi xử lý dữ liệu tổng hợp, thông tin cá nhân không bị đe dọa.
Có thể tùy chỉnh: Có thể điều chỉnh phân bố dữ liệu theo nhu cầu đào tạo cụ thể, thậm chí chèn vào những trường hợp cực đoan hiếm gặp hoặc phức tạp về mặt đạo đức trong thực tế.
Mặc dù dữ liệu do con người sở hữu vẫn quan trọng trong nhiều trường hợp, nhưng nếu dữ liệu tổng hợp tiếp tục cải thiện về tính thực tế, nó có thể vượt trội hơn về số lượng, tốc độ tạo ra và không bị hạn chế bởi quyền riêng tư. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo phi tập trung có thể xoay quanh các "phòng thí nghiệm mini", chuyên tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp cao cấp để đáp ứng các trường hợp sử dụng cụ thể.
Chương 9: Đào tạo phi tập trung bắt đầu phát huy tác dụng
Vào năm 2024, các tiên phong như Prime Intellect và Nous Research đã thúc đẩy ranh giới của đào tạo phi tập trung. Ví dụ, họ đã thành công trong việc đào tạo một mô hình 150 tỷ tham số trong môi trường băng thông thấp, chứng minh rằng việc đào tạo quy mô lớn có thể được thực hiện ngoài thiết lập tập trung truyền thống. Mặc dù những mô hình này không hiệu quả bằng các mô hình cơ sở hiện có khi áp dụng thực tế, nhưng dự kiến tình hình này sẽ thay đổi vào năm 2025.
EXO Labs đã thúc đẩy tiến bộ thông qua SPARTA, giảm giao tiếp giữa các GPU hơn 1000 lần. SPARTA cho phép đào tạo các mô hình lớn trong môi trường băng thông thấp mà không cần phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng chuyên dụng. Điều đáng chú ý nhất là tuyên bố của họ: "SPARTA hoạt động độc lập nhưng cũng có thể kết hợp với các thuật toán đào tạo liên lạc thấp dựa trên đồng bộ như DiLoCo để đạt hiệu suất tốt hơn." Điều này có nghĩa là những cải tiến này là tích lũy, hiệu quả tăng dần.
Khi công nghệ mô hình tiếp tục tiến bộ, các mô hình nhỏ hơn và hiệu quả hơn sẽ trở nên hữu ích hơn, và tương lai của trí tuệ nhân tạo sẽ không chỉ tập trung vào quy mô mà còn chú trọng hơn vào chất lượng và khả năng tiếp cận. Sớm thôi, chúng ta sẽ có các mô hình hiệu suất cao có thể chạy trên các thiết bị cạnh và thậm chí là điện thoại di động.
Chương 10: Ít
Bittensor, Virtuals và ai16z sẽ không cô đơn quá lâu, giao thức AI mới trị giá hàng tỷ đô la sắp xuất hiện, các nhà đầu tư thông minh sẽ đối mặt với nhiều cơ hội, đây chính là lý do tại sao thị trường này lại hấp dẫn đến vậy.
