Từ trò chuyện xã hội đến ứng dụng thực tiễn: Sự chuyển đổi mô hình và xu hướng tương lai của các tác nhân Web3 AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Từ trò chuyện xã hội đến ứng dụng thực tiễn: Sự chuyển đổi mô hình và xu hướng tương lai của các tác nhân Web3 AI
Sự chuyển đổi từ "trợ lý ảo trò chuyện xã hội trên mạng" sang "chuyên gia chia sẻ những hiểu biết chuyên môn" sẽ tiếp tục diễn ra.
Chuyên sâu báo cáo Web3Nguyên văn: 0xJeff
Biên dịch: Yuliya, PANews
Cùng với sự phát triển của lĩnh vực tác nhân AI, thị trường đã có sự chuyển biến lớn từ giai đoạn ban đầu chỉ tập trung vào các tác nhân mang tính cá nhân hóa. Ở thời kỳ đầu, mọi người bị thu hút bởi những tác nhân có thể giải trí, kể chuyện cười hoặc "tạo không khí" trên mạng xã hội. Những tác nhân này thực sự đã tạo ra làn sóng tranh luận và thu hút sự chú ý, nhưng khi thị trường phát triển, một chân lý ngày càng rõ ràng hơn: giá trị thực dụng quan trọng hơn nhiều so với tính cá nhân hóa.
Nhiều tác nhân lấy tính cá nhân hóa làm trọng tâm dù từng gây tiếng vang lớn khi ra mắt, nhưng do không thể cung cấp giá trị vượt ra ngoài tương tác bề mặt, cuối cùng đều dần mờ nhạt. Xu hướng này làm nổi bật một bài học then chốt: trong lĩnh vực Web3, giá trị thực chất luôn ưu tiên hơn hình thức bên ngoài; tính hữu ích chiến thắng tính mới lạ.
Sự tiến hóa này giống hệt với quá trình chuyển đổi trong lĩnh vực AI Web2. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chuyên biệt đang được liên tục phát triển để đáp ứng nhu cầu cụ thể trong các lĩnh vực như tài chính, pháp lý, bất động sản. Những mô hình này chú trọng hơn vào độ chính xác và độ tin cậy, khắc phục điểm yếu của AI tổng quát.
Giới hạn của AI tổng quát nằm ở chỗ nó thường chỉ đưa ra câu trả lời "khoảng chừng", điều này là không thể chấp nhận được trong một số bối cảnh nhất định. Ví dụ, một mô hình phổ biến có thể chỉ đạt độ chính xác khoảng 70% đối với các câu hỏi chuyên môn cụ thể. Điều này có thể tạm chấp nhận cho sử dụng hàng ngày, nhưng lại có thể dẫn đến hậu quả thảm khốc trong các tình huống rủi ro cao như phán quyết tòa án hay các quyết định tài chính lớn. Đây chính là lý do tại sao các LLM chuyên ngành được tinh chỉnh kỹ lưỡng, đạt độ chính xác 98-99%, ngày càng trở nên quan trọng.
Vậy thì đặt ra câu hỏi: Tại sao chọn Web3? Tại sao không để Web2 thống trị lĩnh vực AI chuyên nghiệp?
Web3 sở hữu một số lợi thế nổi bật so với AI Web2 truyền thống:
-
Thứ nhất là thanh khoản toàn cầu. Web3 cho phép các nhóm huy động vốn hiệu quả hơn. Thông qua việc phát hành token, các dự án AI có thể tiếp cận trực tiếp nguồn thanh khoản toàn cầu, tránh được những cuộc họp và đàm phán dài dòng với các quỹ VC. Cách thức này giúp quá trình huy động vốn dân chủ hóa hơn, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tiếp cận nguồn lực cần thiết.
-
Thứ hai là tích lũy giá trị thông qua kinh tế học token. Token cho phép các đội ngũ thưởng cho người dùng sớm, khuyến khích người nắm giữ và duy trì sự phát triển bền vững cho hệ sinh thái. Ví dụ, Virtuals phân bổ 1% phí giao dịch để chi trả chi phí suy luận (inference), đảm bảo tác nhân của họ duy trì tính năng động và cạnh tranh mà không cần phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài.
-
Thứ ba là cơ sở hạ tầng AI phi tập trung. Web3 cung cấp các mô hình mã nguồn mở, tài nguyên tính toán phi tập trung (như Hyperbolic và Aethir) cùng các đường ống dữ liệu mở khổng lồ (như Cookie DAO và Vana), tạo nên một nền tảng hợp tác và tiết kiệm chi phí mà khó có thể sao chép trong Web2. Quan trọng hơn, nó nuôi dưỡng một cộng đồng nhà phát triển đầy nhiệt huyết cùng thúc đẩy đổi mới.
Hệ sinh thái Web3 AI
Trong hệ sinh thái tác nhân Web3 AI, chúng ta thấy các hệ sinh thái khác nhau đang nâng cao khả năng thông qua tích hợp các chức năng mới, mở ra những trường hợp sử dụng hoàn toàn mới. Từ các subnet Bittensor đến Olas, Pond và Flock, các hệ sinh thái này đang xây dựng những tác nhân có tính tương tác và chức năng cao hơn. Đồng thời, các công cụ dễ sử dụng như Solana Agent Kit của SendAI hay SDK CDP của Coinbase cũng đang liên tục xuất hiện.
Dưới đây là một số hệ sinh thái đang xây dựng các ứng dụng AI lấy tính thực dụng làm ưu tiên:
-
ALCHEMIST AI phát triển một nền tảng xây dựng ứng dụng AI không cần mã hóa (no-code).
-
MyShell xây dựng cửa hàng ứng dụng AI tập trung vào tạo ảnh, tiểu thuyết hình ảnh và mô phỏng nhân vật ảo.
Questflow ra mắt giao thức biên đạo đa tác nhân (MAOP), tập trung vào các trường hợp sử dụng nâng cao năng suất; việc tích hợp với Virtuals đã tạo ra tác nhân Santa Claus cho airdrop theo kiểu chơi hóa (gamification) và quản lý phần thưởng.
-
Capx AI ra mắt cửa hàng ứng dụng AI ưu tiên tính thực dụng trên Telegram.
Các tác nhân cá thể tập trung vào trường hợp sử dụng thực tế
Bên ngoài hệ sinh thái, các tác nhân cá thể trong lĩnh vực chuyên môn cũng đang không ngừng xuất hiện. Ví dụ:
- Corporate Audit AI là một tác nhân AI phân tích tài chính, chuyên trách kiểm tra báo cáo và xác định cơ hội thị trường.
-
$CPA Agent do Tj Dunham phát triển, tập trung vào việc tính thuế tiền mã hóa và tạo báo cáo cho người dùng.
Sự chuyển đổi từ “bot trò chuyện để buôn dưa lê trên mạng xã hội” sang “chuyên gia chia sẻ kiến thức chuyên môn” sẽ còn tiếp tục.
Tương lai của tác nhân AI không nằm ở những bot trò chuyện tùy tiện, mà ở các tác nhân chuyên gia trong từng lĩnh vực, truyền tải giá trị và hiểu biết theo cách hấp dẫn. Những tác nhân này sẽ tiếp tục tạo ra sự chia sẻ tư duy và dẫn dắt người dùng đến các sản phẩm thực tế, dù là nền tảng giao dịch, máy tính thuế hay công cụ năng suất.
Giá trị sẽ tập trung về đâu?
Những người hưởng lợi lớn nhất sẽ là các nền tảng L1 dành cho tác nhân và các lớp điều phối.
-
Đối với L1 dành cho tác nhân, các nền tảng như Virtuals và ai16z đang nâng cao tiêu chuẩn ngành, đảm bảo hệ sinh thái của họ ưu tiên chất lượng. Virtuals vẫn là nền tảng L1 hàng đầu trong lĩnh vực tác nhân, trong khi nền tảng khởi chạy của ai16z cũng sẽ sớm tham gia cạnh tranh. Các tác nhân chỉ mang tính cá nhân hóa thuần túy đang biến mất, nhường chỗ cho những tác nhân vừa hữu ích vừa hấp dẫn.
-
Đối với lớp điều phối, các nền tảng như Theoriq sẽ biên đạo sự hợp tác của hàng loạt tác nhân, tích hợp thế mạnh của chúng để cung cấp cho người dùng các giải pháp liền mạch và mạnh mẽ. Hãy tưởng tượng việc tích hợp các tác nhân như aixbt, gekko và CPA để trong một quy trình thống nhất có thể thu thập alpha, thực hiện giao dịch và xử lý thuế. Khung khám phá dựa trên nhiệm vụ (task-based discovery framework) của Theoriq đang tiến gần hơn đến mục tiêu giải phóng trí tuệ tập thể này.
Suy ngẫm cuối cùng
Câu chuyện về các ứng dụng AI ưu tiên tính thực dụng mới chỉ bắt đầu. Web3 có cơ hội độc đáo để mở ra một không gian nơi các tác nhân AI không chỉ giải trí mà còn giải quyết vấn đề thực tế, tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và tạo giá trị cho người dùng. Năm 2025 sẽ chứng kiến sự chuyển đổi từ chatbot sang trợ lý cộng tác, các LLM chuyên môn và biên đạo đa tác nhân sẽ định nghĩa lại nhận thức về AI.
Mặc dù Web2 và Web3 sẽ dần hòa nhập, đặc tính mở và hợp tác của Web3 sẽ đặt nền móng cho những đột phá sáng tạo nhất. Giờ đây, không còn là về “các tác nhân AI có cá tính”, mà là về những tác nhân có thể mang lại giá trị thực tế và tạo ra tác động có ý nghĩa. Cần theo dõi sát sao các nền tảng L1 dành cho tác nhân, các lớp điều phối và các ứng dụng AI mới nổi. Thời đại của các tác nhân đã đến, và đây mới chỉ là khởi đầu.
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
