giới thiệu
Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, lĩnh vực AI luôn là chủ đề nóng trong lĩnh vực tiền điện tử. Những người du mục WEB3 luôn chấp nhận ý tưởng rằng bất kỳ khái niệm nào cũng có thể được thổi phồng, chưa kể đến AI với bối cảnh tường thuật không giới hạn và khả năng ứng dụng trong tương lai. Do đó, trong giới tiền điện tử, khái niệm AI ban đầu trở nên phổ biến trong một thời gian như một cơn sốt Meme, sau đó một số dự án bắt đầu khám phá giá trị ứng dụng thực tế của nó: Mã hóa có thể mang lại những ứng dụng thực tế mới nào cho AI đang phát triển mạnh mẽ?
Bài báo nghiên cứu này sẽ mô tả và phân tích lộ trình phát triển hiện tại của AI trong lĩnh vực Web3, từ làn sóng cường điệu ban đầu đến các dự án ứng dụng hiện tại đang bắt đầu phát triển mạnh mẽ, đồng thời kết hợp các trường hợp và dữ liệu để giúp độc giả nắm bắt bối cảnh ngành và xu hướng tương lai. Chúng ta hãy bỏ qua những kết luận thiếu chín chắn ở phần đầu:
Giai đoạn meme AI đã là chuyện của quá khứ. Hãy giữ mọi thành quả và mất mát như những mảnh ký ức vĩnh hằng.
Một số dự án AI WEB3 cơ bản luôn nhấn mạnh đến những lợi ích mà “phân quyền” có thể mang lại cho bảo mật AI, nhưng người dùng không thực sự quan tâm đến điều này. Điều mà người dùng quan tâm là “liệu các token có thể kiếm được tiền hay không” và “liệu sản phẩm có dễ sử dụng hay không”.
Nếu bạn muốn phục kích các dự án tiền điện tử liên quan đến AI, hãy chuyển trọng tâm sang các dự án AI ứng dụng thuần túy hoặc các dự án AI nền tảng (có thể tập trung vào nhiều công cụ hoặc tác nhân mà người dùng C-end dễ sử dụng). Đây có thể là điểm nóng về sự giàu có trong một thời gian dài hơn sau AI Meme.
1. Sự khác biệt trong lộ trình phát triển của AI ở Web2 và Web3
- AI trong thế giới Web2 chủ yếu được thúc đẩy bởi các gã khổng lồ công nghệ và các viện nghiên cứu, và lộ trình phát triển của nó tương đối ổn định và tập trung. Các công ty lớn (như OpenAI và Google) đào tạo các mô hình hộp đen đóng. Các thuật toán và dữ liệu không được công khai. Người dùng chỉ có thể sử dụng kết quả của mình, điều này thiếu tính minh bạch. Việc kiểm soát tập trung này khiến các quyết định của AI không thể kiểm tra được, đồng thời tạo ra các vấn đề về thiên vị và trách nhiệm giải trình không rõ ràng. Nhìn chung, cải tiến AI của Web2 tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của các mô hình cơ bản và triển khai các ứng dụng thương mại, nhưng quá trình ra quyết định không minh bạch với công chúng. Điểm yếu về tính không minh bạch này đã dẫn đến sự gia tăng đột ngột của các dự án AI mới như Deepseek vào năm 2025, có vẻ như là mã nguồn mở nhưng thực chất là câu cá trong hộp câu.
Ngoài khiếm khuyết về tính mờ đục, mô hình AI quy mô lớn của WEB2 còn có hai điểm yếu khác: trải nghiệm người dùng không đủ ở nhiều dạng sản phẩm khác nhau và độ chính xác không đủ ở các phân khúc chuyên nghiệp.
Ví dụ, nếu người dùng muốn tạo PPT, hình ảnh hoặc video, họ vẫn sẽ tìm kiếm các sản phẩm AI mới có rào cản gia nhập thấp và trải nghiệm người dùng tốt hơn để sử dụng và trả tiền cho chúng. Hiện nay, nhiều dự án AI đang thử nghiệm các sản phẩm AI không cần mã để hạ thấp ngưỡng người dùng.
Ví dụ, nhiều người dùng WEB3 hẳn đã từng cảm thấy bất lực khi sử dụng ChatGPT hoặc DeepSeek để lấy thông tin về một dự án tiền điện tử hoặc mã thông báo nào đó. Dữ liệu mô hình lớn không thể bao quát chính xác thông tin chi tiết của bất kỳ ngành công nghiệp phụ nào trên thế giới, vì vậy một hướng phát triển khác của nhiều sản phẩm AI là làm cho dữ liệu và phân tích trở nên sâu sắc và chính xác nhất có thể trong một ngành công nghiệp phụ nhất định.
-AI trong thế giới Web3
Thế giới WEB3 tập trung vào ngành công nghiệp tiền điện tử và tích hợp các khái niệm rộng hơn về công nghệ, văn hóa và cộng đồng. So với WEB2, WEB3 hướng tới phương pháp tiếp cận mở và do cộng đồng thúc đẩy.
Với sự trợ giúp của kiến trúc phi tập trung của blockchain, các dự án AI Web3 thường tuyên bố nhấn mạnh vào mã nguồn mở, quản trị cộng đồng, tính minh bạch và uy tín, với hy vọng phá vỡ sự độc quyền của AI truyền thống của một số công ty theo cách phân tán. Ví dụ, một số dự án đang khám phá việc sử dụng blockchain để xác minh các quyết định của AI (bằng chứng không kiến thức đảm bảo rằng đầu ra của mô hình là đáng tin cậy) hoặc để DAO kiểm tra các mô hình AI để giảm sự thiên vị.
Trong điều kiện lý tưởng, Web3 AI theo đuổi AI mở để cộng đồng có thể kiểm tra các tham số mô hình và logic quyết định, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển và người dùng tham gia thông qua cơ chế mã thông báo. Tuy nhiên, trên thực tế, việc phát triển Web3 AI vẫn phải tuân theo những hạn chế về kỹ thuật và nguồn lực: việc xây dựng một cơ sở hạ tầng AI phi tập trung là vô cùng khó khăn (việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi sức mạnh tính toán và dữ liệu khổng lồ, nhưng không có dự án WEB3 nào có được nguồn tài trợ như OpenAI). Một số dự án tự nhận là Web3 AI thực chất vẫn dựa vào các mô hình hoặc dịch vụ tập trung và chỉ kết nối một số thành phần blockchain với lớp ứng dụng. Các dự án AI WEB3 này tương đối đáng tin cậy và tuyệt vời, ít nhất là chúng vẫn đang phát triển các ứng dụng thực tế; và phần lớn các dự án AI WEB3 vẫn là Meme thuần túy hoặc Meme dưới danh nghĩa AI thực sự.
Ngoài ra, sự khác biệt về mô hình tài trợ và tham gia cũng ảnh hưởng đến con đường phát triển của hai bên. Web2 AI thường được thúc đẩy bởi đầu tư nghiên cứu và lợi nhuận của sản phẩm và có chu kỳ tương đối suôn sẻ. Web3 AI kết hợp bản chất đầu cơ của thị trường tiền điện tử và thường trải qua các chu kỳ bùng nổ dao động mạnh theo tâm lý thị trường: khi khái niệm này trở nên phổ biến, các quỹ đổ xô vào để đẩy giá và định giá token lên cao; khi dự án nguội đi, mức độ phổ biến và nguồn vốn của dự án giảm nhanh chóng. Chu kỳ này khiến lộ trình phát triển của Web3 AI trở nên bất ổn hơn và mang tính tự sự hơn. Ví dụ, một khái niệm AI thiếu tiến triển đáng kể cũng có thể gây ra sự gia tăng giá token do tâm lý thị trường; ngược lại, ngay cả tiến bộ công nghệ cũng khó có thể thu hút được sự chú ý khi thị trường trì trệ.
Chúng tôi vẫn duy trì kỳ vọng khiêm tốn và thận trọng đối với nội dung chính của WEB3 AI, mạng AI phi tập trung. Nếu điều đó thực sự trở thành sự thật thì sao? Rốt cuộc, có những đồng tiền mang tính đột phá như BTC và ETH trong WEB3. Tuy nhiên, ở giai đoạn hiện tại, chúng ta vẫn cần phải thực tế và hình dung ra một số kịch bản có thể triển khai ngay lập tức, chẳng hạn như nhúng một số AI Agent vào các dự án WEB3 hiện tại để nâng cao hiệu quả của chính các dự án đó; hoặc kết hợp AI với các công nghệ mới khác để tạo ra những ý tưởng mới có thể áp dụng cho ngành mã hóa, hoặc thậm chí là những khái niệm có thể thu hút sự chú ý; hoặc các sản phẩm AI chỉ phục vụ cho ngành WEB3, dù là về độ chính xác của dữ liệu hay phù hợp hơn với thói quen làm việc của các tổ chức hoặc cá nhân WEB3, để cung cấp các dịch vụ mà mọi người trong ngành WEB3 có thể trả tiền.
Còn tiếp. Bài viết sau đây chủ yếu sẽ đánh giá và bình luận về năm làn sóng WEB3 AI và một số sản phẩm của nó ( như Fetch.AI , TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell, v.v.).
Bài viết tham khảo:
Web3 AI so với Web2 AI: Tại sao mã nguồn mở và tính minh bạch sẽ chiến thắng
Từ AI Agent đến AI L1: Virtuals, ai16z và zerebro
【Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm】
Thông tin trong tài liệu này được lấy từ thông tin công khai hoặc thông tin khác mà chúng tôi tin là khá đáng tin cậy. Phòng thí nghiệm Guatian không đưa ra bất kỳ bảo đảm rõ ràng hay ngụ ý nào về tính chính xác, đầy đủ, hoàn thiện hoặc phù hợp cho việc sử dụng.
Các thông tin, phần giới thiệu, dữ liệu, v.v. trong tài liệu này chỉ mang tính chất tham khảo cho người đọc. Trong mọi trường hợp, không có nội dung nào trong tài liệu này được coi là lời mời hoặc khuyến nghị và không cấu thành lời khuyên đầu tư. Các rủi ro khác nhau mà tài sản dự án liên quan đến đầu tư có thể phải đối mặt (bao gồm nhưng không giới hạn ở: rủi ro đầu tư, rủi ro quản lý, rủi ro pháp lý, rủi ro thuế, rủi ro thanh khoản, rủi ro tín dụng, rủi ro chính sách, rủi ro chu kỳ kinh tế, rủi ro lãi suất, rủi ro hoạt động, rủi ro do bất khả kháng, v.v.) sẽ do chính nhà đầu tư chịu. Phòng thí nghiệm Guatian và/hoặc các chi nhánh sẽ không chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào đối với bất kỳ hậu quả nào do việc dựa vào hoặc sử dụng tài liệu này.
Nếu không có sự đồng ý bằng văn bản của Phòng thí nghiệm Guatian, không tổ chức hoặc cá nhân nào được phép sao chép, phổ biến hoặc sửa đổi nội dung tài liệu này dưới bất kỳ hình thức nào.
