Khi ứng dụng AI tiêu dùng gặp crypto, những dự án và hướng đi nào đáng chú ý?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khi ứng dụng AI tiêu dùng gặp crypto, những dự án và hướng đi nào đáng chú ý?
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các ứng dụng dành cho người tiêu dùng trở nên trực quan, cá nhân hóa hơn và dễ sử dụng hơn đối với người dùng thông thường.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Karen Shen
Biên dịch: TechFlow
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những cơ hội tiềm năng về sự hợp tác giữa tiền mã hóa và AI tiêu dùng. Bài viết được chia thành ba phần:
-
Tại sao lại là tiền mã hóa x AI tiêu dùng?
-
Tổng quan về AI tiêu dùng truyền thống
-
Cơ hội từ sự kết hợp tiền mã hóa x AI tiêu dùng
Tại sao lại là tiền mã hóa x AI tiêu dùng?
Trong năm qua, sự kết hợp giữa AI và tiền mã hóa dần trở thành tâm điểm thu hút người dùng, thúc đẩy sự ra đời của nhiều dự án mới. Phần lớn sự chú ý và nguồn vốn đổ dồn vào các hạ tầng AI như khả năng tính toán, huấn luyện, suy luận, mô hình thông minh và cơ sở dữ liệu.
Mặc dù những dự án này đầy tham vọng và có thể tạo ra quy mô lớn, công nghệ hiện tại vẫn chưa đủ trưởng thành để ứng dụng rộng rãi, và việc thương mại hóa trong ngắn hạn gần như không khả thi. Điều này khiến thị trường còn trống một khoảng trống ở cấp độ người tiêu dùng — nơi cần những ứng dụng trực tiếp hơn và mang ảnh hưởng rõ rệt đến người dùng.
AI tiêu dùng đề cập đến các sản phẩm trí tuệ nhân tạo được thiết kế cho người dùng phổ thông, chứ không phải cho doanh nghiệp hay ứng dụng chuyên biệt. Các sản phẩm này bao gồm trợ lý tổng quát điều khiển bằng AI, hệ thống gợi ý, công cụ tạo nội dung và phần mềm sáng tạo. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, các ứng dụng tiêu dùng ngày càng trở nên trực quan, cá nhân hóa và dễ tiếp cận hơn với người dùng đại chúng.
Các ứng dụng AI tiêu dùng phổ biến hiện nay
Khác với AI dành cho doanh nghiệp – nơi đòi hỏi kết quả chính xác và chắc chắn – AI tiêu dùng nhấn mạnh vào sự linh hoạt, sáng tạo và thích nghi, vốn là những lĩnh vực mà AI rất mạnh.
Dù vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, sự kết hợp giữa tiền mã hóa và AI tiêu dùng vô cùng hấp dẫn. Rất hiếm khi thấy hai công nghệ cùng trưởng thành song song như vậy. Vì thế, lĩnh vực này đáng để khám phá sâu, dù kết quả khó lường trước.
Trong lĩnh vực tiền mã hóa, hiện vẫn thiếu các ứng dụng hướng tới người tiêu dùng, nhằm cung cấp cách thức mới mẻ và hấp dẫn để tương tác với công nghệ nền tảng. Trong thập kỷ qua, đầu tư vào blockchain đã thúc đẩy bước nhảy vọt về hạ tầng: thời gian tạo khối nhanh hơn, phí gas thấp hơn, trải nghiệm người dùng tốt hơn, và vượt qua nhiều rào cản nhập môn từng tồn tại vài năm trước.
Bạn chỉ cần thử sử dụng một ứng dụng như Moonshot, mua đồng Meme ngay lập tức bằng Apple Pay, để cảm nhận sự tiến bộ của ngành. Tuy nhiên, vẫn còn thiếu những nhà sáng lập và nhà phát triển sẵn sàng giải quyết các vấn đề thú vị thuộc về người dùng cuối trong hệ sinh thái tiền mã hóa.
Đồng thời, AI tiêu dùng đã sẵn sàng lên sàn, mở ra cơ hội tuyệt vời cho các nhà phát triển kết hợp cả hai công nghệ này để xây dựng các ứng dụng định hình lại cách chúng ta tương tác, sở hữu và tham gia vào tài sản số và các hệ thống trí tuệ tổng hợp.
Tổng quan về thị trường AI tiêu dùng truyền thống
Đầu tiên, chúng ta sẽ tận dụng hai nguồn tài nguyên để hiểu rõ hơn về diễn biến mới nhất trong lĩnh vực AI tiêu dùng (không mã hóa):
-
Báo cáo "100 Ứng dụng Tiêu dùng Có Lưu lượng Truy cập Cao Nhất trên Internet" phiên bản thứ ba của a16z
-
Chương trình ươm tạo khởi nghiệp mùa Đông 2024 (Winter 2024) của Y Combinator
Báo cáo “100 Ứng dụng Tiêu dùng Có Lưu lượng Truy cập Cao Nhất” của a16z
Báo cáo của a16z nhằm xếp hạng nửa năm một lần các sản phẩm mạng và di động AI tiêu dùng có lượng truy cập cao nhất, dựa trên phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập.
Thông qua việc phân tích dữ liệu này, họ có thể xác định xu hướng người dùng đang sử dụng AI tiêu dùng như thế nào, danh mục nào đang thu hút sự chú ý, danh mục nào đang suy giảm, và dự án nào đang trở thành người dẫn đầu trong từng nhóm.
Sau đây là danh sách 100 sản phẩm AI tiêu dùng hàng đầu tính đến tháng 8 năm 2024, phân loại theo ứng dụng web và di động.
Rõ ràng, các công cụ tạo và chỉnh sửa nội dung đang dẫn đầu trong lĩnh vực AI tiêu dùng.
Những ứng dụng này hiện chiếm 52% trong top 50 ứng dụng web và 36% trong top 100 ứng dụng di động. Đáng chú ý, danh mục này đang mở rộng từ văn bản sang hình ảnh, rồi đến video và âm nhạc, mở rộng tiềm năng biểu đạt sáng tạo do AI thúc đẩy.
Các danh mục phổ biến như trợ lý tổng quát, bạn đồng hành và công cụ năng suất duy trì vị trí ổn định trong top 100, phản ánh nhu cầu thị trường liên tục. Phiên bản thứ ba của báo cáo a16z bổ sung thêm danh mục “Thẩm mỹ và Hẹn hò”, với ba dự án xuất hiện trong bảng xếp hạng.
Đáng chú ý, một dự án mã hóa cũng nổi bật xuyên suốt các danh mục. Yodayo (hiện là Moescape AI), một ứng dụng bạn đồng hành phong cách anime, đứng thứ 22 trong bảng xếp hạng ứng dụng web.
Moescape AI
Khi so sánh báo cáo mới nhất của a16z với báo cáo trước đó, mặc dù các danh mục AI tiêu dùng cốt lõi vẫn ổn định, khoảng 30% trong top 100 dự án là mới, cho thấy sự thay đổi liên tục của ngành.
Chương trình ươm tạo khởi nghiệp mùa Đông 2024 của Y Combinator
Tiếp theo, chúng tôi xem xét lô khởi nghiệp mùa Đông 2024 của Y Combinator để xác định các dự án và danh mục AI tiêu dùng mới nổi, có thể chưa đủ tiếng vang để xuất hiện trong bảng xếp hạng lưu lượng truy cập top 100 của a16z.
Ở đây, chúng tôi hy vọng thông tin này giúp dự đoán xu hướng AI tiêu dùng trong 6–12 tháng tới, dù nhu cầu thực tế từ người tiêu dùng đối với các sản phẩm này vẫn còn chưa chắc chắn.
Trong đợt gần đây gồm 235 dự án, 63% tập trung vào AI, trong đó 70% xây dựng ở lớp ứng dụng. Chỉ khoảng 14% các dự án ở lớp ứng dụng được xác định là hướng tới người tiêu dùng.
Sau đây là phân loại các dự án AI tiêu dùng mà chúng tôi thử thực hiện.
Một lần nữa, tạo nội dung vẫn là danh mục được các nhà sáng lập ưa chuộng nhất, với những dự án mới liên tục mở rộng biên giới sáng tạo.
Giống xu hướng thấy trong báo cáo a16z, lô mới nhất của YC đang khám phá các loại nội dung nâng cao hơn, bao gồm kể chuyện, chuyển kịch bản thành phim, âm nhạc, video và nội dung tập trung vào thuyết trình.
Tương tự như xu hướng trong báo cáo a16z, chương trình mới nhất của Y Combinator đang khám phá các dạng nội dung cao cấp hơn, bao gồm kể chuyện, tạo phim từ kịch bản, âm nhạc, video và nội dung trọng tâm là thuyết trình.
Cuối cùng, các danh mục như trò chơi, tự hỗ trợ, thị trường và phát trực tuyến bắt đầu xuất hiện trong đợt này, đánh dấu những hướng đi mới mà báo cáo a16z chưa ghi nhận.
Cơ hội từ tiền mã hóa và AI tiêu dùng
Sau khi nắm được xu hướng nền tảng của thị trường AI tiêu dùng truyền thống, chúng ta chuyển sang AI tiêu dùng mã hóa.
Đầu tiên, ta có thể thảo luận ngắn gọn về việc AI có thể mang lại giá trị gì cho sản phẩm mã hóa, hoặc ngược lại, công nghệ mã hóa có thể bổ trợ gì cho sản phẩm AI tiêu dùng.
Mã hóa và AI mang lại định vị giá trị hoàn toàn khác biệt.
Có thể nói, hai công nghệ này đôi phần đối lập về giá trị — mã hóa nhấn mạnh phi tập trung, quyền riêng tư và sở hữu cá nhân, trong khi AI có xu hướng tập trung quyền lực và kiểm soát vào tay những người phát triển và sở hữu mô hình tiên tiến nhất.
Tuy nhiên, ranh giới này đang trở nên mờ nhạt với sự trỗi dậy của AI phi tập trung và mã nguồn mở.
Trong bối cảnh sản phẩm tiêu dùng, đổi mới cốt lõi của AI nằm ở việc mô phỏng và mở rộng sức sáng tạo con người bằng cách tạo ra nội dung mới lạ, học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, sử dụng kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và tạo ra đầu ra chất lượng cao.
Dấu hiệu ban đầu cho thấy các ứng dụng AI có tiềm năng giữ chân người dùng và kiếm tiền mạnh mẽ. Tuy nhiên, chúng cũng đối mặt với vấn đề gọi là “vấn đề du khách”, nghĩa là lượng truy cập cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi từ người dùng miễn phí sang trả phí lại thấp hơn mong đợi.
Mặt khác, công nghệ mã hóa là một không gian thiết kế với đặc điểm phi tập trung, động lực kinh tế mã hóa và siêu tài chính hóa. Đó là một sổ cái phân tán, có thể lưu trữ minh bạch và truy xuất được giá trị của mọi đối tượng kỹ thuật số.
Mã hóa thể hiện ưu thế trong việc phối hợp hoạt động, tích hợp hạ tầng phi tập trung và tạo ra thị trường mới một cách không ma sát. Tuy nhiên, ngoài cơ sở hạ tầng tài chính, mã hóa vẫn chưa phát triển được ứng dụng tiêu dùng nào thật sự hấp dẫn và bền vững.
AI có thể là mảnh ghép then chốt để giải phóng tiềm năng tiêu dùng rộng lớn hơn của công nghệ mã hóa. Một nghiên cứu gần đây cho thấy tốc độ áp dụng AI tạo sinh cực kỳ nhanh, vượt qua cả tốc độ phổ cập máy tính cá nhân và internet — khoảng 32% cư dân Mỹ hiện đang sử dụng AI mỗi tuần. Với tốc độ phát triển này, các nhà phát triển công nghệ mã hóa dành cho người tiêu dùng sẽ rất có lợi nếu họ đồng thời thử nghiệm và đổi mới cùng với tốc độ ứng dụng nhanh của AI.
Chúng tôi tin rằng các ứng dụng tiêu dùng đột phá sẽ tận dụng sức mạnh của AI cùng với những khả năng độc đáo từ mạng lưới phi tập trung và tài chính hóa do công nghệ mã hóa mang lại, từ đó tạo ra bước tiến lớn.
Phân tích thị trường
Trong lĩnh vực kết hợp mã hóa và AI, số lượng dự án tập trung vào người tiêu dùng vẫn còn tương đối ít. Theo nghiên cứu của chúng tôi, có khoảng 28 dự án như vậy, dù con số này không chắc chắn.
Trong bản đồ thị trường AI phi tập trung do cộng đồng đóng góp này, danh mục người tiêu dùng chỉ chiếm khoảng 13% toàn bộ thị trường, cho thấy tiềm năng tăng trưởng lớn tại khu vực này. Để so sánh, trong thị trường công nghệ, khoảng 60–70% là sản phẩm ở lớp ứng dụng, trong đó khoảng 70–80% hướng tới người tiêu dùng.
Mặc dù báo cáo này chỉ bao gồm một phần nhỏ dự án, chúng tôi đã tìm ra một số nhận định ban đầu.
Chúng tôi tổng hợp một số cách tiếp cận ban đầu của các đội ngũ khi tích hợp mã hóa và AI. Những nhận định này được cô đọng thành các kịch bản ứng dụng rộng hơn, một số cho thấy triển vọng tốt, một số khác có thể kém bền vững hơn.
-
Động lực khuyến khích: Sử dụng công nghệ mã hóa để khuyến khích và thưởng cho hoạt động của người dùng trên nền tảng hoặc ứng dụng AI. Ví dụ, Wayfinder dùng token nội bộ để thưởng cho các tác nhân và người tham gia tạo ra các lộ trình có giá trị cho tác nhân AI trên chuỗi. Botto, một nghệ sĩ AI tự trị, thưởng cho cộng đồng khi họ phản hồi về tác phẩm nghệ thuật, và phân phối một phần doanh thu bán tác phẩm dưới dạng token $BOTTO.
-
Tài chính hóa: Khả năng giao dịch, sở hữu và tạo thu nhập từ tài sản AI trên blockchain. Ví dụ, Virtuals Protocol cung cấp nền tảng để bất kỳ ai cũng có thể mua, sở hữu một phần tác nhân AI và hưởng lợi từ doanh thu mà tác nhân họ tin tưởng tạo ra. Quyền sở hữu được biểu thị bằng token.
-
Quyền sở hữu bản quyền: Cho phép chủ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ theo dõi, xác minh và nhận tiền bản quyền trên blockchain. Ví dụ, các dự án như Oh.xyz tạo NFT song sinh kỹ thuật số cho người sáng tạo bằng công nghệ mã hóa để xác minh tính xác thực nội dung và nhận tiền bản quyền trong tương lai.
-
Kinh tế trong ứng dụng hoặc trong trò chơi: Dùng tiền mã hóa làm đơn vị tiền tệ bên trong ứng dụng hoặc trò chơi. Ví dụ, các trò chơi như Parallel và Today có hệ thống kinh tế nội bộ, nơi người chơi và tác nhân AI của họ có thể trao đổi tài nguyên bằng token riêng.
-
Phi tập trung: Thực hiện phi tập trung hóa mạng lưới, dịch vụ và mô hình. Ví dụ, BitMind là một subnet trên mạng Bittensor, đang xây dựng hệ thống phát hiện deepfake phi tập trung đầu tiên. Thông qua Bittensor, họ khuyến khích sự cạnh tranh mở giữa các nhà phát triển AI để cùng xây dựng mô hình phát hiện deepfake tốt nhất.
-
Chống kiểm duyệt: Gỡ bỏ giới hạn trong sáng tạo nội dung bằng AI tạo sinh. Ví dụ, Venice là trợ lý AI tạo sinh riêng tư và không cần cấp phép, được xây dựng trên mạng tác nhân thông minh phi tập trung của Morpheus. Khác với trợ lý AI truyền thống, Venice không kiểm duyệt AI hay tải xuống cuộc trò chuyện người dùng.
-
Hệ thống thành viên: Dùng tiền mã hóa để truy cập các chức năng nâng cao. Ví dụ, token hệ sinh thái của MyShell có nhiều công dụng, một trong số đó là cấp quyền truy cập các tính năng cao cấp cho người nắm giữ.
-
Trợ lý thông minh: Sử dụng AI để đơn giản hóa việc tương tác của con người với công nghệ mã hóa. Ví dụ, Wayfinder, Fere AI, Fungi và PAAL AI là các trợ lý tổng quát hoặc bot chuyên biệt được thiết kế cho ngành mã hóa, nhằm đơn giản hóa trải nghiệm mã hóa cho người dùng cuối.
-
Cá nhân hóa nội dung: Sử dụng AI để cá nhân hóa và đặt nội dung vào ngữ cảnh trên blockchain. Ví dụ, Unofficial dự kiến dùng zkTLS và RAG để xây dựng một công cụ khám phá xã hội trên chuỗi dành cho Farcaster.
Sau khi phân tích thị trường hiện tại về AI tiêu dùng mã hóa, bao gồm các cách ứng dụng mã hóa và AI cũng như tình trạng các danh mục đã thành hình và mới nổi trong AI tiêu dùng truyền thống, phần tiếp theo sẽ khám phá những không gian thiết kế tiềm năng nhất trong lĩnh vực giao thoa này.
Trò chơi và Tác nhân/Bạn đồng hành
Trò chơi và tác nhân/bạn đồng hành trở thành hai hướng đi phổ biến nhất cho các nhà sáng lập trong lĩnh vực giao thoa này vì chúng tạo ra môi trường lý tưởng để thử nghiệm AI và mã hóa.
Trò chơi và tác nhân thường vận hành trong thế giới hư cấu, mục đích chính là giải trí cho người tiêu dùng. Kết quả thường không cần mang tính quyết định và ảnh hưởng đến đời sống thực tế rất nhỏ. Do đó, đây là điều kiện lý tưởng để thử nghiệm.
Hiện tại, các trò chơi như Parallel Colony và Today đang sử dụng AI như trải nghiệm cốt lõi của sản phẩm — các nhân vật NPC trong trò chơi do AI điều khiển hành xử như người thật, có tính tự chủ và khả năng đối thoại.
Công nghệ mã hóa được dùng như hạ tầng tài chính để thanh toán trong trò chơi, thanh toán giữa các tác nhân hoặc mở khóa quyền sở hữu nhân vật.
Chìa khóa nằm ở chỗ nền kinh tế số mới này mang lại lợi thế cạnh tranh cho các trò chơi mã hóa này so với vô số trò chơi AI sắp ra mắt.
AI là một công nghệ chuyển đổi, không nghi ngờ gì nữa, nó đang trở thành phần thiết yếu trong phát triển trò chơi và trải nghiệm tương lai — nhưng chúng tôi tin rằng các đội ngũ phát triển trò chơi AI ngay từ đầu đã tính đến nền kinh tế bản địa số sẽ có lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Tác nhân AI trong trò chơi rất thú vị, và công nghệ mã hóa lần đầu tiên đưa vào trò chơi một hệ thống mô phỏng trải nghiệm kinh tế con người. NPC trong trò chơi không thể mở tài khoản ngân hàng, giao dịch hay ra quyết định kinh tế thực sự. Điều này có thể mở ra vô số hành vi và cơ hội chưa từng có.
Như Kalos, người sáng lập Parallel, đã nói trên Twitter:
Tư tưởng này rõ ràng nhất trong môi trường hư cấu hiện nay, ví dụ như trò chơi.
Các dự án phát triển tác nhân AI và bạn đồng hành cũng sử dụng AI và mã hóa — AI làm trải nghiệm cốt lõi, mã hóa làm nền tảng tài chính. Tuy nhiên, khác với trò chơi, tác nhân vận hành trong môi trường bị giới hạn, cho phép tương tác phức tạp hơn nhưng ảnh hưởng đến đời sống thực tế rất nhỏ. Hiện tại, tác nhân và bạn đồng hành chủ yếu giới hạn ở mối quan hệ một-một hoặc một-nhiều.
Ví dụ, thông qua MyShell, Virtuals Protocol hoặc MoeMate, người dùng có thể tương tác với các bot trò chuyện AI qua chat hoặc giọng nói — tương tác này chỉ giới hạn giữa người dùng và bot (hoặc phương tiện khác). Bot là các gói bọc mô hình ngôn ngữ lớn với đặc điểm giới hạn, có thể tùy chỉnh bởi người tạo, như giọng điệu giao tiếp, ngoại hình tác nhân, v.v. Do đó, trải nghiệm tương tác của người dùng với các bot này cũng bị giới hạn về mặt sáng tạo.
Trải nghiệm trò chuyện với bot AI Draco Malfoy trên MoeMate
Mặc dù tương tự đối thủ, ai16z theo đuổi cách tiếp cận mã nguồn mở và từ dưới lên để xây dựng hạ tầng tác nhân AI trên chuỗi, cung cấp công cụ cho các hệ thống đa tác nhân trong tương lai. Bạn có thể xem các dự án liên quan trên Github của họ.
Trong lĩnh vực trò chơi và tác nhân, còn nhiều hướng đi đáng để khám phá như trải nghiệm tương tác đa tác nhân hoặc chế độ trò chơi vô hạn. Trải nghiệm người dùng với sự tương tác nhiều-nhiều giữa tác nhân AI và con người tuy phức tạp nhưng có thể mang lại trải nghiệm sống động và hấp dẫn hơn, cùng với hệ thống kinh tế mã hóa phức tạp hơn. Những điều này vẫn chưa được khám phá đầy đủ ngoài môi trường trò chơi.
Chúng tôi vẫn tin rằng đây là một trong những lĩnh vực tiềm năng nhất để các nhà sáng lập xây dựng, và chúng tôi háo hức chờ đợi những gì sẽ xảy ra trong tương lai.
Trợ lý tổng quát và tạo nội dung
Trợ lý tổng quát và công cụ tạo nội dung đang thống trị thị trường AI tiêu dùng truyền thống. Tuy nhiên, do mức độ cạnh tranh cao, việc gia nhập thị trường này đầy thách thức và tốn kém, điều này giải thích vì sao các danh mục này hiện ít hiện diện trong thị trường mã hóa, dù lại chiếm vị thế mạnh trong thị trường AI truyền thống.
Dù vậy, nhu cầu đối với các công cụ này vẫn rất mạnh, luôn nằm trong top đầu bảng phân tích lưu lượng truy cập của a16z. Đối với các nhà sáng lập hoạt động tại điểm giao thoa giữa mã hóa và AI, các danh mục này vẫn đầy triển vọng, đặc biệt là các sản phẩm được thiết kế riêng cho người dùng mã hóa. Bằng cách tập trung vào nhu cầu đặc thù của lĩnh vực mã hóa, có thể tạo ra giá trị độc đáo mà không cần cạnh tranh trực tiếp với thị trường truyền thống.
Dưới đây là một vài ví dụ:
-
Trợ lý mã hóa điều khiển bằng AI: Lĩnh vực mã hóa thường được coi là khó tiếp cận. Dù là muốn mua hoặc trao đổi token trên chuỗi, hay đáp ứng yêu cầu tham gia trò chơi hay hoạt động xã hội, đều tồn tại nhiều rào cản.
Bạn có đang ở đúng mạng không? Làm sao chuyển mạng? Bạn có đúng token gas không? Làm sao chuyển tiền sang mạng đúng?
Đối với người mới, đường cong học tập rất dốc. Ngay cả những người quen thuộc với mã hóa cũng có thể mất nhiều thời gian cho các nhiệm vụ này.
Dù ngành đã đầu tư rất nhiều vào trừu tượng hóa tài khoản, thiết kế ý định và các cải tiến UI/UX khác, AI có khả năng tích hợp những tiến bộ này và thúc đẩy sự thay đổi. Một số đội ngũ như Wayfinder, Fungi, PAAL AI và Fere AI đã bắt đầu tìm kiếm giải pháp, dù hiện chưa thu hút được sự chú ý đáng kể từ thị trường — điều này mở ra không gian cho nhiều đối thủ cạnh tranh và chuyên môn hóa hơn.
Cuộc thử nghiệm ban đầu của trợ lý mã hóa Wayfinder
Nhu cầu của một lập trình viên Solidity giàu kinh nghiệm có thể rất khác với người mới. Chúng tôi cho rằng các đội ngũ tập trung vào nhóm người dùng cụ thể (trải nghiệm được tùy chỉnh hoàn toàn cho vấn đề của nhóm đó), cung cấp trải nghiệm người dùng tinh tế (tận dụng các tiến bộ mới nhất về trừu tượng hóa tài khoản và thiết kế ý định) và dịch vụ cá nhân hóa (dựa trên lịch sử hoạt động trên chuỗi của người dùng) sẽ có khả năng thành công cao hơn.
Tạo tài sản bằng AI: Trong lĩnh vực mã hóa, tạo nội dung có thể được coi là tạo tài sản. Thông qua các chuẩn ERC20, ERC721, ERC1155 và các chuẩn khác, có thể tạo ra gần như vô hạn tài sản. Cũng như Midjourney và DALL-E tạo hình ảnh, hay SUNO sáng tác âm nhạc, AI cũng có thể đóng vai trò lớn trong việc tạo tài sản mã hóa.
Ví dụ, các dự án như token $GOAT của Truth Terminal, đại lý triển khai tài sản của Wayfinder, thị trường tạo tài sản theo kiểu trò chơi sắp ra mắt của Swan và bảng khởi chạy tác nhân AI của Virtuals Protocol là những ví dụ sớm về việc tạo tài sản mã hóa bằng AI.
Đây là một video demo cho thấy cách tạo tài sản bằng Wayfinder.
Ngoài việc tạo tài sản, AI còn có thể định hình câu chuyện, quảng bá tài sản và trao cho chúng "giọng nói". Đối với các loại tài sản đặc thù như memecoins (không phụ thuộc bên ngoài), AI có thể đơn giản hóa hiệu quả toàn bộ quy trình phát triển tài sản từ đầu đến cuối.
Trong một thế giới mà tác nhân AI có thể tạo ra vô hạn tài sản mã hóa một cách liền mạch, cơ hội cho các nhà phát triển nằm ở việc xác định hướng đi của giá trị và sự chú ý. Ví dụ, Virtuals Protocol tin rằng đầu cơ sẽ chuyển sang cấp độ người sáng tạo, cho phép người tiêu dùng đầu cơ vào khả năng của tác nhân AI trong việc thu hút sự chú ý và tạo ra tài sản thú vị.
Chúng ta đang ở giai đoạn sơ khai của một thực tại mới nổi, nơi AI có thể tạo ra giá trị tài chính thực sự dưới dạng tài sản mã hóa, để con người tận hưởng và đầu cơ. Dù tương lai của sự phát triển này khó dự đoán, vẫn còn rất nhiều lĩnh vực đáng để thử nghiệm, và chúng tôi sẽ theo dõi sát sao hành trình này.
Các lĩnh vực khác
Tại điểm giao thoa giữa công nghệ mã hóa và AI tiêu dùng, còn nhiều lĩnh vực chưa được khám phá. Cùng với sự tiến bộ nhanh chóng của AI, các lĩnh vực này có thể mở rộng và thay đổi nhanh chóng. Dù một số lĩnh vực có thể tồn tại ngắn, phù hợp kết hợp với mã hóa là ít, vẫn còn không gian thử nghiệm dồi dào — điều mà chúng tôi hoan nghênh!
Một cách suy nghĩ là xem xét các phiên bản mã hóa của các dự án AI tiêu dùng truyền thống, những dự án thường không kết hợp với mã hóa. Ví dụ, chúng tôi áp dụng mã hóa vào hai danh mục trong danh sách a16z và YC, và thêm một danh mục nữa.
Công nghệ giáo dục (Edtech) là một danh mục AI tiêu dùng phổ biến, có thể hưởng lợi từ mã hóa ở nhiều tầng lớp công nghệ. Giáo dục bao gồm khu vực, môn học, ngôn ngữ, trình độ và phương pháp giảng dạy. Thay vì cách tiếp cận tập trung, edtech có thể hưởng lợi từ phát triển mã nguồn mở từ các cộng sự toàn cầu. Trong trường hợp này, các subnet trên Bittensor tập trung vào edtech có thể giúp xây dựng các mô hình này.
Mã hóa cũng có thể được áp dụng vào lớp động lực của ứng dụng edtech. Vượt xa các chiến lược game hóa truyền thống như chuỗi ngày liên tục trên Duolingo, giáo viên và học sinh có thể được thưởng bằng mã hóa ở cả phía cung và cầu.
Trong lĩnh vực tự hỗ trợ, tiềm năng của mã hóa về quyền sở hữu và thương mại hóa dữ liệu có thể rất hấp dẫn. Do chi phí, kỳ thị, thiếu nhận thức và thiếu chuyên gia, dịch vụ sức khỏe tâm thần vẫn khó tiếp cận. Các dự án như Sonia và Maia (đều là các dự án mới được ươm tạo bởi Y Combinator) đang hé lộ những tín hiệu ban đầu về giải pháp trị liệu do AI điều khiển với chi phí phải chăng. Truyền thống, hồ sơ trị liệu thường được lưu trữ trên giấy hoặc file kỹ thuật số trong văn phòng, khiến dữ liệu khó truy cập. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các nhà trị liệu do AI điều khiển, dữ liệu có thể được lưu trữ riêng tư trực tuyến, mở ra các ứng dụng hoàn toàn mới từ dữ liệu sức khỏe tâm thần của bạn.
Hãy tưởng tượng nếu bạn thực sự sở hữu dữ liệu các buổi trị liệu AI của mình. Bạn có thể chọn giữ bí mật, thương mại hóa nó, hoặc đóng góp ẩn danh cho một mạng dữ liệu sức khỏe nhằm hỗ trợ nghiên cứu có ý nghĩa. Các dự án bản địa mã hóa như Vana đang thực hiện điều này ở cấp độ mạng, giúp mọi người kiểm soát dữ liệu của chính mình.
Trong lĩnh vực giải trí, các dự án như Unlonely đang thử nghiệm livestream bản địa mã hóa, nơi người dùng có thể đầu cơ và ảnh hưởng đến kết quả livestream bằng token của nền tảng. Hiện tại, mô hình này chỉ giới hạn ở các sự kiện đời thực, nhưng có thể mở rộng sang nội dung do AI tạo ra trong tương lai. Điều này sẽ cho phép livestream 24/7, nơi người dùng có thể kiểm soát mạnh mẽ hơn nội dung phát trực tiếp. MineTard AI là một ví dụ sớm mới xuất hiện. Đây là một tác nhân AI phát trực tiếp Minecraft liên tục trên nền tảng Kick, và người nắm giữ $MTard có thể ảnh hưởng đến hành vi của tác nhân.
Năm ngoái, TikTok đã chứng kiến một trào lưu lan truyền, khi các người sáng tạo đóng vai NPC và thực hiện hành động cụ thể theo "quà tặng" họ nhận được. Dù trào lưu này tồn tại ngắn, nó rõ ràng cho thấy sự quan tâm của người tiêu dùng đối với trải nghiệm livestream tương tác. Khi công nghệ NPC do AI điều khiển tiến bộ, các trò chơi tương tác tương tự có thể phù hợp với livestream bản địa mã hóa, nơi NPC do AI có thể phản hồi thời gian thực với đầu vào của người dùng.
Đây chỉ là một vài ý tưởng sơ bộ về cách kết hợp mã hóa và AI vào các ứng dụng tiêu dùng. Còn rất nhiều ý tưởng chưa được đề cập trong báo cáo này, và với sự phát triển nhanh chóng của ngành, chúng tôi kỳ vọng sẽ thấy nhiều ứng dụng mới sáng tạo hơn nữa xuất hiện.
Kết luận
Như bạn có thể đã nhận thấy, chúng tôi vô cùng (rất rất) kỳ vọng vào điểm giao thoa giữa mã hóa và AI tiêu dùng. Các dự án hiện đang phát triển trong lĩnh vực này mới chỉ hé lộ một phần nhỏ tiềm năng.
Khi cả hai công nghệ cùng trưởng thành song song, các nhà sáng lập đang có cơ hội độc đáo để tạo ra một làn sóng ứng dụng tiêu dùng mới, có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với tài sản số và trí tuệ tổng hợp.
Chúng tôi khuyến khích những ai đang đổi mới trong lĩnh vực này hãy tiếp tục phá vỡ giới hạn và khám phá các ứng dụng phi truyền thống của những công nghệ này. Hy vọng bài viết này sẽ là một tài nguyên hữu ích cho một số người bắt đầu hành trình này.
Nếu bạn là người sáng tạo đang phát triển tại điểm giao thoa này, chúng tôi rất mong được trao đổi với bạn!
Công bố/Miễn trừ trách nhiệm: Tại thời điểm bài viết được công bố, Collab+Currency hoặc các thành viên của nó có thể đang nắm giữ một số tài sản được đề cập. Tác giả bài viết và Collab+Currency không bảo trợ hay khuyến nghị việc sở hữu bất kỳ dự án hay bộ sưu tập nào được nhắc đến trong bài.
Thông tin trong bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo chung, không nên được coi là lời khuyên đầu tư. Mặc dù chúng tôi đã cố gắng xác minh tính chính xác của thông tin cung cấp, nhưng không thể đảm bảo điều gì. Nhà đầu tư cần nhận thức rằng đầu tư vào tài sản kỹ thuật số tiềm ẩn rủi ro cao, chỉ phù hợp với những người sẵn sàng chấp nhận rủi ro đó. Mọi tuyên bố mang tính dự báo đều dựa trên các giả định cụ thể, phân tích, quan điểm về xu hướng lịch sử, tình trạng hiện tại và triển vọng phát triển trong tương lai. Những tuyên bố này không đảm bảo hiệu suất trong tương lai và tiềm ẩn rủi ro, sự không chắc chắn và các giả định khó dự đoán.
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
@Collab_Currency
