Crypto AI bị Nvidia từ chối - Tại sao các dự án crypto lại khó nhận được sự hỗ trợ chính thống?

Trong làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI), các dự án AI crypto giống như một chú ngựa ô, cố gắng Sự lật đổ tốc độ ổn định của AI truyền thống bằng kinh tế token blockchain và mã thông báo. Tuy nhiên, Chương trình Inception của Nvidia, "ngôi đền" của các công ty khởi nghiệp AI, đã dựng lên một ngưỡng vô hình cho các dự án liên quan đến " crypto". Mặc dù các dự án như Hive Intelligence đã vượt qua rào cản với lõi AI của họ vào tháng 4 năm 2025, nhưng AI crypto nói chung vẫn gặp khó khăn khi thâm nhập vào thị trường cao cấp của Nvidia. Nguyên nhân nào khiến các dự án này liên tục bị chặn?

AI crypto và AI truyền thống: những hướng đi riêng biệt

AI truyền thống là trụ cột của công nghệ, thúc đẩy những thay đổi từ chẩn đoán y tế đến lái xe tự động. Tập trung vào tối ưu hóa thuật toán, đào tạo mô hình và ứng dụng doanh nghiệp. Nguồn tài trợ chủ yếu đến từ vốn đầu tư rủi ro hoặc hợp tác doanh nghiệp. Hoàn cảnh pháp lý tương đối hoàn thiện và lộ trình phát triển rõ ràng. Crypto AI có cách tiếp cận khác, kết hợp AI với blockchain hoặc crypto để khám phá hệ sinh thái điện toán phi tập trung, tối ưu hóa giao dịch crypto hoặc khích lệ token . Ví dụ, ai16z hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua DAO, Bittensor tạo ra thị trường mô hình phi tập trung Fetch.ai tập trung phi tập trung. Các dự án này thường huy động vốn thông qua bán hàng token hoặc DeFi, thể hiện niềm đam mê đổi mới nhưng cũng phải chịu gánh nặng từ sự biến động của thị trường và áp lực quản lý.

Sự khác biệt giữa hai điều này giống như ngày và đêm. AI truyền thống được thúc đẩy bởi công nghệ và đang dần chuyển hướng sang nghiên cứu khoa học và kinh doanh; tuy nhiên, AI crypto vẫn đang dao động giữa giấc mơ phi tập trung và bóng tối của đầu cơ, và tính biến động của kinh tế token khiến nó có vẻ "không đủ chính thống". Bộ phận này đặt ra tiêu chí lựa chọn của Nvidia.

Nvidia Inception: Người gác cổng nghiêm ngặt của AI

Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA là ngọn hải đăng cho các công ty khởi nghiệp về AI, cung cấp các nguồn lực GPU tiên tiến, hướng dẫn kỹ thuật và kết nối ngành để giúp các công ty phát triển trong các lĩnh vực như AI tạo sinh và khoa học dữ liệu. Tiêu chí tuyển chọn có vẻ lỏng lẻo - chỉ cần công ty đã đăng ký và kế hoạch kinh doanh, nhưng trên thực tế, họ ưu tiên sự kết hợp giữa đổi mới công nghệ và tiềm năng thị trường. Tin đồn rằng Nvidia đã đặt ra giới hạn cho dự án "crypto" xuất phát từ tuyên bố của Giám đốc Công nghệ Michael Kagan vào năm 2023: crypto"không có giá trị gì đối với xã hội" và kém khả năng biến đổi hơn nhiều so với AI. Quan điểm này dường như phủ bóng lên AI crypto, nhưng việc lựa chọn các dự án như Flux(2023) và Hive Intelligence (2025) cho thấy Nvidia không phủ nhận mọi thứ mà đang lựa chọn một cách cẩn thận.

Sự thận trọng của Nvidia không phải là không có lý do. Cơn sốt crypto năm 2017 đã dẫn đến tình trạng thiếu hụt GPU, gây ra nhiều lời phàn nàn từ các game thủ; Vào năm 2022, SEC đã phạt Nvidia 5,5 triệu đô la vì không tiết lộ thu nhập khai thác của mình. Những bài học này đã khiến Nvidia đặc biệt nhạy cảm với rủi ro của các dự án liên quan đến crypto và muốn tập trung vào hướng đi "chính thống" của AI.

Tại sao Crypto AI lại khó được ưa chuộng đến vậy? Đằng sau nhiều cân nhắc

Việc Nvidia từ bỏ AI crypto không phải là một sự từ chối đơn giản mà là sự cân nhắc toàn diện dựa trên chiến lược, luật pháp và danh tiếng:

1. Ưu tiên chiến lược : NVIDIA cam kết thúc đẩy đột phá trong AI ở các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và lái xe tự động, và đầu ra ổn định của AI truyền thống phù hợp hơn với viễn cảnh mong đợi của công ty. Nếu AI crypto tập trung vào đầu cơ token thông báo hoặc giao dịch crypto, nó có thể đi chệch khỏi mục tiêu cốt lõi này.
2. Rủi ro pháp lý : Việc phát hành token có thể liên quan đến các quy định về chứng khoán và gây ra sự giám sát của cơ quan quản lý. Kinh nghiệm của Nvidia với các khoản tiền phạt của SEC đã giúp họ tránh được rủi ro tương tự, khiến việc tuân thủ AI truyền thống trở nên hấp dẫn hơn.
3. Mối quan ngại về danh tiếng : Ngành công nghiệp crypto thường bị ảnh hưởng bởi hình ảnh tiêu cực về gian lận và khai thác năng lượng cao. Là một gã khổng lồ công nghệ, Nvidia cần duy trì sự trong sáng của thương hiệu mang tính chuyển đổi của mình và thận trọng với các dự án có thể gây tranh cãi.
4. Phân bổ nguồn lực : Chương trình tăng tốc khởi nghiệp có nguồn lực hạn chế. NVIDIA ưu tiên hỗ trợ các dự án AI có sự hợp tác độ sâu với hệ sinh thái GPU, chẳng hạn như AI tạo sinh, thay vì các dự án crypto dựa trên kinh tế token .

Mặc dù vậy, lựa chọn của Hive Intelligence cho thấy nếu AI crypto lấy công nghệ làm cốt lõi và blockchain làm phụ trợ, nó vẫn có tiềm năng mở ra cánh cửa.

Hạn chế của các dự án AI crypto: Lấy ai16z, Bittensor (TAO) và Fetch.ai(FET) làm ví dụ

Để hiểu sâu hơn về những thách thức của AI crypto, bài viết sau đây phân tích những thiếu sót và hạn chế của ba dự án tiêu biểu: ai16z, Bittensor (TAO) và Fetch.ai(FET), đồng thời chỉ ra những điểm yếu của chúng về công nghệ, thị trường và sinh thái.

ai16z: Sự phụ thuộc sinh thái và rủi ro quản lý cộng đồng

Tổng quan dự án

ai16z là một DAO đầu tư (tổ chức tự trị phi tập trung ) kết hợp AI và blockchain . Nó hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua khuôn khổ Eliza. Giá trị vốn hóa thị trường token $AI16Z sẽ vượt quá 2,55 tỷ đô la Mỹ vào đầu năm 2025. Hệ sinh thái của nó bao gồm token như $DEGENAI và $ELIZA, dựa trên cơ chế do cộng đồng thúc đẩy và airdrop để thu hút các nhà phát triển và nhà đầu tư. ai16z được coi là người dẫn đầu trong lĩnh vực AI crypto, tương tự như “iOS” của thời đại điện thoại thông minh.

Phân tích giới hạn

1. Sự phức tạp và phụ thuộc về sinh thái :
2. Sự thành công của ai16z phụ thuộc vào hiệu ứng mạng lưới của nền tảng Eliza, nhưng số lượng lớn token trong hệ sinh thái (như $ELIZA và $METAV) làm tăng độ khó trong việc phối hợp. Bản chất mã nguồn mở của khuôn khổ này thu hút các nhà phát triển, nhưng nó cũng có thể dẫn đến sự phân mảnh và gây khó khăn cho việc hình thành các tiêu chuẩn thống nhất. Dự báo năm 2025 cho thấy các giao thức mới có thể thách thức địa vị của ai16z thông qua suy luận độ trễ thấp hoặc các công cụ không cần mã, và ai16z cần tiếp tục đổi mới để duy trì vị thế dẫn đầu.
3. Rủi ro quản lý và đầu cơ :
4. Là một DAO, các quyết định của ai16z dựa vào việc bỏ phiếu của cộng đồng, nhưng giá trị vốn hóa thị trường cao và cơ chế airdrop của nó có thể thu hút những nhà đầu cơ ngắn hạn thay vì các nhà phát triển dài hạn. Một số người dùng trên nền tảng X đã đặt câu hỏi về tính minh bạch trong việc phân phối token trong các dự án tương tự. Ai16z cần tăng cường quản trị để tránh bị các nhóm lợi ích thao túng.
5. Ngưỡng kỹ thuật :
6. Khung Eliza rất phổ biến trên GitHub, nhưng tính phức tạp của nó có thể hạn chế sự tham gia của các nhà phát triển không có bối cảnh crypto , thu hẹp cơ sở người dùng tiềm năng. So với các công cụ chuẩn hóa của AI truyền thống, tích hợp blockchain của ai16z làm tăng chi phí học tập.

Hướng cải tiến

ai16z cần đơn giản hóa cấu trúc sinh thái, triển khai nhiều công cụ phát triển thân thiện với người dùng hơn và tăng cường tính minh bạch trong quản trị để cân bằng giữa đầu cơ và đổi mới.

Bittensor (TAO): Áp lực lạm phát và sự phân tán sự chú ý của thị trường

Tổng quan dự án

Bittensor (TAO) là một thị trường mô hình AI phi tập trung, trong đó token$TAO khích lệ thợ đào cung cấp các mô hình và trình xác thực đánh giá chất lượng. Kiến trúc Chuỗi(mạng con) của nó hỗ trợ nhiệm vụ như hình ảnh và văn bản, và giá trị vốn hóa thị trường sẽ đạt 3,9 tỷ đô la vào năm 2024, đứng đầu thị trường crypto. Cơ chế dTAO, sẽ được ra mắt vào quý đầu tiên của năm 2025, sẽ giới thiệu token độc lập cho các mạng con và tối ưu hóa việc phân phối khích lệ.

Phân tích giới hạn

1. Lạm phát và kinh tế token :
2. Kế hoạch lạm phát cao của TAO đã làm giảm giá trị của token và giá không tăng vọt cùng với sự bùng nổ của AI vào năm 2024 mà vẫn dao động quanh mức của một năm trước. Người dùng nền tảng X chỉ trích sự thiếu minh bạch trong đợt phân phối TAO đầu tiên trị giá hơn 5 triệu, và tỷ lệ thế chấp cao tới 70% đã che giấu giá trị vốn hóa thị trường lưu hành thực tế chỉ là 600 triệu đô la Mỹ. Vấn đề giá trị vốn hóa thị trường tăng cao làm suy yếu niềm tin của nhà đầu tư.
3. Sự chú ý của thị trường bị phân tán :
4. Các mạng con của Bittensor (như Nineteen.ai) vượt qua Web2 về tốc độ suy luận, nhưng sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các nền tảng AI Agent và mô hình "tổ ong kỹ thuật số" của TAO vẫn chưa được công nhận rộng rãi. Dự báo năm 2025 cho thấy dTAO có thể mang lại sự thay đổi, nhưng mạng con này cần phải chứng minh được giá trị ứng dụng thực tế.
5. Độ phức tạp về mặt kỹ thuật :
6. Kiến trúc mạng con của Bittensor linh hoạt nhưng phức tạp. Thợ đào và người xác thực cần phải đặt cược TAO và có kiến ​​thức về blockchain, điều này hạn chế sự tham gia của những nhà phát triển không chuyên crypto. So với các nền tảng điện toán đám mây AI truyền thống, mô hình phi tập trung của nó kém hơn một chút về mặt dễ sử dụng.

Hướng cải tiến

Bittensor nên tối ưu hóa cơ chế lạm phát, đẩy nhanh việc triển khai dTAO để tăng sức hấp dẫn của mạng con và phát triển giao diện thân thiện hơn với người dùng để hạ thấp ngưỡng kỹ thuật.

Fetch.ai(FET): Tích hợp hệ sinh thái và áp lực cạnh tranh

Tổng quan dự án

Fetch.ai(FET) hỗ trợ DeFi, giao thông vận tải và các tình huống khác thông qua mạng máy học phi tập trung. Vào năm 2024, công ty này đã sáp nhập với SingularityNET và Ocean Protocol để thành lập ASI Alliance token$ASI tăng trưởng. FET có mạng lưới mở, không cần cấp phép, thu hút các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp.

Phân tích giới hạn

1. Thách thức sáp nhập và tích hợp :
2. Liên minh ASI tích hợp nguồn lực từ ba bên để đẩy nhanh AGI phi tập trung, nhưng việc di chuyển token và tích hợp sinh thái sẽ làm tăng tính phức tạp. Một số người dùng lo ngại rằng việc sáp nhập có thể làm suy yếu tính độc lập của FET và việc phân bổ nguồn lực không đồng đều trong ngắn hạn có thể ảnh hưởng đến tiến độ phát triển.
3. Áp lực cạnh tranh :
4. Vào năm 2024, sẽ có hơn 600 dự án AI crypto có giá trị vốn hóa thị trường hơn 70 tỷ đô la Mỹ. Fetch.ai phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các đối thủ như Bittensor và NEAR Protocol. Dự án AI Agent trong hệ sinh thái Solana đang đe dọa thị thị phần của nó do chi phí thấp và thông lượng cao, và FET cần được tối ưu hóa hơn nữa về hiệu suất và chi phí.
5. Triển khai ứng dụng không đầy đủ :
6. Mặc dù FET có ứng dụng trong DeFi và giao thông vận tải, tỷ lệ áp dụng thực tế của nó thấp hơn dự kiến. So với các trường hợp doanh nghiệp trưởng thành của AI truyền thống, mạng lưới phi tập trung của FET vẫn cần có bước đột phá trong thương mại hóa và cần nhiều trường hợp sử dụng tiêu biểu hơn để chứng minh giá trị của nó.

Hướng cải tiến

Fetch.ai cần đẩy nhanh quá trình tích hợp ASI Alliance, tối ưu hóa hiệu suất mạng để ứng phó với sự cạnh tranh và thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng mang tính biểu tượng để nâng cao nhận diện trên thị trường.

Những điểm nghẽn phổ biến của AI crypto và đánh giá của Nvidia

Những hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.ai cho thấy những vấn đề phổ biến với AI crypto:

• Đầu cơ token thông báo : Lạm phát hoặc phân bổ không minh bạch (như TAO) làm xói mòn lòng tin và che giấu giá trị của công nghệ thông qua đầu cơ.
• Rào cản kỹ thuật : Tích hợp blockchain làm tăng độ khó phát triển và hạn chế sự tham gia của những người dùng không crypto.
• Phân mảnh thị trường : Các giao thức mới liên tục xuất hiện và các dự án hiện tại cần tiếp tục đổi mới để duy trì khả năng cạnh tranh.
• Rủi ro về mặt quy định : Kinh tế token có thể gây ra sự xem xét lại về mặt quy định đối với chứng khoán, làm gia tăng sự bất ổn.

Những vấn đề này liên quan trực tiếp đến logic sàng lọc của Nvidia. Các chương trình tăng tốc ưu tiên các dự án công nghệ, rủi ro thấp, trong khi bản chất đầu cơ và tính phức tạp của AI crypto có thể được coi là "thô sơ". Tuy nhiên, sức sống cộng đồng của ai16z, sự đổi mới mạng con của Bittensor và mở mạng của FET cũng đã cho thấy tiềm năng. Nếu có thể tối ưu hóa được thì vẫn còn khả năng đột phá.

Gõ cửa Nvidia: Một bước đột phá cho AI crypto

Nếu AI crypto muốn giành được sự ưu ái của Nvidia, nó cần có những cải tiến có mục tiêu:

• Tập trung vào cốt lõi của AI : làm nổi bật sự đổi mới thuật toán hoặc các ứng dụng sử dụng nhiều GPU và giảm thiểu token.
• Hạ thấp ngưỡng : Phát triển các công cụ dễ sử dụng để thu hút các nhà phát triển AI truyền thống và mở rộng cơ sở người dùng.
• Quản trị minh bạch : Tối ưu hóa việc phân phối token và ra quyết định của cộng đồng để tăng cường lòng tin.
• Ứng dụng thực tế : Tạo các trường hợp sử dụng mang tính biểu tượng và chứng minh giá trị thương mại của AI phi tập trung.

Câu chuyện thành công của Hive Intelligence cho thấy NVIDIA luôn cởi mở với đổi mới công nghệ. Crypto AI cần sử dụng AI làm biểu ngữ và blockchain làm công cụ hỗ trợ để thoát khỏi nhãn hiệu "đầu cơ".

Kết luận: Từ bị loại trừ đến được phép vào

Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của Nvidia là nơi thử nghiệm sự giao thoa giữa AI và crypto, và sự thận trọng của chương trình này đối với AI crypto phản ánh mối quan hệ giữa đổi mới và rủi ro . Tính mạnh mẽ của AI truyền thống trái ngược hẳn với Sự lật đổ của AI crypto , và những hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.ai— đầu cơ, phức tạp và áp lực cạnh tranh—giải thích lý do tại sao chúng khó được chấp nhận. Tuy nhiên, tiềm năng của AI crypto không thể bị bỏ qua. Giấc mơ về phi tập trung và sự tích hợp của công nghệ và kinh tế đang thúc đẩy ngành công nghiệp phát triển. Việc “bị từ chối” của Nvidia không phải là kết thúc mà là một thách thức. Nếu AI crypto có thể sử dụng công nghệ như một thanh kiếm và niềm tin như một tấm khiên, nó có thể mở ra cánh cửa và viết nên một chương mới trong vũ điệu giữa AI và blockchain.