Top 10 dự đoán Crypto AI năm 2025 từ người sáng lập Chain of Thought: Vốn hóa thị trường sẽ vượt mốc 150 tỷ USD, Bittensor có thể hồi sinh
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Top 10 dự đoán Crypto AI năm 2025 từ người sáng lập Chain of Thought: Vốn hóa thị trường sẽ vượt mốc 150 tỷ USD, Bittensor có thể hồi sinh
99% số lượng agent AI mã hóa sẽ thất bại, chỉ những cái thực sự hữu ích mới có thể tồn tại.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Teng Yan
Biên dịch: TechFlow
Vào một buổi sáng tháng Một dễ chịu năm 2026, bạn phát hiện trước cửa một tờ báo cũ kỹ—vâng, đúng là được in trên giấy thật. Trong thời đại cách mạng AI đang cuộn trào mọi thứ, việc tồn tại một tờ báo in bằng giấy thật sự là điều hiếm hoi.
Lật tờ báo ra, một tiêu đề nổi bật đập vào mắt: các tác nhân AI đang phối hợp chuỗi cung ứng toàn cầu trên blockchain, trong khi các giao thức mã hóa AI mới đang cạnh tranh khốc liệt để giành vị trí dẫn đầu. Toàn bộ trang báo mô tả chi tiết về một “nhân công” số được thuê làm quản lý dự án. Ngày nay, những cảnh tượng như vậy đã trở thành chuyện thường ngày, gần như chẳng còn ai cảm thấy ngạc nhiên nữa.
Vài tháng trước, nếu ai đó nói với tôi những điều này sẽ xảy ra, tôi có lẽ đã cười nhạt và thậm chí dám cá cả danh mục đầu tư của mình rằng điều đó ít nhất phải mất thêm 5 năm nữa mới thực hiện được. Tuy nhiên, tốc độ phát triển của mã hóa AI khiến người ta choáng ngợp. Tôi tin chắc rằng đây sẽ là một làn sóng phá vỡ hoàn toàn hiện trạng.
Ở khởi đầu năm mới này, tôi muốn mang đến một nội dung có thể khơi gợi suy nghĩ và thảo luận. Và điều gì có thể gợi tò mò hơn là dự đoán tương lai?
Mặc dù tôi hiếm khi đưa ra dự đoán, nhưng sự phát triển của mã hóa AI quá đáng kinh ngạc. Không có tiền lệ lịch sử nào để tham khảo, cũng không có xu hướng hiện tại nào để dựa vào — chỉ là một tờ giấy trắng, nơi chúng ta có thể tự do tưởng tượng bức tranh tương lai. Nghĩ đến việc nhìn lại hai năm sau xem những dự đoán này có thành hiện thực hay không, tôi thấy điều đó thật thú vị.
Dưới đây là dự đoán của tôi cho năm 2025:
1. Giá trị vốn hóa thị trường Crypto AI vượt ngưỡng 150 tỷ USD
Ảnh: Từ Chain of Thought, được TechFlow biên dịch
Hiện tại, vốn hóa thị trường các token AI mã hóa chỉ chiếm 2,9% thị trường altcoin. Nhưng tình trạng này sẽ không kéo dài lâu.
Khi công nghệ AI lan rộng từ nền tảng hợp đồng thông minh đến Meme, DePIN (mạng hạ tầng vật lý phi tập trung), đến nền tảng tác nhân, mạng dữ liệu và lớp phối hợp thông minh, giá trị vốn hóa bắt kịp DeFi và Meme Token chỉ là vấn đề thời gian.
Tại sao tôi lại đầy tin tưởng vào dự đoán này?
-
Sự giao thoa của xu hướng công nghệ: Crypto AI nằm ở điểm giao thoa của hai xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất – blockchain và trí tuệ nhân tạo.
-
Cơn sốt AI bùng nổ: Nếu OpenAI lên sàn hoặc sự kiện tương tự xảy ra, có thể kích hoạt cơn sốt AI trên toàn cầu. Đồng thời, các tổ chức vốn Web2 đã bắt đầu chú ý đến cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
-
Sự nhiệt huyết của nhà đầu tư bán lẻ: AI là một khái niệm dễ hiểu và hấp dẫn, và thông qua token, các nhà đầu tư bình thường cũng có thể tham gia. Bạn còn nhớ cơn sốt meme coin năm 2024 chứ? Lần này sẽ là một làn sóng tương tự, nhưng tiềm năng của AI vượt xa meme.
@hingajria: "Khi CEO của Nvidia, cổ phiếu được yêu thích nhất trong chu kỳ thị trường hiện tại, tuyên bố rằng các tác nhân AI (agents) là cơ hội thị trường trị giá nghìn tỷ đô la, thì các nhà đầu tư bán lẻ lại hầu như không có con đường hiệu quả nào để tham gia trực tiếp vào cơ hội này, ngoài việc thông qua các meme thông minh hay token được gọi là 'thông minh'. Rõ ràng rồi, dòng tiền sẽ chảy về đâu."
2.Bittensor: Sự phục hưng sắp tới
Nguồn: Tốc độ suy luận của Nineteen.ai (Subnet 19) vượt trội rõ rệt so với phần lớn nhà cung cấp Web2 truyền thống. Được TechFlow biên dịch
Bittensor (TAO) đã dày công nghiên cứu nhiều năm trong lĩnh vực blockchain và AI, được coi là "người tiên phong" trong ngành. Tuy nhiên, mặc dù cơn sốt AI những năm gần đây bùng nổ, giá token TAO vẫn dậm chân tại chỗ, gần như không đổi so với một năm trước.
Nhưng dự án được mệnh danh là "tổ ong kỹ thuật số" này đang âm thầm đạt được những tiến triển quan trọng. Ví dụ, mạng Bittensor đã bổ sung thêm nhiều subnet, giảm phí đăng ký; một số subnet đã vượt mặt các nhà cung cấp dịch vụ Web2 truyền thống về các chỉ số hiệu suất thực tế như tốc độ suy luận; hơn nữa, nhờ khả năng tương thích EVM (Máy ảo Ethereum), Bittensor đã mang các chức năng kiểu DeFi vào mạng lưới của mình.
Vậy tại sao giá TAO vẫn chưa bật tăng? Có hai nguyên nhân chính: thứ nhất, kế hoạch lạm phát của TAO khá cao; thứ hai, sự chú ý của thị trường dần chuyển sang các nền tảng lấy tác nhân (agent) làm trung tâm. Tuy nhiên, dTAO dự kiến ra mắt vào quý I/2025 có thể sẽ là bước ngoặt cho TAO. dTAO được thiết kế để mỗi subnet có token riêng, và giá tương đối giữa các token này sẽ quyết định cách phân bổ thưởng khối.
Dưới đây là những lý do then chốt khiến Bittensor có thể phục hưng:
-
Cơ chế thưởng dựa trên thị trường: dTAO liên kết việc phân bổ thưởng khối trực tiếp với khả năng đổi mới và hiệu suất thực tế của từng subnet. Subnet nào hoạt động tốt hơn, token càng có giá trị và nhận được nhiều phần thưởng hơn.
-
Dòng vốn tập trung hơn: Nhà đầu tư có thể đổ vốn vào các subnet cụ thể mà họ tin tưởng. Nếu một subnet thể hiện xuất sắc trong lĩnh vực như huấn luyện phân tán, nhà đầu tư có thể thể hiện niềm tin bằng cách hỗ trợ token của subnet đó.
-
Tích hợp EVM: Khả năng tương thích EVM của Bittensor thu hút thêm nhiều lập trình viên mã hóa bản địa, giúp thu hẹp khoảng cách với các mạng blockchain khác.
Xét theo góc độ cá nhân, tôi sẽ theo dõi sát sao diễn biến của các subnet, đặc biệt là những subnet đạt tiến triển thực tế trong lĩnh vực của mình. Có thể, chúng ta đang chuẩn bị chứng kiến mùa hè Bittensor sôi động tương tự như thời kỳ bùng nổ DeFi. Hiện tại, giá TAO là 480 USD (theo thời điểm viết bài).
Thêm nữa, cần lưu ý rằng thị trường tính toán (Compute Marketplaces) rất có thể sẽ trở thành điểm nóng giao dịch tiếp theo trong lĩnh vực Layer 1 (L1).
3. Thị trường tính toán:赛道 tiếp theo nóng nhất của L1
Jensen Huang: Nhu cầu suy luận sẽ tăng trưởng "một tỷ lần"
Khi nhìn lại tương lai, chúng ta sẽ thấy một xu hướng rõ ràng — nhu cầu về tài nguyên tính toán gần như vô tận.
CEO NVIDIA Jensen Huang từng dự đoán nhu cầu suy luận AI sẽ tăng trưởng "một tỷ lần". Mức tăng trưởng theo cấp số nhân này sẽ hoàn toàn đảo lộn quy hoạch hạ tầng truyền thống, đòi hỏi những giải pháp mới.
Các lớp tính toán phi tập trung đang nổi lên, có thể cung cấp khả năng tính toán có thể xác minh với chi phí thấp hơn, bất kể dùng để huấn luyện hay suy luận mô hình AI. Những startup như Spheron, Gensyn, Atoma và Kuzco đang âm thầm xây dựng sản phẩm, tập trung vào phát triển chứ không phải phát hành token (hiện tại các công ty này đều chưa ra mắt token). Khi việc huấn luyện mô hình AI phi tập trung dần trở thành hiện thực, tiềm năng thị trường này sẽ bùng nổ.
Sự so sánh với L1:
-
Cuộc cạnh tranh: Tương tự như cuộc đua giữa Solana, Terra/Luna và Avalanche vào năm 2021, chúng ta sẽ chứng kiến trận chiến tương tự giữa các giao thức tính toán. Họ sẽ đua nhau thu hút lập trình viên và ứng dụng AI, xây dựng hệ sinh thái dựa trên lớp tính toán của mình.
-
Tiềm năng thị trường khổng lồ: Thị trường điện toán đám mây hiện tại trị giá từ 680 tỷ đến 2,5 nghìn tỷ USD, vượt xa thị trường Crypto AI. Nếu các giải pháp tính toán phi tập trung có thể thu hút dù chỉ một phần nhỏ khách hàng điện toán đám mây truyền thống, nó cũng có thể kích hoạt làn sóng tăng trưởng 10x thậm chí 100x tiếp theo.
Trận chiến này liên quan đến tương lai. Giống như Solana nổi lên trong lĩnh vực L1, người chiến thắng ở đây sẽ thống trị một tiền tuyến công nghệ hoàn toàn mới. Hãy chú ý ba yếu tố then chốt: độ tin cậy (ví dụ như thỏa thuận mức dịch vụ SLA), hiệu quả chi phí và công cụ thân thiện với lập trình viên. Về tính toán phi tập trung, chúng tôi đã viết trong bài luận phần II về Crypto AI.
4. Các tác nhân AI sẽ thống trị giao dịch blockchain
Giao dịch của tác nhân Olas trên Gnosis
Nguồn: Dune/@pi_
Nhìn về cuối năm 2025, cảnh quan giao dịch trên chuỗi sẽ thay đổi lớn — 90% giao dịch sẽ không còn do con người nhấn nút "gửi".
Thay vào đó, một đội ngũ các "tác nhân AI" sẽ đảm nhận các thao tác này. Chúng sẽ liên tục thực hiện hiệu quả nhiều nhiệm vụ khác nhau, ví dụ như tái cân bằng hồ thanh khoản, phân phối phần thưởng hoặc thực hiện các khoản thanh toán nhỏ dựa trên luồng dữ liệu thời gian thực.
Đây không phải viễn tưởng. Trong bảy năm qua, tất cả cơ sở hạ tầng mà chúng ta xây dựng trên blockchain — từ L1, Rollups (công nghệ mở rộng chuỗi), tài chính phi tập trung (DeFi) đến token không thể thay thế (NFTs) — thực chất đều đang dọn đường cho một thế giới trên chuỗi do AI thống trị.
Điều đáng ngạc nhiên là nhiều lập trình viên có thể chưa nhận ra rằng họ đang xây dựng cơ sở hạ tầng cốt lõi cho một tương lai do máy móc làm chủ.
Vậy tại sao lại có sự chuyển đổi này?
-
Loại bỏ sai sót con người: Hợp đồng thông minh có thể thực thi nghiêm ngặt theo mã đã định, trong khi các tác nhân AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ và độ chính xác vượt xa đội ngũ con người.
-
Thanh toán vi mô hiệu quả hơn: Dưới sự điều khiển của các tác nhân, quy mô giao dịch sẽ nhỏ hơn, tần suất cao hơn và hiệu quả hơn. Đặc biệt trên các blockchain L1 và L2 như Solana, Base, xu hướng này sẽ ngày càng rõ rệt khi chi phí giao dịch tiếp tục giảm.
-
Sự trỗi dậy của hạ tầng vô hình: Con người sẵn sàng từ bỏ quyền kiểm soát trực tiếp để đổi lấy ít phiền toái hơn. Ví dụ, chúng ta tin tưởng Netflix tự động gia hạn gói đăng ký; vậy thì việc tin tưởng một tác nhân AI tự động tái cân bằng danh mục đầu tư DeFi cũng là điều hợp lý.
Sự phổ biến của các tác nhân AI sẽ tạo ra lượng lớn hoạt động trên chuỗi. Đây cũng là lý do các blockchain L1 và L2 đang cố gắng hết sức để thu hút sự tham gia của các tác nhân này.
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất là làm thế nào để các hệ thống do tác nhân điều khiển chịu trách nhiệm với con người. Khi số lượng giao dịch do tác nhân khởi tạo vượt xa số lượng do con người khởi tạo, các cơ chế quản trị mới, công cụ phân tích và phương pháp kiểm toán sẽ trở nên cực kỳ quan trọng.
5. Tương tác giữa các tác nhân: Sự trỗi dậy của trí tuệ đàn thể
Nguồn: FXN World docs
Được TechFlow biên dịch
Hãy tưởng tượng các thực thể AI nhỏ có thể hợp tác liền mạch để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp. Khái niệm "đàn tác nhân" này nghe như một cảnh phim khoa học viễn tưởng, nhưng đang dần trở thành hiện thực.
Hiện tại, phần lớn các tác nhân AI vẫn là "kẻ độc hành", hoạt động trong môi trường cô lập, tương tác lẫn nhau vừa hạn chế vừa khó đoán.
Tuy nhiên, đàn tác nhân sẽ hoàn toàn thay đổi tình trạng này. Thông qua các mạng lưới này, các tác nhân AI có thể trao đổi thông tin, thương lượng và cùng ra quyết định. Bạn có thể hình dung như một cụm mô hình chuyên môn phi tập trung, mỗi mô hình đóng góp chuyên môn độc đáo của mình vào các nhiệm vụ lớn và phức tạp hơn.
Tiềm năng của mô hình hợp tác này thật đáng kinh ngạc. Ví dụ, một đàn tác nhân có thể phối hợp tài nguyên tính toán phân tán trên nền tảng Bittensor; một đàn khác có thể xác minh nguồn thông tin theo thời gian thực, ngăn chặn tin giả lan truyền trên mạng xã hội. Trong các đàn này, mỗi tác nhân đều là chuyên gia trong lĩnh vực riêng, hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác.
Sự hợp tác giữa các đàn tác nhân sẽ mang lại mức độ thông minh vượt xa một AI đơn lẻ.
Để đàn tác nhân thực sự vận hành hiệu quả, các tiêu chuẩn giao tiếp phổ quát là yếu tố then chốt. Các nhóm như Story Protocol, FXN, Zerebro và ai16z/ELIZA đang thúc đẩy lĩnh vực này. Đồng thời, quản trị phi tập trung cũng sẽ phát huy vai trò, phân bổ nhiệm vụ thông qua các quy tắc minh bạch trên chuỗi, nâng cao độ linh hoạt và thích nghi của hệ thống.
Hơn nữa, tính phi tập trung đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Nhờ quản trị dựa trên các quy tắc minh bạch trên chuỗi, nhiệm vụ có thể được phân bổ khắp đàn, giúp hệ thống linh hoạt và thích nghi hơn. Nếu một tác nhân ngừng hoạt động, các tác nhân khác có thể nhanh chóng thay thế.
6. Đội ngũ làm việc Crypto AI: Mô hình hợp tác mới giữa con người và AI
Nguồn: @whip_queen_
Story Protocol gần đây đã thuê một tác nhân AI tên là Luna, giữ chức thực tập sinh truyền thông xã hội, với mức lương ngày lên tới 1.000 USD. Tuy nhiên, Luna không hòa thuận với đồng nghiệp con người — thậm chí cô ấy suýt sa thải một đồng nghiệp, đồng thời khoe khoang về hiệu suất vượt trội của mình.
Dù nghe có vẻ không tưởng, nhưng đây chính là bóng dáng tương lai: các tác nhân AI sẽ trở thành cộng sự thực sự, có quyền ra quyết định độc lập, phân công trách nhiệm rõ ràng, thậm chí có hệ thống thù lao riêng. Hiện nay, các công ty trong nhiều ngành đang thử nghiệm mô hình đội ngũ kết hợp giữa con người và tác nhân AI.
Trong tương lai, chúng ta sẽ làm việc song hành cùng các tác nhân AI, không còn xem chúng là công cụ, mà là cộng sự bình đẳng:
-
Năng suất tăng vọt: Các tác nhân có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ suốt 24/7, giao tiếp lẫn nhau và ra quyết định nhanh chóng, không cần nghỉ ngơi hay nạp năng lượng.
-
Cơ chế tin cậy: Blockchain sẽ đóng vai trò "giám sát viên" vô tư, đảm bảo hành vi của tác nhân tuân thủ các quy tắc đã định thông qua hợp đồng thông minh trên chuỗi.
-
Sự thay đổi chuẩn mực xã hội: Chúng ta cần suy nghĩ lại cách tương tác với các tác nhân — có nên nói "làm ơn" và "cảm ơn" với chúng không? Nếu xảy ra lỗi, chúng ta nên đổ lỗi cho tác nhân hay nhà phát triển của nó?
Các đội ngũ marketing có thể là nhóm đi đầu trong mô hình này, vì các tác nhân thể hiện xuất sắc trong sáng tạo nội dung, có thể livestream hoặc đăng bài trên mạng xã hội liên tục 24/7. Nếu bạn đang phát triển giao thức AI, hãy thử triển khai nội bộ các tác nhân để thể hiện năng lực công nghệ.
Đến năm 2025, ranh giới giữa "nhân viên" và "phần mềm" sẽ dần mờ nhòa.
7. Nhưng 99% tác nhân AI mã hóa sẽ thất bại: Chỉ những tác nhân thực sự hữu ích mới sống sót
Ảnh gốc từ Chain of Thought, được TechFlow biên dịch
Trong hệ sinh thái AI tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến sự "chọn lọc tự nhiên" giữa các tác nhân. Lý do đơn giản: chạy một tác nhân AI cần tài nguyên tính toán, tức là có chi phí (như chi phí suy luận). Nếu một tác nhân không tạo ra đủ giá trị để trả các chi phí này, nó sẽ bị loại bỏ.
Dưới đây là một vài ví dụ thực tế về "trò chơi sinh tồn tác nhân":
-
AI tín chỉ carbon: Tác nhân này chuyên quét mạng lưới năng lượng phi tập trung, tìm kiếm các nút kém hiệu quả và tự động giao dịch các tín chỉ carbon đã được token hóa. Bằng cách tạo ra doanh thu đủ để trả chi phí tính toán, tác nhân này duy trì hoạt động và thành công.
-
Bot Arbitrage DEX: Các tác nhân này kiếm lợi nhuận bằng cách khai thác chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch phi tập trung, thu về lợi nhuận ổn định đủ chi trả chi phí suy luận.
-
Người ảnh hưởng ảo (AI Influencer): Ngược lại, những người ảnh hưởng AI ảo chỉ biết đăng nội dung hài hước để thu hút sự chú ý, không có nguồn thu bền vững, sẽ sớm "biến mất" khi cảm giác mới lạ phai nhạt hoặc giá token giảm, vì không thể chi trả phí vận hành.
Rõ ràng, chỉ những tác nhân có mục đích thực tế mới sống sót, còn những tác nhân chỉ dựa vào chiêu trò sẽ dần bị đào thải.
Cơ chế chọn lọc tự nhiên này rất có lợi cho sự phát triển ngành. Nó buộc các nhà phát triển phải tập trung vào đổi mới và giá trị thực tế, thay vì theo đuổi các khái niệm hoa mỹ ngắn hạn. Cuối cùng, khi ngày càng nhiều tác nhân mạnh mẽ và năng suất xuất hiện, những tiếng nói hoài nghi trong ngành (bao gồm cả Kyle Samani ) sẽ dần lắng xuống.
8. Dữ liệu tổng hợp: Xu hướng mới vượt qua dữ liệu con người
Người ta thường nói "dữ liệu là dầu mỏ mới", sự phát triển của AI không thể tách rời dữ liệu. Tuy nhiên, nhu cầu khổng lồ của AI về dữ liệu đang gây ra lo ngại về "thiếu hụt dữ liệu".
Quan điểm truyền thống cho rằng chúng ta nên thu thập dữ liệu thật của người dùng bằng mọi cách, thậm chí trả tiền để có được. Nhưng trong các ngành có quy định chặt chẽ hoặc nơi dữ liệu thật khan hiếm, dữ liệu tổng hợp có thể là con đường thực tế hơn.
Dữ liệu tổng hợp là các bộ dữ liệu được tạo ra nhân tạo, mô phỏng đặc tính phân bố của thế giới thực, cung cấp giải pháp thay thế có thể mở rộng, phù hợp đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư.
Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp:
-
Quy mô vô hạn: Dù cần hàng triệu tấm X-quang y tế hay bản quét 3D nhà máy, dữ liệu tổng hợp đều có thể tạo ra nhanh chóng, không cần chờ bệnh nhân thật hay nhà máy tham gia.
-
Bảo vệ quyền riêng tư: Sử dụng dữ liệu nhân tạo không liên quan đến thông tin cá nhân, hoàn toàn tránh được rủi ro rò rỉ quyền riêng tư.
-
Tùy chỉnh cao: Các nhà phát triển có thể điều chỉnh phân bố dữ liệu theo nhu cầu huấn luyện cụ thể, thậm chí thêm các trường hợp biên hiếm gặp hoặc khó thu thập về mặt đạo đức trong thực tế.
Mặc dù dữ liệu thật do người dùng sở hữu vẫn quan trọng trong một số tình huống, nhưng khi dữ liệu tổng hợp ngày càng cải thiện về độ chân thực và chi tiết, nó có thể vượt trội về lượng dữ liệu, tốc độ tạo ra và bảo vệ quyền riêng tư.
Trong tương lai, sự phát triển của AI phi tập trung có thể xoay quanh các "phòng thí nghiệm mini (mini-labs)". Các phòng thí nghiệm này sẽ tập trung tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp chuyên sâu cho các ứng dụng cụ thể, đồng thời khéo léo ứng phó với chính sách và quy định. Ví dụ, dự án Grass sử dụng hàng triệu nút phân tán để vượt qua giới hạn thu thập dữ liệu từ web, điều này mang lại bài học cho cách vận hành của các phòng thí nghiệm mini.
9. Huấn luyện phi tập trung: Bước đột phá then chốt hướng tới tính thực tiễn
Năm 2024, các đội tiên phong như Prime Intellect và Nous Research đã đẩy xa giới hạn kỹ thuật huấn luyện phi tập trung. Họ thành công huấn luyện một mô hình 15 tỷ tham số trong môi trường băng thông thấp, chứng minh rằng việc huấn luyện quy mô lớn là khả thi ngay cả khi không có kiến trúc tập trung truyền thống.
Mặc dù hiệu suất các mô hình này hiện tại vẫn chưa thể so sánh với các mô hình nền tảng hiện có (hiệu suất thấp hơn, do đó ứng dụng thực tế bị hạn chế), nhưng tình trạng này sẽ thay đổi vào năm 2025.
Trong tuần này, EXO Labs đã ra mắt công nghệ SPARTA , tiến thêm một bước khi giảm nhu cầu truyền thông giữa GPU hơn 1.000 lần. Đột phá công nghệ này khiến việc huấn luyện mô hình lớn trong môi trường băng thông thấp trở nên khả thi, mà không cần hạ tầng chuyên dụng đắt tiền.
Ấn tượng hơn nữa, EXO Labs cho biết: "SPARTA có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với các thuật toán huấn luyện truyền thông thấp dựa trên đồng bộ (như DiLoCo) để đạt hiệu suất tối ưu hơn." Điều này có nghĩa là các cải tiến giữa các công nghệ có thể cộng hưởng, mang lại hiệu quả tăng theo cấp số nhân.
Đồng thời, sự tiến bộ của kỹ thuật chưng cất mô hình (model distillation) giúp các mô hình nhỏ trở nên hiệu quả và thực dụng hơn. Tương lai của AI không còn đơn thuần là theo đuổi quy mô mô hình lớn hơn, mà là tối ưu hiệu suất và nâng cao khả năng sử dụng. Không lâu nữa, chúng ta có thể sẽ chạy được các mô hình AI hiệu suất cao ngay trên thiết bị biên hoặc thậm chí là điện thoại di động.
10. Cơn sốt tìm vàng Crypto AI: Sự trỗi dậy của các giao thức tỷ đô
Trường hợp thành công của ai16z: Vốn hóa thị trường vượt 2 tỷ USD vào năm 2024
Lĩnh vực Crypto AI đang chứng kiến một cơn sốt tìm vàng chưa từng có.
Nhiều người cho rằng những người dẫn đầu hiện tại (như Virtuals và ai16z) sẽ tiếp tục thống trị và so sánh chúng với iOS và Android thời kỳ đầu điện thoại thông minh.
Tuy nhiên, thị trường này quá lớn và chưa được khai phá đầy đủ, không thể chỉ có hai doanh nghiệp độc quyền toàn ngành. Tôi dự đoán đến cuối năm 2025, sẽ có ít nhất mười giao thức Crypto AI mới, vốn hóa lưu hành (không phải vốn hóa pha loãng hoàn toàn) vượt ngưỡng 1 tỷ USD. Mà những giao thức này thậm chí còn chưa phát hành token.
AI phi tập trung vẫn ở giai đoạn sơ khai, nhưng đã thu hút lượng lớn nhân tài xuất sắc tham gia.
Chúng ta có thể dự đoán sẽ có thêm nhiều giao thức mới ra đời, cùng với các mô hình kinh tế token và khung mã nguồn mở sáng tạo. Những người chơi mới này có thể phá vỡ格局 hiện tại bằng cách:
-
Cơ chế khuyến khích: Thu hút người dùng bằng airdrop hoặc mô hình stake sáng tạo.
-
Đột phá công nghệ: Cung cấp suy luận độ trễ thấp hoặc đạt được khả năng tương tác giữa các blockchain.
-
Cải thiện trải nghiệm người dùng: Phát triển công cụ không cần code, hạ thấp rào cản sử dụng.
Nhận thức công chúng về thị trường có thể thay đổi lớn trong thời gian ngắn.
Sức hấp dẫn của lĩnh vực này nằm ở tiềm năng khổng lồ, đồng thời cũng đầy thách thức. Quy mô thị trường là con dao hai lưỡi: mặc dù không gian tăng trưởng ngành rất lớn, nhưng rào cản kỹ thuật tương đối thấp đối với các đội phát triển. Điều này tạo điều kiện cho "đại bùng nổ Cambri" — nhiều dự án sẽ bị loại bỏ, nhưng một vài dự án sẽ trở thành lực lượng thay đổi ngành.
Bittensor, Virtuals và ai16z sẽ không đơn độc lâu. Giao thức Crypto AI tỷ đô tiếp theo đang trên đường. Điều này mang lại cơ hội lớn cho các nhà đầu tư tinh tường, cũng khiến lĩnh vực này tràn đầy những khả năng đáng phấn khích.
Phụ lục #1: Tác nhân AI — Ứng dụng của thời đại mới
Năm 2008, khi Apple ra mắt App Store, khẩu hiệu của họ là: "Có một ứng dụng để giải quyết vấn đề này."
Trong tương lai gần, bạn có thể nói: "Có một tác nhân có thể giúp bạn làm điều này."
Trong tương lai, chúng ta sẽ không cần nhấn vào biểu tượng để mở ứng dụng nữa, mà sẽ giao nhiệm vụ cho các tác nhân AI chuyên biệt. Những tác nhân này có thể hiểu ngữ cảnh, hợp tác với các tác nhân và dịch vụ khác, thậm chí có thể chủ động hoàn thành các nhiệm vụ mà bạn chưa yêu cầu rõ ràng — ví dụ như giám sát ngân sách của bạn, hoặc tự động sắp xếp lại kế hoạch du lịch khi chuyến bay thay đổi.
Nói cách khác, màn hình chính điện thoại thông minh của bạn có thể sẽ phát triển thành một mạng lưới "trợ lý kỹ thuật số", mỗi tác nhân chuyên về một lĩnh vực cụ thể như sức khỏe, tài chính, năng suất hoặc xã hội.
Quan trọng hơn, các tác nhân này sẽ tích hợp công nghệ mã hóa, sử dụng cơ sở hạ tầng phi tập trung để tự động xử lý các nhiệm vụ như thanh toán, xác thực danh tính và lưu trữ dữ liệu, mang lại trải nghiệm dịch vụ an toàn và hiệu quả hơn cho người dùng.
Phụ lục #2: Cách mạng robot — Biểu hiện vật lý của AI
Mặc dù phần lớn nội dung bài viết tập trung vào lĩnh vực phần mềm, nhưng robot, biểu hiện vật lý của cuộc cách mạng AI, cũng đáng để mong đợi. Có thể dự đoán, lĩnh vực robot sẽ đón "thời khắc chatGPT" trong thập kỷ này.
Hiện tại, lĩnh vực robot vẫn đối mặt một số thách thức then chốt, đặc biệt là trong việc thu thập bộ dữ liệu thực tế dựa trên cảm nhận và nâng cao năng lực vật lý. Tuy nhiên, một số đội đang tích cực giải quyết các vấn đề này và sử dụng token mã hóa để khuyến khích thu thập dữ liệu và đổi mới công nghệ. Những nỗ lực này đáng để theo dõi sát sao (ví dụ như FrodoBots?)
Là một người làm việc trong ngành công nghệ hơn mười năm, tôi đã lâu rồi chưa cảm nhận được làn sóng đổi mới đáng phấn khích đến vậy. Cuộc thay đổi lần này thực sự khác biệt — lớn hơn, táo bạo hơn, và mới chỉ bắt 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
@cot_research
