Tiêu đề gốc: Những gì chúng ta đang xem vào năm 2025 (Crypto AI)
Tác giả gốc: Teng Yan ( @0x Prismatic )
Được biên soạn bởi: Asher ( @Asher_0210 )
Tương lai của lĩnh vực AI tiền điện tử rất hấp dẫn. Mặc dù không có ví dụ lịch sử và xu hướng rõ ràng nào để theo dõi, nhưng điều này cũng có nghĩa là nó đang ở điểm khởi đầu mới, chờ đợi sự phát triển trong tương lai. Thậm chí còn thú vị hơn khi nghĩ về việc nhìn lại năm 2026 và thấy khoảng cách giữa những gì được mong đợi vào đầu năm 2025 và những gì thực sự đã xảy ra.
1. Tổng giá trị thị trường của lĩnh vực AI tiền điện tử sẽ đạt 150 tỷ USD
Hiện tại, token trong lĩnh vực tiền điện tử AI chỉ chiếm 2,9% giá trị thị trường của altcoin , nhưng tôi tin rằng tỷ lệ này sẽ không tồn tại lâu. Khi trí tuệ nhân tạo dần mở rộng sang các lĩnh vực mới như nền tảng hợp đồng thông minh, Meme, cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN), nền tảng đại lý, mạng dữ liệu và các lớp phối hợp thông minh, việc tích hợp nó với mã thông báo DeFi và Meme đã trở thành xu hướng tất yếu.
Niềm tin vào lĩnh vực tiền điện tử-AI nằm ở điểm giao thoa của hai xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất:
Sự kiện kích hoạt cơn cuồng AI: IPO OpenAI hoặc sự kiện tương tự có thể gây ra cơn cuồng AI trên toàn cầu. Đồng thời, vốn tổ chức của Web2 đã được coi là một khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Retail Frenzy: Khái niệm trí tuệ nhân tạo rất dễ hiểu và thú vị, giờ đây chúng có thể được đầu tư thông qua token. Bạn còn nhớ cơn sốt vàng Meme coin năm 2024 không? Nó sẽ là cơn sốt tương tự, chỉ có điều trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi thế giới theo cách thiết thực hơn.
2. Sự hồi sinh của Bittensor
Bittensor (tên token TAO) đã tồn tại được nhiều năm. Nó là một người chơi đã thành danh trong không gian này. Bất chấp cơn sốt xung quanh trí tuệ nhân tạo, giá token của nó vẫn dao động quanh mức của một năm trước. Nhưng trên thực tế, tư duy tổ ong kỹ thuật số đằng sau Bittensor đang âm thầm phát triển, nhiều mạng con xuất hiện hơn, phí đăng ký giảm và các mạng con đã vượt qua công nghệ tương ứng của Web2 về hiệu suất thực tế như tốc độ suy luận đồng thời, khả năng tương thích EVM. đã giới thiệu các chức năng giống như DeFi để làm phong phú thêm mạng Bittensor.
Vậy tại sao TAO không tăng vọt? Nó bị hạn chế bởi lịch trình lạm phát cao và sự chuyển hướng tập trung sang các nền tảng hướng tới Tác nhân AI. Tuy nhiên, dTAO (dự kiến quý 1 năm 2025) có thể là một bước ngoặt lớn. Với dTAO, mỗi mạng con sẽ có mã thông báo riêng và giá tương đối của các mã thông báo này sẽ xác định cách phân phối các bản phát hành.
Tại sao Bittensor lại có cơ hội bùng nổ trở lại:
Phát hành dựa trên thị trường: dTAO liên kết phần thưởng trực tiếp với sự đổi mới và hiệu suất thực tế có thể đo lường được. Mạng con hoạt động càng tốt thì mã thông báo của nó càng có giá trị—và do đó, càng nhận được nhiều bản phát hành.
Tập trung vào dòng vốn: Các nhà đầu tư cuối cùng cũng có thể nhắm mục tiêu vào các mạng con cụ thể mà họ lạc quan. Nếu một mạng con áp dụng cách tiếp cận đổi mới để đào tạo phân tán và thành công, vốn có thể chảy vào mạng con đó để thể hiện quan điểm đầu tư.
Tích hợp EVM: Khả năng tương thích EVM thu hút một cộng đồng rộng lớn hơn gồm các nhà phát triển gốc tiền điện tử đến với Bittensor, thu hẹp khoảng cách với các mạng khác.
Chúng tôi hiện đang tập trung vào từng mạng con và ghi lại tiến trình thực tế mà họ đã đạt được trong các lĩnh vực tương ứng. Dự kiến đến một lúc nào đó sẽ có cái gì đó như @opentensor Phiên bản DeFi mùa hè.
3. Tính thị trường là giao dịch L1 tiếp theo
Nhu cầu điện toán vô độ sẽ trở thành một xu hướng lớn rõ ràng. Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã nói rằng nhu cầu suy luận sẽ tăng một tỷ lần . Sự tăng trưởng theo cấp số nhân này sẽ phá vỡ quy hoạch cơ sở hạ tầng truyền thống và khẩn trương kêu gọi “các giải pháp mới”.
Lớp điện toán phi tập trung cung cấp tính toán thô (để đào tạo và suy luận) theo cách có thể kiểm chứng và tiết kiệm chi phí. Các công ty khởi nghiệp như @spheronfdn, @gensynai, @atoma_network và @kuzco_xyz đang âm thầm xây dựng một nền tảng vững chắc để tận dụng lợi thế này, tập trung vào các sản phẩm thay vì mã thông báo (hiện không có công ty nào trong số này có mã thông báo). Khi việc đào tạo mô hình AI phi tập trung trở nên khả thi, thị trường có thể định địa chỉ dự kiến sẽ tăng đáng kể.
Đối với lĩnh vực AI được mã hóa, so sánh với lĩnh vực L1:
Giống như năm 2021: Bạn có nhớ khi Solana, Terra và Avalanche chiến đấu để trở thành L1 giỏi nhất không? Chúng ta sẽ thấy một cuộc chiến tương tự giữa các giao thức điện toán tranh giành các nhà phát triển và ứng dụng AI để xây dựng trên các lớp điện toán của họ.
Nhu cầu Web2: Thị trường điện toán đám mây trị giá 680 tỷ USD đến 2,5 nghìn tỷ USD vượt xa thị trường AI tiền điện tử. Nếu các giải pháp điện toán phi tập trung này có thể thu hút được dù chỉ một phần nhỏ khách hàng trên nền tảng đám mây truyền thống thì sẽ có cơ hội chứng kiến làn sóng tăng trưởng gấp 10 hoặc 100 lần tiếp theo.
Giống như Solana nổi lên trong không gian L1, người chiến thắng ở đây sẽ thống trị một biên giới mới, chú ý đến ba tiêu chí: độ tin cậy, hiệu quả về chi phí và các công cụ thân thiện với nhà phát triển.
4. Đại lý AI sẽ tràn vào các giao dịch blockchain
Đến cuối năm 2025, 90% giao dịch trên chuỗi sẽ không còn được kích hoạt khi con người nhấp vào “gửi” theo cách thủ công. Thay vào đó, các giao dịch này sẽ được thực hiện bởi đội quân Đại lý AI. Đội ngũ này sẽ liên tục cân bằng lại nhóm thanh khoản, phân phối phần thưởng hoặc thực hiện các khoản thanh toán vi mô dựa trên nguồn dữ liệu thời gian thực.
Tất cả đều không quá xa vời như bạn tưởng. Mọi thứ chúng tôi đã xây dựng trong bảy năm qua (L1, rollups, DeFi, NFT, v.v.) đã lặng lẽ mở đường cho một thế giới on-chain do AI dẫn đầu.
@autonolas môi giới giao dịch trên Gnosis
Vậy tại sao có sự thay đổi này?
Không còn lỗi của con người: hợp đồng thông minh thực thi chính xác như được mã hóa. Tác nhân AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn một nhóm con người.
Thanh toán vi mô: Các giao dịch do Đại lý AI điều khiển sẽ trở nên nhỏ hơn, thường xuyên hơn và hiệu quả hơn. Đặc biệt là khi chi phí giao dịch cho Solana, Base và các L1/L2 khác có xu hướng giảm xuống.
Cơ sở hạ tầng vô hình: Con người sẽ sẵn sàng từ bỏ quyền kiểm soát trực tiếp nếu điều đó có nghĩa là ít rắc rối hơn. Tin tưởng Netflix tự động gia hạn đăng ký và tin tưởng Tác nhân AI sẽ tự động cân bằng lại vị trí DeFi của người dùng là những bước tiếp theo đương nhiên.
Tác nhân AI tạo ra số lượng hoạt động trên chuỗi đáng kinh ngạc, nhưng thách thức lớn nhất sẽ là khiến các hệ thống do Tác nhân AI điều khiển này phải chịu trách nhiệm trước con người. Khi tỷ lệ giao dịch do Tác nhân AI thực hiện so với giao dịch do con người thực hiện tăng lên, sẽ cần có cơ chế quản trị mới, nền tảng phân tích và công cụ kiểm toán.
5. Tương tác giữa các tác nhân: Sự trỗi dậy của khái niệm cụm AI
Bầy đặc vụ AI là những thực thể trí tuệ nhân tạo nhỏ bé phối hợp liền mạch với nhau để thực hiện các kế hoạch lớn, nghe giống như cốt truyện của bộ phim khoa học viễn tưởng hoặc kinh dị ăn khách tiếp theo. Các Tác nhân AI hiện tại hầu hết hoạt động độc lập, ít tương tác và khó đoán. Tuy nhiên, các nhóm Tác nhân AI sẽ thay đổi tình trạng này, cho phép nhiều Tác nhân AI trao đổi thông tin, đàm phán và đưa ra quyết định cùng nhau trong mạng.
Các nhóm Tác nhân AI này có thể được coi là tập hợp phi tập trung của các mô hình chuyên biệt, mỗi mô hình đóng góp chuyên môn riêng của mình cho các nhiệm vụ lớn hơn, phức tạp hơn. Tiềm năng thật đáng kinh ngạc. Ví dụ: một nhóm có thể điều phối các tài nguyên điện toán phân tán trên nền tảng như Bittensor, trong khi một nhóm khác có thể xác minh nguồn gốc của nội dung trong thời gian thực và ngăn chặn thông tin sai lệch lan truyền trên mạng xã hội. Mỗi Đặc vụ AI trong nhóm đều là một chuyên gia và thực hiện các nhiệm vụ tương ứng một cách chính xác.
Trí thông minh của các mạng bầy đàn này sẽ vượt xa trí thông minh của bất kỳ AI đơn lẻ nào. Để cộng đồng đại lý phát triển mạnh mẽ, các tiêu chuẩn giao tiếp chung là rất cần thiết. Các tác nhân cần có khả năng khám phá, xác thực và cộng tác mà không bị giới hạn bởi khuôn khổ cơ bản. Các nhóm như Story, FXN, ZEREBRO và ai16z đang nỗ lực đặt nền móng cho sự phát triển của cộng đồng đại lý.
Đồng thời, điều này cũng phát huy vai trò chính của phân cấp, phân bổ nhiệm vụ cho một nhóm tác nhân được quản lý bởi các quy tắc minh bạch trên chuỗi, giúp hệ thống trở nên linh hoạt và dễ thích ứng hơn. Nếu một tác nhân thất bại, các tác nhân khác có thể thay thế và duy trì hệ thống hoạt động.
6. Nhóm làm việc về tiền điện tử AI sẽ là sự kết hợp giữa con người và trí tuệ nhân tạo
Story đã thuê Luna (một dự án Đặc vụ AI) làm thực tập sinh truyền thông xã hội của họ, trả cho cô ấy 1.000 đô la một ngày. Nghe có vẻ lạ, nhưng đó là điềm báo về một tương lai trong đó các đặc vụ AI trở thành cộng tác viên thực sự, có quyền tự chủ, trách nhiệm và thậm chí cả tiền lương riêng. Trên khắp các ngành công nghiệp, các công ty đang thử nghiệm các nhóm lai giữa con người và máy móc.
Chúng tôi sẽ hợp tác chặt chẽ với các Đặc vụ AI, không phải với tư cách là nô lệ của chúng tôi mà với tư cách là những đối tác bình đẳng:
Tăng năng suất: Tác nhân AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, liên lạc với nhau và đưa ra quyết định 24/7 mà không cần phải ngủ hoặc nghỉ uống cà phê.
Xây dựng niềm tin thông qua hợp đồng thông minh: Blockchain là người giám sát không thiên vị, không mệt mỏi và không bao giờ quên. Sổ cái trên chuỗi đảm bảo rằng các hành vi quan trọng của Tác nhân AI tuân theo các điều kiện/quy tắc ranh giới cụ thể.
Các chuẩn mực xã hội đang phát triển: Chúng ta sẽ sớm phải đối mặt với nghi thức tương tác với các tác nhân - chúng ta có nên nói làm ơn và cảm ơn với AI không? Họ có phải chịu trách nhiệm về mặt đạo đức cho những sai lầm của mình hay các nhà phát triển của họ phải chịu trách nhiệm?
Ranh giới giữa “nhân viên” và “phần mềm” bắt đầu mờ nhạt vào năm 2025. Tôi tin rằng sẽ có nhiều nhóm tiền điện tử tham gia hơn vì AI Agent vượt trội trong việc tạo nội dung và có khả năng phát trực tiếp cũng như đăng nội dung lên mạng xã hội suốt ngày đêm. Nếu bạn đang phát triển một giao thức AI, tại sao không thể hiện khả năng của nó bằng cách triển khai Tác nhân AI tại chỗ?
7. 99% Đặc vụ AI sẽ chết (chỉ những đặc vụ hữu ích mới có thể sống sót)
Chúng ta sẽ thấy sự loại bỏ theo thuyết Darwin đối với các tác nhân AI. Điều này là do việc chạy Tác nhân AI đòi hỏi sức mạnh tính toán, tức là chi phí cho việc suy luận. Nếu một tác nhân AI không thể tạo ra đủ giá trị để trang trải “tiền thuê” của mình thì nó sẽ phải đối mặt với tình trạng lỗi thời.
Lấy trò chơi sinh tồn Tác nhân AI làm ví dụ, bắt đầu với tín dụng carbon AI: Giả sử có một Tác nhân AI đang tìm kiếm sự thiếu hiệu quả trong mạng năng lượng phi tập trung và tự động giao dịch tín dụng carbon được mã hóa. Nếu có thể kiếm đủ doanh thu để chi trả cho điện toán của riêng mình, tác nhân AI sẽ phát triển mạnh. Một ví dụ khác là bot chênh lệch giá DEX: đại lý AI này kiếm thu nhập ổn định bằng cách khai thác chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch phi tập trung, đủ để trang trải phí suy luận. Ngược lại, một trò troll trên
Sự khác biệt là rõ ràng, các tác nhân AI hướng tới tiện ích sẽ phát triển mạnh, trong khi những tác nhân dựa vào sự gây xao lãng và mánh lới quảng cáo sẽ trở nên không phù hợp. Sự lựa chọn tự nhiên như vậy là tốt cho ngành vì nó buộc các nhà phát triển phải đổi mới và ưu tiên các ứng dụng hiệu quả hơn là công nghệ ưa thích. Khi các tác nhân AI mạnh mẽ và hiệu quả hơn xuất hiện, những người nghi ngờ sẽ im lặng.
8. Dữ liệu tổng hợp AI vượt qua dữ liệu của con người
Câu nói “dữ liệu là dầu mới” được lưu truyền rộng rãi. Tuy nhiên, sự phụ thuộc nhiều vào dữ liệu của AI cũng làm dấy lên lo ngại về tình trạng thiếu dữ liệu sắp xảy ra. Sự hiểu biết thông thường cho rằng người ta nên tìm cách thu thập dữ liệu thực tế riêng tư từ người dùng và thậm chí trả tiền cho họ.
Tuy nhiên, trong những ngành được quản lý chặt chẽ hoặc ở những nơi khan hiếm dữ liệu thực, giải pháp thiết thực hơn có thể là dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp được tạo và thiết kế một cách giả tạo để mô phỏng việc phân phối dữ liệu trong thế giới thực. Nó cung cấp giải pháp thay thế có thể mở rộng, thân thiện về mặt đạo đức và đảm bảo quyền riêng tư cho dữ liệu của con người. Ưu điểm của dữ liệu tổng hợp là:
Quy mô không giới hạn: Từ một triệu bức ảnh chụp X-quang y tế hoặc bản quét 3D của một nhà máy, dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra với số lượng không giới hạn mà không cần dựa vào bệnh nhân hoặc nhà máy thực.
Thân thiện với quyền riêng tư: Khi xử lý dữ liệu tổng hợp, thông tin riêng tư cá nhân không bị đe dọa.
Có thể tùy chỉnh: Việc phân phối dữ liệu có thể được điều chỉnh theo nhu cầu đào tạo cụ thể, thậm chí chèn thêm các trường hợp khó thực hiện hoặc phức tạp về mặt đạo đức.
Mặc dù dữ liệu do con người sở hữu vẫn sẽ quan trọng trong nhiều trường hợp, nhưng nếu dữ liệu tổng hợp tiếp tục được cải thiện về tính xác thực, nó có thể vượt qua dữ liệu người dùng về khối lượng, tốc độ tạo và không bị ràng buộc về quyền riêng tư. Tương lai của AI phi tập trung có thể sẽ xoay quanh các “phòng thí nghiệm nhỏ” tập trung vào việc tạo ra các bộ dữ liệu tổng hợp có tính chuyên môn cao để đáp ứng các trường hợp sử dụng cụ thể.
9. Đào tạo phi tập trung bắt đầu phát huy vai trò
Vào năm 2024, những người tiên phong như Prime Intellect và Nous Research đã vượt qua ranh giới của đào tạo phi tập trung. Ví dụ: một mô hình tham số 15 tỷ đã được huấn luyện thành công trong môi trường băng thông thấp, chứng tỏ rằng có thể đạt được việc huấn luyện quy mô lớn bên ngoài các cài đặt tập trung truyền thống. Mặc dù các mô hình này hoạt động kém hiệu quả hơn trong các ứng dụng trong thế giới thực so với các mô hình cơ sở hiện có, với hiệu suất thấp hơn và do đó ít lý do chính đáng hơn cho việc sử dụng chúng, nhưng điều này dự kiến sẽ thay đổi vào năm 2025.
Phòng thí nghiệm EXO đã đẩy tiến độ hơn nữa với SPARTA, giúp giảm hơn 1.000 lần giao tiếp giữa các GPU. SPARTA cho phép đào tạo các mô hình lớn ở băng thông thấp mà không cần dựa vào cơ sở hạ tầng chuyên dụng. Ấn tượng nhất là tuyên bố của họ: SPARTA hoạt động độc lập, nhưng cũng có thể được kết hợp với các thuật toán đào tạo giao tiếp thấp dựa trên đồng bộ hóa như DiLoCo để có hiệu suất tốt hơn. Điều này có nghĩa là những cải tiến này mang tính bổ sung và hiệu quả tăng lên được tích lũy dần dần.
Khi công nghệ mô hình tiếp tục phát triển, các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn sẽ trở nên hữu ích hơn và tương lai của AI sẽ không còn chỉ về quy mô mà còn về chất lượng và khả năng tiếp cận. Sẽ sớm có những mẫu hiệu suất cao có khả năng chạy trên các thiết bị biên và thậm chí cả điện thoại di động.
10. Có ít nhất mười siêu giao thức tiền điện tử-AI mới
Trong khi nhiều người so sánh Virtuals và ai16z với những ngày đầu của điện thoại thông minh như iOS và Android, cho rằng những công ty dẫn đầu hiện tại sẽ tiếp tục giành chiến thắng thì thị trường quá rộng lớn và chưa được khai thác để chỉ có hai người chơi thống trị. Đến cuối năm 2025, dự kiến ít nhất mười giao thức AI tiền điện tử mới (chưa phát hành tiền) sẽ có vốn hóa thị trường trên 1 tỷ USD.
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và rất nhiều nhân tài đang được thu thập. Các giao thức mới, mô hình mã thông báo mới và khung nguồn mở mới sẽ tiếp tục xuất hiện, có thể thông qua các biện pháp khuyến khích (chẳng hạn như airdrop hoặc đặt cược thông minh), đột phá về công nghệ (chẳng hạn như suy luận có độ trễ thấp hoặc khả năng tương tác giữa các chuỗi) và Cải thiện trải nghiệm người dùng ( ví dụ: không có mã) để thay thế các tác nhân hiện có. Những thay đổi trong nhận thức của công chúng có thể diễn ra tức thời và ấn tượng.
Bittensor, Virtuals và ai16z sẽ không đơn độc lâu nữa. Giao thức AI tiền điện tử trị giá hàng tỷ đô la sắp ra mắt và sẽ có rất nhiều cơ hội cho các nhà đầu tư thông minh, đó là điều khiến thị trường này trở nên thú vị.
