Tổng quan sự kiện Space｜AINFT chính thức ra mắt nền tảng dịch vụ AI, xây dựng cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo dựa trên “hình thức thanh toán tập trung linh hoạt”
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tổng quan sự kiện Space｜AINFT chính thức ra mắt nền tảng dịch vụ AI, xây dựng cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo dựa trên “hình thức thanh toán tập trung linh hoạt”
Nền tảng dịch vụ AI AINFT tái định hình trải nghiệm sử dụng AI bình đẳng và hiệu quả theo mô hình “một cổng truy cập, nhiều loại AI, thanh toán linh hoạt”.
Chuyên sâu báo cáo Web3Khi trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển mình từ một đột phá công nghệ gây kinh ngạc toàn cầu thành một “công cụ hiệu suất” thấm sâu vào đời sống hằng ngày, chi phí sử dụng nó cũng âm thầm gia tăng. Đằng sau hiện tượng này không chỉ là sự trưởng thành của mô hình kinh doanh, mà còn phản ánh một giai đoạn then chốt trong hành trình AI đang nhanh chóng tiến tới vị thế “cơ sở hạ tầng số”. Khi một công cụ trở thành thiết yếu, cấu trúc chi phí, cách thức lựa chọn và tính bền vững dài hạn của nó sẽ trở thành bài toán thực tế mà mỗi người dùng bình thường đều không thể tránh khỏi.
Chính trong bối cảnh chi phí sử dụng AI ngày càng leo thang, nền tảng dịch vụ AINFT AI thuộc hệ sinh thái TRON gần đây đã chính thức đi vào hoạt động toàn diện. Nền tảng này tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu như ChatGPT, Claude và Gemini, cung cấp giao diện hội thoại và API thống nhất, đồng thời tích hợp sâu với ví TronLink, hỗ trợ đăng nhập một lần và thanh toán trên chuỗi. Ưu điểm nổi bật của nền tảng là người dùng mới có thể sử dụng miễn phí các dịch vụ mô hình AI, đồng thời cũng hỗ trợ nạp tiền nhỏ để đổi lấy điểm nhằm sử dụng các dịch vụ trả phí; nếu nạp tiền bằng token NFT, người dùng còn được hưởng chiết khấu 20%.
Đây không chỉ là một thách thức trực tiếp đối với mô hình trả phí hiện tại, mà còn đặt ra một câu hỏi then chốt: Khi xu hướng tồn tại song song nhiều mô hình ngày càng rõ nét, người dùng liệu vẫn phải chịu chi phí cao cho một mô hình duy nhất? Sự xuất hiện của AINFT có lẽ đang mở ra một tương lai sử dụng AI linh hoạt và bền vững hơn. Bàn tròn SunFlash kỳ này quy tụ nhiều nhà quan sát và thực tiễn trong ngành, với trọng tâm thảo luận không nằm ở việc so sánh năng lực mô hình, mà là đi sâu vào logic nền tảng đằng sau sự gia tăng chi phí, đồng thời xem xét chiến lược sử dụng dài hạn hiệu quả cho người dùng phổ thông trong bối cảnh AI đã trở thành công cụ được sử dụng thường xuyên.
Khi nhu cầu về AI ngày càng đa dạng, mô hình đăng ký truyền thống đã trở thành “khóa hiệu suất” đối với người dùng
Khi trí tuệ nhân tạo chuyển mình từ những màn trình diễn công nghệ đầy ấn tượng thành “công cụ nâng cao năng suất” không thể thiếu trong mọi lĩnh vực, một mâu thuẫn rõ rệt bắt đầu xuất hiện: Một mặt, nhu cầu của người dùng đang trở nên chưa từng có mức độ đa dạng và gắn liền với bối cảnh cụ thể; mặt khác, mô hình dịch vụ chủ đạo vẫn duy trì ở dạng đăng ký đắt đỏ. Sự lệch pha ngày càng trầm trọng giữa cung và cầu này khiến mô hình đăng ký truyền thống không chỉ khó đáp ứng nhu cầu thực tế linh hoạt và biến đổi, mà còn do khoản phí cố định cao ngất ngưởng, dần biến thành “khóa hiệu suất”, cản trở người dùng theo đuổi hiệu năng tối ưu. Trong buổi bàn tròn SunFlash lần này, nhiều khách mời đã phân tích sâu sắc logic nền tảng đằng sau sự gia tăng liên tục của chi phí sử dụng AI dưới nhiều góc nhìn khác nhau như tiến trình công nghệ, cung – cầu thị trường và hành vi người dùng.
YOMIRGO chỉ ra rằng, sự gia tăng chi phí sử dụng AI phản ánh hai xu hướng cốt lõi: Thứ nhất, các tác vụ AI đã chuyển từ mô hình hỏi – đáp đơn lẻ ban đầu sang quá trình “chuỗi suy luận” nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi nhiều vòng gọi công cụ và tự phản tư, dẫn đến mức tiêu thụ tính toán tăng theo cấp số mũ.Với yêu cầu ngày càng cao về tính logic và chất lượng đầu ra, khả năng suy luận mạnh mẽ đã trở thành khoản chi phí cốt lõi trong các dịch vụ AI, đằng sau đó là khối lượng tham số khổng lồ, chi phí tính toán và sự mất cân bằng cung – cầu toàn cầu đối với chip hiệu năng cao. Thứ hai, chi phí sử dụng AI liên tục gia tăng cũng phản ánh xu hướng “hạ tầng hóa” ngày càng rõ nét của AI, giống như điện và nước, AI đang hòa nhập sâu vào luồng công việc hằng ngày, trở thành trụ cột không thể thiếu trong nâng cao năng suất.
AISIM đồng tình với nhận định trên và bổ sung nhấn mạnh rằng, sự gia tăng chi phí bản chất là do AI đang chuyển mình từ “công cụ trải nghiệm ban đầu” sang “cơ sở hạ tầng nâng cao năng suất được sử dụng thường xuyên”. Mức độ phụ thuộc của người dùng càng sâu thì yêu cầu về mọi mặt càng cao, và chi phí tính toán cũng như vận hành đằng sau tự nhiên tăng theo. Grace lại lý giải từ góc độ trải nghiệm người dùng: khi người dùng trả tiền cho kết quả chất lượng cao hơn, họ cũng đồng thời đang gánh chịu chi phí cho các quy trình nền tảng phức tạp nhưng vô hình.
Khi sự gia tăng chi phí sử dụng trở thành một xu hướng chắc chắn, một vấn đề cấp bách hơn nữa đối với người dùng tự nhiên nảy sinh: Liệu mô hình trả phí hiện tại vẫn còn phù hợp với bức tranh nhu cầu hiện tại? Về vấn đề này, các khách mời bàn tròn đã đạt được sự đồng thuận rõ ràng:Mô hình đăng ký dài hạn gắn bó với một mô hình duy nhất theo nghĩa truyền thống đang ngày càng lệch pha rõ rệt với các tình huống sử dụng thực tế của người dùng — vốn mang tính đa dạng, biến đổi và ngày càng tinh tế.
Nhiều khách mời xuất phát từ các tình huống sử dụng thực tế, chỉ ra rằng nhu cầu người dùng bản chất là đa dạng và gắn với bối cảnh cụ thể. ONEONE và Grace đều nhấn mạnh rằng các tác vụ như viết lách, lập trình, vẽ minh họa thường đòi hỏi thế mạnh riêng của từng mô hình khác nhau; mong đợi một mô hình duy nhất luôn đạt hiệu suất tối ưu trên mọi lĩnh vực vừa phi thực tế, vừa không hiệu quả về chi phí.web3 Monkey đưa ra nhận định sắc bén rằng phần lớn chi phí người dùng trả cho các mô hình hàng đầu có thể đang dành cho 20% khả năng đỉnh cao rất ít khi được sử dụng, trong khi nhu cầu thường xuyên hoàn toàn có thể được đáp ứng bởi các khả năng cơ bản — điều này dẫn đến sự mất cân bằng rõ rệt về giá – trị.
Hơn nữa, mô hình này trong thị trường đang đổi mới nhanh chóng có thể hạn chế quyền lựa chọn và khả năng thích ứng của người dùng. YOMIRGO nhấn mạnh rằng công nghệ AI thay đổi từng ngày; việc ràng buộc dài hạn với một mô hình duy nhất chẳng khác nào tự giới hạn bản thân, khiến người dùng bỏ lỡ lợi ích công nghệ từ sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình khác.HiSeven cũng chỉ ra rằng mong muốn cốt lõi của người dùng đang chuyển từ “thụ động chấp nhận dịch vụ cố định” sang “chủ động tìm kiếm giải pháp tối ưu”, họ có xu hướng linh hoạt gọi vào công cụ phù hợp nhất dựa trên nhu cầu tức thời, thay vì bị ràng buộc bởi một nền tảng duy nhất.
Cuối cùng, cuộc thảo luận dẫn đến một kết luận rõ ràng: Đối với đại bộ phận người dùng phổ thông có nhu cầu phân tán và tình huống sử dụng đa dạng, mô hình trả phí trước cao cho các khả năng chuyên biệt nhưng ít dùng sẽ ngày càng gặp thử thách nghiêm trọng cả về tính kinh tế lẫn tính thực tiễn.AISIM tổng kết rằng một mô hình dịch vụ linh hoạt và hiệu quả hơn về chi phí đã trở thành nhu cầu cấp thiết mà thị trường đang chờ đợi.
Cách tiếp cận đột phá của AINFT: Thanh toán linh hoạt tái cấu trúc chi phí, cổng truy cập tập trung tái định hình trải nghiệm
Đối mặt với mâu thuẫn cấu trúc giữa mô hình đăng ký đơn lẻ và nhu cầu đa dạng, các khách mời đều cho rằng lời giải cho nghịch lý này có thể nằm ở một cổng truy cập thống nhất, có khả năng tập hợp năng lực từ nhiều mô hình. Các khách mời tiên đoán rằng, đây không chỉ đơn thuần là sự tích hợp kỹ thuật, mà còn sẽ kích hoạt một cuộc cải biến sâu sắc từ logic sử dụng đến hệ sinh thái công nghiệp.
Nhiều khách mời chỉ ra rằng một cổng truy cập thống nhất sẽ thay đổi mối quan hệ giữa người dùng và AI. AISIM kể về hiện tượng “tranh luận tín ngưỡng” giữa các mô hình khác nhau trong cộng đồng người dùng hiện nay; một nền tảng tập hợp sẽ làm tan biến sự phe phái không cần thiết này, giúp người dùng chuyển từ “trả tiền cho mô hình” sang “trả tiền để giải quyết vấn đề”. HiSeven và ONEONE bổ sung từ góc độ hiệu suất: điều này giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí nhận thức do người dùng phải chuyển đổi giữa nhiều nền tảng, đăng ký và so sánh giá, khiến việc sử dụng dịch vụ AI trở nên mượt mà như việc chuyển đổi giữa các tab trình duyệt.
Ngoài ra, cuộc cải biến sâu sắc hơn nằm ở sự tiến hóa toàn diện về cách thức thực hiện tác vụ. Như Grace ví von, dưới mô hình mới này, người dùng sẽ đảm nhiệm vai trò “giám đốc điều hành”, không còn là người thụ động nhận đầu ra từ một công cụ duy nhất, mà là người nắm quyền điều phối toàn cục, chỉ huy các “nhân viên AI” phù hợp nhất để phối hợp thực hiện nhiệm vụ dựa trên đặc thù của từng tác vụ. Ví dụ, một mô hình chịu trách nhiệm tạo phương án, mô hình khác chuyên thẩm định và tối ưu hóa — kiểu làm việc theo nhóm này nâng cao đáng kể độ tin cậy và chất lượng đầu ra.
Điều này hàm ý rằng AI sẽ thoát khỏi đặc tính là một công cụ cụ thể, thay vào đó trở thành cơ sở hạ tầng như điện và nước: chuẩn hóa cao độ, sử dụng theo nhu cầu và thanh toán chính xác theo mức tiêu thụ. Đây xa hơn hẳn một cải tiến đơn thuần trên giao diện người dùng, mà đánh dấu một bước tiến hóa căn bản trong toàn bộ phạm trù dịch vụ AI — từ mô hình “cung cấp công cụ” khép kín, cứng nhắc sang mô hình “mở rộng năng lực” linh hoạt và phổ quát.
Là một ví dụ điển hình phù hợp với xu hướng tiến hóa này, nền tảng AI gốc Web3 AINFT trong hệ sinh thái TRON chính là sự cụ thể hóa thực tế của mô hình nói trên. Các khách mời tham dự, dựa trên trải nghiệm sử dụng thực tế, đã phân tích sâu cách thức nền tảng này hiện thực hóa mục tiêu kép “chi phí thấp” và “trải nghiệm tốt”.
1. Cách mạng trong cấu trúc chi phí: Từ đăng ký cố định sang thanh toán linh hoạt
Các khách mời cho rằng, đổi mới cốt lõi của AINFT nằm ở mô hình kinh tế của nó. web3 Monkey phân tích chi tiết cơ chế điểm và nạp tiền nhỏ trên chuỗi, qua đó hoàn toàn phá vỡ mô hình phí tháng cố định truyền thống. Đối với người dùng mới, số điểm miễn phí nhận được khi đăng nhập bằng ví đã đủ đáp ứng nhu cầu cơ bản.Hiện tại, người dùng mới đăng nhập sẽ nhận ngay 1 triệu điểm, đủ để phục vụ nhu cầu thường xuyên nhưng ít tần suất. Đối với người dùng thường xuyên, nền tảng cung cấp các tùy chọn nạp tiền cực kỳ linh hoạt, hỗ trợ nhiều loại tiền mã hóa như NFT, TRX, USDD, USDT và USD1; nạp bằng token NFT được hưởng chiết khấu 20%, người dùng có thể nạp theo nhu cầu thực tế, ước tính chi phí hàng tháng có thể giảm mạnh xuống còn khoảng 5–15 đô la Mỹ, đánh dấu sự chuyển đổi từ gánh nặng “phí tháng cố định” sang mô hình “thanh toán linh hoạt theo nhu cầu”.
2. Tái định hình trải nghiệm người dùng: Truy cập liền mạch và kiểm soát chủ quyền
Ở khía cạnh trải nghiệm, AINFT hỗ trợ đăng nhập một lần qua ví TronLink để ngay lập tức sử dụng dịch vụ từ nhiều mô hình. Thiết kế này loại bỏ sự phiền hà do phải đăng ký và xác minh lặp đi lặp lại, giúp dịch vụ AI hòa nhập liền mạch vào trải nghiệm mượt mà của Web3. Đồng thời, API thống nhất do nền tảng cung cấp cho phép người dùng linh hoạt tích hợp năng lực tập hợp này vào các ứng dụng và luồng công việc cá nhân, từ đó mở rộng đáng kể ranh giới ứng dụng thực tiễn.
3. Hòa nhập giá trị hệ sinh thái: Chủ quyền, khuyến khích và tính bền vững
Sâu hơn nữa, thiết kế mô hình của AINFT thể hiện sự quan tâm đến chủ quyền người dùng và giá trị dài hạn. Cơ chế điểm và nạp tiền của nó không chỉ là kênh thanh toán đơn thuần, mà là một vòng tuần hoàn khuyến khích tích cực: người dùng nạp tiền bằng NFT sẽ nhận được phần thưởng bổ sung, giúp tối ưu hóa liên tục chi phí cho người dùng tham gia lâu dài và sử dụng sâu. Thực chất, điều này trao lại quyền lựa chọn và lợi ích giá trị cho người dùng, khiến sự phát triển của nền tảng và lợi ích cộng đồng đi cùng nhau, từ đó xây dựng một hệ sinh thái bền vững hơn và hấp dẫn hơn.
Đối mặt với thực trạng chi phí dịch vụ AI tập trung ngày càng tăng cao và sự lựa chọn ngày càng hạn chế, các giải pháp gốc Web3 như AINFT đã cung cấp một hướng đi đột phá then chốt. Nó tái cấu trúc mô hình kinh tế thông qua hệ thống điểm và thanh toán linh hoạt, đồng thời tái định hình trải nghiệm người dùng thông qua việc tập hợp nhiều mô hình và truy cập một lần, bản chất là tận dụng tính khả thi tổ hợp và thiết kế khuyến khích của blockchain để chuyển đổi AI từ “dịch vụ đăng ký khép kín” thành “cơ sở hạ tầng số mở”.
Là cơ sở hạ tầng AI cốt lõi trong hệ sinh thái TRON, thực tiễn của AINFT vượt xa việc tích hợp công nghệ đơn thuần; nó đang nỗ lực xây dựng một phạm trù mới, nơi các Agent AI có thể phối hợp với nhau và hệ thống khuyến khích vận hành trong một vòng tuần hoàn nội tại. Điều này báo hiệu một tương lai: Người dùng sẽ không còn phải trả tiền cho một mô hình duy nhất, mà sẽ trở thành một chủ thể có chủ quyền, bước vào một hệ sinh thái số thông minh, phổ quát và hiệu quả hơn, do cộng đồng cùng thúc đẩy và phát triển.
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
