Cuộc trò chuyện với người sáng lập quỹ đầu tư trong lĩnh vực AI đối thoại: Hãy gác lại những câu chuyện giả tạo về lợi nhuận tăng gấp trăm lần — Vì sao tôi tin tưởng vào VVV, GRASS và NEAR?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cuộc trò chuyện với người sáng lập quỹ đầu tư trong lĩnh vực AI đối thoại: Hãy gác lại những câu chuyện giả tạo về lợi nhuận tăng gấp trăm lần — Vì sao tôi tin tưởng vào VVV, GRASS và NEAR?
AI đã đẩy khối lượng dữ liệu tăng lên hàng trăm lần; Venice, Grass và NEAR đều đang bị định giá sai lệch đáng kể —— yếu tố cốt lõi để đánh giá tài sản mã hóa là việc chủ sở hữu token có thực sự thu được giá trị kinh doanh hay không.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tổng hợp & Dịch thuật: TechFlow
Khách mời: Austin Barack, Nhà sáng lập Relayer Capital (quỹ đầu tư tài sản kỹ thuật số chuyên về lĩnh vực AI)
Dẫn chương trình: Andy
Nguồn podcast: The Rollup
Tựa đề gốc: Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)
Ngày phát sóng: 23 tháng 5 năm 2026
Tóm tắt các điểm chính
Trong tập này của chuỗi podcast AI Supercycle, chúng tôi chào đón Austin Barack – Nhà sáng lập Relayer Capital – để thảo luận về Venice, Grass, NEAR, Akash và khung tài sản rộng hơn trong lĩnh vực Crypto x AI. Quan điểm cốt lõi của Austin là AI đang đẩy khối lượng dữ liệu người dùng lên mức độ mà các sản phẩm Internet trước đây không thể tưởng tượng nổi; do đó, các lĩnh vực then chốt bao gồm AI bảo mật, cung cấp dữ liệu, năng lực suy luận (inference), huấn luyện phi tập trung và cơ sở hạ tầng Agent sẽ trở nên cực kỳ quan trọng. Ông cho rằng sự tăng trưởng doanh thu và người dùng của Venice và Grass hiện đang bị định giá sai lệch rõ rệt so với mức định giá thị trường, trong khi vị thế của NEAR trong lĩnh vực Intents đa chuỗi và cơ sở hạ tầng Agent cũng bị đánh giá thấp. Đối với thị trường tiền mã hóa nói chung, Austin nhấn mạnh nhà đầu tư nên tiếp cận từ góc độ “dòng giá trị ròng của token”, thay vì máy móc chỉ tập trung vào cơ chế mua lại và tiêu hủy (buyback & burn), để thực sự đánh giá xem chủ sở hữu token có thực sự chiếm được phần giá trị do hoạt động kinh doanh tạo ra hay không.
Tóm tắt những quan điểm nổi bật
Giá trị thực sự của Venice và AI bảo mật
- "Bảo mật trong AI còn quan trọng hơn mọi ngữ cảnh khác. Bởi bạn chia sẻ dữ liệu sức khỏe, dữ liệu tài chính, kết nối toàn bộ tệp tin của mình, và chia sẻ toàn bộ cuộc sống theo cách chưa từng có trước đây."
- "Đây không phải là lượng dữ liệu nhiều hơn mạng xã hội 10 lần, mà là nhiều hơn 100 lần."
- "Điều thực sự tuyệt vời ở Venice là nó không chỉ giúp bạn sử dụng AI trong môi trường riêng tư, mà còn làm điều đó mà hoàn toàn không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng — thậm chí còn cải thiện trải nghiệm ấy."
- "Token có thể trở thành một phần rất quan trọng, nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng, nhưng đa số người dùng không cần hiểu về token vẫn cảm thấy sản phẩm này hữu ích."
Mô hình kinh tế của VVV, DM và Venice
- "Vai trò của DM là: cứ mỗi 1 token DM bạn nắm giữ, bạn sẽ được hưởng mức hạn ngạch tính toán suy luận miễn phí trị giá 1 USD mỗi ngày trên nền tảng Venice. Bạn có thể hiểu đây như một quyền lợi vĩnh viễn — trong một năm, tổng hạn ngạch tương đương 365 USD."
- "Hạn ngạch này không được tích lũy nếu không sử dụng — nó hết hạn hàng ngày. Nếu hôm nay bạn chỉ dùng 50 xu, ngày mai hạn ngạch vẫn bắt đầu lại từ 1 USD, chứ không tăng lên thành 1,5 USD."
- "Nếu toàn bộ token DM đều bị khóa và dùng để tính toán suy luận, chi phí tối đa hàng ngày của Venice là 38.000 USD, tương đương khoảng 10 triệu USD/năm — và chi phí này sẽ không vượt quá con số này."
- "Theo tôi, DM nên được định giá theo cách tương tự trái phiếu công ty, chứ không nên áp dụng tỷ lệ chiết khấu quá cao để hạ giá trị."
Grass và nhu cầu dữ liệu cho AI
- "Grass thu thập các tập dữ liệu rồi bán chúng cho các phòng thí nghiệm AI tiên phong — những đơn vị cần dữ liệu để huấn luyện các mô hình mới."
- "Đây không phải là việc thu thập dữ liệu ngẫu nhiên từ Internet; nó đòi hỏi tính chuyên sâu cao, tập trung vào các tập dữ liệu rất cụ thể và chất lượng phải cực kỳ cao."
- "Quy mô đầu tư vào mô hình rất lớn, và Grass chính là bên hưởng lợi từ xu hướng này. Đầu tư càng lớn vào mô hình thì nhu cầu dữ liệu càng tăng."
- "Theo dữ liệu tiết lộ gần đây, ARR (Doanh thu thường niên) của dự án này khoảng 50 triệu USD. Hiện tại, định giá của nó vào khoảng 400 triệu USD. Với một dự án tăng trưởng nhanh như vậy, việc định giá chỉ bằng 5 lần doanh thu — theo tôi — là hoàn toàn thiếu cơ sở."
NEAR, Akash và ngăn xếp AI (AI stack)
- "Intents của NEAR rất thực tiễn và có thể là một trong những trải nghiệm hoán đổi đa chuỗi (cross-chain swap) tốt nhất hiện nay. Đồng thời, nó cũng đóng vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực Agent (tác nhân thông minh)."
- "Tôi cho rằng NEAR làm rất tốt ở phía Intents. Họ cũng đang triển khai nhiều việc khác như Intents bảo mật và các yếu tố khác liên quan đến ứng dụng AI — đây là một trong số ít các dự án L1 thực sự xác định được vị thế độc đáo của mình."
- "Akash. Họ khởi đầu từ thị trường CPU phi tập trung, sau đó chuyển sang thị trường GPU."
- "Các lĩnh vực tôi tập trung theo dõi bao gồm: huấn luyện phi tập trung, thị trường suy luận và năng lực tính toán, cơ sở hạ tầng Agent, dữ liệu, cũng như các ứng dụng tiêu dùng cho việc sử dụng mô hình."
Bắt giữ giá trị token và sự phân hóa thị trường
- "Hyperliquid trước hết là một mô hình kinh doanh rất thành công, nên mọi người yêu thích token của nó; còn việc mua lại chỉ là một cách để chuyển giá trị tới chủ sở hữu token. Nếu bản thân nó không phải một doanh nghiệp vận hành hiệu quả, thì dù có áp dụng cơ chế mua lại, giá token cũng sẽ không tự nhiên tăng lên."
- "Vấn đề cốt lõi không nằm ở tên gọi của cơ chế, mà ở chỗ chủ sở hữu token có thực sự chiếm được phần giá trị lớn nhất từ những gì bạn xây dựng hay không."
- "Mỗi dự án và mỗi cơ chế đều cần được phân tích riêng biệt. Nhưng câu hỏi then chốt vẫn là: Chủ sở hữu token có được hưởng lợi từ giá trị mà hệ thống đang tạo ra hay không?"
- "Nhà đầu tư giờ đây có thể lựa chọn từ một danh sách nhỏ hơn gồm những dự án chất lượng cao. Hiện dòng vốn đang đổ dồn mạnh vào các dự án như Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR và Zcash."
- "Đối với những nhà đầu tư kỳ vọng lợi nhuận 5–10 lần, hoặc thậm chí chỉ 3 lần, thời điểm hiện tại dễ thành công hơn bao giờ hết. Dù bạn có thể cuối cùng đạt được mức lợi nhuận 100 lần, tôi tin rằng hiện đang có một nhóm dự án đang làm những điều rất thú vị — và đây chính là những tài sản tôi tập trung theo dõi và đầu tư."
Tổng quan về tính bảo mật của Venice
Dẫn chương trình Andy: Gần đây tôi mới dùng Venice lần đầu tiên. Tôi nhập vào Venice: 'Điều này thực sự bảo mật sao?' — và nó trả lời: 'Đúng vậy, quá trình suy luận là riêng tư', rồi giải thích dài dòng. Tôi lại hỏi tiếp: 'Thật tuyệt vời!' — và nó lập tức đáp lại: 'Đúng vậy, thật sự rất tuyệt, phải không? Khi dùng Venice, bạn có thể…'
Vì vậy, lần đầu dùng Venice mang lại một khoảnh khắc rất thú vị: bạn đột nhiên nhận ra rằng tất cả nội dung trò chuyện bạn từng nhập vào các nhà cung cấp dịch vụ AI điển hình trước đây — dù không hẳn công khai — đều đã chảy về các nhà cung cấp lớn. Những nhật ký riêng tư nhất, bí mật thương mại, kế hoạch chiến lược… đều đã được giao cho họ.
Xét ở góc độ vĩ mô — cấu trúc thị trường, logic đầu tư, đội ngũ sáng lập — ông nhìn nhận thế nào về AI bảo mật và Venice?
Austin:
Venice rất thú vị bởi nó đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển khác nhau. Tôi lần đầu biết đến dự án này vào tháng 1 năm ngoái. Lúc đó tôi đặc biệt chú ý đến Virtuals và aixbt, và một phần lớn đợt airdrop ban đầu của Venice được phân bổ cho những người nắm giữ token trong hai hệ sinh thái này, nên tôi biết đến Venice từ đó.
Lúc ấy nó đã là một sản phẩm rất thú vị. Điều khá điên rồ là mặc dù chỉ mới qua khoảng 16 tháng, nhưng AI lúc đó còn xa mới phổ biến như ngày nay, cũng chưa trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống hằng ngày của mọi người. Trong khoảng thời gian đó, bất kể là Claude, ChatGPT hay các dịch vụ khác, AI ban đầu giống như một công cụ thay thế Google Search. Người ta nói: 'Tôi không còn dùng Google để tìm câu trả lời cho một câu hỏi nào đó nữa, mà trực tiếp hỏi LLM trên nền tảng AI.' Nhưng giờ đây, nó đã bước sang giai đoạn sáng tạo, giải quyết nhiệm vụ, thậm chí bạn còn có cả một đội ngũ và loạt Agent làm việc bên cạnh mình.
Lượng dữ liệu sử dụng AI gấp 100 lần trước đây
Austin:
Tôi cho rằng mọi người đang dần nhận thức được rằng bảo mật trong AI còn quan trọng hơn mọi ngữ cảnh khác. Bởi bạn chia sẻ dữ liệu sức khỏe, dữ liệu tài chính, kết nối toàn bộ tệp tin của mình, và chia sẻ toàn bộ cuộc sống theo cách chưa từng có trước đây.
Trước đây, khi nói về bảo mật, chúng ta thường đặt trong bối cảnh mạng xã hội — ví dụ như tài khoản của tôi là công khai hay riêng tư, Facebook có nắm quá nhiều thông tin về tôi hay không — nhưng AI không chỉ tạo ra lượng dữ liệu nhiều hơn 10 lần, mà là nhiều hơn 100 lần.
Điều thực sự tuyệt vời ở Venice là nó không chỉ giúp bạn sử dụng AI trong môi trường riêng tư, mà còn làm điều đó mà hoàn toàn không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng — thậm chí còn cải thiện trải nghiệm ấy. Bởi bạn không bị bó buộc vào một mô hình duy nhất. Chẳng hạn, khi dùng ChatGPT, bạn chỉ có thể đi theo lộ trình nâng cấp mô hình của OpenAI; dùng Anthropic thì phải theo các phiên bản mô hình khác nhau của Anthropic; hoặc dùng Gemini, mô hình mã nguồn mở — mỗi nơi đều có giới hạn riêng.
Còn ở Venice, bạn có thể chọn mô hình phù hợp nhất cho từng tác vụ, hoặc tự chọn mô hình mình muốn dùng. Vì vậy, khả năng tùy chỉnh rất cao. Trước tiên, họ đã tạo ra một sản phẩm tiêu dùng xuất sắc, và đa số người dùng thậm chí còn không biết token là gì.
Còn token thì thêm một yếu tố rất thú vị lên trên nền tảng đó. Tôi rất lạc quan về những gì họ đang làm. Mấu chốt ở đây là tôi tin rằng các sản phẩm tiêu dùng mã hóa sẽ tiến hóa theo hướng: token có thể trở thành một phần rất quan trọng, nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng, nhưng đa số người dùng không cần hiểu về token vẫn cảm thấy sản phẩm này hữu ích.
Dẫn chương trình Andy: Đúng vậy, đây thực sự là một dạng đột phá của sản phẩm tiêu dùng: lớp nền là mã hóa, nhưng người dùng không cần hiểu trước. Tuy nhiên, điều này cũng tạo ra một cấu trúc token rất thú vị. Một số người so sánh nó với Luna: đặt cược VVV để nhận token DM, rồi thông qua hạn ngạch suy luận hình thành một loại cấu trúc nợ.
3 triệu người dùng
Dẫn chương trình Andy: Vậy làm thế nào để hiểu về vòng xoáy hiện tại của Venice giữa hai token VVV và DM? Ông cũng hãy nói thêm về mặt doanh thu của Venice, vì họ thực sự đang thực hiện một số hoạt động mua lại — dù quy mô chưa lớn lắm. Hai token này vận hành ra sao? Và vì sao nó lại khác Luna?
Austin:
Họ vừa công bố đạt 3 triệu người dùng, và tốc độ tăng trưởng rất nhanh. Gần đây, trong khoảng ba tháng, họ đã tăng thêm 1 triệu người dùng, trong khi 1 triệu người dùng đầu tiên mất tới khoảng bảy tháng để đạt được. Như vậy, tốc độ tăng trưởng đang liên tục gia tốc.
Vòng xoáy giữa VVV và DM Token
Austin:
Họ có hai token. Thứ nhất là VVV — doanh thu của giao thức sẽ được dùng để tiêu hủy VVV. Người dùng cũng có thể đặt cược VVV để nhận thành viên miễn phí. Nhưng điều thú vị nhất là người dùng có thể đặt cược và khóa VVV để đúc một token tên là DM. Bạn cũng có thể mua DM trên thị trường mở, nhưng cơ chế cốt lõi là đặt cược VVV để đúc DM.
Vai trò của DM là: cứ mỗi 1 token DM bạn nắm giữ, bạn sẽ được hưởng mức hạn ngạch tính toán suy luận miễn phí trị giá 1 USD mỗi ngày trên nền tảng Venice. Bạn có thể hiểu đây như một quyền lợi vĩnh viễn — trong một năm, tổng hạn ngạch tương đương 365 USD.
Nhưng hạn ngạch này không được tích lũy nếu không sử dụng — nó hết hạn hàng ngày. Nếu hôm nay bạn chỉ dùng 50 xu, ngày mai hạn ngạch vẫn bắt đầu lại từ 1 USD, chứ không tăng lên thành 1,5 USD. Tôi cho rằng đây là một cơ chế rất thú vị, tương tự như một công cụ thu hút khách hàng gần như chịu lỗ. Nó khác với Luna — lúc đó Luna rơi vào trạng thái cực đoan, phát hành một lượng token điên cuồng khiến quy mô stablecoin đạt hàng tỷ, thậm chí hàng chục tỷ USD. Còn Venice lại rất rõ ràng trong vấn đề này: họ kiểm soát chi phí tiềm năng trong một giới hạn rõ ràng.
Hiện tại, số lượng DM có thể đúc từ mỗi token Venice sẽ giảm dần khi số lượng DM lưu hành tăng lên — điều này thực chất thiết lập một trần cứng khoảng 38.000 DM. Trong tình huống hiện tại, nếu toàn bộ token DM đều bị khóa và dùng để tính toán suy luận, chi phí tối đa hàng ngày của Venice là 38.000 USD, tương đương khoảng 10 triệu USD/năm — và chi phí này sẽ không vượt quá con số này.
Hiện tại, khoảng 10.000 DM được sử dụng mỗi ngày cho tính toán suy luận, tương đương chi phí hàng năm khoảng 3,5 triệu USD. Phần chi phí này sẽ được bù đắp bằng doanh thu từ hoạt động kinh doanh của họ. Họ cung cấp các gói đăng ký Pro và Premium với mức giá dao động từ 18 USD/tháng đến 68 USD/tháng, thậm chí còn cao hơn. Đồng thời, người dùng khi sử dụng nền tảng cũng sẽ mua token hoặc các điểm tích lũy bổ sung để dùng mô hình.
Đáng chú ý, lượng token sử dụng mỗi ngày của họ đã tăng từ vài tỷ ban đầu lên khoảng 70 tỷ gần đây — tăng khoảng 15 lần trong vài tháng qua. Vì vậy, tôi cho rằng sự khác biệt giữa Venice và Luna nằm ở chỗ: Venice tồn tại một chi phí tiềm năng tối đa rõ ràng, và người dùng DM khi sử dụng DM cũng đồng thời sử dụng các gói đăng ký. Nếu một ngày họ cần hạn ngạch vượt quá 1 USD/token, họ sẽ mua thêm các điểm tích lũy khác. Chi phí này rất dễ được bù đắp bằng doanh thu kinh doanh — và thực tế, doanh thu kinh doanh đã vượt xa chi phí này.
DM nên được định giá như trái phiếu công ty
Austin:
Mặt khác, điều tuyệt vời nhất ở DM là nó đảm bảo quyền truy cập vào tài nguyên tính toán trong tương lai. Hiện thị trường định giá nó với tỷ lệ chiết khấu khoảng 20%, và giá hiện tại khoảng 1.800 USD.
Theo tôi, tài sản này nên được định giá theo cách tương tự trái phiếu công ty — ví dụ như áp dụng tỷ lệ chiết khấu từ 8% đến 12%. Nếu dùng tỷ lệ chiết khấu 10%, giá trị của nó sẽ vào khoảng 3.650 USD. Ví dụ, khi tôi mới bắt đầu theo dõi, giá của nó chỉ ở mức khoảng 200 USD.
Dẫn chương trình Andy: Lúc đó tôi cũng tự hỏi, một tài sản mang lại quyền lợi 365 USD/năm sao lại chỉ có giá 200 USD? Trừ khi thị trường cho rằng Venice hoàn toàn không thể duy trì cơ chế này.
Austin:
Đúng vậy. Vì vậy, ở mức giá đó, đây gần như là một cơ hội đầu tư không cần suy nghĩ đối với tôi. Ngay cả hiện nay, tôi vẫn tin rằng nó còn dư địa tăng giá.
Tuy nhiên, nếu nhìn ra ngoài DM để xét tình hình kinh tế tổng thể của Venice, ta sẽ thấy các con số thực sự đáng kinh ngạc. Hơn nữa, mô hình tăng trưởng của nó hoàn toàn khác biệt so với đa số các dự án trong ngành mã hóa. Đây là kiểu tăng trưởng chỉ có thể xảy ra trong lĩnh vực AI — và chính điều này khiến nó trở nên vô cùng hấp dẫn.
Venice ở mức 20 USD có còn bị định giá thấp?
Dẫn chương trình Andy: Vậy ông kiên định cho rằng hiện tại giá token VVV của Venice đang ở mức khoảng 20 USD. Ông có cho rằng khoảng định giá 1,5–2 tỷ USD cho VVV vẫn rõ ràng là bị định giá thấp?
Austin:
Đúng vậy. Tôi mua lần đầu vào tháng 1 với giá khoảng 2,5 USD/token. Lúc đó, lượng token họ xử lý mỗi ngày chỉ vài tỷ. Hiện tại đã tăng khoảng 15 lần.
Lúc đó, khối lượng giao dịch token hàng ngày của họ chỉ vài tỷ, nhưng hiện đã tăng lên 15 lần. Số người dùng tăng từ 1,5 triệu lên 3 triệu. Theo ước tính của tôi, doanh thu của họ hiện ít nhất đã tăng gấp ba lần so với thời điểm đó.
Hiện tại, định giá của Venice khoảng 20–30 lần doanh thu hàng năm, trong khi đây là một công ty vẫn đang tăng trưởng 20%/tháng. Nhìn từ góc độ này, tôi cho rằng định giá của nó vẫn rất thấp. Bạn thậm chí có thể so sánh với OpenRouter — định giá của OpenRouter tuy tương đương Venice, nhưng quy mô doanh thu có thể còn thấp hơn, tốc độ tăng trưởng cũng chưa chắc đã nhanh bằng Venice.
Điểm khác biệt then chốt là Venice sở hữu nguồn khách hàng trực tiếp. Nó không phải một cơ sở hạ tầng thuần túy cung cấp dịch vụ nền tảng, mà là một nền tảng mà người dùng chủ động sử dụng mỗi ngày. Về cá nhân tôi, hiện tại cách duy nhất tôi dùng AI là thông qua Venice.
Vì vậy, tôi tin rằng tiềm năng của nó còn rất lớn. Tất nhiên, đây chỉ là quan điểm cá nhân, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Grass kiếm tiền như thế nào
Dẫn chương trình Andy: Tôi chưa hiểu rõ về Grass. Ông đã nhắc đến dự án này nhiều lần, và dường như nó cũng đang chuẩn bị bước vào giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ. Dĩ nhiên, giá của nó hôm nay có thể đã điều chỉnh. Tôi được biết doanh thu thường niên (ARR) của nó đã vượt 50 triệu USD và tốc độ tăng trưởng còn đang gia tốc — đạt mức tăng trưởng ba chữ số. Ông có thể giới thiệu ngắn gọn mô hình kinh doanh cốt lõi của Grass không? Nó kiếm tiền như thế nào? Và vì sao lại hấp dẫn đến vậy?
Austin:
Grass thu thập các tập dữ liệu rồi bán chúng cho các phòng thí nghiệm AI tiên phong — những đơn vị cần dữ liệu để huấn luyện các mô hình mới. Các phòng thí nghiệm này đang tạo ra các mô hình mới với tốc độ rất nhanh, nhưng để tạo ra các mô hình này, họ cần nhiều dữ liệu hơn. Và đây không phải là việc thu thập dữ liệu ngẫu nhiên từ Internet; nó đòi hỏi tính chuyên sâu cao, tập trung vào các tập dữ liệu rất cụ thể và chất lượng phải cực kỳ cao.
Đây chính là vai trò của Grass — bởi quy mô đầu tư vào mô hình rất lớn, Grass trở thành bên hưởng lợi từ xu hướng này. Đầu tư càng lớn vào mô hình thì nhu cầu dữ liệu càng tăng.
Tăng trưởng ba chữ số của Grass
Austin:
Đội ngũ Grass đã xây dựng dự án này trong nhiều năm. Tôi nhớ quý trước năm ngoái, họ đạt doanh thu khoảng 3 triệu USD. Đến cuối năm, một quý họ đạt doanh thu 12–13 triệu USD. Theo ước tính của tôi, hiện nay tốc độ tăng trưởng còn nhanh hơn nữa. Trong một tháng tới hoặc tháng rưỡi tới, họ sẽ tổ chức cuộc họp điện thoại dành riêng cho chủ sở hữu token — và chúng ta sẽ biết thêm thông tin.
Nhưng đây là một dự án đang tăng trưởng ba chữ số. Theo dữ liệu tiết lộ gần đây, ARR của dự án này khoảng 50 triệu USD. Tuy nhiên, tôi dự đoán hiện nay con số này có thể đã gần 80 triệu USD. Hiện tại, định giá của nó khoảng 400 triệu USD. Vì vậy, việc định giá một dự án tăng trưởng nhanh như vậy chỉ bằng 5 lần doanh thu — theo tôi — là hoàn toàn thiếu cơ sở; đây là một ứng cử viên rất tiềm năng cho việc tái định giá.
Dẫn chương trình Andy: Giữa Grass và Venice có mối quan hệ làm việc nào không?
Austin:
Hiện tại thì chưa. Venice thường không tự xây dựng mô hình của riêng mình. Vì vậy hiện chưa có mối quan hệ nào. Còn tương lai thì ai biết được. Nhưng tôi sẽ coi chúng như hai mặt khác nhau của cùng một phương trình. Một vấn đề là: Làm thế nào để sử dụng AI, và làm thế nào để sử dụng AI một cách bảo mật? Vấn đề còn lại là: Mô hình ban đầu được xây dựng như thế nào? Grass và Venice lần lượt xử lý hai mặt này.
Định giá 400 triệu USD của Grass có rẻ quá không?
Dẫn chương trình Andy: Như vậy Grass hiện đang giao dịch với hệ số P/S khoảng 5. Trong ngành mã hóa có những thứ giao dịch với hệ số P/S 20, 30, 40, 50. Ông có cảm giác mức định giá khoảng 400 triệu USD này là quá rõ ràng rồi?
Austin:
Đúng vậy. Tôi cho rằng điều quan trọng là trong ngành mã hóa cũng có những thứ giao dịch với hệ số P/S tương đối thấp, nhưng chúng không tăng trưởng. Người ta đến với ngành mã hóa vì họ muốn đầu tư vào tăng trưởng.
Vì vậy, tôi nghĩ nhiều trường hợp định giá thấp không nhất thiết vững chắc, bởi vì không có dòng tiền. Nhưng với Grass, đây là một trong những ví dụ tiêu biểu nhất về tăng trưởng cực nhanh. Chỉ riêng điều này thôi đã đáng để theo dõi, chưa kể theo tôi, nó còn khá rẻ.
Hoán đổi đa chuỗi của NEAR
Dẫn chương trình Andy: Thế còn quan điểm đầu tư của ông về NEAR thì sao? Ông có theo dõi NEAR không?
Austin:
Tôi luôn theo dõi NEAR. Ngay cả khi không xét đến các thành phần AI, NEAR vẫn là một dự án rất thú vị. Bởi nó là cơ sở hạ tầng nền tảng cho rất nhiều giao dịch hoán đổi đa chuỗi (cross-chain swap). Vào tháng 10–11 năm ngoái, khi mọi người giao dịch Zcash, NEAR đã nhận được rất nhiều sự chú ý trong lĩnh vực này.
Intents của NEAR rất thực tiễn và có thể là một trong những trải nghiệm hoán đổi đa chuỗi tốt nhất hiện nay. Đồng thời, nó cũng đóng vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực Agent (tác nhân thông minh). Theo tôi, NEAR là một trong những cơ sở hạ tầng phù hợp nhất để hỗ trợ hoán đổi đa chuỗi, giúp tránh được nhiều vấn đề phụ thuộc mà các dự án khác gặp phải.
Họ đang tăng trưởng rất nhanh. Hiện nay, nếu bạn là một L1, tôi nghĩ bạn cần đáp ứng một trong vài hướng sau: hoặc bạn là một trải nghiệm ứng dụng tích hợp theo chiều dọc (vertical-integrated app), hoặc bạn làm một việc nào đó tốt hơn 10 lần so với đối thủ, hoặc bạn cực kỳ mạnh trong một loại ứng dụng cụ thể.
Tôi cho rằng NEAR làm rất tốt ở phía Intents. Họ cũng đang triển khai nhiều việc khác như Intents bảo mật và các yếu tố khác liên quan đến ứng dụng AI — đây là một trong số ít các dự án L1 thực sự xác định được vị thế độc đáo của mình.
Điều này khiến tôi liên tưởng đến phân loại cầu thủ NBA. Hiện nay thị trường có rất nhiều L1 và L2 mới, giống như những tân binh đầy tiềm năng. Theo thời gian, một số sẽ trở thành siêu sao, một số sẽ dần bị đào thải. Nhưng cũng có một nhóm cầu thủ là 'cầu thủ chuyên trách' — họ thể hiện rất xuất sắc trong vai trò của mình. Ví dụ như Lu Dort hay Alex Caruso của OKC.
NEAR mang lại cảm giác như một cầu thủ chuyên trách như vậy. Nó không phải LeBron James, nhưng lại rất quan trọng vì nó làm rất tốt việc mà nó đảm nhận.
Cập nhật thị trường GPU của Akash
Dẫn chương trình Andy: Một dự án khác luôn bị định giá thấp — và Robbie luôn nhấn mạnh với tôi — là Akash. Tiếc là hôm nay anh ấy không có mặt. Akash từ rất sớm đã thâm nhập vào các lĩnh vực suy luận phân tán, mô hình phân tán và huấn luyện phi tập trung, đúng không?
Nghe có vẻ giống như câu chuyện đầu tiên của Crypto AI. Sau đó, chúng ta chứng kiến những dự án Agent (tác nhân thông minh) mang tính meme và thiếu thực chất. Giờ đây, chúng ta dường như lại bước vào vòng tiếp theo của suy luận phi tập trung và huấn luyện mô hình — chỉ khác là sản phẩm lần này mạnh mẽ hơn rất nhiều. Ông đã xem qua những gì Akash đang làm chưa? Ông có quan điểm đầu tư nào về dự án này không?
Austin:
Tôi thực sự đã theo dõi Akash — họ khởi đầu từ thị trường CPU phi tập trung, sau đó chuyển sang thị trường GPU. Hiện nay, bạn thực sự có thể kiểm tra xem có bao nhiêu dữ liệu đang luồng qua OpenRouter. Trong đó, một phần đáng kể dữ liệu được xử lý thông qua Akash — hay còn gọi là Akash ML — điều này thực sự rất tuyệt. Và dữ liệu này là công khai, bất kỳ ai cũng có thể xem.
Tuy nhiên, tôi cũng phải thừa nhận rằng Akash không phải một trong những dự án tôi theo dõi sát sao nhất. Nhưng với một đội ngũ đã tồn tại lâu dài và không ngừng cải tiến như vậy, việc giờ đây họ cuối cùng đã tìm ra sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (Product-Market Fit), và sự phù hợp này còn đang gia tốc — điều này thực sự rất tuyệt.
Phân tích ngăn xếp AI (AI stack)
Dẫn chương trình Andy: Có một dự án tên Gitlab, vốn có vốn hóa nhỏ trên Base nhưng hiệu suất sản xuất token hàng ngày rất mạnh. Hiện nay trên Base xuất hiện một loạt token AI mang tính đầu cơ cao, và bức tranh này gồm rất nhiều phân khúc nhỏ cần được hiểu rõ.
Tôi muốn đặt câu hỏi ở góc độ rộng hơn: Trong ngăn xếp AI, có những phần nào phù hợp nhất để tích hợp blockchain nhằm đạt tăng trưởng quy mô lớn? Chúng ta đã thấy Venice cung cấp suy luận bảo mật và ChatGPT không thể kiểm duyệt; NEAR giống như cơ sở hạ tầng cho thị trường Agent; Akash có Akash ML; còn Grass tập trung vào tập dữ liệu.
Theo ông, trong ngăn xếp AI, những lĩnh vực hoặc thành phần then chốt nào có khả năng cao nhất bị thay thế bởi công nghệ blockchain, hoặc phù hợp nhất để triển khai trên blockchain?
Austin:
Tôi cho rằng đầu tiên là ngữ cảnh bảo mật — bao gồm việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một cách bảo mật và không thể kiểm duyệt. Tiếp theo là việc thu thập dữ liệu để huấn luyện mô hình — đúng như những gì Grass đang làm.
Sau đó là thị trường suy luận và năng lực tính toán — ông vừa đề cập đến Akash. Chúng ta cũng thấy nhiều thị trường suy luận khác đang nổi lên. Ngoài ra còn có một dự án xây dựng trên nền tảng DM, đồng thời cung cấp các dịch vụ khác để người dùng có thể bán năng lực tính toán dư thừa — tên dự án là AnC. Đây là một dự án thú vị mà tôi luôn theo dõi. Mặc dù hiện tại họ chưa tung ra token, nhưng tôi nghĩ họ đang làm những điều rất tuyệt — đặc biệt là trong việc tích hợp với Venice và DM.
Tôi cho rằng một hướng quan trọng khác là huấn luyện mô hình phi tập trung. Vấn đề nằm ở chỗ làm thế nào để xây dựng mô hình mã nguồn mở đồng thời vẫn giữ được quyền sở hữu và khả năng thương mại hóa thông qua 'trọng số sở hữu riêng' (private weights). Hiện có vài đội đang khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, tôi cho rằng Pluralis là một trong những dự án thú vị nhất. Nous Research cũng đang thực hiện một số công việc rất thú vị xung quanh Hermes. Ngoài ra còn có Prime Intellect và một vài đội khác cũng đang triển khai trong lĩnh vực này.
Vì vậy, các lĩnh vực tôi tập trung theo dõi bao gồm: huấn luyện phi tập trung, thị trường suy luận và năng lực tính toán, cơ sở hạ tầng Agent, dữ liệu, cũng như các ứng dụng tiêu dùng cho việc sử dụng mô hình.
Khung phân tích 'dòng giá trị ròng của token'
Dẫn chương trình Andy: Gần đây ông luôn nhấn mạnh một quan điểm khác: Chúng ta cần cách tiếp cận mới để hiểu mô hình và kinh tế học của token. Ông luôn rất ủng hộ các dự án như Aerodrome và Hyperliquid.
Tôi muốn kết thúc bằng một câu hỏi mang tính tổng quát hơn — tạm gác AI sang một bên: Ông nhìn nhận thế nào về 'dòng giá trị ròng của token'? Nói cách khác, hãy phân tích giá trị của một tài sản mã hóa bằng cách sử dụng phương pháp 'ghi nợ (debit)' và 'ghi có (credit)' — tức là một bảng cộng trừ. Theo ông, cách tư duy của toàn ngành trong việc phân tích kinh tế học token đang thay đổi như thế nào? Khung phân tích hiện tại của ông là gì? Ông có đồng ý rằng nhà đầu tư nên xem xét 'dòng giá trị ròng của token' như một bảng cộng trừ để hiểu giá trị của một tài sản không?
Austin:
Tôi cho rằng có nhiều cách khác nhau để tiếp cận vấn đề này, và đây không phải là một vấn đề có thể áp dụng 'một kích cỡ phù hợp với tất cả'.
Chúng ta có thể bắt đầu từ cơ chế cấp cao như mua lại và tiêu hủy (buyback & burn). Hyperliquid đã khiến cơ chế này trở nên rất phổ biến — mọi người nói: 'Xem Hyperliquid làm tốt biết bao, nó có cơ chế mua lại và tiêu hủy.' Nhưng cứ mỗi một Hyperliquid xuất hiện, lại có thêm chín token khác cố gắng áp dụng cùng cơ chế mua lại và tiêu hủy — kết quả là giá của chúng lại diễn biến rất tệ.
Bài học rút ra là gì? Bài học ở đây là Hyperliquid trước hết là một mô hình kinh doanh rất thành công, nên mọi người yêu thích token của nó; còn việc mua lại chỉ là một cách để chuyển giá trị tới chủ sở hữu token. Nếu bản thân nó không phải một doanh nghiệp vận hành hiệu quả, thì dù có áp dụng cơ chế mua lại, giá token cũng sẽ không tự nhiên tăng lên.
Đây là vấn đề đầu tiên mà tôi cho rằng mọi người thường nhầm lẫn.
Vấn đề thứ hai là bạn thực sự có đang tạo ra giá trị cho chủ sở hữu token hay không. Dù bạn áp dụng cơ chế mua lại và tiêu hủy, mua lại và phân phối, tái đầu tư vào hoạt động kinh doanh, hay gửi tiền vào tài khoản ngân hàng để tăng tính linh hoạt cho bảng cân đối kế toán — vấn đề cốt lõi vẫn là: Chủ sở hữu token có thực sự chiếm được phần giá trị lớn nhất từ những gì bạn xây dựng hay không?
Ví dụ, Hyperliquid là như vậy, Aerodrome cũng vậy. Còn với Grass, nhiều người mong muốn nó thực hiện nhiều hoạt động mua lại hơn, nhưng rõ ràng toàn bộ hợp đồng của nó đều ký với Quỹ, và toàn bộ doanh thu đều chảy vào tài khoản ngân hàng của Quỹ — trong khi tài sản này do chủ sở hữu token kiểm soát.
Vì vậy, tôi cho rằng có rất nhiều cách khác nhau để hiểu vấn đề này.
Cơ chế mua lại và tiêu hủy chỉ hiệu quả trong một số trường hợp nhất định
Austin:
Tiếp theo là vấn đề thanh khoản token. Với Hyperliquid, về lý thuyết mỗi tháng có một lượng tối đa được mở khóa, nhưng thực tế có thể chỉ có 200.000–300.000 token được mở khóa. Trong khi đó, khối lượng mua vào từ ETF, DAT và Quỹ hỗ trợ (assistance fund) lại cao hơn nhiều. Do đó, tình trạng 'người mua nhiều hơn người bán' là điều hiển nhiên.
Còn với Aerodrome, nếu bạn khóa AERO để nhận veAERO, thì sau khi mở rộng lên Ethereum Mainnet vào tháng 7, veAERO sẽ được đổi tên thành sAERO. Người nắm giữ không chỉ được hưởng toàn bộ doanh thu của nền tảng, mà còn có thể định hướng việc phát hành token vào các hồ thanh khoản cần thanh khoản nhất và đồng thời tạo ra doanh thu nhiều nhất.
Một số người có thể nói rằng nếu giá trị của việc phát hành token trong một chu kỳ vượt quá giá trị doanh thu, thì chu kỳ đó là 'lợi nhuận ròng âm'. Nhưng tôi cho rằng quan điểm này hoàn toàn sai lầm.
Cách phân tích đúng là: Hệ thống tạo ra bao nhiêu doanh thu trong chu kỳ này? Có bao nhiêu token được đưa vào lưu thông nhưng thực tế không bị bán ra? Ví dụ, Aerodrome gần đây đổi tên một cơ chế của mình thành Quỹ Động lực (Momentum Fund), bản chất của cơ chế này tương tự như Quỹ liên tục thực hiện mua lại. Ngoài ra, còn rất nhiều người kiếm được AERO chọn khóa và đặt cược dưới dạng veAERO để kiếm thêm thu nhập. Và cũng có một bộ phận người dùng chỉ đơn giản là tin tưởng vào tương lai của token này, nên họ vốn không có ý định bán ra.
Xét từ góc độ này, trong mỗi chu kỳ — tức là mỗi tuần — số lượng token thực sự chảy ra thị trường mở luôn ít hơn rất nhiều so với quy mô doanh thu mà nền tảng tạo ra trong cùng chu kỳ.
Kết hợp với một số thông báo mới gần đây như Atlas, Aura và các dự án khác, doanh thu của Aerodrome đã tăng đáng kể. Ở đây, tôi đề cập đến doanh thu mà chủ sở hữu token kiếm được từ nền tảng — và con số này đã rõ ràng vượt xa giá trị thực tế của lượng token được phát hành ra ngoài.
Vì vậy, mỗi dự án và mỗi cơ chế đều cần được phân tích riêng biệt. Nhưng câu hỏi then chốt vẫn là: Chủ sở hữu token có được hưởng lợi từ giá trị mà hệ thống đang tạo ra hay không? Đây là điểm mấu chốt trong phân tích. Từ đây, bạn có thể tiếp tục đào sâu phân tích theo góc nhìn này.
Hai nhóm mới trong thị trường tài sản kỹ thuật số
Dẫn chương trình Andy: Tôi cảm thấy toàn ngành đang chuyển sang mô hình tư duy tương tự — dù mô hình này rất tinh tế. Hiện nay dường như có hai loại tài sản đang nổi lên: Một loại là những công ty có doanh thu và nền tảng cơ bản vững chắc; loại còn lại là những dự án chú trọng hơn vào câu chuyện, phân khúc hẹp hơn nhưng công nghệ rất hữu ích — ví dụ như Zcash, Venice, NEAR — những tài sản liên quan đến bảo mật AI. Ngoài ra còn có một số dự án thuần túy dựa trên hoạt động trên chuỗi, trong khi vùng trung gian hiện nay dường như chưa có nhiều hoạt động.
Austin:
Tôi đồng ý với quan điểm của ông. Điều thú vị của thị trường này là tập hợp các token đáng chú ý thực sự trở nên nhỏ hơn. Bởi giờ đây mọi người có nhận thức rõ ràng hơn về đâu là những dự án thực sự có sức hút thị trường, đâu là những dự án thực chất chứ không chỉ là trò thổi phồng — hiện nay có thể chỉ khoảng 10–20 token sở hữu nền tảng cơ bản rất mạnh.
Vì vậy, chúng ta thấy những token này rõ ràng vượt trội hơn thị trường. Đây là lần đầu tiên trong một thời gian dài xuất hiện tình huống như vậy: Nhà đầu tư có thể lựa chọn từ một danh sách nhỏ hơn gồm những dự án chất lượng cao. Hiện dòng vốn đang đổ dồn mạnh vào các dự án như Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR và Zcash.
Zcash là một dự án khác tập trung vào bảo mật. Hiện nay một số người lo ngại Bitcoin có thể ngày càng chịu ảnh hưởng từ Michael Saylor (đây là một chủ đề khác), trong khi Zcash lại đại diện cho tinh thần nguyên thủy của Bitcoin, đồng thời cấu trúc của nó cũng rất giống Bitcoin.
Mặc dù Zcash trong bối cảnh hiện tại chưa có doanh thu, nhưng nó vẫn là một tài sản thú vị. Bởi giá càng cao, tiện ích thực tế của nó càng lớn. Giá càng cao, khả năng nó được củng cố càng lớn — từ đó hình thành cộng đồng và giá trị đồng thuận mạnh hơn xung quanh nó.
Vì vậy, tôi cho rằng hiện nay chúng ta đang ở một giai đoạn rất thú vị: Việc chọn đúng token trở nên dễ dàng hơn. Chỉ cần tập trung nghiên cứu kỹ lưỡng hơn để phân biệt đâu là những dự án thực chất, đâu là những trò thổi phồng giả tạo.
Đối với những nhà đầu tư kỳ vọng lợi nhuận 5–10 lần, hoặc thậm chí chỉ 3 lần, thời điểm hiện tại dễ thành công hơn bao giờ hết. Dù bạn có thể cuối cùng đạt được mức lợi nhuận 100 lần, tôi tin rằng hiện đang có một nhóm dự án đang làm những điều rất thú vị — và đây chính là những tài sản tôi tập trung theo dõi và đầu tư.
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
深潮TechFlow
