Chu kỳ AI đã đến, các nhà khởi nghiệp Web3 có nên chuyển sang AI không?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Chu kỳ AI đã đến, các nhà khởi nghiệp Web3 có nên chuyển sang AI không?
Khi một chủ đề bắt đầu trở nên phổ biến, nhiều đội ngũ khởi nghiệp Web3 thực hiện đánh giá dựa trên chủ đề đó: khái niệm nào “hot” thì họ làm theo khái niệm ấy — và rồi vấp ngã.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Portal Lab
“Bạn đã nuôi tôm hùm chưa?” Gần đây, đây có thể là câu chào phổ biến nhất giữa các Web3er khi gặp nhau.
Đầu năm 2026, ngay sau khi robot xuất hiện trong Gala Xuân Trung Quốc gây chấn động toàn mạng, thế hệ mới các Agent AI đại diện bởi OpenClaw đã trở thành “đồ chơi” mới được giới công nghệ bàn tán sôi nổi. Có người dùng AI làm dịch vụ chăm sóc khách hàng, có người dùng AI viết mã, thậm chí có người bắt đầu thử nghiệm mô phỏng cả một bộ “nhân viên số” hoàn chỉnh bằng Agent. Một khái niệm gần đây thường xuyên được nhắc đến trên các nền tảng internet — “công ty một người” — chính là mô hình trong đó một cá nhân chỉ cần vận hành một quy trình làm việc dựa trên AI để thực hiện khối lượng công việc vốn trước đây đòi hỏi cả một đội nhỏ.
Giới Web3 dĩ nhiên cũng không đứng ngoài cuộc. Nếu bạn theo dõi sát các phương tiện truyền thông ngành gần đây, sẽ thấy nhiều dự án đang bắt đầu xây dựng nội dung xung quanh Agent AI. Một số nghiên cứu cách Agent gọi trực tiếp tài sản hoặc hợp đồng trên chuỗi; một số khác tập trung vào cơ sở hạ tầng thanh toán, danh tính hoặc tài chính cho Agent; lại có những nhóm thảo luận về “hệ sinh thái kinh tế Agent”, nhằm giúp AI tham gia mạng lưới như một người dùng thực thụ; thậm chí một số bên còn khởi xướng lại khẩu hiệu mới “Web4.0”.
Đọc đến đây, bạn hẳn cảm thấy rất quen thuộc.
Người ta thường nói thời trang là vòng xoay lặp lại — nào ngờ giới công nghệ (hoặc cụ thể hơn là giới tiền mã hóa) cũng vậy. Bạn còn nhớ đợt thị trường đi xuống bắt đầu từ năm 2022 chứ? Khi ấy ChatGPT bùng nổ chỉ trong một đêm, AI lập tức trở thành chủ đề nóng mà ai cũng bàn tán. Giới Web3 dĩ nhiên không ngồi yên: rất nhanh sau đó, hàng loạt khái niệm mới xuất hiện — Agent AI, nhà giao dịch AI, chiến lược tự động… Dường như chỉ cần gắn với AI là có thể kể ra một câu chuyện mới. Nhưng sự sôi động ấy chẳng kéo dài được bao lâu. Khi thị trường tiền mã hóa phục hồi và tăng trưởng trở lại, sự chú ý của mọi người nhanh chóng quay lại với chính lĩnh vực Crypto.
Lần này, vào nửa cuối năm 2025, thị trường tiền mã hóa lại có dấu hiệu suy thoái, nên Web3 lại bắt đầu tìm kiếm một khái niệm mới để “tiếp sức”.
Tuy nhiên, theo Portal Labs, chính ở điểm này lại nảy sinh vấn đề. Khi một câu chuyện (narrative) bắt đầu lan rộng, nhiều đội ngũ khởi nghiệp Web3 thực chất không đưa ra quyết định dựa trên đánh giá kỹ thuật hay thương mại, mà dựa trên đánh giá “câu chuyện”: khái niệm nào đang hot thì làm khái niệm đó — rồi sau đó vấp ngã.
Nhiều đội ngũ chỉ khi thực sự triển khai dự án mới nhận ra: khái niệm thì có thể dựng lên nhanh chóng, nhưng sản phẩm lại rất khó hiện thực hóa. Người dùng ở đâu? Bối cảnh ứng dụng cụ thể là gì? Cơ chế thu phí bền vững ra sao? Có thể gọi vốn thành công không? Những câu hỏi này thường chỉ dần lộ diện sau một thời gian dài triển khai dự án.
Khi cơn sốt lắng xuống, thị trường thường chỉ còn lại một loạt dự án chưa thể vận hành trơn tru: một số sản phẩm dừng lại ở giai đoạn demo; một số khác dù ra mắt nhưng không tìm được người dùng; còn một số thì biến mất hoàn toàn cùng với câu chuyện (narrative) vốn từng thúc đẩy chúng. Trong ngắn hạn, điều này trông giống như một phân khúc mới vừa được mở ra, nhưng nhìn lại sau một thời gian, những gì thực sự còn tồn tại lại rất ít.
Vì vậy, bài toán đặt ra là: nên tiếp tục chuyên sâu vào Crypto hay chuyển sang AI? Chọn Crypto thì thị trường lại ảm đạm, đầu tư chưa chắc đã mang lại lợi nhuận; chọn AI thì lại thiếu nền tảng vững chắc. Rào cản kỹ thuật, cấu trúc nhân lực và môi trường cạnh tranh của AI đều khác biệt so với Web3. Trong vài năm qua, nhiều đội ngũ đã tích lũy hệ thống kỹ thuật, kinh nghiệm sản phẩm và nguồn lực cộng đồng hoàn toàn dựa trên hệ sinh thái Crypto; nếu chuyển hoàn toàn sang AI, đồng nghĩa với việc bước vào một phân khúc hoàn toàn xa lạ. Từ năng lực mô hình, nguồn dữ liệu đến đội ngũ kỹ sư — gần như tất cả đều phải xây dựng lại từ đầu.
Một thực tế còn rõ ràng hơn: phân khúc AI hiện đã vô cùng đông đúc. Dù là các công ty mô hình lớn, doanh nghiệp internet truyền thống hay hàng loạt startup mới nổi, tất cả đều đã đổ vào lĩnh vực này những nguồn lực khổng lồ. Đối với một đội ngũ khởi nghiệp vốn hoạt động trong lĩnh vực Web3, nếu chỉ vì chạy theo xu hướng mà bước chân vào thị trường này, họ dễ dàng nhận ra mình vừa thiếu lợi thế kỹ thuật, vừa thiếu nguồn lực ngành.
Thực tế, với nhiều đội ngũ khởi nghiệp Web3, vẫn còn một con đường khả thi khác. Họ không nhất thiết phải chuyển đổi hoàn toàn sang AI, mà có thể tiếp tục đi theo con đường Web3 của mình, đồng thời suy ngẫm về việc Crypto có thể bổ sung những năng lực gì cho hệ sinh thái AI.
Nếu quan sát kỹ đợt phát triển AI hiện nay, bạn sẽ nhận ra nhiều khâu then chốt vẫn chưa được giải quyết triệt để.
Điển hình nhất là vấn đề dữ liệu. Mô hình ngày càng mạnh hơn, nhưng dữ liệu huấn luyện lấy từ đâu? Dữ liệu có đảm bảo độ tin cậy và tuân thủ pháp lý hay không? Đặc biệt, làm thế nào để Agent AI đạt được mức độ tùy chỉnh riêng biệt 1:1? Đây vẫn là một bài toán nền tảng tồn tại dai dẳng đối với AI — vốn phụ thuộc nặng nề vào dữ liệu quy mô lớn để huấn luyện.
Một ví dụ khác là danh tính và hợp tác. Khi Agent AI bắt đầu tham gia thực thi nhiệm vụ, giao dịch tự động hoặc thậm chí ra quyết định vận hành, bản thân chúng cũng cần có danh tính, quyền hạn và quy tắc hợp tác. Ai được phép gọi một Agent cụ thể? Các Agent phân chia công việc thế nào? Sau khi thực hiện xong nhiệm vụ thì thanh toán ra sao? Những câu hỏi này về bản chất đều liên quan đến vấn đề danh tính và phân bổ giá trị trong mạng lưới mở.
Vấn đề thanh toán cũng tương tự. Một khi Agent AI bắt đầu tự chủ gọi dịch vụ, truy cập dữ liệu hoặc thực hiện nhiệm vụ trong mạng lưới, điều đó đồng nghĩa với việc chúng cần một hệ thống thanh toán vi mô có khả năng tự động thanh toán. Trong khi đó, cấu trúc thanh toán như vậy gần như không thể hiện thực hóa được trong hệ sinh thái internet truyền thống.
Những vấn đề này nhìn qua thì đều thuộc về AI, nhưng nhiều giải pháp cho chúng thực tế đã tồn tại trong hệ sinh thái kỹ thuật của Crypto. Dù là mạng lưới khuyến khích dữ liệu, hệ thống danh tính trên chuỗi hay mạng lưới thanh toán mở — tất cả đều là những hướng đi mà Web3 đã kiên trì khám phá trong vài năm qua.
Nếu các đội ngũ khởi nghiệp Web3 thực sự muốn thử nghiệm theo những hướng này, có một số vấn đề bắt buộc phải làm rõ trước tiên.
Điều đầu tiên cần xem xét là năng lực kỹ thuật nội tại của đội ngũ. Sự tích lũy kỹ thuật giữa các dự án Web3 rất khác nhau: có đội mạnh về giao thức trên chuỗi, có đội chuyên về mạng lưới dữ liệu, lại có đội thiên về sản phẩm ở tầng ứng dụng. Nếu đội ngũ trong vài năm qua tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng liên quan đến dữ liệu — ví dụ như thu thập dữ liệu, chiết xuất dữ liệu hoặc thị trường dữ liệu — thì việc mở rộng sang lớp dữ liệu dành cho AI sẽ khá tự nhiên, chẳng hạn như mạng lưới đóng góp dữ liệu, nguồn dữ liệu có thể xác minh được hoặc thị trường dữ liệu có cơ chế khuyến khích dành riêng cho mô hình. Nếu đội ngũ vốn tập trung vào giao thức hoặc cơ sở hạ tầng trên chuỗi, thì có thể cân nhắc xây dựng môi trường vận hành cho Agent AI — ví dụ như danh tính trên chuỗi cho Agent, quản lý quyền hạn, giao thức thực thi nhiệm vụ, hoặc khả năng thanh toán và thanh toán tự động cho Agent. Còn với các đội ngũ vốn làm sản phẩm ở tầng ứng dụng — như công cụ giao dịch, nền tảng nội dung, sản phẩm cộng đồng hoặc ứng dụng tiêu dùng — thì AI sẽ phù hợp hơn khi được tích hợp như một “lớp năng lực” vào hệ sinh thái sản phẩm hiện hữu: ví dụ như dùng AI nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình vận hành hoặc sử dụng Agent để thực hiện các chức năng vốn cần xử lý thủ công.
Thứ hai là cần xác định xem có tồn tại bối cảnh ứng dụng thực tế hay không. Nhiều dự án AI nhanh chóng biến mất không phải vì công nghệ yếu kém, mà vì từ đầu đã thiếu bối cảnh sử dụng rõ ràng. Khái niệm có thể được quảng bá rầm rộ, nhưng người thực sự cần sản phẩm này ở đâu? Vì sao họ lại dùng nó? Và vì sao họ sẵn sàng trả tiền cho nó? Những câu hỏi này thường chưa được trả lời nghiêm túc. Một số khái niệm được thảo luận rất nhiều trong ngành — như “AI+Web3”, “hệ sinh thái kinh tế Agent”, “nhà giao dịch AI” — nghe thì hoành tráng, nhưng nếu đào sâu thêm một tầng, bạn sẽ thấy nhóm người dùng ổn định thực sự không nhiều. Ngược lại, một số nhu cầu trông có vẻ “ít hấp dẫn” hơn — như xử lý dữ liệu, vận hành tự động, lọc thông tin hoặc thực thi nhiệm vụ — lại tồn tại lâu dài trong hoạt động kinh doanh thực tế. Chính vì vậy, khi đánh giá việc có nên bước vào một hướng nào đó của AI hay không, thay vì vội vàng kiểm tra xem khái niệm đó có đang hot hay không, tốt hơn hết hãy kiểm tra chính bối cảnh ứng dụng: liệu đây có phải là một vấn đề nghiệp vụ tồn tại lâu dài? Đã có người sẵn sàng trả tiền cho giải pháp này chưa? Và liệu AI thực sự có thể cải thiện hiệu quả ở khâu này hay không? Chỉ khi ba điều kiện này hội tụ, hướng đi đó mới có khả năng chuyển từ “câu chuyện” thành “sản phẩm”.
Tiếp theo, cần xem xét liệu đội ngũ khởi nghiệp Web3 có nắm trong tay những nguồn lực thực sự đủ để thâm nhập vào các khâu này hay không.
Các hướng đã nêu — dữ liệu, danh tính, thanh toán — về bản chất không chỉ là vấn đề kỹ thuật đơn thuần, mà là vấn đề nguồn lực mạng lưới.
Chẳng hạn, với mạng lưới dữ liệu: nếu đội ngũ không sở hữu nguồn dữ liệu ổn định, cũng như không có cộng đồng người dùng sẵn sàng đóng góp dữ liệu một cách bền vững, thì ngay cả khi công nghệ đã hoàn thiện, cũng rất khó tạo ra hiệu ứng mạng thực sự. Tương tự, nếu muốn xây dựng hệ thống danh tính hoặc mạng lưới hợp tác cho Agent AI, bạn cũng cần có các nhà phát triển, ứng dụng hoặc chính các Agent tham gia một cách thực chất — nếu không, giao thức sẽ khó hình thành hệ sinh thái. Hệ thống thanh toán và thanh toán cũng tuân theo logic tương tự. Khi Agent AI bắt đầu gọi dịch vụ, truy cập dữ liệu hoặc thực hiện nhiệm vụ trong mạng lưới, các giao dịch thanh toán vi mô sẽ diễn ra vô cùng thường xuyên. Nhưng mạng lưới thanh toán này chỉ có ý nghĩa khi có một lượng lớn Agent và dịch vụ cùng tồn tại; nếu không, nó vẫn chỉ là một mô-đun kỹ thuật.
Vì vậy, đối với nhiều đội ngũ Web3, điều thực sự cần đánh giá không phải là “hướng đi này có không gian kỹ thuật hay không”, mà là “liệu đội ngũ có thể trở thành một phần của mạng lưới này hay không”. Đội ngũ đã có nguồn dữ liệu, hệ sinh thái nhà phát triển hay bối cảnh ứng dụng sẵn có chưa — những yếu tố này thường quyết định một dự án có thể thực sự thâm nhập vào tầng cơ sở hạ tầng của AI hay chỉ dừng lại ở cấp độ khái niệm.
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
