Tôi không biết bạn có nhận thấy rằng khi DeepSeek tạo nên một cuộc cách mạng về hiệu quả trong lĩnh vực công nghệ toàn cầu, thì câu chuyện AI+Web3 dường như đã rơi vào sự im lặng hiếm hoi.
Đặc biệt là khi các gã khổng lồ Internet đang vội vã tích hợp DeepSeek, Web3 AI gần như hoàn toàn nằm ngoài cuộc cạnh tranh mô hình mới này - cho dù đó là các dự án dữ liệu/sức mạnh tính toán DeAI truyền thống hay AI Agent, DeFAI, tất cả đều nhận được rất ít sự chú ý. Ngay cả trên sân khấu của Consensus 2025, chủ đề AI rõ ràng là không tập trung:
Tỷ lệ các chủ đề liên quan đã giảm mạnh, và trọng tâm thảo luận vẫn nằm ở câu chuyện công cụ truyền thống, gần như không còn liên quan đến làn sóng DeepSeek trong giới công nghệ. Nó thiếu những câu chuyện đột phá và hoàn toàn khác với thái độ trước đây là tương tác nhanh với các biến số mới trong giới AI.
Nói một cách thẳng thắn, trong bối cảnh những thay đổi to lớn mà DeepSeek mang lại cho AI, việc tích hợp AI và Web3 vẫn chưa xác định được vòng đột phá tiếp theo sẽ như thế nào, điều này khiến mọi người đặt câu hỏi liệu Web3 có phải là nền tảng cần thiết cho làn sóng mô hình AI tiếp theo hay không.
Điều thú vị là trong hội nghị Consensus, cựu CTO của OpenAI và một nhóm cựu đồng nghiệp đã chính thức công bố công ty mới của họ Thinking Machines, trong đó đề cập cụ thể đến một hướng đi mới hấp dẫn - giúp mọi người điều chỉnh các hệ thống AI để thích ứng với các nhu cầu cụ thể của con người .
Ở một mức độ nào đó, những vết nứt mà DeepSeek mang lại cho OpenAI và các công ty khác có thể là lĩnh vực tốt nhất để Web3 AI tìm thấy sự chắc chắn từ sự không chắc chắn trong năm nay.
AI+Web3, không có “khoảnh khắc DeepSeek”?
Kể từ cuối tháng trước, DeepSeek đã thống trị các tiêu đề của hầu hết các trang công nghệ, trở thành cơn lốc xoáy tuyệt đối của một cơn bão cách mạng AI chưa từng có. Đặc biệt, nó đã đạt được hiệu suất tương đương với lợi thế về chi phí và hiệu quả thấp hơn một bậc so với các công ty AI hàng đầu như OpenAI, mang đến những khả năng mới cho toàn bộ đường đua AI.
Vì vậy, trong tháng qua, những gã khổng lồ công nghệ Web2 và thậm chí cả các bộ phận sản xuất truyền thống và dịch vụ chính phủ trong nước đã nhanh chóng thâm nhập thị trường, thông qua việc mở quyền truy cập vào DeepSeek hay triển khai các mô hình tùy chỉnh theo phân khúc dựa trên DeepSeek, và đã bắt đầu tạo ra một làn sóng mô hình mới sau làn sóng GPT.
Ngược lại, chủ đề AI tại hội nghị Consensus này cho thấy dấu hiệu rõ ràng của việc mất tập trung. Các nhà lãnh đạo Web3 AI trước đây như io.net và Aethir vẫn bị mắc kẹt trong lời kể công cụ về cho thuê năng lực tính toán và dán nhãn dữ liệu.
Nói một cách thẳng thắn, khi DeepSeek chứng minh rằng AI thực sự có thể trở thành cơ sở hạ tầng của kỷ nguyên mới như nước, điện và than về mặt chi phí và ứng dụng, Web3 không nên ám ảnh với câu chuyện AWS và Scale AI trên chuỗi trong kỷ nguyên AI. Rốt cuộc, đây chỉ trở thành thị trường thứ cấp để đổ bộ sức mạnh tính toán và dán nhãn dữ liệu.
Ngược lại, Web3 AI rất cần một mô hình bản địa, đặc biệt là Web3, để đóng vai trò cốt lõi và quan trọng hơn trong việc khám phá cách AI có thể phục vụ nhu cầu của con người, mở ra vị thế giá trị mới của riêng mình và điểm đột phá thực sự có thể ẩn chứa trong động thái mới của Mira Murati, cựu CTO của OpenAI:
Blog Thinking Machines tiết lộ một số chi tiết thú vị về những gì họ đang làm để xây dựng một tương lai mà mọi người đều có quyền truy cập vào kiến thức và công cụ để điều chỉnh AI theo nhu cầu và mục tiêu riêng của họ.
Tóm lại, câu hỏi đặt ra là làm thế nào để AI, công cụ năng suất tiên tiến nhất trong thời đại số, thực sự biến tiềm năng công nghệ thành trợ lý tốt nhất để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong cuộc sống và công việc thực tế của con người - từ việc tối ưu hóa các quyết định đầu tư cá nhân và sản xuất sáng tạo đến tái cấu trúc quản lý chuỗi cung ứng của doanh nghiệp và quản trị xã hội. AI cần một sự tiến hóa thích ứng phù hợp sâu sắc với nhu cầu của con người.
Là một loại mối quan hệ sản xuất mới, cơ chế quyền sở hữu phi tập trung, mô hình khuyến khích mã thông báo và khuôn khổ quản trị trên chuỗi của Web3 được điều chỉnh tự nhiên cho AI, đại diện cho một loại năng suất mới và cung cấp nền tảng thử nghiệm tự nhiên cho sự phát triển này.
Theo góc nhìn này, Web3 có thể không chỉ là một thị trường năng lượng điện toán và thợ sửa ống nước dữ liệu cho AI. Thay vào đó, nó được kỳ vọng sẽ trở thành mảnh đất bản địa cho sự tự tiến hóa của nền văn minh AI. Điều này mở ra một không gian tưởng tượng trị giá hơn 100 tỷ đô la thực sự liên kết khả năng của AI với nhu cầu của con người:
Thông qua xác nhận quyền mật mã, nền kinh tế token và quản trị phi tập trung, chúng ta có thể xây dựng một lớp siêu giao thức cho phép AI tự động phát triển các mối quan hệ xã hội, hành vi kinh tế và mô hình văn hóa. Trên cơ sở này, Web3 cũng sẽ trở thành một siêu vườn ươm để AI đạt được trí thông minh xã hội.
Trên thực tế, đây cũng là ý tưởng mới của hệ thống AI cá nhân hóa của Thinking Machines. Thông qua khung xã hội Web3, các tác nhân AI có thể tương tác tự chủ và tạo ra giá trị trong hệ thống kinh tế được mã hóa để đạt được sự xuất hiện ở cấp độ văn minh.
Tái thiết tư duy của tác nhân, từ Công cụ AI đến Nền văn minh AI
Quay trở lại góc nhìn vĩ mô và quan sát toàn diện đường đi của AI Agent, rõ ràng là đang trong giai đoạn biến động và rất cần một câu chuyện đột phá. Thống kê của Cookie.fun cho thấy tính đến ngày 24 tháng 2 năm 2025, tổng giá trị thị trường của ngành AI Agent đạt 6,6 tỷ đô la Mỹ, đã giảm hơn một nửa so với mức đỉnh điểm và tỷ lệ giữ chân người dùng vẫn tiếp tục giảm.
Điều này cũng có nghĩa là ngay cả khi là một công ty hàng đầu, đường đua AI Agent vẫn không thể thoát khỏi tình thế tiến thoái lưỡng nan của công nghệ dư thừa và kịch bản không đủ. Câu chuyện hợp nhất AI Agent và DeFi phổ biến gần đây DeFAI đang mở rộng phạm vi tiếp cận và đáp ứng nhu cầu của nhiều người dùng bình thường hơn thông qua các giải pháp thông minh .
Tuy nhiên, xét một cách khách quan, bản chất của DeFAI vẫn là logic nâng cấp công cụ - đơn giản hóa quy trình vận hành DeFi thông qua AI và giải phóng người dùng khỏi việc hiểu các thuật ngữ chuyên môn như tính toán APY và tổn thất tạm thời, nhưng không đề cập đến những mâu thuẫn sâu sắc hơn về mặt cấu trúc: khi các công cụ Agent một kịch bản tràn lan, thì điều thị trường cần là một giao thức cơ bản có thể hỗ trợ sự cộng tác tự chủ của AI và phát triển các mối quan hệ xã hội.
Suy cho cùng, chỉ có một vài vấn đề mà một tác nhân AI có thể giải quyết, và thậm chí nó có thể chỉ là một phần của quy trình làm việc hàng ngày. Nếu AI muốn đột phá khỏi thuộc tính công cụ, nó phải có hệ điều hành xã hội để tương tác tự chủ, trao đổi giá trị và cộng tác nhóm:
Ví dụ, để đáp ứng nhu cầu của người dùng tương tác với các khoản đầu tư trên chuỗi, các tác nhân đầu tư cần cung cấp lời khuyên đầu tư theo xu hướng theo thời gian thực, các tác nhân giám sát cần theo dõi chặt chẽ các giao dịch chuyển tiền bất thường trong ví và thậm chí kêu gọi các tác nhân theo dõi để theo dõi dòng tiền, do đó hình thành nên hệ thống miễn dịch trên chuỗi hiệu quả hơn các cơ quan kiểm soát rủi ro đầu tư của con người.
Ngay cả trong tương lai, trong cuộc sống thực, các đại lý giao đồ ăn sẽ tự động lấy dữ liệu nhịp tim/huyết áp của bạn và đề xuất chế độ ăn uống lành mạnh đặc biệt. Nếu một đại lý lịch phát hiện bạn có cuộc họp khẩn cấp, nó sẽ thông báo cho đại lý giao đồ ăn để trì hoãn thời gian giao hàng. Đồng thời, một đại lý tài chính sẽ so sánh giá cả và tự động chuyển kênh thanh toán nếu thấy dịch vụ giao đồ ăn của JD.com có lợi hơn dịch vụ giao đồ ăn của Meituan.
Một tác nhân đơn lẻ chỉ là một công cụ, nhưng sự hợp tác nhóm có thể tái tạo lại luồng công việc/cuộc sống của chúng ta. Điều này khiến AI Agent không còn là một món đồ chơi dùng một lần có thể sử dụng và vứt bỏ, mà là một hộp công cụ toàn diện 1+1>2, để các AI Agent có thể tự động kết hợp để giúp con người giải quyết nhiều vấn đề thực tế khác nhau.
Trên cơ sở này, hệ điều hành xã hội của AI Agent dự kiến sẽ trở thành điểm khởi đầu tốt nhất cho kịch bản dọc AI+, sử dụng cơ chế gốc Web3 để xây dựng các kịch bản dịch vụ AI Agent có khả năng mở rộng vô hạn và thậm chí là các hệ thống kinh tế.
Tuy nhiên, hiện tại, mọi người đều khám phá lĩnh vực này một cách mù quáng nhất có thể. Thách thức cốt lõi nằm ở cách phá vỡ các kho dữ liệu giữa các thực thể thông minh và cho phép các tác nhân AI lớn học hỏi một cách thích ứng trong các tình huống phức tạp. Chìa khóa nằm ở việc nắm bắt môi trường thích ứng trong đó các tác nhân AI quy mô lớn học tập một cách tự chủ và hợp tác với nhau.
AMMO, công ty gần đây đã hoàn tất vòng gọi vốn Pre-Seed trị giá 2,5 triệu đô la (thật thú vị, các thành viên sáng lập của công ty bao gồm một giám đốc kỹ thuật cấp cao tại Google, một nhà nghiên cứu tại DeepMind, một giám đốc kỹ thuật tại Meta và một nhà vô địch thế giới ACM-ICPC, về cơ bản là tập hợp tất cả những người đam mê AI), có ý tưởng tương tự về lớp giao thức xã hội AI:
Massive Agent Factory: cho phép các nhà phát triển triển khai các cụm tác nhân AI có chức năng xã hội như quản lý tài chính và cộng tác xã hội mà không cần viết logic phức tạp;
Không gian nhúng có thể cấu hình: Nâng cấp khuôn khổ MMO thần kinh của OpenAI thành một hộp cát tương tác có thể thích ứng với các tình huống thực tế như tài chính và giáo dục;
RL phân tán: Kết hợp học tăng cường phản hồi của con người (RLHF) với công nghệ AI để cho phép các tác nhân phát triển các tiêu chuẩn đạo đức một cách năng động trong trò chơi;
Nói một cách dễ hiểu, chúng tôi xây dựng từng metaverse AI Agent một. Trong các metaverse khác nhau dành riêng cho quản lý đầu tư và tài chính, quản lý sức khỏe và lập kế hoạch giáo dục, AI Agent không còn là các mô-đun công cụ biệt lập nữa mà là các loài kỹ thuật số có nhận thức xã hội. Chúng sẽ tương tác với nhau, hợp tác theo nhóm và thậm chí học một cách tự chủ để giúp mọi người đáp ứng nhiều nhu cầu phức tạp trong thế giới thực:
Đầu tư vào Metaverse: Đại lý tài chính của bạn hợp tác với đại lý phân tích thị trường theo thời gian thực. Khi tìm thấy cơ hội chênh lệch giá trong một giao thức DeFi nhất định, nó sẽ tự động gọi đại lý giao dịch để thực hiện chiến lược và thông báo cho đại lý rủi ro để theo dõi các biến động bất thường.
Health Metaverse: Fitness Agent điều chỉnh kế hoạch tập luyện dựa trên dữ liệu giấc ngủ của bạn, Nutrition Agent cập nhật công thức nấu ăn và đặt hàng nguyên liệu, còn Medical Agent thường xuyên gửi báo cáo sức khỏe cho Doctor Agent;
Đây thực chất là vai trò của Cô gái ngốc nghếch trong Điện thoại ma thuật, cho phép AI Agent hình thành mạng lưới tự tổ chức trong một lĩnh vực cụ thể và thực sự chuyển từ công cụ AI sang nền văn minh AI - giống như luật sư, bác sĩ và giáo viên trong xã hội thực sự thực hiện nhiệm vụ của mình và hợp tác với nhau để cùng nhau hỗ trợ hoạt động của nền văn minh.
Câu chuyện hạt giống Web3 AI trong kỷ nguyên hậu GPT
Là một câu chuyện tích hợp Web3 gắn chặt với xu hướng công nghệ toàn cầu, sự phát triển dự kiến của Web3 AI về cơ bản là sự phản ánh và bổ sung những phát triển mới nhất trong lĩnh vực AI.
Hãy lấy không gian con thử nghiệm đầu tiên của AMMO là FakersAI làm ví dụ. Là một lĩnh vực trò chơi AI Agent dành cho đầu tư trên chuỗi, AI Agent tự động theo dõi tin tức hiện tại và xu hướng thị trường, sau đó tiến hành phân tích kỹ thuật đa góc nhìn và thông tin chi tiết về dữ liệu trên chuỗi, kết hợp với cảm xúc của cộng đồng và tín hiệu xã hội, cho phép AI Agent liên tục nâng cấp chiến lược của họ trong trò chơi thông qua học tăng cường, hình thành bánh đà tiến hóa tự học.
Trong đó, người dùng vừa là người quan sát vừa là người tham gia (số lượng người dùng đã vượt quá 900.000 trong 12 ngày kể từ khi ra mắt, đây là một hiệu suất rất ấn tượng và về mặt lý thuyết có thể tạo ra đủ dữ liệu và hỗ trợ hành vi). Thông qua trò chơi đối đầu, hợp tác và sở thích của AI Agent, AI thậm chí có thể học thêm cách hình thành hệ thống tín dụng, quy tắc hợp tác và tiêu chuẩn đạo đức trong trò chơi sở thích, tức là dưới sự phản hồi và đào tạo của mọi người, dần dần hình thành một mô hình hành vi tốt hơn, phù hợp hơn với các hoạt động trong cuộc sống thực.
Điều này tương tự như cách mà dưới sự ảnh hưởng của Lục Tiểu Xuyên, Cô gái ngốc nghếch dần học cách hiểu cảm xúc của con người và các quy tắc xã hội, cho phép AI tiến hóa từ thực hiện hướng dẫn một cách thụ động thành tích cực tham gia vào cộng tác xã hội.
Tất nhiên, FakersAI chỉ là điểm khởi đầu. Mục tiêu cuối cùng của AMMO là tạo ra một ma trận sandbox đa chiều. Các sandbox này không chỉ là nơi thử nghiệm kỹ thuật mà còn là nơi ươm mầm cho nền văn minh AI Agent. Khi AI học cách kiếm lời trên thị trường DeFi, bỏ phiếu trong DAO và lan truyền meme trên mạng xã hội, chúng không còn là công cụ nữa mà là “công dân” của xã hội kỹ thuật số.
Chúng ta thậm chí có thể sử dụng trí tưởng tượng của mình. Fakers Information Battlefield hiện đang được ra mắt chỉ là một hộp cát ban đầu và nhiều loại không gian con hơn sẽ được tạo ra trong tương lai:
Economic Sandbox: Mô phỏng trò chơi tạo lập thị trường AI trong thị trường DeFi;
Sandbox quản trị: Kiểm tra các mô hình ra quyết định hợp tác giữa DAO và đại diện AI;
Hộp cát văn hóa: Để AI Agent tạo ra và lan truyền Meme và nghệ thuật NFT, đồng thời quan sát chuỗi tiến hóa của meme văn hóa;
Đây không chỉ là một bước đột phá về công nghệ mà còn cung cấp một câu trả lời ở cấp độ mô hình: đối với ngành công nghiệp AI, Web3 không phải là thị trường dữ liệu hay sức mạnh tính toán, mà là siêu hệ điều hành AI xã hội hóa tương tự như iOS và Android.
Câu chuyện mới này chắc chắn rất giàu trí tưởng tượng, nhưng cho đến nay vẫn có rất ít cuộc thảo luận, vì vậy cả Thinking Machines, mới được thành lập bởi cựu CTO của OpenAI Mira Murati, và AMMO, một dự án kể chuyện kết hợp Web3 AI với lớp giao thức xã hội AI làm cốt lõi, vẫn còn trong giai đoạn trứng nước.
Tại hội nghị Consensus vừa kết thúc, chỉ có CoinDesk thảo luận cụ thể với AMMO và các nhóm khác xung quanh chủ đề này về cách xây dựng hệ điều hành xã hội AI thông qua cơ chế gốc Web3. Liệu một câu chuyện AI mới có thực sự có thể được đưa ra vào năm 2025 hay không vẫn cần phải quan sát lâu dài.
Phần kết luận
Nếu AI cuối cùng trở thành một loài mới, liệu nó sẽ được sinh ra trong khu vườn khép kín của những người khổng lồ hay phát triển trong các giao thức mở của Web3?
Đây là câu hỏi cuối cùng mà AI Web3 phải trả lời trong nửa sau của trò chơi. Do đó, nếu chúng ta đặt tông điệu cao hơn một chút, Web3 không chỉ là một trạm xăng cho AI, mà còn phải trở thành lục địa khởi nguyên cho các loài dựa trên silicon.
Nói một cách thẳng thắn, Web3, với tư cách là một loại quan hệ sản xuất mới, tự nhiên thích ứng với AI, đại diện cho một loại năng suất mới. Đây cũng là sự tiến bộ đồng thời của công nghệ và khả năng quan hệ sản xuất. Tuy nhiên, việc khám phá AI+Web3 hiện tại chủ yếu tập trung vào sự đổi mới quan hệ sản xuất của sức mạnh tính toán/dữ liệu, và thậm chí còn tham gia sâu vào cuộc chạy đua vũ trang sức mạnh tính toán/dữ liệu tổng bằng không.
Do đó, kiến trúc lớp giao thức xã hội dành cho AI Agents đang cung cấp giải pháp cho tình thế tiến thoái lưỡng nan này. Cụ thể, mất tập trung vào các chủ đề AI tại hội nghị Consensus có nghĩa là câu chuyện chéo giữa Web3 và AI đang ở thời điểm quan trọng với những cơ hội hỗn loạn:
Vô số tác nhân AI tự phát hình thành các thành phố-quốc gia hợp tác và các bộ lạc văn hóa trong thế giới Lego được mã hóa, viết lại lý thuyết tiến hóa của các loài dựa trên carbon (con người) và các loài dựa trên silicon (AI).
