Trong giai đoạn tiếp theo, "độ tin cậy", "năng lực quản trị" và "năng lực phân phối" sẽ trở thành những yếu tố cạnh tranh quan trọng hơn.
Bài viết bởi: Cuy Sheffield, Phó Chủ tịch kiêm Trưởng việc kinh doanh crypto tại Visa
Biên soạn bởi: Saoirse, Foresight News
Khi crypto và trí tuệ nhân tạo ngày càng hoàn thiện, sự thay đổi quan trọng nhất trong hai lĩnh vực này không còn là "khả thi về mặt lý thuyết", mà là "có thể triển khai một cách đáng tin cậy trong thực tiễn". Hiện tại, cả hai công nghệ đều đã vượt qua những rào cản quan trọng và đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu năng, nhưng tỷ lệ áp dụng vẫn chưa đồng đều. Xu hướng phát triển cốt lõi trong năm 2026 xuất phát chính từ khoảng cách giữa "hiệu năng và tỷ lệ áp dụng" này.
Dưới đây là một số chủ đề cốt lõi mà tôi đã tập trung nghiên cứu trong một thời gian dài, cũng như những suy nghĩ ban đầu của tôi về hướng phát triển công nghệ, các lĩnh vực tích lũy giá trị, và thậm chí cả "lý do tại sao người chiến thắng cuối cùng có thể rất khác so với những người tiên phong trong ngành".
Chủ đề 1: Crypto đang chuyển mình từ một loại tài sản đầu cơ sang một công nghệ cao cấp.
Thập kỷ đầu tiên của sự phát triển crypto được đặc trưng bởi "lợi thế đầu cơ" - thị trường của nó mang tính toàn cầu, liên tục và rất mở, và sự biến động cực độ khiến việc giao dịch crypto năng động và hấp dẫn hơn so với các thị trường tài chính truyền thống.
Tuy nhiên, đồng thời, công nghệ nền tảng của nó vẫn chưa sẵn sàng cho các ứng dụng chính thống: blockchain đời đầu chậm, tốn kém và thiếu ổn định. Ngoại trừ các kịch bản đầu cơ, crypto hầu như chưa bao giờ vượt qua các hệ thống truyền thống hiện có về chi phí, tốc độ hoặc sự tiện lợi.
Sự mất cân bằng này hiện đang bắt đầu đảo ngược. Công nghệ blockchain đã trở nên nhanh hơn, tiết kiệm hơn và đáng tin cậy hơn, và ứng dụng hấp dẫn nhất crypto không còn là đầu cơ nữa, mà là trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng—đặc biệt là trong quyết toán và quyết toán. Khi crypto trưởng thành thành một công nghệ tinh vi hơn, đầu cơ sẽ dần mất đi địa vị trung tâm: nó sẽ không biến mất hoàn toàn, nhưng sẽ không còn là nguồn giá trị chính nữa.
Chủ đề 2: Stablecoin là một thành tựu rõ ràng của crypto xét về "tiện ích thuần túy".
Khác với những câu chuyện crypto trước đây, sự thành công của stablecoin dựa trên các tiêu chuẩn cụ thể, khách quan: trong những trường hợp cụ thể, stablecoin nhanh hơn, rẻ hơn và có phạm vi phủ sóng rộng hơn so với các kênh thanh toán truyền thống, đồng thời tích hợp liền mạch vào các hệ thống phần mềm hiện đại.
Stablecoin không yêu cầu người dùng phải tin vào crypto như một "hệ tư tưởng", và ứng dụng của chúng thường diễn ra "một cách ngầm định" trong các sản phẩm và quy trình làm việc hiện có. Điều này cho phép các tổ chức và công ty trước đây cho rằng hệ sinh thái crypto"quá biến động và không đủ minh bạch" cuối cùng cũng hiểu rõ giá trị của nó.
Có thể nói rằng stablecoin đã giúp crypto tái định vị mình dựa trên "tính hữu dụng" thay vì "tính đầu cơ" và đã thiết lập một tiêu chuẩn rõ ràng về "cách thức triển khai crypto thành công".
Chủ đề 3: Khi crypto trở thành cơ sở hạ tầng, "khả năng phân phối" quan trọng hơn "sự mới lạ về công nghệ"
Trước đây, khi crypto chủ yếu đóng vai trò nhân vật"công cụ đầu cơ", việc "phân phối" của chúng diễn ra nội sinh - token mới chỉ cần "tồn tại" để tự nhiên tích lũy thanh khoản và thu hút sự chú ý.
Khi crypto trở thành cơ sở hạ tầng, các kịch bản ứng dụng của nó đang chuyển từ "cấp độ thị trường" sang "cấp độ sản phẩm": nó được tích hợp vào các quy trình thanh toán, nền tảng và hệ thống doanh nghiệp, và người dùng cuối thường không nhận thức được sự tồn tại của nó.
Sự chuyển đổi này mang lại lợi ích rất lớn cho hai loại thực thể: thứ nhất, các doanh nghiệp có kênh phân phối hiện có và mối quan hệ khách hàng đáng tin cậy; và thứ hai, các tổ chức có sự chấp thuận của cơ quan quản lý, hệ thống tuân thủ và cơ sở hạ tầng kiểm soát rủi ro. Chỉ riêng "sự mới lạ của giao thức" không còn đủ để thúc đẩy việc áp dụng crypto trên quy mô lớn.
Chủ đề 4: Các tác nhân thông minh AI có giá trị thực tiễn và tác động của chúng vượt qua lĩnh vực lập trình.
Tính khả thi của các tác nhân AI ngày càng trở nên rõ ràng, nhưng vai trò của chúng thường bị hiểu sai: các tác nhân thành công nhất không phải là "người ra quyết định tự động" mà là "công cụ để giảm chi phí phối hợp trong quy trình làm việc".
Lịch sử, điều này thể hiện rõ nhất trong lĩnh vực phát triển phần mềm – các công cụ hỗ trợ đã đẩy nhanh hiệu quả của việc lập trình, gỡ lỗi, tái cấu trúc mã và thiết lập hoàn cảnh. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, "giá trị của công cụ" này đã lan rộng đáng kể sang nhiều lĩnh vực khác.
Lấy ví dụ như Claude Code. Mặc dù được định vị là "công cụ dành cho nhà phát triển", sự phổ biến nhanh chóng của nó phản ánh một xu hướng sâu sắc hơn: các hệ thống tác nhân thông minh đang trở thành "giao diện cho công việc tri thức", thay vì chỉ giới hạn trong lĩnh vực lập trình. Người dùng đang bắt đầu áp dụng "quy trình làm việc do tác nhân điều khiển" vào nghiên cứu, phân tích, viết, lập kế hoạch, xử lý dữ liệu và nhiệm vụ vận hành — nhiệm vụ giống với "công việc chuyên môn tổng quát" hơn là lập trình truyền thống.
Điều mấu chốt thực sự không phải là "mã hóa không gian" tự thân, mà là mô hình cốt lõi đằng sau nó:
- Người dùng đang giao phó một "mục tiêu cần đạt được", chứ không phải "các bước cụ thể";
- Các tác nhân thông minh quản lý "thông tin theo ngữ cảnh" trên các tệp, công cụ và nhiệm vụ;
- Phương thức làm việc đã chuyển từ "tiến trình tuyến tính" sang "lặp đi lặp lại và đối thoại".
Trong nhiều công việc trí tuệ, các tác nhân thông minh vượt trội trong việc thu thập ngữ cảnh, thực hiện nhiệm vụ hạn chế, giảm thiểu việc chuyển giao quy trình và tăng tốc hiệu quả lặp lại, nhưng chúng vẫn còn những thiếu sót trong "đánh giá khách quan", "phân công trách nhiệm" và "sửa lỗi".
Do đó, hầu hết các tác nhân thông minh hiện đang được sử dụng trong các kịch bản sản xuất vẫn cần phải "có phạm vi giới hạn, chịu sự giám sát và được tích hợp vào hệ thống", thay vì hoạt động hoàn toàn độc lập. Giá trị thực sự của các tác nhân thông minh nằm ở việc "tái cấu trúc quy trình làm việc tri thức", chứ không phải "thay thế lao động" hay "đạt được sự tự chủ hoàn toàn".
Chủ đề 5: Nút thắt cổ chai của AI đã chuyển từ "mức độ thông minh" sang "mức độ tin cậy".
Mức độ thông minh của các mô hình AI đã được cải thiện nhanh chóng. Ngày nay, yếu tố hạn chế không còn là "khả năng thông thạo một ngôn ngữ hay khả năng suy luận", mà là "độ tin cậy trong các hệ thống thực tế".
Hoàn cảnh sản xuất không chấp nhận ba loại vấn đề: thứ nhất, "ảo ảnh" của AI (tạo ra thông tin sai lệch); thứ hai, kết quả đầu ra không nhất quán; và thứ ba, các chế độ lỗi không rõ ràng. Một khi AI được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, giao dịch tài chính hoặc quy trình tuân thủ, các kết quả "nói chung là đúng" không còn được chấp nhận nữa.
Việc thiết lập "niềm tin" đòi hỏi bốn nền tảng: thứ nhất, khả năng truy xuất nguồn gốc kết quả; thứ hai, khả năng ghi nhớ; thứ ba, khả năng kiểm chứng; và thứ tư, khả năng chủ động vạch trần "sự không chắc chắn". Cho đến khi những khả năng này đủ hoàn thiện, quyền tự chủ của AI phải bị hạn chế.
Chủ đề 6: Kỹ thuật hệ thống quyết định liệu trí tuệ nhân tạo có thể được triển khai trong các kịch bản sản xuất hay không
Các sản phẩm AI thành công coi "mô hình" như một "thành phần" chứ không phải là một "sản phẩm hoàn chỉnh" - độ tin cậy của nó bắt nguồn từ "thiết kế kiến trúc", chứ không phải "tối ưu hóa từ ngữ gợi ý".
"Thiết kế kiến trúc" ở đây bao gồm quản lý trạng thái, luồng điều khiển, hệ thống đánh giá và giám sát, cũng như các cơ chế xử lý lỗi và phục hồi. Đó là lý do tại sao sự phát triển của AI ngày nay ngày càng giống với "kỹ thuật phần mềm truyền thống" hơn là "nghiên cứu lý thuyết tiên tiến".
Giá trị dài hạn sẽ ưu tiên hai loại thực thể: các nhà xây dựng hệ thống và các chủ sở hữu nền tảng kiểm soát quy trình làm việc và kênh phân phối.
Khi các công cụ tác nhân mở rộng từ lĩnh vực lập trình sang nghiên cứu, viết lách, phân tích và các quy trình vận hành, tầm quan trọng của "kỹ thuật hệ thống" sẽ càng trở nên rõ ràng hơn: công việc tri thức thường phức tạp, phụ thuộc vào thông tin trạng thái và mang tính ngữ cảnh cao, khiến cho các tác nhân có thể quản lý bộ nhớ, công cụ và các quy trình lặp đi lặp lại một cách đáng tin cậy (thay vì các tác nhân chỉ có thể tạo ra đầu ra) trở nên có giá trị hơn.
Chủ đề 7: Mâu thuẫn giữa mô hình mở và kiểm soát tập trung dẫn đến những vấn đề quản trị chưa được giải quyết.
Khi các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ hơn và sự tích hợp của chúng với lĩnh vực kinh tế ngày càng sâu rộng, câu hỏi "ai sở hữu và kiểm soát các mô hình AI mạnh nhất" đang tạo ra một xung đột cốt lõi.
Một mặt, nghiên cứu và phát triển trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiên tiến vẫn "tốn nhiều vốn" và ngày càng tập trung do các yếu tố như "việc thu thập tỷ lệ băm , chính sách quản lý và địa chính trị". Mặt khác, mã nguồn mở và công cụ mã nguồn mở liên tục được cải tiến và tối ưu hóa dưới sự thúc đẩy của "thử nghiệm rộng rãi và triển khai thuận tiện".
Sự cùng tồn tại giữa tập trung hóa và tính mở này đặt ra sê-ri các vấn đề chưa được giải quyết: rủi ro phụ thuộc, kiểm toán, tính minh bạch, sức mạnh thương lượng dài hạn và quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng quan trọng. Kết quả khả dĩ nhất là một "mô hình lai" - các mô hình tiên tiến thúc đẩy những đột phá công nghệ, trong khi các hệ thống mở hoặc bán mở tích hợp những khả năng này vào "phần mềm phân tán rộng rãi".
Chủ đề 8: Tiền có thể lập trình thúc đẩy các quy trình thanh toán cho đại lý thông minh mới
Khi các hệ thống AI đóng vai trò trong quy trình làm việc, nhu cầu về "tương tác kinh tế" của chúng tăng lên — chẳng hạn như thanh toán dịch vụ, gọi API, trả tiền cho các tác nhân thông minh khác hoặc quyết toán"phí tương tác dựa trên mức sử dụng".
Nhu cầu này đã đưa "stablecoin" trở lại tâm điểm chú ý: chúng được xem là "tiền tệ do máy móc tạo ra", có thể lập trình, kiểm toán và chuyển nhượng mà không cần sự can thiệp của con người.
Lấy x402, một "giao thức hướng đến nhà phát triển", làm ví dụ. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu, nhưng hướng đi của nó rất rõ ràng: các luồng thanh toán sẽ hoạt động dưới dạng "API" thay vì "trang thanh toán" truyền thống — điều này sẽ cho phép "các giao dịch liên tục và được tinh chỉnh" giữa các tác nhân phần mềm.
Hiện tại, lĩnh vực này vẫn còn non trẻ: khối lượng giao dịch nhỏ, trải nghiệm người dùng còn sơ khai, và hệ thống bảo mật và phân quyền vẫn đang được hoàn thiện. Tuy nhiên, sự đổi mới về cơ sở hạ tầng thường bắt đầu từ những "thử nghiệm ban đầu" như vậy.
Điều đáng chú ý là ý nghĩa của nó không phải là "tự chủ vì mục đích tự chủ", mà là "khi phần mềm có thể hoàn thành các giao dịch thông qua lập trình, các hành vi kinh tế mới sẽ trở nên khả thi".
Phần kết luận
Dù là crypto hay trí tuệ nhân tạo, giai đoạn đầu phát triển đều ưu tiên "các ý tưởng bắt mắt" và "sự mới lạ về công nghệ"; tuy nhiên, ở giai đoạn tiếp theo, "độ tin cậy", "khả năng quản trị" và "khả năng phân phối" sẽ trở thành những yếu tố cạnh tranh quan trọng hơn.
Ngày nay, bản thân công nghệ không còn là yếu tố hạn chế chính; chìa khóa nằm ở việc "tích hợp công nghệ vào các hệ thống thực tế".
Theo tôi, đặc điểm nổi bật của năm 2026 sẽ không phải là "một công nghệ đột phá", mà là "sự tích lũy ổn định cơ sở hạ tầng" - cơ sở hạ tầng hoạt động âm thầm nhưng cũng đang dần định hình lại "cách thức chuyển giao giá trị" và "cách thức thực hiện công việc".
