Báo cáo nghiên cứu của OKX Ventures: Phân tích hơn 10 dự án, giúp bạn hiểu rõ bản đồ AI Agent (Phần 1)
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Báo cáo nghiên cứu của OKX Ventures: Phân tích hơn 10 dự án, giúp bạn hiểu rõ bản đồ AI Agent (Phần 1)
Báo cáo nghiên cứu mới nhất từ OKX Ventures đi sâu phân tích bản đồ phát triển của lĩnh vực AI, hy vọng có thể mang lại một số gợi mở và suy ngẫm để mọi người nhận thức rõ hơn về giá trị của AI.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Phân khúc AI đang trải qua quá trình chuyển đổi từ đầu cơ, thổi phồng sang ứng dụng thực tế.
Các token Meme AI giai đoạn đầu bùng nổ nhờ làn sóng quan tâm đến AI, trong khi hiện nay các công cụ giao dịch AI mang tính chức năng hơn, nghiên cứu đầu tư thông minh và thực thể AI trên chuỗi đang lần lượt xuất hiện. Từ các chiến lược tấn công trên chuỗi được điều khiển bởi AI, đến các Agent AI tự chủ thực hiện nhiệm vụ trên chuỗi, hay các giải pháp tối ưu lợi nhuận DeFi do AI tạo ra, ảnh hưởng của phân khúc AI đang mở rộng nhanh chóng.
Nhưng phần lớn mọi người chỉ nhìn thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân về vốn hóa thị trường của các token AI mà lại không tìm được hệ tọa độ để giải mã logic giá trị của chúng. Phân khúc AI nào có sức sống lâu dài? Liệu DeFAI có phải là ứng dụng tốt nhất của AI? Những tiêu chí đánh giá dự án AI là gì?... Báo cáo mới nhất từ OKX Ventures đi sâu phân tích bản đồ phát triển của phân khúc AI, từ giải thích khái niệm, hành trình phát triển, các lĩnh vực ứng dụng đến các ví dụ dự án, hy vọng sẽ mang lại một số gợi ý và suy ngẫm cho mọi người trong việc nhận thức giá trị của AI.
Báo cáo này khá dài nên để thuận tiện cho việc đọc, chúng tôi chia thành hai phần (thượng) và (hạ). Bài viết này là phần «Thượng».
Bài liên quan:《Báo cáo OKX Ventures: Phân tích hơn 10 dự án, giúp bạn hiểu rõ bản đồ AI Agent (phần hạ)》
Một, Về AI Agent
AI Agent là một thực thể thông minh, có khả năng cảm nhận môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động tương ứng. Khác với các hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thống, đại lý AI có thể tự suy nghĩ và gọi công cụ, từ đó từng bước đạt được mục tiêu xác định, điều này khiến chúng có tính tự chủ và linh hoạt cao hơn khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp.
Tóm lại, AI Agent là các đại diện được điều khiển bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo, quy trình làm việc bao gồm: mô-đun cảm biến (thu thập đầu vào), mô hình ngôn ngữ lớn (hiểu, suy luận và lập kế hoạch), gọi công cụ (thực hiện nhiệm vụ) và phản hồi, tối ưu hóa (xác minh và điều chỉnh).
OpenAI định nghĩa AI Agent là hệ thống lấy mô hình ngôn ngữ lớn làm trung tâm, có khả năng tự hiểu, cảm nhận, lập kế hoạch, ghi nhớ và sử dụng công cụ, có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Khác với trí tuệ nhân tạo truyền thống, AI Agent có thể dần hoàn thành mục tiêu đã đặt thông qua suy nghĩ độc lập và gọi công cụ.
Định nghĩa AI Agent có thể được khái quát thành những yếu tố chính sau: Cảm nhận (Perception), AI Agent thu thập thông tin cần thiết bằng cảm biến, camera hoặc các thiết bị đầu vào khác; Suy luận (Reasoning), nó có khả năng phân tích thông tin cảm nhận được và tiến hành suy luận phức tạp để đưa ra quyết định hợp lý; Ra quyết định (Decision-making), dựa trên kết quả phân tích, AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động và chọn ra con đường thực hiện tối ưu; Hành động (Action), cuối cùng, AI Agent thực hiện kế hoạch đã đề ra bằng cách gọi API hoặc công cụ bên ngoài, tương tác với các hệ thống khác để đạt được mục tiêu định trước.
Nguyên lý và quy trình làm việc của AI Agent thường bao gồm các bước sau: Trước tiên là nhập thông tin, tiếp nhận thông tin từ môi trường như lệnh người dùng, dữ liệu cảm biến v.v.; tiếp theo là xử lý dữ liệu, sử dụng thuật toán và mô hình nội bộ để xử lý dữ liệu đầu vào, kết hợp với hệ thống ghi nhớ (ngắn hạn và dài hạn) để hiểu trạng thái hiện tại; sau đó là xây dựng kế hoạch, dựa trên kết quả xử lý, AI Agent sẽ chia nhiệm vụ lớn thành các nhiệm vụ nhỏ dễ quản lý hơn và lập kế hoạch thực hiện cụ thể. Trong giai đoạn thực thi, AI Agent thực hiện kế hoạch bằng cách gọi API hoặc công cụ bên ngoài và giám sát quá trình thực hiện để đảm bảo nhiệm vụ được hoàn thành như mong đợi; cuối cùng là phản hồi và học hỏi, sau khi hoàn thành nhiệm vụ, AI Agent sẽ tự phản ánh và học hỏi từ kết quả để nâng cao chất lượng ra quyết định trong tương lai.
Hai, Hành trình phát triển
Con đường phát triển của token AI thể hiện quá trình chuyển đổi từ hiện tượng "MEME" ban đầu sang tích hợp sâu về mặt công nghệ. Ban đầu, nhiều token thu hút sự chú ý của người dùng nhờ khái niệm ngắn hạn và làn sóng mạng xã hội, giống như các trào lưu trực tuyến. Tuy nhiên, khi thị trường ngày càng trưởng thành, token AI dần phát triển theo hướng chức năng thực tiễn và cao cấp hơn, từng bước thoát khỏi mô hình đầu cơ đơn thuần, chuyển đổi thành công cụ tài chính blockchain thật sự và nền tảng phân tích dữ liệu. Chúng ta sẽ đi sâu khám phá cách các token này phát triển từ những khái niệm trừu tượng thành sản phẩm công nghệ có giá trị ứng dụng thực tế.
Giai đoạn 1: AI Meme (giai đoạn mơ hồ)
Token AI ban đầu chủ yếu tồn tại dưới dạng “MEME”, các token như $GOAT, $ACT, $FARTCOIN không sở hữu ứng dụng hay chức năng thực tế nào, giá trị của chúng chủ yếu dựa vào thổi phồng khái niệm và tâm lý thị trường. Trong giai đoạn này, mục đích sử dụng token còn chưa rõ ràng, thị trường và người dùng hầu như không biết gì về tiềm năng của chúng, sự phổ biến của token chủ yếu phụ thuộc vào sự lan truyền trên mạng xã hội và đầu cơ ngắn hạn, thể hiện đặc điểm bí ẩn, khó lường.
Giai đoạn 2: Xã hội hóa (giai đoạn khám phá)
Khi thị trường ngày càng quan tâm đến token AI, các token này bắt đầu phát triển mạnh trong lĩnh vực xã hội. Ví dụ, các token như $LUNA, $BULLY thu hút người dùng tham gia thông qua các chức năng xã hội được cải thiện. Trong giai đoạn này, token không chỉ tồn tại như công cụ đầu cơ mà còn bắt đầu tích hợp cộng đồng và tương tác xã hội, thúc đẩy tăng trưởng thị trường. Token dần mở rộng từ chức năng đơn giản “trò chuyện” sang khám phá các chức năng gắn liền chặt chẽ với nhu cầu xã hội của người dùng, hình thành thuộc tính xã hội đa dạng hơn.
Giai đoạn 3: Lĩnh vực chuyên biệt (giai đoạn sâu hóa chức năng)
Token AI bắt đầu tách khỏi mô hình xã hội và đầu cơ đơn giản, đi sâu khám phá các tình huống ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên biệt. Các token như $AIXBT và $ZEREBRO thông qua việc tích hợp với blockchain, DeFi hoặc công cụ sáng tạo, dần bổ sung chức năng cho token, khiến chúng không còn đơn thuần là công cụ đầu cơ mà trở thành tài sản kỹ thuật số có chức năng và mục đích rõ ràng. Giai đoạn này đánh dấu sự phát triển của token AI theo hướng hiệu quả hơn, chuyên nghiệp hơn, từng bước hình thành vị thế thị trường riêng biệt.
Giai đoạn 3.5: Cơ sở hạ tầng (giai đoạn hoàn thiện công nghệ)
Khi ứng dụng token ngày càng sâu rộng, token AI bắt đầu tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ vững chắc hơn. Sự xuất hiện của các token như $AI16Z, $EMP thúc đẩy thêm việc tối ưu hóa chức năng token. Token không chỉ tập trung vào khuyến khích kinh tế và chức năng thực dụng mà còn bắt đầu chú trọng xây dựng cơ sở hạ tầng như công nghệ đa chuỗi, ứng dụng phi tập trung, kết hợp phần cứng, từng bước đặt nền tảng công nghệ cho sự phát triển bền vững trong tương lai.
Giai đoạn 4: Phân tích dữ liệu (giai đoạn trưởng thành)
Khi bước vào giai đoạn trưởng thành, token AI đã dần ổn định trên thị trường, bắt đầu tích hợp các chức năng phân tích đầu tư mã hóa phức tạp hơn, thúc đẩy sự hoàn thiện hệ sinh thái và cấu trúc quản trị token. Các token như $TRISIG và $COOKIE không còn là công cụ đơn giản, mà đã trở thành một phần của hệ thống kinh tế, được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực cao cấp như phân tích dữ liệu, quản trị cộng đồng và ra quyết định đầu tư. Lúc này, chức năng token dần được nâng cao, đã có thể cung cấp phân tích sâu và hỗ trợ ra quyết định cho thị trường, trở thành tài sản quan trọng trong thị trường mã hóa.
Giai đoạn 4.5: Ứng dụng tài chính (giai đoạn tích hợp hệ sinh thái)
Cùng với sự phát triển sâu rộng hơn của lĩnh vực DeFi, sự tích hợp của token AI trong ứng dụng tài chính ngày càng sâu sắc, làm nảy sinh khái niệm mới nổi “DeFAI”. Thông qua trí tuệ nhân tạo, các thao tác phức tạp của DeFi trở nên đơn giản hơn, người dùng bình thường cũng dễ dàng tham gia các hoạt động tài chính trên chuỗi. Các token tiêu biểu như $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT dần hình thành chuỗi dịch vụ đầy đủ từ chức năng cơ bản đến dịch vụ tài chính phức tạp trên thị trường, tối ưu hóa tương tác trên chuỗi, giảm rào cản tham gia, mang lại nhiều cơ hội và tiện ích hơn cho người dùng.
Ba, Khung AI Agent
(Một) So sánh dữ liệu Web3 và Web2
Khi các AI Agent Web2 đang cạnh tranh khốc liệt trong các thuật toán đề xuất, thì sân thử nghiệm Web3 cũng đang ươm mầm nhiều đột phá AI Agent hơn nữa. Nhưng dữ liệu cho thấy, các dự án Web3 và Web2 thể hiện sự khác biệt rõ rệt về phân bố đóng góp viên, gửi mã và sao GitHub. Bằng cách so sánh dữ liệu giữa các dự án Web3 và Web2, chúng ta có thể hiểu rõ hơn hiện trạng của cả hai về đổi mới công nghệ, mức độ hoạt động cộng đồng và sự chấp nhận của thị trường. Đặc biệt trên nền tảng GitHub, mức độ hoạt động và độ phổ biến của các dự án này cung cấp chỉ số quan trọng, giúp chúng ta nhìn thấu xu hướng phát triển công nghệ và thay đổi hệ sinh thái cộng đồng trong tương lai.
Về mặt tham gia của nhà phát triển, số lượng đóng góp viên của các dự án Web2 rõ ràng cao hơn nhiều so với Web3. Cụ thể, dự án Web3 có 575 người đóng góp, trong khi Web2 có tới 9.940 người đóng góp, phản ánh sự trưởng thành và cơ sở nhà phát triển rộng lớn hơn của hệ sinh thái Web2.Ba dự án dẫn đầu về số lượng đóng góp viên là: Starkchain với 3.102 người đóng góp; Informers-agents với 3.009 người đóng góp; Llamaindex với 1.391 người đóng góp.
Về phân bố gửi mã. Khối lượng gửi mã của dự án Web2 cũng cao hơn rõ rệt so với Web3. Tổng số lần gửi mã của dự án Web3 là 9.238 lần, trong khi Web2 lên tới 40.151 lần, cho thấy mức độ hoạt động phát triển cao hơn và tần suất cập nhật ổn định hơn ở các dự án Web2. Ba dự áncó số lần gửi mã hàng đầu là: ElipsOS dẫn đầu với 5.905 lần gửi; tiếp theo làDust, đã gửi mã tổng cộng 5.602 lần; LangChain đứng thứ ba với 5.506 lần gửi.
Về phân bố Sao GitHub. Mức độ phổ biến của các dự án Web2 trên GitHub vượt xa Web3, Web2 tích lũy được tổng cộng 526.747 sao, trong khi Web3 chỉ đạt 15.676 sao. Khoảng cách này phản ánh sự công nhận rộng rãi và ảnh hưởng thị trường tích lũy lâu dài của các dự án Web2 trong cộng đồng nhà phát triển.Ba dự án có số sao hàng đầu là: JS Agents không nghi ngờ gì là phổ biến nhất, đạt 137.534 sao; tiếp theo làLangChain, với 98.184 sao đứng thứ hai; MetaGPT đứng thứ ba với 46.676 sao.
Nhìn chung, các dự án Web2 dẫn trước rõ rệt về số lượng đóng góp viên và tần suất gửi mã, cho thấy hệ sinh thái trưởng thành và ổn định. Cơ sở nhà phát triển lớn và đổi mới công nghệ liên tục giúp các dự án Web2 duy trì sức cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường. Ngược lại, mặc dù số lượng đóng góp viên ít hơn, một số dự án Web3 thể hiện nổi bật về tần suất gửi mã, cho thấy họ có đội ngũ phát triển cốt lõi ổn định và có thể tiếp tục thúc đẩy dự án. Hệ sinh thái Web3 tuy hiện tại còn sơ khai nhưng tiềm năng không thể xem nhẹ, cộng đồng phát triển và cơ sở người dùng đang hình thành từng bước đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.
Về mức độ phổ biến của dự án, phân bố Sao GitHub tiết lộ tầm quan trọng của JavaScript và Python trong việc phát triển khung AI Agent.JS Agents vàLangChain là những dự án phổ biến nhất, cho thấy xu hướng kết hợp AI và tiền mã hóa đang thu hút sự chú ý rộng rãi. Dù số sao của các dự án Web3 thấp hơn nhiều so với Web2, một số dự án Web3 nhưMetaGPT vẫn thể hiện ấn tượng, giành được sự công nhận từ các nhà phát triển. Nhìn chung, các dự án Web3 tuy đang trong giai đoạn đuổi kịp, nhưng khi công nghệ ngày càng trưởng thành và hệ sinh thái mở rộng, vị thế của chúng trên thị trường trong tương lai có tiềm năng tăng trưởng ổn định.
(Hai) Các khung AI Agent blockchain chính thống
Nguồn dữ liệu: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
(Ba) Thách thức hiện tại của các khung AI Agent blockchain
Sự "đòn đánh hạ chiều" từ đối thủ lớn.
OpenAI, Google, Microsoft và các gã khổng lồ công nghệ khác đang nhanh chóng tung ra các đại lý đa công cụ cấp chính thức, dựa vào lợi thế mạnh mẽ về tài chính và công nghệ,随时可能 chiếm lĩnh thị trường và đẩy các khung khởi nghiệp vào vùng ngoại vi. Bằng cách tích hợp sâu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ đám mây và hệ sinh thái công cụ, các gã khổng lồ này có thể cung cấp giải pháp toàn diện và hiệu quả, khiến các khung nhỏ và vừa phải đối mặt với áp lực cạnh tranh lớn hơn, không gian sống bị co hẹp nghiêm trọng.
Độ ổn định và khả năng bảo trì chưa đủ.
Hiện tại tất cả các đại lý AI đều gặp phải tỷ lệ lỗi cao và vấn đề "ảo giác", đặc biệt khi gọi mô hình nhiều vòng, dễ xảy ra vòng lặp vô hạn hoặc lỗi tương thích. Khi đại lý được yêu cầu thực hiện nhiều nhiệm vụ con, những lỗi này thường bị khuếch đại theo từng lớp, dẫn đến hệ thống mất ổn định. Đối với các ứng dụng doanh nghiệp đòi hỏi độ tin cậy cao, các khung này hiện tại chưa thể cung cấp đủ độ ổn định và đảm bảo ở cấp độ sản xuất, hạn chế việc áp dụng rộng rãi trong môi trường thương mại thực tế.
Hiệu suất và chi phí cao ngất ngưởng.
Quy trình đại lý hóa thường đòi hỏi nhiều lần suy luận (như tự kiểm tra vòng lặp, hàm công cụ v.v.), nếu phụ thuộc vào các mô hình lớn như GPT-4 thì vừa phải đối mặt với chi phí gọi cao, vừa thường không đáp ứng được nhu cầu phản hồi nhanh. Mặc dù một số khung cố gắng kết hợp mô hình nguồn mở để suy luận cục bộ nhằm giảm chi phí, nhưng cách này vẫn phụ thuộc vào năng lực tính toán mạnh mẽ, và chất lượng kết quả suy luận khó ổn định, cần đội ngũ chuyên môn liên tục tối ưu để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống.
Thiếu sinh thái phát triển và độ linh hoạt.
Hiện tại, các khung đại lý AI này thiếu tiêu chuẩn thống nhất về ngôn ngữ phát triển và khả năng mở rộng, gây ra sự nhầm lẫn và giới hạn nhất định cho nhà phát triển khi lựa chọn. Ví dụ, Eliza dùng TypeScript, dễ tiếp cận nhưng khả năng mở rộng kém trong các tình huống độ phức tạp cao; Rig dùng Rust, hiệu suất tốt nhưng ngưỡng học tập cao; ZerePy (ZEREBRO) dựa trên Python, phù hợp ứng dụng tạo nội dung sáng tạo nhưng chức năng tương đối hạn chế. Các khung khác như AIXBT và Griffain tập trung nhiều hơn vào ứng dụng chuỗi hoặc lĩnh vực chuyên biệt, cần thời gian kiểm chứng thị trường. Nhà phát triển thường phải cân nhắc giữa tính dễ dùng, hiệu suất và khả năng thích ứng đa nền tảng khi lựa chọn các khung này, ảnh hưởng đến độ linh hoạt và tiềm năng phát triển trong các ứng dụng rộng hơn.
Rủi ro an ninh và tuân thủ.
Hệ thống đa đại lý khi truy cập API bên ngoài, thực hiện giao dịch quan trọng hoặc ra quyết định tự động, dễ gặp phải các rủi ro an ninh như gọi quyền vượt quá, rò rỉ riêng tư hoặc thao tác lỗ hổng. Nhiều khung xử lý chưa đầy đủ về chiến lược an ninh và ghi chép kiểm toán, đặc biệt trong các ứng dụng doanh nghiệp hoặc tài chính, các vấn đề này rất nổi bật, khó đáp ứng yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt. Điều này khiến hệ thống khi triển khai thực tế có thể đối mặt với rủi ro pháp lý lớn và thách thức an ninh dữ liệu.
Xét các vấn đề trên, nhiều người trong ngành cho rằng các khung AI Agent hiện tại có thể bị ép thêm trong áp lực "bước đột phá công nghệ tiếp theo" hay "giải pháp tích hợp gã khổng lồ". Tuy nhiên, cũng có quan điểm cho rằng các khung khởi nghiệp trong các lĩnh vực cụ thể như tình huống trên chuỗi, tạo nội dung sáng tạo hay kết nối plugin cộng đồng vẫn có thể phát huy giá trị độc đáo. Miễn là có thể đột phá trong độ tin cậy, kiểm soát chi phí và xây dựng hệ sinh thái, các khung này vẫn có thể tìm được con đường phát triển khả thi bên ngoài hệ sinh thái gã khổng lồ. Nhìn chung, làm thế nào để giải quyết hai thách thức lớn "chi phí cao, dễ lỗi" và "linh hoạt đa tình huống" sẽ là thử thách then chốt đối với mọi khung AI Agent.
Ba, Hướng phát triển của AI Agent
Sự phổ biến của AI đa phương thức
Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, AI đa phương thức đang dần trở thành động lực chính trong các ngành. AI đa phương thức có thể xử lý nhiều dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, thể hiện tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt trong y tế, bằng cách tích hợp hồ sơ y tế, dữ liệu hình ảnh và thông tin bộ gen, AI đa phương thức có thể hỗ trợ triển khai chăm sóc y tế cá nhân hóa, giúp bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị chính xác hơn cho từng bệnh nhân. Trong bán lẻ và sản xuất, tận dụng công nghệ này, AI có thể tối ưu quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả, đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng, từ đó tăng sức cạnh tranh cho doanh nghiệp. Cùng với sự gia tăng dữ liệu và năng lực tính toán, dự kiến AI đa phương thức sẽ phát huy vai trò cải biến trong nhiều ngành hơn, thúc đẩy nhanh chóng việc lặp lại công nghệ và mở rộng ứng dụng.
Trí tuệ nhập thể và trí tuệ tự chủ
Trí tuệ nhập thể (Embodied AI) là hệ thống trí tuệ nhân tạo thông qua cảm nhận và tương tác với thế giới vật lý để hiểu và thích nghi với môi trường. Công nghệ này sẽ thay đổi đáng kể định hướng phát triển robot và đặt nền móng cho sự phổ biến của chúng trong lái xe tự động, thành phố thông minh và các tình huống ứng dụng khác. Năm 2025 được xem là “năm khai sinh trí tuệ nhập thể”, công nghệ này dự kiến sẽ được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách trao cho robot khả năng cảm nhận, hiểu và ra quyết định tự chủ, trí tuệ nhập thể sẽ thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa thế giới vật lý và kỹ thuật số, từ đó nâng cao năng suất và thúc đẩy sự phát triển thông minh trong mọi ngành nghề. Dù là trợ lý cá nhân, xe tự lái hay nhà máy thông minh, trí tuệ nhập thể đều sẽ thay đổi cách con người tương tác với máy móc.
Sự trỗi dậy của AI Agent (Agentic AI)
AI Agent (Agentic AI) ám chỉ các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng độc lập hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Những AI Agent này đang chuyển đổi từ công cụ trả lời truy vấn đơn giản ban đầu thành hệ thống ra quyết định tự chủ cao cấp hơn, được ứng dụng rộng rãi trong tối ưu hóa quy trình kinh doanh, dịch vụ khách hàng và tự động hóa công nghiệp. Ví dụ, AI Agent có thể tự xử lý yêu cầu tư vấn của khách hàng, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, thậm chí đưa ra quyết định tối ưu. Trong tự động hóa công nghiệp, AI Agent có thể giám sát trạng thái vận hành thiết bị, dự đoán sự cố và điều chỉnh hoặc sửa chữa trước khi vấn đề xảy ra. Khi AI Agent ngày càng trưởng thành, ứng dụng của chúng trong các ngành sẽ ngày càng sâu sắc, trở thành công cụ quan trọng để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.
Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học
Việc đưa AI vào đang thúc đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực phân tích dữ liệu phức tạp. AI4S (AI cho Khoa học) đã trở thành xu hướng nghiên cứu mới, sử dụng mô hình lớn để phân tích sâu dữ liệu, AI đang giúp các nhà nghiên cứu phá vỡ giới hạn nghiên cứu truyền thống. Trong các lĩnh vực như y sinh, khoa học vật liệu và nghiên cứu năng lượng, ứng dụng AI đang thúc đẩy đột phá khoa học cơ bản. Một ví dụ nổi bật là AlphaFold, bằng cách dự đoán cấu trúc protein, đã giải quyết vấn đề làm đau đầu các nhà khoa học lâu nay, thúc đẩy mạnh mẽ tiến trình nghiên cứu y sinh. Trong tương lai, AI sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong thúc đẩy tiến bộ nghiên cứu, phát hiện vật liệu và thuốc mới.
An toàn và đạo đức AI
Cùng với sự phổ biến của công nghệ AI, các vấn đề an toàn và đạo đức AI đang dần trở thành tâm điểm chú ý toàn cầu. Tính minh bạch, công bằng trong ra quyết định của hệ thống AI và các mối nguy hiểm tiềm tàng đã gây ra nhiều tranh luận. Để đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ AI, các doanh nghiệp và chính phủ đang nỗ lực gấp rút xây dựng khung quản trị đầy đủ, nhằm hiệu quả quản lý rủi ro trong khi thúc đẩy đổi mới công nghệ. Đặc biệt trong các lĩnh vực như ra quyết định tự động, quyền riêng tư dữ liệu và hệ thống tự chủ, làm thế nào để cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và trách nhiệm xã hội trở thành chìa khóa đảm bảo ảnh hưởng tích cực của công nghệ AI. Đây không chỉ là thách thức phát triển công nghệ mà còn là vấn đề quan trọng về mặt đạo đức và pháp lý, ảnh hưởng đến vai trò và vị thế của AI trong xã hội tương lai.
Chúng tôi sẽ trình bày chi tiết về ứng dụng và các dự án tiêu biểu của AI Agent trong báo cáo phần «hạ», đồng thời đưa ra khung đánh giá, kính mời theo dõi.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Nội dung này chỉ mang tính chất tham khảo, không cấu thành và không nên được coi là (i) lời khuyên đầu tư hoặc đề xuất, (ii) lời chào mời hay kêu gọi mua, bán hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số, hoặc (iii) lời khuyên tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế. Chúng tôi không đảm bảo tính chính xác, đầy đủ hoặc hữu ích của thông tin đó. Tài sản kỹ thuật số (bao gồm stablecoin và NFT) chịu ảnh hưởng bởi biến động thị trường, liên quan đến rủi ro cao, có thể mất giá trị, thậm chí trở nên vô giá trị. Bạn nên tự mình cân nhắc kỹ xem việc giao dịch hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp với bạn hay không dựa trên tình hình tài chính và khả năng chịu rủi ro của bản thân. Hãy tham khảo ý kiến chuyên gia pháp lý/thuế/đầu tư của bạn về trường hợp cụ thể của bạn. Không phải tất cả sản phẩm đều được cung cấp tại mọi khu vực. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản dịch vụ và Tiết lộ rủi ro & Miễn trừ trách nhiệm của OKX. Ví di động OKX Web3 và các dịch vụ liên quan chịu sự ràng buộc bởi các điều khoản dịch vụ riêng biệt. Bạn hãy tự chịu trách nhiệm tìm hiểu và tuân thủ luật pháp và quy định địa phương áp dụng.
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
OKX Ventures
