Tác động của DeepSeek đến các giao thức Web3 AI ở thượng nguồn và hạ nguồn
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tác động của DeepSeek đến các giao thức Web3 AI ở thượng nguồn và hạ nguồn
DeepSeek làm vỡ bong bóng cuối cùng của赛道 Agent, DeFAI có thể ươm mầm sự đổi mới, cách thức huy động vốn trong ngành đang đón nhận sự thay đổi.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Kevin, Nhà nghiên cứu tại BlockBooster
TL;DR
-
Sự xuất hiện của DeepSeek phá vỡ hào moat về năng lực tính toán, tối ưu hóa hiệu suất tính toán do mô hình mã nguồn mở dẫn dắt trở thành hướng đi mới;
-
DeepSeek mang lại lợi ích cho các tầng mô hình và ứng dụng trong chuỗi ngành, nhưng ảnh hưởng tiêu cực đến các giao thức tính toán trong cơ sở hạ tầng;
-
Tác động tích cực từ DeepSeek vô tình chọc thủng bong bóng cuối cùng của lĩnh vực Agent, DeFAI có khả năng cao nhất sẽ đơm hoa nảy lộc;
-
Trò chơi tài trợ dự án theo kiểu zero-sum có thể sẽ kết thúc, mô hình tài trợ mới "phóng thích cộng đồng + ít VC" có thể trở thành chuẩn mực.
Tác động do DeepSeek gây ra sẽ ảnh hưởng sâu rộng đến toàn bộ chuỗi ngành AI trong năm nay. DeepSeek đã thành công khi sử dụng card đồ họa tiêu dùng để hoàn thành nhiệm vụ huấn luyện mô hình lớn – điều trước đây chỉ có thể thực hiện bằng lượng lớn GPU cao cấp. Hào moat đầu tiên trong phát triển AI – năng lực tính toán – bắt đầu sụp đổ. Khi hiệu suất thuật toán tăng trưởng phi mã 68% mỗi năm, còn hiệu năng phần cứng chỉ tiến triển tuyến tính theo định luật Moore, thì mô hình định giá ăn sâu suốt ba năm qua giờ đây không còn phù hợp. Chương tiếp theo của AI sẽ được khai mở bởi các mô hình mã nguồn mở.
Mặc dù các giao thức AI Web3 hoàn toàn khác biệt so với Web2, nhưng cũng không tránh khỏi chịu ảnh hưởng từ DeepSeek. Tác động này sẽ thúc đẩy sự ra đời của những trường hợp sử dụng (use case) hoàn toàn mới trên toàn bộ chuỗi cung ứng AI Web3: từ tầng cơ sở hạ tầng, trung gian, mô hình đến ứng dụng.
Phân tích mối quan hệ hợp tác giữa các giao thức trong chuỗi cung ứng
Thông qua phân tích kiến trúc công nghệ, chức năng và các ví dụ thực tiễn, tôi chia toàn bộ hệ sinh thái thành: tầng cơ sở hạ tầng, tầng trung gian, tầng mô hình và tầng ứng dụng, đồng thời làm rõ mối quan hệ phụ thuộc giữa chúng:
Tầng cơ sở hạ tầng
Tầng cơ sở hạ tầng cung cấp tài nguyên nền tảng phi tập trung (tính toán, lưu trữ, L1), trong đó các giao thức tính toán gồm: Render, Akash, io.net; các giao thức lưu trữ gồm: Arweave, Filecoin, Storj; các nền tảng L1 gồm: NEAR, Olas, Fetch.ai.
Các giao thức ở tầng tính toán hỗ trợ việc huấn luyện, suy luận và vận hành framework mô hình; giao thức lưu trữ bảo quản dữ liệu huấn luyện, tham số mô hình và bản ghi tương tác trên chuỗi; L1 thông qua các nút chuyên biệt để tối ưu hiệu suất truyền dữ liệu và giảm độ trễ.
Tầng trung gian
Tầng trung gian là cầu nối giữa cơ sở hạ tầng và các ứng dụng cấp cao hơn, cung cấp công cụ phát triển framework, dịch vụ dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Trong đó, các giao thức gán nhãn dữ liệu gồm: Grass, Masa, Vana; các framework phát triển gồm: Eliza, ARC, Swarms; các giao thức tính toán riêng tư gồm: Phala.
Lớp dịch vụ dữ liệu cung cấp nhiên liệu cho việc huấn luyện mô hình; framework phát triển phụ thuộc vào tài nguyên tính toán và lưu trữ từ tầng cơ sở hạ tầng; lớp tính toán riêng tư đảm bảo an toàn dữ liệu trong quá trình huấn luyện/suy luận.
Tầng mô hình
Tầng mô hình dùng để phát triển, huấn luyện và phân phối mô hình, trong đó có nền tảng huấn luyện mô hình mã nguồn mở: Bittensor.
Tầng mô hình phụ thuộc vào năng lực tính toán từ tầng cơ sở hạ tầng và dữ liệu từ tầng trung gian; mô hình được triển khai lên chuỗi thông qua framework phát triển; thị trường mô hình chuyển giao thành quả huấn luyện đến tầng ứng dụng.
Tầng ứng dụng
Tầng ứng dụng là các sản phẩm AI hướng tới người dùng cuối, trong đó các Agent gồm: GOAT, AIXBT; các giao thức DeFAI gồm: Griffain, Buzz.
Tầng ứng dụng gọi các mô hình tiền huấn luyện từ tầng mô hình; phụ thuộc vào tính toán riêng tư từ tầng trung gian; các ứng dụng phức tạp cần năng lực tính toán thời gian thực từ tầng cơ sở hạ tầng.
DeepSeek có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tính toán phi tập trung
Theo khảo sát mẫu, khoảng 70% dự án AI Web3 thực tế đang sử dụng OpenAI hoặc nền tảng đám mây tập trung, chỉ 15% sử dụng GPU phi tập trung (như các mô hình subnet Bittensor), còn lại 15% dùng kiến trúc lai (xử lý dữ liệu nhạy cảm tại chỗ, xử lý tác vụ thông thường trên đám mây).
Tỷ lệ sử dụng thực tế của các giao thức tính toán phi tập trung thấp xa so với kỳ vọng, không tương xứng với vốn hóa thực tế. Có ba nguyên nhân khiến tỷ lệ sử dụng thấp: các nhà phát triển Web2 khi chuyển sang Web3 vẫn duy trì chuỗi công cụ cũ; các nền tảng GPU phi tập trung chưa tạo ra lợi thế về giá cả; một số dự án lấy danh nghĩa "phi tập trung" để né tránh kiểm tra tuân thủ dữ liệu, nhưng thực tế vẫn phụ thuộc vào đám mây tập trung.
AWS/GCP chiếm hơn 90% thị phần năng lực tính toán AI, so với đó, năng lực tính toán tương đương của Akash chỉ bằng 0,2% AWS. Hào moat của nền tảng đám mây tập trung nằm ở: quản lý cụm máy, mạng tốc độ cao RDMA, khả năng mở rộng co giãn linh hoạt; các nền tảng đám mây phi tập trung có phiên bản cải tiến web3 cho các công nghệ trên, nhưng vẫn tồn tại những điểm yếu không khắc phục được: vấn đề độ trễ – độ trễ truyền thông giữa các nút phân tán cao gấp 6 lần đám mây tập trung; sự chia cắt chuỗi công cụ – PyTorch/TensorFlow chưa hỗ trợ gốc việc lập lịch phi tập trung.
DeepSeek giảm 50% nhu cầu tính toán nhờ huấn luyện thưa (Sparse Training), đồng thời đạt được việc huấn luyện mô hình trăm tỷ tham số trên GPU tiêu dùng thông qua tỉa mô hình động. Kỳ vọng ngắn hạn về nhu cầu GPU cao cấp giảm mạnh, tiềm năng thị trường điện toán biên được định giá lại. Như hình trên, trước khi DeepSeek xuất hiện, đại đa số giao thức và ứng dụng trong ngành đều sử dụng nền tảng như AWS, chỉ một vài trường hợp hiếm hoi triển khai trên mạng GPU phi tập trung – những trường hợp này tận dụng lợi thế giá rẻ của GPU tiêu dùng và không quan tâm đến độ trễ.
Tình trạng này có thể tiếp tục xấu đi sau khi DeepSeek ra đời. DeepSeek gỡ bỏ giới hạn đối với các nhà phát triển nhóm đuôi dài (long-tail), các mô hình suy luận hiệu quả chi phí thấp sẽ lan tỏa chưa từng thấy. Thực tế, hiện tại các nền tảng đám mây tập trung và nhiều quốc gia đã bắt đầu triển khai DeepSeek. Chi phí suy luận giảm mạnh sẽ thúc đẩy hàng loạt ứng dụng đầu cuối ra đời, những ứng dụng này có nhu cầu khổng lồ đối với GPU tiêu dùng. Trước thị trường khổng lồ sắp tới, các nền tảng đám mây tập trung sẽ bước vào cuộc chiến giành khách hàng mới – không chỉ cạnh tranh với các nền tảng hàng đầu mà còn với vô số nền tảng đám mây tập trung nhỏ lẻ. Cách cạnh tranh trực tiếp nhất là giảm giá, có thể dự đoán giá 4090 trên các nền tảng tập trung sẽ giảm mạnh – điều này là thảm họa đối với các nền tảng tính toán Web3. Khi giá không còn là hào moat duy nhất của các nền tảng này, buộc phải giảm giá theo, hậu quả là io.net, Render, Akash... không thể gánh nổi. Cuộc chiến giá sẽ phá hủy trần định giá còn sót lại của các bên này, vòng xoáy tử vong do thu nhập giảm và mất khách hàng có thể khiến các giao thức tính toán phi tập trung phải chuyển hướng.
Ý nghĩa cụ thể của DeepSeek đối với các giao thức trong chuỗi cung ứng ngành
Như hình minh họa, tôi cho rằng DeepSeek sẽ tạo ra những ảnh hưởng khác nhau đối với tầng cơ sở hạ tầng, tầng mô hình và tầng ứng dụng. Về mặt tích cực:
-
Tầng ứng dụng sẽ hưởng lợi từ việc chi phí suy luận giảm mạnh, nhiều ứng dụng hơn có thể đảm bảo Agent hoạt động liên tục với chi phí thấp, đồng thời hoàn thành nhiệm vụ theo thời gian thực;
-
Mô hình chi phí thấp như DeepSeek cho phép các giao thức DeFAI xây dựng SWARM phức tạp hơn, hàng ngàn Agent có thể được dùng cho một trường hợp sử dụng, mỗi Agent có phân công nhiệm vụ rất nhỏ và rõ ràng, từ đó nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng, tránh tình trạng đầu vào của người dùng bị mô hình hiểu sai và thực thi sai;
-
Các nhà phát triển tầng ứng dụng có thể tinh chỉnh mô hình, cung cấp dữ liệu giá cả, dữ liệu chuỗi và phân tích, dữ liệu quản trị giao thức cho các ứng dụng AI liên quan đến DeFi mà không cần trả phí giấy phép đắt đỏ.
-
Tầng mô hình mã nguồn mở sau khi DeepSeek ra đời được chứng minh giá trị tồn tại, các mô hình cao cấp mở cửa cho các nhà phát triển nhóm đuôi dài, kích thích làn sóng phát triển mạnh mẽ;
-
Bức tường tính toán xây dựng quanh GPU cao cấp trong ba năm qua bị phá vỡ hoàn toàn, các nhà phát triển có thêm lựa chọn, đồng thời xác lập định hướng cho mô hình mã nguồn mở – tương lai cuộc đua mô hình AI sẽ không còn là sức mạnh tính toán mà là thuật toán, sự thay đổi niềm tin này sẽ trở thành nền tảng vững chắc cho niềm tin của các nhà phát triển mô hình mã nguồn mở;
Các subnet chuyên biệt dành cho DeepSeek sẽ xuất hiện ngày càng nhiều, số tham số mô hình trên cùng mức năng lực tính toán sẽ tăng lên, ngày càng nhiều nhà phát triển tham gia cộng đồng mã nguồn mở.
Về mặt tiêu cực:
-
Độ trễ sử dụng khách quan tồn tại trong các giao thức tính toán ở tầng cơ sở hạ tầng không thể được tối ưu;
-
Hơn nữa, mạng lưới lai gồm A100 và 4090 đòi hỏi thuật toán điều phối cao hơn, điều này không phải thế mạnh của nền tảng phi tập trung.
DeepSeek chọc thủng bong bóng cuối cùng của lĩnh vực Agent, DeFAI có thể đơm hoa nảy lộc, phương thức huy động vốn ngành迎来 biến chuyển
Agent từng là hy vọng cuối cùng của AI trong ngành, sự xuất hiện của DeepSeek giải phóng giới hạn tính toán, phác họa viễn cảnh bùng nổ ứng dụng. Dù lẽ ra đây là tín hiệu tích cực lớn cho lĩnh vực Agent, nhưng do ngành gắn chặt với chính sách Fed và thị trường chứng khoán Mỹ, bong bóng cuối cùng bị chọc thủng, vốn hóa lĩnh vực rơi xuống đáy.
Trong làn sóng hội tụ AI và ngành, đột phá công nghệ và đấu trường thị trường luôn song hành. Phản ứng dây chuyền do biến động vốn hóa NVIDIA gây ra giống như chiếc gương chiếu yêu, phản ánh困境 sâu xa trong câu chuyện AI ngành: từ On-chain Agent đến động cơ DeFAI, dưới bản đồ hệ sinh thái tưởng chừng hoàn chỉnh là cơ sở kỹ thuật yếu kém, logic giá trị rỗng tuếch và thực tế tàn khốc do vốn đầu tư chi phối. Hệ sinh thái trên chuỗi bề ngoài phồn vinh nhưng ẩn chứa bệnh tật: vô số token FDV cao tranh đoạt thanh khoản hữu hạn, tài sản cũ sống lay lắt nhờ tâm lý FOMO, các nhà phát triển kiệt sức trong nội chiến PVP tiêu hao năng lượng đổi mới. Khi dòng vốn tăng trưởng và người dùng chạm trần, toàn ngành rơi vào "bi kịch của người đổi mới" – vừa khát khao câu chuyện đột phá, vừa khó thoát khỏi xiềng xích phụ thuộc đường mòn. Trạng thái xé rách này chính là cơ hội lịch sử cho AI Agent: nó không chỉ nâng cấp hộp công cụ kỹ thuật, mà còn tái cấu trúc mô hình sáng tạo giá trị.
Trong năm qua, ngày càng nhiều đội ngũ trong ngành nhận ra mô hình tài trợ truyền thống đang mất hiệu lực – chiêu bài cấp ít cổ phần cho VC, kiểm soát cao, chờ lên sàn rồi kéo giá giờ đây khó duy trì. VC thắt chặt hầu bao, nhà đầu tư nhỏ từ chối nhận hàng,门槛 niêm yết sàn lớn tăng cao, dưới áp lực ba chiều này, một cách chơi mới thích nghi với thị trường gấu đang nổi lên: kết hợp KOL hàng đầu + ít VC, phóng thích tỷ lệ lớn cho cộng đồng, khởi động lạnh với vốn hóa thấp.
Các đột phá như Soon và Pump Fun đang mở ra con đường mới thông qua "phóng thích cộng đồng" – hợp tác với KOL đầu ngành bảo chứng, phân phối trực tiếp 40%-60% token cho cộng đồng, khởi động dự án ở mức định giá FDV thấp chỉ 10 triệu USD, huy động hàng triệu đô la. Mô hình này xây dựng FOMO đồng thuận nhờ ảnh hưởng KOL, giúp đội ngũ khóa lợi nhuận sớm, đồng thời đổi lấy độ sâu thị trường bằng tính thanh khoản cao. Dù từ bỏ lợi thế kiểm soát ngắn hạn, nhưng có thể mua lại token giá thấp trong thị trường gấu thông qua cơ chế làm thị trường hợp quy. Về bản chất, đây là sự chuyển dịch mô hình quyền lực: từ trò chơi truyền tay VC (cơ quan tiếp nhận - bán ra khi lên sàn - nhà đầu tư nhỏ mua vào) sang cuộc chơi minh bạch định giá theo đồng thuận cộng đồng, hình thành mối quan hệ cộng sinh mới giữa đội ngũ và cộng đồng thông qua thanh khoản. Khi ngành bước vào chu kỳ cách mạng minh bạch, các dự án cố chấp logic kiểm soát truyền thống sẽ trở thành bóng ma của thời đại trong làn sóng di dời quyền lực.
Đau đớn ngắn hạn của thị trường đúng lúc chứng minh tính tất yếu của làn sóng công nghệ dài hạn. Khi AI Agent giảm chi phí tương tác trên chuỗi hai bậc độ lớn, khi mô hình tự điều chỉnh liên tục tối ưu hiệu suất vốn cho các giao thức DeFi, ngành có thể đón chờ Massive Adoption đã mong đợi bấy lâu. Cuộc cách mạng này không dựa vào thổi phồng khái niệm hay thúc ép vốn, mà bám rễ vào sức xuyên thấu công nghệ đáp ứng nhu cầu thực – giống như cách cách mạng điện không dừng lại vì sự phá sản của doanh nghiệp bóng đèn, Agent cuối cùng sẽ trở thành赛道 vàng thực sự sau khi bong bóng vỡ. Và DeFAI có thể chính là mảnh đất màu mỡ nuôi dưỡng sự sống mới. Khi suy luận chi phí thấp trở thành bình thường, chúng ta có thể sớm chứng kiến sự ra đời của các trường hợp sử dụng kết hợp hàng trăm Agent trong một Swarm. Với năng lực tính toán tương đương, số tham số mô hình tăng mạnh sẽ đảm bảo Agent trong thời đại mô hình mã nguồn mở có thể được tinh chỉnh đầy đủ, ngay cả với chỉ dẫn phức tạp của người dùng cũng có thể chia nhỏ thành pipeline nhiệm vụ mà từng Agent đơn lẻ có thể thực thi triệt để. Mỗi Agent tối ưu thao tác trên chuỗi có thể thúc đẩy tăng hoạt động và thanh khoản tổng thể cho các giao thức DeFi. Sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm DeFi phức tạp hơn đứng đầu là DeFAI, và đây chính là nơi nảy mầm cơ hội mới sau khi bong bóng trước vỡ tan.
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
