Crypto x AI sẽ tiếp tục vào năm tới, tại sao bạn nên quan tâm đến câu chuyện "trí tuệ đám đông"?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Crypto x AI sẽ tiếp tục vào năm tới, tại sao bạn nên quan tâm đến câu chuyện "trí tuệ đám đông"?
Nhờ vào lợi thế độc đáo của công nghệ mã hóa trong lập trình hành vi quy mô lớn, chúng ta có thể triển khai và quản lý một lượng lớn các tác nhân thông minh trên toàn cầu.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: bebis
Biên dịch: TechFlow
Trí tuệ nhân tạo thực sự rất giỏi ngụy trang.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển hơn 50 năm và thu hút hàng ngàn tỷ đô la Mỹ đầu tư nghiên cứu và phát triển. Ngày nay, việc tạo ra một ứng dụng AI dường như cách mạng trở nên cực kỳ dễ dàng, nhưng trong nhiều trường hợp, những ứng dụng này có thể chỉ là "ảo ảnh".
Vậy thì, làm thế nào để phân biệt được đột phá công nghệ thật sự với chiêu trò thổi phồng?
Thấu hiểu bản chất tiếp thị AI
Trước tiên, chúng ta cần hiểu thực tế của phát triển phần mềm. Dù là một mô hình nền tảng có hàng ngàn tỷ tham số hay một dự án nhỏ do một lập trình viên hoàn thành vào cuối tuần, quá trình từ nguyên mẫu đến triển khai sản xuất thường đầy thách thức, giống như trải qua một "cuộc chiến trường kỳ".
Hầu hết các thử thách trong "cuộc chiến" này thường xảy ra ở giai đoạn tưởng chừng như cuối cùng. Khi bạn kiểm thử cục bộ mọi thứ đều ổn, nhưng khi bắt đầu di chuyển dự án sang môi trường sản xuất, bạn sẽ liên tục nhận ra rằng việc phối hợp tất cả các thành phần động phức tạp của hệ thống phần mềm hiện đại còn khó khăn hơn rất nhiều so với việc đơn thuần viết mã.
Trong quản lý dự án, hiện tượng này được gọi là “Hội chứng 90%”. (Ghi chú TechFlow: Nói đơn giản, “Hội chứng 90%” nghĩa là dù dự án đã hoàn thành 90%, nhưng 10% còn lại có thể mất thêm tới 90% thời gian và công sức.)
Chính vì vậy mà câu nói nổi tiếng của Sam Altman mới lan truyền rộng rãi:
Chính điều này khiến nhiều đội ngũ kỹ thuật và nhà quản lý trong quá trình lặp nhanh sinh ra kỳ vọng phi thực tế, cho rằng họ có thể duy trì tốc độ cao mãi mãi.
Tuy nhiên, thực tế luôn khiến con người tỉnh táo. Khi các kỹ sư và thành viên hội đồng quản trị nhận ra quy luật lợi ích giảm dần, họ buộc phải chậm lại, cho đến khi tìm thấy điểm đột phá mới, bước vào vòng lặp tiếp theo.
Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà đầu tư tiền mã hóa?
Đối với các nhà đầu tư tiền mã hóa, điều đó có nghĩa là AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) trong vài năm tới vẫn sẽ chỉ là một "thuật ngữ thời thượng". Đồng thời, rất nhiều người sẽ lợi dụng khái niệm này để quảng bá cho "dự án" của họ.
Swarms: Phản hồi của tiền mã hóa trước AGI
Trong lĩnh vực giao thoa giữa tiền mã hóa và AI, một mạch truyện hoàn toàn mới đang hình thành, với trọng tâm là “tác nhân” (Agent)—đặc biệt là “trí tuệ đàn thể” được tạo thành từ hàng loạt tác nhân.
“Đàn tác nhân” (Agent Swarm) đề cập đến nhiều tác nhân được điều phối thông qua một khuôn khổ cụ thể, hoàn thành nhiệm vụ phức tạp bằng cách cộng tác tập thể thay vì chỉ phụ thuộc vào năng lực tính toán. Phương pháp này hiệu quả giải quyết các nút thắt về phần cứng và thuật toán.
Như Tom Shaughnessy từng viết trong bài viết của mình:
"Một phương án thay thế AGI dựa trên AI mã hóa đang âm thầm trỗi dậy.
Chúng ta thường mặc định OpenAI sẽ là người chiến thắng cuối cùng.
Dù sao đi nữa, họ sở hữu nhân tài hàng đầu (mặc dù một số đã rời đi), nguồn lực tính toán mạnh mẽ, phát hành các mô hình dẫn đầu và tập trung cao độ vào khả năng suy luận.
Tuy nhiên, việc hiểu rõ các phương án thay thế trong lĩnh vực này không hề dễ dàng, bởi chúng không phải lúc nào cũng nằm ở nơi dễ thấy.
Phương án thay thế này xoay quanh hàng triệu mô hình AI hẹp và chuyên biệt cao (hay còn gọi là tác nhân). Những mô hình này là "chuyên gia" trong lĩnh vực riêng, không cần suy luận toàn diện về mọi thứ, mà thông qua phối hợp làm việc để hình thành một "trí tuệ đàn thể", vượt trội hơn hẳn so với một mô hình lớn đơn lẻ. Thực tế, hàng triệu mô hình hẹp luôn là cơ sở lý luận ban đầu của tôi.
Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh đường dẫn suy luận của từng tác nhân (chuỗi tư duy của tác nhân, ví dụ như khi nào ngừng nghiên cứu hoặc khi nào chuyển hướng mới), linh hoạt kết hợp dữ liệu và nguồn tin tức thời, sử dụng nhiều mô hình nền tảng khác nhau (như Nous Research, Prime Intellect, Llama, deepseek hoặc các mô hình mã nguồn mở khác), và tinh chỉnh sâu từng chi tiết của mỗi tác nhân để chúng hoàn toàn tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể.
Sự "bùng nổ kiểu Cambri" quy mô lớn của các tác nhân này được tài trợ nhờ token mã hóa và thúc đẩy bởi cộng đồng mã hóa phi tập trung. Mô hình này thể hiện lợi thế khác biệt to lớn trong việc tạo ra mô hình và tác nhân, điều mà các phòng thí nghiệm AI Web2 truyền thống không thể nào sinh ra được. Về tốc độ phát triển và hỗ trợ cộng đồng, nó còn vượt xa.
Một khi chúng ta có thể truy cập "đàn" tác nhân này (tức tổ hợp các mô hình chuyên gia) thông qua một giao diện đơn giản, thân thiện, và chính "đàn" này có thể thông minh lựa chọn mô hình phù hợp nhất để thực hiện nhiệm vụ, mô hình này sẽ được chấp nhận rộng rãi chỉ trong một đêm.
Xu hướng phát triển công nghệ cho thấy AGI có khả năng cao hơn sẽ được xây dựng dưới dạng mở trên blockchain phi tập trung, thay vì bị giới hạn trong các nền tảng tập trung có thể bị đóng bất cứ lúc nào.
Chỉ là vấn đề thời gian, và AI mã hóa đang trở thành con đường dẫn đầu hướng tới AGI tập thể, triển vọng vô cùng đáng kỳ vọng."
Thực tế, khi chạm đến giới hạn về hiệu suất phần cứng, tiến độ nghiên cứu và các định luật vật lý, chúng ta luôn quay trở lại một hướng quen thuộc—tập hợp.
Tom đã nhắc đến thuật ngữ “Tổ hợp chuyên gia (Mixture of Experts)”, nhưng thực ra khái niệm này không quá phức tạp. Thông qua các đàn tác nhân (agentic swarms), blockchain thể hiện giá trị độc đáo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: khả năng phối hợp.
Nhờ ưu thế độc đáo của công nghệ mã hóa trong lập trình hành vi quy mô lớn, chúng ta có thể triển khai và quản lý hàng loạt tác nhân trên phạm vi toàn cầu. Điều này cho phép xây dựng mạng lưới các mô hình ngôn ngữ lớn nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, cạnh tranh lẫn nhau để cung cấp dịch vụ tốt nhất cho người dùng cuối.
Tháng 7 năm ngoái, chúng tôi đã thảo luận chi tiết về điều này trong podcast Club Cod3x:
Nếu không phải AGI, tương lai sẽ là gì?
Khi lĩnh vực mã hóa và AI ngày càng trưởng thành, chúng ta sẽ đạt được tiến bộ đáng kể trong tuyển chọn, phân phối và thương mại hóa. Mặc dù hiện tại các công ty AI Web3 vẫn ở giai đoạn sơ khai, tiềm năng của lĩnh vực này đã thu hút sự quan tâm rộng rãi.
Tôi đã phát triển trong lĩnh vực kết hợp trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa vài năm nay. Trong thời gian đó, tôi đã rút ra một số kinh nghiệm về những phương pháp nào hiệu quả, những phương pháp nào không.
Dưới đây là phân tích mới nhất của tôi về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa hiện nay:
1. Khung phát triển (Frameworks) - Các nền tảng dùng để tăng tốc phát triển, chuẩn hóa tiêu chuẩn và thúc đẩy giao tiếp giữa các tác nhân.
-
@virtuals_io - Khung xã hội (Virtuals)
-
@ai16zdao - Khung xã hội (G.A.M.E.)
-
@Cod3xOrg - Khung tài chính (Moon)
-
@gizatechxyz - Khung tài chính
-
@AlloraNetwork - Khung huấn luyện (Training Framework)
-
@opentensor - Khung huấn luyện (Training Framework)
-
@chirperai - Khung phối hợp (Coordination Framework)
-
@autonolas - Khung phối hợp (Coordination Framework)
Những khung phát triển này không chỉ là nền tảng kỹ thuật, mà còn sẽ đảm nhận vai trò quan trọng trên thị trường trong tương lai, thúc đẩy sự trưởng thành của toàn bộ hệ sinh thái.
2. Sàn giao dịch (Marketplaces) - Trung tâm của sàn giao dịch là kết nối tác nhân với người dùng hoặc giữa các tác nhân, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hoàn thành nhiệm vụ và trao đổi dịch vụ.
-
@Cod3xOrg - Thị trường Người dùng tới Tác nhân (User-to-Agent Market)
-
@Daosdotfun - Sàn khởi chạy (Launchpad)
-
@Virtuals_io - Sàn khởi chạy (Launchpad)
-
@autonolas - Thị trường Tác nhân tới Tác nhân (Agent-to-Agent Market)
-
@StoryProtocol - Thị trường Tác nhân tới Tác nhân (Agent-to-Agent Market)
-
@joinFXN - Thị trường Tác nhân tới Tác nhân (Agent-to-Agent Market)
Mặc dù hiện tại các nền tảng này vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng chúng sẽ trở thành chìa khóa cho sự phát triển của nền kinh tế tác nhân, giúp các nhà phát triển tìm ra nhiều con đường thương mại hóa và mở rộng quy mô hơn.
3. Tác nhân (Agents) - Tác nhân là những nhân viên kỹ thuật số tự vận hành, tạo ra giá trị bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể.
-
@BigTonyXBT - Tác nhân chuyên thực hiện giao dịch tài chính.
-
@unit00x0 - Hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính.
-
@luna_virtuals - Tác nhân đa năng tích hợp chức năng xã hội và tài chính.
-
@0xzerebro - Tác nhân chuyên sáng tạo nghệ thuật và tương tác xã hội.
Quá trình phát triển tác nhân giống như những cuộc đấu robot trong phim *Real Steel* — đầy thử thách và thú vị.
Mặc dù hiện tại các tác nhân trong Web3 chưa được thương mại hóa rộng rãi, nhưng một số thương hiệu đã thể hiện tầm nhìn mạnh mẽ. Trong tương lai, chúng ta sẽ thấy nhiều thử nghiệm và tối ưu hóa tác nhân hơn trong ứng dụng thực tế.
4. Trung gian dữ liệu (Data Brokers) - Trung gian dữ liệu cung cấp dữ liệu và thông tin ngữ cảnh cần thiết để huấn luyện tác nhân, là mắt xích then chốt của toàn bộ hệ sinh thái.
-
@withvana - Trung gian dữ liệu người dùng
-
@getgrass_io - Trung gian dữ liệu người dùng
-
@Cookie3_com - Bộ tổng hợp dữ liệu xã hội Web3
Sự kết hợp giữa AI và blockchain đang thu hút ngày càng nhiều dự án tham gia. Ví dụ như @BigTonyXBT, nó sử dụng dữ liệu từ @DeBankCloud, @LunarCrush và @dexscreener làm ngữ cảnh cho tác nhân. Tuy nhiên, các nền tảng dữ liệu này hiện chưa đưa ra tuyên bố rõ ràng về định hướng phát triển AI.
Đồng thời, các nền tảng tình báo như @arkham, @_kaitoai và @nansen_ai cũng bắt đầu đóng gói dữ liệu của họ để phục vụ cho nền kinh tế tác nhân. Trong tương lai, những nền tảng này thậm chí có thể ra mắt tác nhân hoặc mô hình AI riêng — điều này rất đáng theo dõi!
Mục tiêu của Web3 không phải là AGI
Có người có thể hỏi, liệu Web3 có tạo ra mô hình nền tảng tốt nhất thế giới không? Câu trả lời là không, bởi AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) không phải là ngọn núi mà Web3 cần chinh phục.
Dù vậy, công nghệ blockchain có thể mang lại giá trị to lớn cho các nhà phát triển ở những khía cạnh khác, đặc biệt là trong việc phân phối và thương mại hóa thành quả lao động.
Nhờ sức mạnh của Web3, chúng ta có thể:
-
Tạo ra các thị trường dữ liệu công bằng hơn, trả lại giá trị dữ liệu cho người dùng và nhà phát triển;
-
Kích thích các tác nhân xuất sắc nhất, cung cấp dịch vụ tốt hơn cho người dùng;
-
Đơn giản hóa quy trình giao dịch tài chính, nâng cao hiệu suất;
-
Cung cấp môi trường thực thi tối ưu hơn để hỗ trợ vận hành tác nhân;
-
Thương mại hóa tác nhân thuận tiện hơn;
-
Thúc đẩy sự phát triển của các dự án mã nguồn mở, giúp đổi mới sáng tạo trở nên cởi mở hơn;
-
Thực hiện tất cả những điều trên trên toàn cầu 24/7 không ngừng nghỉ.
Vì vậy, việc đưa AI vào blockchain không nhằm mục đích theo đuổi AGI, mà là để chứng minh với các nhà phát triển AI rằng công nghệ mã hóa có thể giúp họ đạt được mục tiêu hiệu quả hơn, đồng thời mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
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
@0xBebis_
