Tên gốc: Những gì chúng ta đang theo dõi vào năm 2025 (Crypto AI)
Tác giả gốc: Đằng Yến
Biên soạn bởi: Asher
Tương lai của ngành AI crypto đầy hấp dẫn. Mặc dù thiếu các ví dụ lịch sử và xu hướng rõ ràng, điều này cũng có nghĩa là nó đang ở một điểm khởi đầu hoàn toàn mới, chờ đợi sự phát triển trong tương lai. Sẽ còn thú vị hơn nữa khi nghĩ về việc nhìn lại tất cả những điều này vào năm 2026 và thấy khoảng cách giữa kỳ vọng vào đầu năm 2025 và thực tế.
1. Tổng giá trị vốn hóa thị trường của ngành AI crypto sẽ đạt 150 tỷ đô la
Hiện tại, token trong lĩnh vực AI crypto chỉ chiếm 2,9% giá trị vốn hóa thị trường Altcoin , nhưng tôi tin rằng tỷ lệ này sẽ không kéo dài lâu. Khi AI dần mở rộng sang các lĩnh vực mới như nền tảng hợp đồng thông minh, Meme, cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung(DePIN), nền tảng proxy, mạng dữ liệu và các lớp phối hợp thông minh, thì việc tích hợp AI với DeFi và token Meme đã trở thành xu hướng tất yếu.
Lý do khiến chúng ta tin tưởng vào lĩnh vực AI crypto là vì nó nằm ở giao điểm của hai xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất:
- Sự kiện kích hoạt cơn sốt AI: Đợt IPO của OpenAI hoặc sự kiện tương tự có thể kích hoạt cơn sốt AI toàn cầu. Đồng thời, các tổ chức vốn Web2 cũng đang để mắt đến cơ sở hạ tầng AI phi tập trung như một khoản đầu tư.
- Cơn sốt bán lẻ: Khái niệm AI rất dễ hiểu và thú vị, và giờ đây họ có thể đầu tư vào nó thông qua token. Bạn còn nhớ cơn sốt vàng Meme năm 2024 không? Vẫn là cơn sốt như vậy, chỉ có điều AI sẽ thay đổi thế giới theo cách thiết thực hơn.
2. Sự hồi sinh của Bittensor
Bittensor (tên token là TAO) đã tồn tại trong nhiều năm. Đây là một công ty có uy tín trong lĩnh vực này. Bất chấp sự cường điệu xung quanh trí tuệ nhân tạo, giá token của nó vẫn dao động quanh mức tương tự như một năm trước. Nhưng trên thực tế, khối óc kỹ thuật số đằng sau Bittensor đang âm thầm tiến triển, nhiều mạng con đang nổi lên, phí đăng ký được giảm và các mạng con vượt qua các công nghệ tương ứng của Web2 về hiệu suất thực tế như tốc độ suy luận. Đồng thời, khả năng tương thích EVM đã được giới thiệu Các chức năng giống DeFi. Làm phong phú thêm mạng lưới Bittensor.
Vậy tại sao TAO lại không tăng đột biến? Nó bị hạn chế bởi lịch trình lạm phát cao và sự chuyển hướng tập trung sang các nền tảng hướng đến tác nhân AI. Tuy nhiên, dTAO (dự kiến là quý 1 năm 2025) có thể là bước ngoặt lớn. Với dTAO, mỗi mạng con sẽ có token riêng và giá tương đối của token đó sẽ quyết định cách phân phối bản phát hành.
Tại sao Bittensor có cơ hội bùng nổ lần nữa:
- Giải phóng dựa trên thị trường: dTAO liên kết phần thưởng khối trực tiếp với sự đổi mới và hiệu suất thực tế, có thể đo lường được. Mạng con hoạt động càng tốt thì token của mạng đó càng có giá trị — và do đó, mạng đó càng được mở khóa nhiều hơn.
- Tập trung vào dòng vốn: Cuối cùng, các nhà đầu tư có thể đầu tư vào các mạng lưới con cụ thể mà họ cảm thấy lạc quan. Nếu một mạng con áp dụng phương pháp đào tạo phân tán sáng tạo và thành công, vốn có thể chảy vào mạng con đó để thể hiện quan quan điểm đầu tư.
- Tích hợp EVM: Khả năng tương thích của EVM thu hút cộng đồng nhà phát triển crypto lớn hơn vào Bittensor, thu hẹp khoảng cách với các mạng khác.
Hiện nay, sự chú ý đang được dành cho nhiều mạng lưới phụ khác nhau và tiến độ thực tế mà họ đạt được trong các lĩnh vực tương ứng đang được ghi lại. Vào một thời điểm nào đó, chúng tôi mong đợi sẽ chứng kiến một mùa hè DeFi tương tự như của @opentensor.
3. Thị trường máy tính là giao dịch L1 tiếp theo
Nhu cầu không thể thỏa mãn về máy tính sẽ trở thành xu hướng lớn rõ ràng. Giám đốc điều hành của Nvidia, Jen-Hsun Huang cho biết nhu cầu suy luận sẽ tăng "gấp một tỷ lần". Tăng trưởng theo cấp số nhân này sẽ phá vỡ quy hoạch cơ sở hạ tầng truyền thống và đòi hỏi khẩn cấp "các giải pháp mới".
Lớp điện toán phi tập trung cung cấp khả năng tính toán thô (cho cả mục đích đào tạo và suy luận) theo cách có thể xác minh được và tiết kiệm chi phí. Các công ty khởi nghiệp như @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network và @kuzco_xyz đang âm thầm xây dựng nền tảng vững chắc để tận dụng lợi thế này, tập trung vào sản phẩm thay vì token(chưa có công ty nào trong số này có token). Khi việc đào tạo mô hình AI phi tập trung trở nên khả thi, thị trường mục tiêu dự kiến sẽ tăng đáng kể.
Đối với lĩnh vực AI crypto, chúng ta hãy so sánh nó với lĩnh vực L1:
- Giống như năm 2021 vậy: Bạn còn nhớ lúc Solana, Terra và Avalanche chiến đấu để trở thành L1 “tốt nhất” không? Chúng ta sẽ chứng kiến những cuộc chiến tương tự giữa các giao thức điện toán, cạnh tranh để các nhà phát triển và ứng dụng AI xây dựng trên các lớp điện toán của họ.
- Nhu cầu Web2: Thị trường điện toán đám mây trị giá 680 tỷ đô la đến 2,5 nghìn tỷ đô la vượt xa thị trường AI crypto. Nếu các giải pháp điện toán phi tập trung này có thể thu hút được ngay cả một phần nhỏ khách hàng đám mây truyền thống, thì có khả năng họ sẽ chứng kiến làn sóng tăng trưởng tiếp theo gấp 10 lần hoặc 100 lần.
Khi Solana nổi lên như một công ty dẫn đầu trong lĩnh vực L1, những người chiến thắng ở đây sẽ thống trị một lĩnh vực hoàn toàn mới, chú trọng vào ba tiêu chí: độ tin cậy, hiệu quả về chi phí và công cụ thân thiện với nhà phát triển.
4. Các tác nhân AI sẽ tràn vào các giao dịch blockchain
Đến cuối năm 2025, 90% giao dịch Chuỗi sẽ không còn được kích hoạt bằng cách con người nhấn"gửi" theo cách thủ công nữa. Thay vào đó, các giao dịch này sẽ được thực hiện bởi một đội ngũ tác nhân AI liên tục cân bằng lại nhóm thanh khoản, phân phối phần thưởng hoặc thực hiện các khoản thanh toán nhỏ dựa trên nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực.
Tất cả những điều này không hề xa vời như bạn nghĩ. Mọi thứ chúng tôi đã xây dựng trong bảy năm qua (L1, rollups, DeFi, NFT, v.v.) đã âm thầm mở đường cho một thế giới Chuỗi do AI thống trị.
@autonolas môi giới giao dịch trên Gnosis
Vậy, tại sao lại có sự thay đổi này?
- Không còn lỗi của con người: Hợp đồng thông minh được thực hiện chính xác như đã mã hóa. Các tác nhân AI có thể xử lý lượng dữ liệu lượng lớn nhanh hơn và chính xác hơn so với một nhóm con người.
- Thanh toán nhỏ: Các giao dịch do tác nhân AI điều khiển sẽ trở nên nhỏ hơn, thường xuyên hơn và hiệu quả hơn. Đặc biệt là khi chi phí giao dịch cho Solana, Base và các L1/L2 khác có xu hướng giảm.
- Cơ sở hạ tầng vô hình: Con người sẽ vui vẻ từ bỏ quyền kiểm soát trực tiếp nếu điều đó có nghĩa là ít rắc rối hơn. Tin tưởng Netflix sẽ tự động gia hạn đăng ký của bạn, tin tưởng một AI Agent sẽ tự động cân bằng lại vị thế DeFi của bạn là bước tiếp theo tự nhiên.
Các tác nhân AI tạo ra một lượng hoạt động trên Chuỗi khổng lồ, nhưng thách thức lớn nhất sẽ là làm sao để các hệ thống do tác nhân AI điều khiển này chịu trách nhiệm trước con người. Khi tỷ lệ giao dịch do tác nhân AI khởi tạo so với giao dịch do con người khởi tạo tăng lên, sẽ cần có các cơ chế quản trị, nền tảng phân tích và công cụ kiểm toán mới.
5. Tương tác giữa các tác nhân: Sự trỗi dậy của khái niệm bầy đàn AI
Bầy AI Agent là những thực thể nhỏ có trí tuệ nhân tạo làm việc cùng nhau một cách liền mạch để thực hiện các kế hoạch lớn, nghe giống như cốt truyện của một bộ phim khoa học viễn tưởng hoặc kinh dị ăn khách tiếp theo. Hầu hết các tác nhân AI hiện nay đều hoạt động độc lập, với ít tương tác và không thể đoán trước. Tuy nhiên, các đàn tác nhân AI sẽ thay đổi tình hình này, cho phép nhiều tác nhân AI trao đổi thông tin, đàm phán và đưa ra quyết định chung trong mạng.
Các quần thể tác nhân AI này có thể được coi là các tập thể phi tập trung của các mô hình chuyên biệt, mỗi mô hình đóng góp chuyên môn riêng của mình vào nhiệm vụ lớn hơn, phức tạp hơn. Tiềm năng này thật đáng kinh ngạc. Ví dụ, một nhóm có thể phối hợp các tài nguyên điện toán phân tán trên một nền tảng như Bittensor, trong khi nhóm khác có thể xác minh nguồn gốc của nội dung theo thời gian thực để ngăn chặn thông tin sai lệch lan truyền trên mạng xã hội. Mỗi tác nhân AI trong nhóm đều là chuyên gia và thực hiện nhiệm vụ của mình một cách chính xác.
Trí thông minh của các mạng lưới bầy đàn này sẽ vượt xa trí thông minh của bất kỳ AI đơn lẻ nào. Để các nhóm đại lý có thể phát triển mạnh mẽ, các tiêu chuẩn giao tiếp chung là rất cần thiết. Các tác nhân cần có khả năng khám phá, xác thực và cộng tác bất kể khuôn khổ cơ bản nào. Đội ngũ như Story, FXN, ZEREBRO và ai16z đang nỗ lực đặt nền móng cho sự phát triển của cộng đồng đại lý.
Đồng thời, điều này cũng làm phi tập trung, phân công nhiệm vụ cho một nhóm tác nhân được quản lý bởi các quy tắc minh bạch trên Chuỗi , giúp hệ thống linh hoạt và thích ứng hơn. Nếu một tác nhân bị lỗi, các tác nhân khác có thể vào thay thế và duy trì hoạt động của hệ thống.
6. Đội ngũ AI crypto 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 với mức lương 1.000 đô la một ngày. Nghe có vẻ lạ, nhưng đây là điềm báo về một tương lai mà các tác nhân AI sẽ trở thành cộng tác viên thực sự với quyền tự chủ, trách nhiệm và thậm chí là mức lương riêng. Trong nhiều ngành công nghiệp, các công ty đang thử nghiệm đội ngũ kết hợp giữa con người và máy móc.
Chúng tôi sẽ làm việc chặt chẽ với các tác nhân AI, không phải như nô lệ của chúng tôi, mà là những đối tác bình đẳng:
- Tăng năng suất: Các tác nhân AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, giao tiếp với nhau và đưa ra quyết định 24/7 mà không cần ngủ hay nghỉ giải lao.
- Xây dựng lòng tin thông qua hợp đồng thông minh: Blockchain là người giám sát công bằng, không biết mệt mỏi và không bao giờ quên lãng. Sổ cái trên Chuỗi đảm bảo rằng các hành vi quan trọng của Tác nhân AI tuân theo các điều kiện/quy tắc ranh giới cụ thể.
- Chuẩn mực xã hội đang phát triển: Chúng ta sẽ sớm phải đối mặt với phép xã giao khi tương tác với các tác nhân thông minh—chúng ta có nên nói "làm ơn" và "cảm ơn" với AI không? Họ có nên chịu trách nhiệm về mặt đạo đức cho những sai lầm của mình hay nên đổ lỗi cho những người phát triển chúng?
Ranh giới giữa “nhân viên” và “phần mềm” bắt đầu mờ đi vào năm 2025. Tôi tin rằng sẽ có nhiều đội ngũ crypto trong đó hơn vì AI Agent rất giỏi trong việc tạo nội dung và có thể phát trực tiếp và đăng nội dung lên mạng xã hội 24/7. Nếu bạn đang phát triển một giao thức AI, tại sao không chứng minh khả năng của nó bằng cách triển khai một AI Agent nội bộ?
7. 99% AI Agent sẽ chết (chỉ những AI hữu ích mới sống sót)
Chúng ta sẽ thấy sự loại bỏ theo thuyết Darwin giữa các tác nhân AI. Nguyên nhân là do việc chạy một AI Agent đòi hỏi sức mạnh tính toán, đây chính là chi phí suy luận. Nếu một tác nhân AI không thể tạo ra đủ giá trị để trang trải "tiền thuê nhà", nó sẽ phải đối mặt với nguy cơ bị loại bỏ.
Lấy trò chơi sinh tồn AI Agent làm ví dụ, đầu tiên là AI tín dụng carbon: giả sử có một AI Agent tìm thấy những liên kết kém hiệu quả trong mạng lưới năng lượng phi tập trung và tự động giao dịch các tín dụng carbon token hóa. Nếu có thể kiếm đủ thu nhập để trang trải chi phí điện toán của chính mình, tác nhân AI sẽ phát triển mạnh mẽ. Một ví dụ khác là bot chênh lệch giá DEX: tác nhân AI này kiếm được thu nhập ổn định bằng cách khai thác chênh lệch giá giữa sàn giao dịch phi tập trung , đủ để trang trải chi phí suy luận của nó. Ngược lại, kẻ thích chơi khăm trên X: một người có sức ảnh hưởng AI ảo mang tính giải trí nhưng không có nguồn thu nhập bền vững sẽ mờ nhạt dần và không đủ trang trải cuộc sống khi sự mới lạ mất đi và giá token giảm xuống.
Sự khác biệt sẽ rất rõ ràng: Các tác nhân AI hướng đến tiện ích sẽ phát triển mạnh, trong khi những tác nhân AI dựa vào sự xao nhãng và mánh lới quảng cáo sẽ trở nên lạc hậu. Sự chọn lọc tự nhiên này có lợi cho ngành công nghiệp vì nó thúc đẩy các nhà phát triển đổi mới và ưu tiên các ứng dụng hiệu quả hơn công nghệ cao cấp. Khi ngày càng có nhiều tác nhân AI mạnh mẽ và hiệu quả hơn xuất hiện, những người hoài nghi sẽ phải im lặng.
8. Dữ liệu tổng hợp AI vượt qua dữ liệu của con người
Câu nói “dữ liệu là dầu mỏ mới” đã được nhắc đến rất nhiều. Tuy nhiên, việc AI phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu cũng làm dấy lên lo ngại về tình trạng thiếu hụt dữ liệu sắp xảy ra. Cho rằng quan điểm thông thường, chúng ta nên tìm cách thu thập dữ liệu cá nhân thực tế từ người dùng và thậm chí trả tiền cho họ.
Tuy nhiên, trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ hoặc nơi dữ liệu thực tế khan hiếm, giải pháp thực tế hơn có thể là dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách nhân tạo và nhằm mục đích mô phỏng sự phân phối dữ liệu trong thế giới thực. Nó cung cấp giải pháp mở rộng , thân thiện với đạo đức và đảm bảo quyền riêng tư để thay thế dữ liệu của con người. Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp là:
- Khả năng mở rộng không giới hạn: Thay vì chụp hàng triệu ảnh X-quang y tế hoặc quét 3D một nhà máy, dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra với số lượng không giới hạn mà không cần dựa vào bệnh nhân hoặc nhà máy thực sự.
- Bảo vệ quyền riêng tư: Thông tin riêng tư cá nhân không bị đe dọa khi xử lý dữ liệu tổng hợp.
- Có thể tùy chỉnh: Phân phối dữ liệu có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu đào tạo cụ thể, thậm chí chèn các trường hợp ngoại lệ hiếm gặp trong thực tế hoặc phức tạp về mặt đạo đức.
Mặc dù dữ liệu do con người sở hữu vẫn quan trọng trong nhiều trường hợp, nhưng nếu dữ liệu tổng hợp tiếp tục được cải thiện về mặt tính xác thực, nó có thể vượt qua dữ liệu người dùng về số lượng, tốc độ tạo ra và không bị hạn chế về quyền riêng tư. Tương lai của AI phi tập trung có thể sẽ xoay quanh các "phòng thí nghiệm nhỏ" tập trung vào việc tạo ra dữ liệu tổng hợp có tính chuyên môn hóa cao để đáp ứng các trường hợp sử dụng cụ thể.
9. Đào tạo phi tập trung bắt đầu có hiệu quả
Vào năm 2024, những người tiên phong như Prime Intellect và Nous Research sẽ mở rộng ranh giới của đào tạo phi tập trung. Ví dụ, chúng tôi đã đào tạo thành công một mô hình có 15 tỷ tham số trong hoàn cảnh băng thông thấp, chứng minh rằng có thể đào tạo quy mô lớn bên ngoài các thiết lập tập trung truyền thống. Mặc dù các mô hình này không hoạt động tốt trong các ứng dụng thực tế và có hiệu suất thấp hơn so với các mô hình cơ sở hiện có, khiến chúng ít được sử dụng hơn, nhưng điều này dự kiến sẽ thay đổi vào năm 2025.
EXO Labs đã tiến xa hơn nữa với SPARTA, giảm thiểu giao tiếp giữa các GPU hơn 1.000 lần. SPARTA giúp đào tạo các mô hình lớn trên băng thông thấp mà không cần dựa vào cơ sở hạ tầng chuyên dụng. Điều ấn tượng nhất là tuyên bố của họ: "SPARTA hoạt động độc lập nhưng cũng có thể kết hợp với các thuật toán đào tạo giao tiếp thấp dựa trên đồng bộ hóa như DiLoCo để đạt được hiệu suất tốt hơn". Điều này có nghĩa là những cải tiến này có tính cộng gộp và hiệu quả tăng lên được tích lũy dần dần.
Khi công nghệ mô hình tiếp tục được cải thiện, các mô hình nhỏ hơn và hiệu quả hơn sẽ trở nên hữu ích hơn và tương lai của AI sẽ không còn chỉ là về quy mô mà còn về chất lượng và khả năng tiếp cận. Sẽ sớm có những mẫu máy tính hiệu suất cao có thể chạy trên các thiết bị biên hoặc thậm chí là điện thoại di động.
10. Có ít nhất mười siêu giao thức AI crypto mới
Trong khi nhiều người so sánh Virtuals và ai16z với những ngày đầu của điện thoại thông minh, như iOS và Android, cho rằng những công ty dẫn đầu hiện tại sẽ tiếp tục chiến thắng, thì thị trường còn quá lớn và chưa được khai thác để chỉ bị thống trị bởi hai công ty. Đến cuối năm 2025, dự kiến sẽ có ít nhất mười giao thức AI crypto mới (không phát hành mã thông báo) có giá trị vốn hóa thị trường trên 1 tỷ đô la.
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung vẫn còn trong giai đoạn sơ khai và đang thu hút lượng lớn nhân tài. Các giao thức mới, mô hình token mới và khuôn khổ mã nguồn mở mới sẽ tiếp tục xuất hiện. Những người chơi mới này có thể tham gia thị trường thông qua khích lệ(như airdrop hoặc staking khéo léo), đột phá kỹ thuật (như suy luận độ trễ thấp hoặc khả năng tương tác giữa Chuỗi) và trải nghiệm. Những cải tiến (chẳng hạn như không cần mã) để thay thế các trình phát hiện có. Sự thay đổi trong nhận thức của công chúng có thể diễn ra tức thời và mạnh mẽ.
Bittensor, Virtuals và ai16z sẽ không đơn độc lâu nữa, giao thức AI crypto hàng tỷ đô la tiếp theo sắp ra mắt và sẽ có rất nhiều cơ hội cho các nhà đầu tư thông minh, đó là điều khiến thị trường này trở nên thú vị.
