Binance Research: Giá các token liên quan đến AI tăng vọt, năm token AI hàng đầu về vốn hóa thị trường thể hiện tốt hơn BTC và ETH
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Binance Research: Giá các token liên quan đến AI tăng vọt, năm token AI hàng đầu về vốn hóa thị trường thể hiện tốt hơn BTC và ETH
Giải mã dữ liệu và phát triển mới nhất của AI x Crypto.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả gốc: JieXuan Chua, CFA
Biên dịch: Kate, Mars Finance
Tóm tắt
• Trong vài tháng qua, sự quan tâm đến trí tuệ nhân tạo ("AI") đã gia tăng rõ rệt, điều này thể hiện qua xu hướng tìm kiếm trên Google và giá các token liên quan đến AI tăng vọt.
• Năm 2023, các dự án web3 liên quan đến AI đã huy động được 298 triệu USD, vượt xa tổng số vốn huy động từ năm 2016 đến 2022 (148,5 triệu USD).
• Các token liên quan đến AI đều có hiệu suất tốt trong năm 2023. Năm token hàng đầu về vốn hóa thị trường đã vượt trội hơn BTC và ETH, với mức tăng từ 200% đến 650% trong năm.
• Chúng tôi đã nhận thấy một số xu hướng và trường hợp ứng dụng thực tế nổi bật do sự kết hợp giữa AI và tiền mã hóa mang lại. Từ thúc đẩy sự phát triển của mạng hạ tầng vật lý phi tập trung ("DePIN"), đến việc tạo ra các ứng dụng tiêu dùng tương tác hơn — chúng tôi sẽ điểm qua một số phát triển đáng chú ý trong báo cáo này.
Giới thiệu
Năm 2023 đã chứng minh là một cột mốc quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo ("AI"), khi sức mạnh chuyển đổi của AI ngày càng trở nên rõ ràng, đặc biệt là nhờ sự phổ biến rộng rãi của các chatbot như ChatGPT của OpenAI, Bard của Google, Bing Chat của Microsoft, v.v. ChatGPT đặc biệt làm nổi bật tiềm năng của AI khi đạt mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng ra mắt,
một thành tựu vượt cả những nền tảng truyền thông xã hội lớn như TikTok hay YouTube.
Hình 1: ChatGPT là một trong những ứng dụng phát triển nhanh nhất, đạt 100 triệu người dùng sau hai tháng ra mắt
Nguồn: demandsage, Binance Research
Quan trọng hơn, AI cũng bắt đầu định hình lại lĩnh vực tiền mã hóa, dù là ở các trường hợp sử dụng thực tế hay qua sự quan tâm mạnh mẽ đến các token liên quan đến AI. Sự kết hợp giữa hai công nghệ đột phá này nhanh chóng trở thành chủ đề nổi bật trong ngành. Dựa trên báo cáo trước đó của chúng tôi về các ứng dụng của AI trong tiền mã hóa, chúng tôi hiện đang xem xét lại bối cảnh đang thay đổi này. Trước sự quan tâm tái bùng phát gần đây đối với lĩnh vực này, chúng tôi sẽ đánh giá tình hình thị trường hiện tại và nghiên cứu các phát triển mới.
Tình hình thị trường
Năm 2023, sự quan tâm của công chúng đến AI tăng mạnh, được chứng minh rõ ràng qua lượng tìm kiếm toàn cầu về "trí tuệ nhân tạo" trên Google. Sự gia tăng này cho thấy mức độ tham gia ngày càng cao của công chúng vào các chủ đề liên quan đến AI. Động lực chính cho sự tăng trưởng này đến từ sự phổ biến của các chatbot AI, việc ra mắt các công cụ AI mới, cùng với sự gia tăng truyền thông và mong muốn hiểu rõ hơn về AI.
Hình 2: Lượng tìm kiếm trên Google về AI tăng mạnh trong năm 2023, vượt xa so với "crypto" và "bitcoin"
Nguồn: Google Trends, Binance Research, tính đến ngày 31/12/2023
Lưu ý: Các con số biểu thị mức độ quan tâm tìm kiếm so với điểm cao nhất trên biểu đồ trong khu vực và thời gian nhất định.
Ngược lại, mức độ quan tâm tìm kiếm về "crypto" trong cả năm duy trì tương đối ổn định. Từ tháng 1 đến tháng 5 có xu hướng giảm nhẹ, sau đó ổn định một thời gian, và tăng nhẹ vào cuối năm. Xu hướng tìm kiếm về "Bitcoin" phản ánh xu hướng chung của "crypto", nhưng biến động rõ rệt hơn. Những dao động này có thể liên quan đến một số chủ đề nóng xung quanh Bitcoin, bao gồm Ordinals/BRC-20, khả năng ra mắt ETF giao ngay, và sự kiện halving Bitcoin vào năm 2024. Những sự kiện này khiến giá Bitcoin tăng lên, khơi lại sự quan tâm của công chúng.
Nhìn chung, xu hướng tìm kiếm cho thấy sự phân hóa rõ rệt giữa sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI và sự quan tâm tương đối ổn định đối với Bitcoin và tiền mã hóa, cho thấy AI đang thu hút sự chú ý của công chúng với tốc độ ngày càng nhanh, và cho đến nay chưa có dấu hiệu suy giảm rõ rệt nào.
Sự quan tâm mạnh mẽ từ nhà đầu tư
Lĩnh vực AI cũng thể hiện sự hấp dẫn mạnh mẽ đối với nhà đầu tư trong năm 2023. Mặc dù tổng số vốn đầu tư vào khởi nghiệp giảm, tỷ trọng tài trợ cho các dự án AI tại Mỹ tăng tương đối 230%, chiếm khoảng 26%. Sự tăng trưởng này diễn ra trong bối cảnh cả lĩnh vực AI và phi-AI đều trải qua thời kỳ suy thoái về vốn. Tuy nhiên, so với thị trường nói chung, AI thể hiện sự vững chắc đặc biệt.
Hình 3: Tỷ trọng AI trong tài trợ khởi nghiệp tại Mỹ tăng gấp đôi trong năm 2023*
Nguồn: Crunchbase, Binance Research, tính đến ngày 29/8/2023
*Ghi chú: Dữ liệu cập nhật nhất cho năm 2023 chưa được công bố. Người đọc nên lưu ý giới hạn này khi diễn giải phân tích.
So với năm 2022, vốn tuyệt đối dành cho các lĩnh vực phi-AI giảm 65%, trong khi lĩnh vực AI chỉ giảm nhẹ 6%.
Hơn nữa, khi xét về số vòng gọi vốn, lĩnh vực phi-AI giảm 55%, còn lĩnh vực AI giảm 45%. Mức giảm nhỏ hơn về vốn và số vòng gọi vốn cho thấy rằng mặc dù tổng số vốn đầu tư đã giảm kể từ đỉnh điểm năm 2021, sự quan tâm của nhà đầu tư đối với các ứng dụng AI vẫn ở mức tương đối cao. Điều này cũng có thể phản ánh niềm tin bền vững vào tiềm năng dài hạn và khả thi của công nghệ và ứng dụng AI.
Thêm vào đó, lĩnh vực AI trong Web3 đã trải qua sự tăng trưởng bùng nổ về vốn trong năm 2023. Theo dữ liệu từ Rootdata, tổng vốn huy động cho các dự án AI từ năm 2016 đến 2022 là 148,5 triệu USD, trong khi riêng năm 2023 đã đạt 298 triệu USD. Con số này trong năm 2023 cao gấp đôi tổng vốn bảy năm trước đó, phản ánh sự hấp dẫn ngày càng tăng của AI trong năm nay.
Hình 4: Vốn cho các dự án AI năm 2023 đạt 298 triệu USD, đứng thứ 7, chiếm 3,7% tổng vốn của các dự án Web3
Nguồn: Rootdata, Binance Research, tính đến ngày 31/12/2023
So sánh với các lĩnh vực khác trong Web3, vốn cho các dự án AI trong năm 2023 đạt 298 triệu USD, xếp thứ bảy, vượt cả NFT (293 triệu USD) và DAO (42 triệu USD). Số vốn này chiếm khoảng 3,7% tổng vốn đầu tư vào các dự án Web3 năm 2023. Mặc dù 3,7% có vẻ không lớn, nhưng xét đến việc AI chỉ mới bắt đầu thu hút sự chú ý đáng kể vào năm 2023, sự tăng trưởng vốn đáng kể này làm nổi bật sự công nhận và giá trị ngày càng tăng của ngành.
Hiệu suất nổi bật
Về mặt giá cả, các token AI cũng thể hiện tốt hơn thị trường chung, tăng mạnh trong quý và năm vừa qua. Sự gia tăng quan tâm đến lĩnh vực này đã góp phần tạo nên hiệu suất giá mạnh mẽ cho các token liên quan đến AI.
Hình 5: Trong ba tháng qua, token AI được xếp hạng là nhóm có hiệu suất tốt thứ hai
Nguồn: Dune Analytics (@cryptokoryo_research), tính đến ngày 2/1/2023. Các token AI bao gồm: AGIX, CTXC, FET, OCEAN, ORAI, RNDR
Theo bảng tổng hợp hiệu suất của các token đại diện cho các câu chuyện/lĩnh vực khác nhau trên Dune, các token AI xếp thứ hai về hiệu suất trong ba tháng qua. Lưu ý rằng mặc dù bảng điều khiển ban đầu bao gồm các token MEME, chúng tôi đã loại chúng khỏi phân tích vì vốn hóa thị trường thấp khiến chúng có lợi nhuận phần trăm quá lớn và không đại diện.
Khi so sánh năm token AI hàng đầu theo vốn hóa thị trường với BTC và ETH, rõ ràng là các token AI đã thể hiện vượt trội so với hai đồng chính trong năm 2023.
Hiệu suất của các token AI này trong một năm dao động từ 200% đến 650%. Trong khi đó, BTC tăng 150% và ETH tăng 44% vào cuối năm.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng vốn hóa thị trường của BTC và ETH lớn hơn nhiều so với các token AI. Do đó, việc lợi nhuận phần trăm thấp hơn là điều tự nhiên. So sánh này chủ yếu nhằm nhấn mạnh hiệu suất mạnh mẽ và đà tăng trưởng ngày càng rõ rệt của các token AI trong những tháng gần đây.
Hình 6: Năm 2023, năm token AI hàng đầu về vốn hóa thị trường đều vượt trội hơn BTC và ETH, với mức tăng từ 200% đến 650%
Nguồn: CoinMarketCap, Binance Research, tính đến ngày 31/12/2023
Tổng thể, AI đã thu hút được sự chú ý khổng lồ. Việc áp dụng các ứng dụng AI tiếp tục tăng mạnh, thu hút sự quan tâm bền vững từ cả nhà đầu tư lẫn nhà đầu tư cá nhân. Ngoài ra, hiệu suất của các token AI luôn rất mạnh mẽ. Bên cạnh những xu hướng này, còn có một số đổi mới nổi bật trong lĩnh vực AI x mã hóa đáng để thảo luận, chi tiết ở phần tiếp theo.
Phát triển AI x Mã hóa
Sự gia tăng mạnh mẽ về sự quan tâm đến AI đã thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng mã hóa liên quan đến AI, mở đường cho sự đổi mới liên tục trong lĩnh vực này. Trong phần này, chúng tôi sẽ đi sâu vào một số xu hướng và trường hợp ứng dụng thực tế do sự kết hợp giữa AI và công nghệ mã hóa tạo ra. Từ thúc đẩy sự phát triển của mạng hạ tầng vật lý phi tập trung ("DePIN"), đến việc tạo ra các ứng dụng tiêu dùng tương tác hơn, chúng tôi sẽ điểm qua một số phát triển đáng chú ý trong lĩnh vực này.
AI x DePIN
Các mô hình ngôn ngữ lớn, học sâu và nhiều ứng dụng AI khác phụ thuộc nặng nề vào khả năng xử lý của các đơn vị xử lý đồ họa ("GPU"). Tuy nhiên, trong năm qua, sự quan tâm đến AI gia tăng đã gây ra nhu cầu cực lớn đối với GPU, dẫn đến tình trạng khan hiếm chip. Nếu không dễ dàng tiếp cận GPU, chi phí tính toán cao có thể ngăn cản các nhà nghiên cứu và startup làm việc trong lĩnh vực AI. Đây là lúc các mạng lưới tính toán phi tập trung (một phân nhánh của DePIN) phát huy vai trò. Chúng cung cấp một lựa chọn thay thế cho các giải pháp hiện tại bị chi phối bởi các nhà cung cấp đám mây tập trung và các nhà sản xuất phần cứng. Vì vậy, chúng tôi cũng đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ của ngành này dưới tác động từ nhu cầu GPU.
Xét rằng GPU không phải lúc nào cũng chạy ở 100% công suất, các mạng lưới tính toán phi tập trung tìm cách kết nối những người có khả năng tính toán dư thừa với những người cần sử dụng. Điều này được thực hiện bằng cách xây dựng một thị trường hai bên, nơi các nhà cung cấp khả năng tính toán được thưởng từ người mua. Các ví dụ về mạng lưới này bao gồm Akash, Render, Gensyn và io.net. Ngoài ra, giá cả trên các mạng lưới tính toán phi tập trung cũng rất cạnh tranh, vì chi phí bổ sung để các nhà cung cấp đóng góp năng lực tính toán vào mạng lưới là rất thấp.
Hình 7: Giá cả trên các mạng tính toán phi tập trung rất cạnh tranh
Nguồn: Cloudmos, tính đến ngày 2/1/2024
Lưu ý: Giá niêm yết cho 1 CPU, 1GB RAM và 1GB ổ đĩa
Bằng cách cung cấp giải pháp tiềm năng cho các vấn đề thực tế, các mạng lưới tính toán phi tập trung đã tận dụng làn sóng tăng trưởng của AI, với hoạt động ngày càng tăng trên nền tảng của họ.
Hình 8: Số lượng cảnh rendering trên Render Network tăng trong năm 2023
Nguồn: Dune Analytics (@lviswang), tính đến ngày 31/12/2023
Hình 9: Số hợp đồng thuê hoạt động trên mạng Akash tăng vọt trong quý IV/2023
Nguồn: Cloudmos, tính đến ngày 3/1/2024
AI x Kiến thức không (Zero Knowledge)
Do chức năng tự động hóa dựa trên mã nguồn, hợp đồng thông minh nổi tiếng về hiệu quả. Tuy nhiên, bản chất được xác định trước đôi khi khiến chúng thiếu tính thích nghi, đặc biệt trong các tình huống phức tạp không lường trước. Đây là nơi một lĩnh vực con của AI – học máy (ML) – có thể mang lại cải tiến đáng kể. Các mô hình ML được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn, có khả năng học hỏi, thích nghi và đưa ra dự đoán rất chính xác. Việc tích hợp các mô hình này vào hợp đồng thông minh có thể mở ra nhiều khả năng linh hoạt và thích nghi.
Một thách thức lớn trong việc tích hợp này là chi phí tính toán quá cao khi thực hiện ML trên chuỗi. Điều này dẫn đến khái niệm học máy bằng chứng kiến thức không ("ZKML"). ZKML kết hợp bằng chứng kiến thức không (zero-knowledge proof) và học máy. Trong thiết lập này, các phép tính ML được xử lý ngoài chuỗi, còn bằng chứng ZK được dùng để xác minh tính toàn vẹn của các phép tính mà không tiết lộ dữ liệu thực tế. Nhờ ZKML, hợp đồng thông minh có thể tận dụng hiệu quả sức mạnh của AI, đồng thời duy trì tính bảo mật và minh bạch của công nghệ blockchain.
Hình 10: ZKML kết hợp bằng chứng kiến thức không với học máy: tính toán ngoài chuỗi, xác minh trên chuỗi
Nguồn: Binance Research
Một phát triển đáng chú ý là ZK Predictor do Upshot hợp tác với Modulus Labs ra mắt. Công cụ này cho phép Upshot sử dụng mạch ZK của Modulus để xác minh định giá tài sản mà không tiết lộ sở hữu trí tuệ độc quyền. Nó có thể hỗ trợ phát triển các thị trường tự động hóa (AMM) tối ưu hóa định giá tài sản đuôi dài, các quỹ chỉ số trên chuỗi điều khiển bằng AI với bằng chứng mã hóa hoạt động trên chuỗi, hoặc các thị trường dự đoán chuyên biệt có thể nâng cao và xác minh độ chính xác của tín hiệu định giá cộng đồng. Các sản phẩm ZKML khác bao gồm các oracle giá. Ví dụ, Upshot cung cấp dữ liệu thị trường phức tạp cho mô hình AI để đánh giá giá trị các tài sản đuôi dài như NFT. Sau đó, công nghệ của Modulus xác minh tính đúng đắn của các tính toán AI này, đóng gói thành bằng chứng và gửi lên Ethereum để xác minh cuối cùng.
Những ví dụ này chỉ là khởi đầu của vô số ứng dụng mà ZKML có thể hỗ trợ. Vì công nghệ này vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, dự kiến sẽ xuất hiện nhiều ứng dụng ZKML trưởng thành và phổ biến hơn trong những năm tới.
AI x Ứng dụng phi tập trung cho người tiêu dùng (Consumer dApps)
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Binance Research
