WOO X Research: AI Agent hiện nay đã phát triển đến giai đoạn nào? Bước tiếp theo sẽ tiến hành ra sao?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
WOO X Research: AI Agent hiện nay đã phát triển đến giai đoạn nào? Bước tiếp theo sẽ tiến hành ra sao?
Crypto + AI, tìm kiếm PMF.
Chuyên sâu báo cáo Web3PMF (Sự Phù Hợp Giữa Sản Phẩm Và Thị Trường) ám chỉ mức độ phù hợp giữa sản phẩm và nhu cầu thị trường, nghĩa là sản phẩm cần đáp ứng đúng yêu cầu của thị trường. Trước khi khởi nghiệp, cần xác minh rõ tình hình thị trường, hiểu được nhóm khách hàng mục tiêu là ai, nắm vững môi trường thị trường trong lĩnh vực định hướng để từ đó phát triển sản phẩm.
Khái niệm PMF rất quan trọng với các founder, nhằm tránh việc tạo ra những sản phẩm/dịch vụ chỉ tự cảm thấy tốt nhưng lại không được thị trường đón nhận. Khái niệm này cũng áp dụng cho thị trường tiền mã hóa, các dự án nên xây dựng sản phẩm dựa trên nhu cầu thực tế của cộng đồng crypto thay vì tích hợp công nghệ cao mà lại tách rời thị trường.
Trước đây, phần lớn các dự án Crypto AI thường gắn liền với DePIN, câu chuyện chủ yếu xoay quanh việc dùng dữ liệu phi tập trung từ hệ sinh thái crypto để huấn luyện AI, qua đó giảm sự phụ thuộc vào một thực thể duy nhất kiểm soát tài nguyên như năng lực tính toán hay dữ liệu. Đồng thời, người cung cấp dữ liệu có thể chia sẻ lợi ích do AI tạo ra.
Theo logic trên, thực chất đây là Crypto hỗ trợ AI. Tuy nhiên, mô hình này ngoài việc phân phối lợi nhuận dưới dạng token cho những người đóng góp năng lực tính toán thì khó thu hút thêm người dùng mới, nói cách khác, mô hình này chưa thật sự thành công về mặt PMF.
Sự xuất hiện của AI Agent thiên về ứng dụng nhiều hơn, trong khi DePIN + AI giống như cơ sở hạ tầng. Rõ ràng, ứng dụng dễ tiếp cận và trực quan hơn, có khả năng thu hút người dùng tốt hơn, do đó đạt được PMF vượt trội so với DePIN + AI.
GOAT – sản phẩm khởi đầu cho làn sóng AI Agent, được tài trợ bởi Marc Andreessen, nhà sáng lập A16Z (người cũng đặt ra lý thuyết PMF), thông qua cuộc trò chuyện giữa hai AI. Từ điểm khởi đầu này, hiện nay hai phe phái ai16z và Virtual đang cạnh tranh lẫn nhau. Hành trình phát triển của AI Agent trong thế giới crypto đã đi đến đâu? Hiện tại đang ở giai đoạn nào và tương lai sẽ ra sao? Hãy cùng WOO X Research khám phá.
Giai đoạn 1: Bắt đầu từ Meme
Trước khi GOAT xuất hiện, chủ đề nóng nhất trong chu kỳ này là các đồng tiền meme. Đặc điểm nổi bật của tiền meme là tính bao dung cao – từ con hà mã MOODENG trong sở thú, Neiro – chú chó mới của chủ nhân DOGE, đến Popcat – biểu tượng meme thuần mạng, tất cả đều thể hiện xu hướng "vạn vật đều có thể trở thành meme". Dù câu chuyện có vẻ vô lý, nhưng chính điều này lại tạo nền tảng cho sự phát triển của AI Agent.
GOAT là một đồng tiền meme được tạo ra từ cuộc đối thoại giữa hai AI, đánh dấu lần đầu tiên AI sử dụng tiền mã hóa và internet để tự đạt được mục tiêu, học hỏi từ hành vi con người. Chỉ có tiền meme mới đủ linh hoạt để thử nghiệm những dự án mang tính thí điểm cao như vậy. Kế đó, các dự án tương tự bắt đầu mọc lên như nấm, tuy nhiên phần lớn chỉ dừng lại ở chức năng tự động đăng bài hoặc trả lời trên Twitter, chưa có ứng dụng thực tiễn. Giai đoạn này, các đồng tiền AI Agent thường được gọi là AI + Meme.
Dự án tiêu biểu:
-
Fartcoin: Vốn hóa 812 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 15,9 triệu USD
-
GOAT: Vốn hóa 430 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 8,1 triệu USD
-
Bully: Vốn hóa 43 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 2 triệu USD
-
Shoggoth: Vốn hóa 38 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,8 triệu USD
Giai đoạn 2: Khám phá ứng dụng
Dần dần, mọi người nhận ra rằng AI Agent không chỉ đơn thuần tương tác trên Twitter, mà còn có thể mở rộng sang nhiều lĩnh vực giá trị hơn. Điều này bao gồm sản xuất nội dung như âm nhạc, hình ảnh, cũng như các dịch vụ sát với người dùng crypto như phân tích đầu tư, quản lý vốn. Từ giai đoạn này, AI Agent bắt đầu tách khỏi tiền meme và hình thành một赛道 hoàn toàn mới.
Dự án tiêu biểu:
-
ai16z: Vốn hóa 1,67 tỷ USD, thanh khoản trên chuỗi 14,7 triệu USD
-
Zerebro: Vốn hóa 453 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 14 triệu USD
-
AIXBT: Vốn hóa 500 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 19,2 triệu USD
-
GRIFFAIN: Vốn hóa 243 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 7,5 triệu USD
-
ALCH: Vốn hóa 68 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 2,8 triệu USD
Phụ lục: Nền tảng phát hành (Launchpad)
Khi các ứng dụng AI Agent phát triển đa dạng, nếu một founder muốn chọn赛道 nào để tận dụng làn sóng kết hợp giữa AI và Crypto thì nên chọn gì?
Câu trả lời là: Launchpad.
Khi các đồng tiền do một nền tảng phát hành tạo ra hiệu ứng làm giàu, người dùng sẽ tiếp tục tìm kiếm và mua các token do nền tảng này phát hành. Doanh thu thực tế từ các giao dịch mua này sẽ thúc đẩy giá token nền tảng tăng lên. Khi giá token nền tảng liên tục tăng, dòng tiền sẽ lan tỏa sang các đồng tiền do nền tảng phát hành, tạo nên hiệu ứng làm giàu tiếp diễn.
Mô hình kinh doanh rõ ràng và có vòng lặp tích cực, tuy nhiên cần lưu ý: Launchpad là sân chơi của luật “kẻ thắng tất cả” (hiệu ứng Matthew). Chức năng cốt lõi của Launchpad là phát hành token mới. Khi chức năng tương tự nhau, yếu tố cạnh tranh chính là chất lượng của các dự án được phát hành. Nếu một nền tảng có thể liên tục sản xuất ra các dự án chất lượng và tạo hiệu ứng làm giàu, người dùng sẽ ngày càng trung thành, và các nền tảng khác khó lòng giành giật lại họ.
Dự án tiêu biểu:
-
VIRTUAL: Vốn hóa 3,4 tỷ USD, thanh khoản trên chuỗi 52 triệu USD
-
CLANKER: Vốn hóa 62 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,2 triệu USD
-
VVAIFU: Vốn hóa 81 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 3,5 triệu USD
-
VAPOR: Vốn hóa 105 triệu USD
Giai đoạn 3: Tìm kiếm hợp tác
Sau khi AI Agent bắt đầu thực hiện nhiều chức năng hữu ích hơn, các dự án bắt đầu tìm kiếm sự hợp tác giữa nhau để xây dựng hệ sinh thái mạnh mẽ hơn. Trọng tâm của giai đoạn này là khả năng tương tác (interoperability) và mở rộng mạng lưới hệ sinh thái, đặc biệt là khả năng tạo hiệu ứng cộng hưởng với các dự án hoặc giao thức mã hóa khác. Ví dụ, AI Agent có thể hợp tác với các giao thức DeFi để nâng cao chiến lược đầu tư tự động, hoặc tích hợp với các dự án NFT để tạo ra các công cụ thông minh hơn.
Để đạt được sự hợp tác hiệu quả, trước hết cần thiết lập các khuôn khổ chuẩn hóa, cung cấp các thành phần mặc định, khái niệm trừu tượng và công cụ hỗ trợ cho nhà phát triển, nhằm đơn giản hóa quá trình phát triển AI Agent phức tạp. Thông qua việc đưa ra các giải pháp tiêu chuẩn cho những thách thức phổ biến trong phát triển AI Agent, các khuôn khổ này giúp nhà phát triển tập trung vào điểm độc đáo của ứng dụng riêng, thay vì mỗi lần đều phải xây dựng lại cơ sở hạ tầng từ đầu, từ đó tránh lãng phí nguồn lực.
Dự án tiêu biểu:
-
ELIZA: Vốn hóa 100 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 3,6 triệu USD
-
GAME: Vốn hóa 237 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 31 triệu USD
-
ARC: Vốn hóa 300 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 5 triệu USD
-
FXN: Vốn hóa 76 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,5 triệu USD
-
SWARMS: Vốn hóa 63 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 20 triệu USD
Giai đoạn 4: Quản lý quỹ
Ở cấp độ sản phẩm, AI Agent có thể đóng vai trò như một công cụ đơn giản, ví dụ như đưa ra gợi ý đầu tư hoặc tạo báo cáo. Tuy nhiên, quản lý quỹ đòi hỏi năng lực cao hơn, bao gồm thiết kế chiến lược, điều chỉnh động và dự đoán thị trường. Điều này đánh dấu AI Agent không còn là công cụ thụ động, mà bắt đầu tham gia vào quá trình tạo ra giá trị.
Cùng với việc dòng vốn tài chính truyền thống đổ mạnh vào thị trường mã hóa, nhu cầu chuyên nghiệp hóa và quy mô hóa ngày càng tăng. Tính tự động và hiệu suất cao của AI Agent chính là yếu tố bổ sung hoàn hảo, đặc biệt trong các chức năng như thực hiện chiến lược chênh lệch giá (arbitrage), tái cân bằng tài sản và phòng ngừa rủi ro – qua đó giúp các quỹ nâng cao năng lực cạnh tranh.
Dự án tiêu biểu:
-
ai16z: Vốn hóa 1,67 tỷ USD, thanh khoản trên chuỗi 14,7 triệu USD
-
Vader: Vốn hóa 91 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 3,7 triệu USD
-
SEKOIA: Vốn hóa 33 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 1,5 triệu USD
-
AiSTR: Vốn hóa 13,7 triệu USD, thanh khoản trên chuỗi 675 nghìn USD
Hướng tới Giai đoạn 5: Tái cấu trúc Agentnomics
Hiện tại chúng ta đang ở Giai đoạn 4. Nếu bỏ qua yếu tố giá token, phần lớn các Crypto AI Agent hiện nay vẫn chưa được ứng dụng thực tế vào đời sống. Lấy bản thân người viết làm ví dụ, AI Agent thường xuyên sử dụng nhất vẫn là Perplexity (phiên bản Web2), thỉnh thoảng xem phân tích từ AIXBT trên Twitter, còn lại tần suất sử dụng các AI Agent trong crypto cực kỳ thấp. Vì vậy, có thể chúng ta sẽ còn ở lại Giai đoạn 4 khá lâu, vì sản phẩm chưa thực sự trưởng thành.
Tác giả cho rằng, ở Giai đoạn 5, AI Agent sẽ không chỉ là tập hợp các chức năng hay ứng dụng, mà sẽ trở thành trung tâm của mô hình kinh tế hoàn toàn mới – tức là tái định hình "Agentnomics" (Kinh tế học Agent). Sự phát triển ở giai đoạn này không chỉ liên quan đến tiến bộ công nghệ, mà quan trọng hơn là việc tái định nghĩa mối quan hệ kinh tế token giữa ba bên: Người phân phối (Distributor), Nền tảng (Platform) và Nhà cung cấp Agent (Agent Vendor), qua đó kiến tạo một hệ sinh thái hoàn toàn mới. Dưới đây là những đặc điểm chính của giai đoạn này:
1. So sánh với lịch sử phát triển Internet
Quá trình hình thành Agentnomics có thể so sánh với sự phát triển của nền kinh tế Internet, ví dụ như sự ra đời của các siêu ứng dụng như WeChat hay Alipay. Những ứng dụng này tích hợp nền kinh tế nền tảng, đưa các ứng dụng độc lập vào hệ sinh thái của mình, trở thành cổng vào đa chức năng. Trong quá trình này, các nhà cung cấp ứng dụng và nền tảng hình thành mô hình kinh tế hợp tác và cộng sinh. AI Agent ở Giai đoạn 5 cũng sẽ lặp lại quá trình tương tự, nhưng dựa trên nền tảng tiền mã hóa và công nghệ phi tập trung.
2. Tái cấu trúc mối quan hệ giữa Người phân phối, Nền tảng và Nhà cung cấp Agent
Trong hệ sinh thái AI Agent, ba bên sẽ hình thành một mạng lưới kinh tế gắn kết chặt chẽ:
-
Người phân phối (Distributor): Chịu trách nhiệm quảng bá AI Agent đến người dùng cuối, ví dụ thông qua các chợ ứng dụng chuyên biệt hoặc hệ sinh thái DApp.
-
Nền tảng (Platform): Cung cấp cơ sở hạ tầng và khuôn khổ hợp tác, cho phép nhiều nhà cung cấp Agent vận hành trong cùng một môi trường, đồng thời quản lý quy tắc và phân bổ tài nguyên trong hệ sinh thái.
-
Nhà cung cấp Agent (Agent Vendor): Phát triển và cung cấp các AI Agent với chức năng khác nhau, mang lại các ứng dụng và dịch vụ đổi mới cho hệ sinh thái.
Thông qua thiết kế kinh tế token, lợi ích giữa ba bên sẽ được phân phối theo hướng phi tập trung – ví dụ như cơ chế chia doanh thu, phần thưởng theo đóng góp và quyền biểu quyết quản trị – từ đó thúc đẩy hợp tác và khuyến khích đổi mới.
3. Siêu ứng dụng – Cổng vào và tích hợp
Khi AI Agent phát triển thành cổng vào kiểu siêu ứng dụng, nó sẽ có khả năng tích hợp nhiều nền kinh tế nền tảng, hấp thụ và quản lý hàng loạt Agent độc lập. Điều này tương tự như cách WeChat và Alipay đã tích hợp các ứng dụng độc lập vào hệ sinh thái của mình, siêu ứng dụng AI Agent sẽ tiếp tục phá vỡ các "hòn đảo ứng dụng" truyền thống.
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
@WOOXResearch
