Tác giả gốc: Story , IOSG Ventures

Tóm lại

Thách thức về dữ liệu: Cuộc cạnh tranh về thời gian xử lý khối trên các chuỗi công khai hiệu suất cao đã bước vào kỷ nguyên dưới một giây. Yêu cầu về tính đồng thời cao, tính biến động lưu lượng cao và tính không đồng nhất của nhiều chuỗi ở phía người dùng đã làm tăng độ phức tạp của dữ liệu, đòi hỏi phải chuyển đổi cơ sở hạ tầng dữ liệu sang xử lý gia tăng theo thời gian thực và khả năng mở rộng động. Các quy trình ETL theo lô truyền thống có độ trễ từ vài phút đến vài giờ, khiến chúng không phù hợp cho các giao dịch thời gian thực. Các giải pháp mới nổi như The Graph, Nansen và Pangea đang giới thiệu điện toán luồng để giảm độ trễ xuống mức theo dõi thời gian thực.

Sự thay đổi mô hình trong cạnh tranh dữ liệu: Chu kỳ trước tập trung vào "hiểu biết"; chu kỳ này nhấn mạnh vào "lợi nhuận". Theo mô hình Đường cong Liên kết, một phút chậm trễ có thể gây thiệt hại gấp nhiều lần. Lặp lại công cụ: Từ thiết lập trượt giá thủ công đến bot bắn tỉa cho đến thiết bị đầu cuối tích hợp GMGN. Khi khả năng giao dịch dựa trên blockchain dần trở nên phổ biến, ranh giới cạnh tranh cốt lõi chuyển sang chính dữ liệu: bất kỳ ai có thể nắm bắt tín hiệu nhanh hơn sẽ giúp người dùng hưởng lợi.

Mở rộng chiều kích dữ liệu giao dịch: Meme về cơ bản là sự tài chính hóa sự chú ý, với yếu tố tường thuật, sự chú ý và việc lan truyền sau đó là vô cùng quan trọng. Một vòng khép kín giữa dư luận ngoài chuỗi và dữ liệu trên chuỗi: Việc theo dõi và tóm tắt tường thuật, cũng như lượng hóa cảm xúc, đang trở thành cốt lõi của các giao dịch. "Dữ liệu ngầm": Dòng vốn, hồ sơ cá nhân và việc gắn nhãn địa chỉ của các đồng tiền thông minh/KOL cho thấy sự thao túng ẩn sau các địa chỉ ẩn danh trên chuỗi. Một thế hệ thiết bị đầu cuối giao dịch mới tích hợp các tín hiệu đa chiều trên chuỗi và ngoài chuỗi chỉ trong tích tắc, giúp tăng cường các quyết định gia nhập thị trường và tránh rủi ro.

Tín hiệu hành động do AI điều khiển: Từ thông tin đến lợi nhuận. Các mục tiêu cạnh tranh trong giai đoạn mới: tốc độ, tự động hóa và lợi nhuận vượt trội. AI đa phương thức LLM+ tự động trích xuất các tín hiệu quyết định và tích hợp chúng với giao dịch sao chép, thực hiện lệnh cắt lỗ và chốt lời. Rủi ro và thách thức: Ảo tưởng, tuổi thọ tín hiệu ngắn, độ trễ thực hiện và kiểm soát rủi ro. Cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, học tăng cường và kiểm thử ngược mô phỏng là chìa khóa.

Những lựa chọn sống còn cho bảng điều khiển dữ liệu: Các ứng dụng tổng hợp dữ liệu/bảng điều khiển nhẹ thiếu lợi thế cạnh tranh và thị trường ngách của chúng đang thu hẹp. Xu hướng giảm: Tăng cường tích hợp các quy trình nền tảng hiệu suất cao và nghiên cứu dữ liệu. Xu hướng tăng: Mở rộng sang lớp ứng dụng, giải quyết trực tiếp các tình huống của người dùng và tăng cường hoạt động truy cập dữ liệu. Bối cảnh tương lai: Hoặc trở thành cơ sở hạ tầng cho nước, điện và than Web 3, hoặc trở thành nền tảng người dùng cho Crypto Bloomberg.

Hào quang đang chuyển dịch sang "tín hiệu thực thi" và "khả năng dữ liệu cơ bản". Vòng khép kín của tài sản đuôi dài và dữ liệu giao dịch mang đến một cơ hội độc đáo cho các doanh nhân tiền điện tử bản địa. Cơ hội trong 2-3 năm tới:

• Cơ sở hạ tầng thượng nguồn: Sức mạnh xử lý cấp Web 2 + các yêu cầu gốc của Web 3 → Web 3 Databricks/AWS.
• Nền tảng thực thi hạ nguồn: AI Agent + dữ liệu đa chiều + thực thi liền mạch → Crypto Bloomberg Terminal.

Xin cảm ơn Hubble AI, Space & Time, OKX DEX và các dự án khác đã hỗ trợ báo cáo nghiên cứu này!

Giới thiệu: Sự cộng hưởng ba chiều của Meme, Chuỗi công khai hiệu suất cao và AI

Trong chu kỳ trước, sự tăng trưởng của các giao dịch trên chuỗi chủ yếu dựa vào việc lặp lại cơ sở hạ tầng. Bước vào chu kỳ mới, khi cơ sở hạ tầng này ngày càng hoàn thiện, các siêu ứng dụng như Pump.fun đang trở thành động lực tăng trưởng mới cho ngành công nghiệp tiền điện tử. Mô hình phát hành tài sản này, với cơ chế phát hành thống nhất và thiết kế thanh khoản tinh vi, đã tạo ra một môi trường giao dịch công bằng và trong lành, nơi những câu chuyện làm giàu nhanh chóng xuất hiện. Khả năng nhân rộng của hiệu ứng tài sản có hệ số nhân cao này đang thay đổi sâu sắc kỳ vọng lợi nhuận và thói quen giao dịch của người dùng. Người dùng không chỉ yêu cầu cơ hội tham gia nhanh hơn mà còn cả khả năng thu thập, phân tích và thực thi dữ liệu đa chiều trong thời gian kỷ lục. Cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện tại đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng những yêu cầu này về mật độ và hiệu suất thời gian thực.

Điều này dẫn đến nhu cầu về một môi trường giao dịch tiên tiến hơn: ma sát thấp hơn, xác nhận nhanh hơn và thanh khoản sâu hơn. Các sàn giao dịch đang nhanh chóng chuyển sang các chuỗi công khai hiệu suất cao và Layer 2 Rollup, đại diện là Solana và Base. Khối lượng dữ liệu giao dịch trên các chuỗi công khai này đã tăng hơn 10 lần so với thế hệ Ethereum trước, đặt ra những thách thức nghiêm trọng hơn về hiệu suất dữ liệu cho các nhà cung cấp dữ liệu hiện tại. Với sự ra mắt sắp tới của thế hệ chuỗi công khai hiệu suất cao mới như Monad và MegaETH, nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu trên chuỗi sẽ tăng theo cấp số nhân.

Đồng thời, sự phát triển nhanh chóng của AI đang đẩy nhanh việc đạt được sự bình đẳng thông minh. Trí tuệ của GPT-5 đã đạt đến trình độ tiến sĩ, và các mô hình đa phương thức lớn như Gemini có thể dễ dàng diễn giải biểu đồ nến. Với sự trợ giúp của các công cụ AI, các tín hiệu giao dịch phức tạp trước đây giờ đây có thể được hiểu và thực hiện bởi người dùng thông thường. Theo xu hướng này, các nhà giao dịch đang bắt đầu dựa vào AI để đưa ra quyết định giao dịch, và các quyết định giao dịch AI không thể tách rời khỏi dữ liệu đa chiều, hiệu quả cao. AI đang phát triển từ một công cụ phân tích phụ trợ thành một nền tảng ra quyết định giao dịch cốt lõi, và việc áp dụng rộng rãi của nó đã làm gia tăng nhu cầu về dữ liệu thời gian thực, khả năng diễn giải và khả năng mở rộng.

Dưới sự cộng hưởng của cơn sốt giao dịch meme, sự mở rộng của các chuỗi công khai hiệu suất cao và thương mại hóa AI, hệ sinh thái trên chuỗi có nhu cầu ngày càng cấp thiết về cơ sở hạ tầng dữ liệu mới.

Đối mặt với những thách thức về dữ liệu của 100.000 TPS và tạo khối ở mức mili giây

Với sự gia tăng của các chuỗi công khai hiệu suất cao và Rollup hiệu suất cao, quy mô và tốc độ của dữ liệu trên chuỗi đã bước vào một giai đoạn mới.

Với việc áp dụng rộng rãi các kiến trúc đồng thời cao và độ trễ thấp, khối lượng giao dịch hàng ngày dễ dàng vượt quá 10 triệu, với khối lượng dữ liệu thô được đo bằng hàng trăm GB. Ví dụ, Solana đã đạt trung bình hơn 1.200 TPS trong 30 ngày qua, với hơn 100 triệu giao dịch mỗi ngày. Vào ngày 17 tháng 8, con số này đã đạt mức cao kỷ lục là 107.664 TPS. Theo thống kê, dữ liệu sổ cái của Solana đang tăng trưởng với tốc độ 80-95 TB mỗi năm, tương đương 210-260 GB mỗi ngày.

▲ Chainspect, TPS trung bình 30 ngày

Chainspect, khối lượng giao dịch 30 ngày

Không chỉ thông lượng tăng lên, mà thời gian xử lý khối trên các chuỗi công khai mới nổi cũng đã đạt đến mili giây. Bản nâng cấp Maxwell của BNB Chain đã giảm thời gian xử lý khối xuống còn 0,8 giây, trong khi công nghệ Flashblocks của Base Chain đã giảm thời gian xử lý khối xuống còn 200 ms. Trong nửa cuối năm nay, Solana có kế hoạch thay thế PoH bằng Alpenglow, giảm thời gian xác nhận khối xuống còn 150 ms, trong khi mạng chính MegaETH đang hướng tới thời gian xử lý khối theo thời gian thực là 10 ms. Những đột phá về đồng thuận và công nghệ này đã cải thiện đáng kể hiệu suất giao dịch theo thời gian thực, nhưng chúng cũng đặt ra những yêu cầu chưa từng có về khả năng đồng bộ hóa và giải mã dữ liệu khối.

Tuy nhiên, cơ sở hạ tầng dữ liệu hạ nguồn vẫn chủ yếu dựa vào các đường ống ETL theo lô, điều này chắc chắn sẽ gây ra độ trễ dữ liệu. Ví dụ: trên Solana, dữ liệu sự kiện tương tác hợp đồng thường bị trễ khoảng năm phút, trong khi dữ liệu tổng hợp ở cấp độ giao thức có thể mất tới một giờ. Điều này có nghĩa là các giao dịch trên chuỗi, vốn có thể được xác nhận trong vòng 400 mili giây, lại bị trễ hàng trăm lần trước khi hiển thị trong các công cụ phân tích, khiến chúng không thể chấp nhận được đối với các ứng dụng giao dịch thời gian thực.

▲ Dune, Sự tươi mới của Blockchain

Để giải quyết các thách thức về cung cấp dữ liệu, một số nền tảng đã chuyển sang kiến trúc phát trực tuyến và thời gian thực. Graph tận dụng Substreams và Firehose để giảm độ trễ dữ liệu xuống gần thời gian thực. Nansen, bằng cách tích hợp các công nghệ xử lý luồng như ClickHouse, đã đạt được hiệu suất cải thiện gấp mười lần trong Cảnh báo Thông minh và bảng điều khiển thời gian thực. Pangea, bằng cách tổng hợp khả năng tính toán, lưu trữ và băng thông do các nút cộng đồng cung cấp, cung cấp dữ liệu phát trực tuyến thời gian thực với độ trễ dưới 100 ms cho các nhà cung cấp dịch vụ kinh doanh như nhà tạo lập thị trường, nhà phân tích định lượng và sổ lệnh giới hạn trung tâm (CLOBS).

Chainspect

Ngoài khối lượng dữ liệu khổng lồ, các giao dịch trên chuỗi cũng cho thấy sự mất cân bằng lưu lượng đáng kể. Trong năm qua, khối lượng giao dịch hàng tuần của Pumpfun đã thay đổi gần 30 lần từ mức thấp nhất đến mức cao nhất. Năm 2024, nền tảng giao dịch meme GMGN đã gặp sự cố sáu máy chủ trong vòng bốn ngày, buộc phải di chuyển cơ sở dữ liệu nền tảng từ AWS Aurora sang TiDB, một cơ sở dữ liệu SQL phân tán nguồn mở. Việc di chuyển này đã cải thiện đáng kể khả năng mở rộng theo chiều ngang và tính linh hoạt tính toán của hệ thống, tăng cường tính linh hoạt của doanh nghiệp khoảng 30% và giảm đáng kể áp lực trong các giai đoạn giao dịch cao điểm.

▲ Dune, Tập hàng tuần của Pumpfun

▲ Odaily, trường hợp dịch vụ Web 3 của TiDB

Hệ sinh thái đa chuỗi càng làm trầm trọng thêm sự phức tạp này. Sự khác biệt về định dạng nhật ký, cấu trúc sự kiện và trường giao dịch giữa các chuỗi công khai đòi hỏi logic phân tích cú pháp tùy chỉnh cho mỗi chuỗi mới, gây thách thức đáng kể đến tính linh hoạt và khả năng mở rộng của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Do đó, một số nhà cung cấp dữ liệu đã áp dụng chiến lược "khách hàng là trên hết": ưu tiên truy cập vào các dịch vụ từ các chuỗi có hoạt động giao dịch tích cực, cân bằng giữa tính linh hoạt và khả năng mở rộng.

Nếu việc xử lý dữ liệu vẫn bị kẹt trong quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Tải) theo lô cố định trong bối cảnh các blockchain hiệu suất cao đang ngày càng phổ biến, nó sẽ phải đối mặt với tình trạng tồn đọng độ trễ, tắc nghẽn giải mã và độ trễ truy vấn, không đáp ứng được nhu cầu sử dụng dữ liệu thời gian thực, tinh chỉnh và tương tác. Do đó, cơ sở hạ tầng dữ liệu trên chuỗi phải phát triển thành kiến trúc xử lý gia tăng theo luồng và tính toán thời gian thực, kết hợp với các cơ chế cân bằng tải để đối phó với áp lực đồng thời do các đợt giao dịch đỉnh điểm định kỳ trên thị trường tiền điện tử. Đây không chỉ là sự mở rộng tự nhiên của con đường công nghệ mà còn là một bước quan trọng trong việc đảm bảo tính ổn định của các truy vấn thời gian thực. Nó cũng sẽ đánh dấu một sự khác biệt thực sự trong cuộc cạnh tranh giữa các nền tảng dữ liệu trên chuỗi thế hệ tiếp theo.

Tốc độ là sự giàu có: sự thay đổi mô hình trong cạnh tranh dữ liệu trên chuỗi

Đề xuất cốt lõi của dữ liệu trên chuỗi đã chuyển từ trực quan hóa sang khả năng hành động. Trong chu kỳ trước, Dune là công cụ tiêu chuẩn cho phân tích trên chuỗi. Nó đáp ứng nhu cầu dễ hiểu của các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư, cho phép họ ghép nối các câu chuyện trên chuỗi bằng biểu đồ SQL.

• Người chơi GameFi và DeFi dựa vào Dune để theo dõi dòng vốn chảy vào và chảy ra, tính toán lợi nhuận khai thác vàng và rút tiền kịp thời trước khi thị trường chuyển hướng.
• Người chơi NFT sử dụng Dune để phân tích xu hướng khối lượng giao dịch, lượng nắm giữ của cá voi và đặc điểm phân phối để dự đoán sức nóng của thị trường.

Tuy nhiên, trong chu kỳ này, người dùng meme là nhóm người tiêu dùng năng động nhất. Họ đã thúc đẩy ứng dụng Pump.fun tạo ra doanh thu tích lũy lên tới 700 triệu đô la, gần gấp đôi tổng doanh thu của ứng dụng tiêu dùng hàng đầu Opensea trong chu kỳ trước.

Trong không gian meme, độ nhạy thời gian của thị trường được phóng đại đến mức cực độ. Tốc độ không còn là một yếu tố tốt đẹp nữa, mà là một biến số cốt lõi quyết định lợi nhuận và thua lỗ. Trên thị trường sơ cấp, được định giá theo Đường cong Liên kết, tốc độ chính là chi phí. Giá token tăng theo cấp số nhân với nhu cầu mua, và ngay cả sự chậm trễ một phút cũng có thể làm tăng chi phí gia nhập lên gấp nhiều lần. Theo nghiên cứu của Multicoin, những người chơi có lợi nhuận cao nhất trong trò chơi thường phải trả mức trượt giá 10% để gia nhập khối sớm hơn đối thủ ba điểm. Hiệu ứng giàu có và "huyền thoại làm giàu nhanh chóng" thúc đẩy người chơi theo đuổi biểu đồ nến cấp hai, công cụ thực hiện giao dịch cùng khối và bảng điều khiển ra quyết định một cửa, cạnh tranh về tốc độ thu thập thông tin và đặt lệnh.

▲ Binance

Trong kỷ nguyên giao dịch thủ công của Uniswap, người dùng phải tự thiết lập mức trượt giá và gas, giá cả không hiển thị ở giao diện đầu cuối, khiến giao dịch giống như "mua vé số"; trong kỷ nguyên của bot bắn tỉa BananaGun, công nghệ bắn tỉa và trượt giá tự động cho phép những người chơi bán lẻ đứng trên cùng vạch xuất phát với các nhà khoa học; sau đó trong kỷ nguyên PepeBoost, bot đưa ra thông tin mở nhóm cùng lúc với dữ liệu vị trí hàng đầu; và cuối cùng phát triển thành kỷ nguyên GMGN hiện tại, tạo ra một thiết bị đầu cuối tích hợp thông tin K-line, phân tích dữ liệu đa chiều và thực hiện giao dịch, trở thành "Bloomberg Terminal" của giao dịch meme.

Khi các công cụ giao dịch tiếp tục được cải tiến và ngưỡng thực hiện dần biến mất, thì lợi thế cạnh tranh chắc chắn sẽ chuyển sang dữ liệu: bất kỳ ai có thể nắm bắt tín hiệu nhanh hơn và chính xác hơn sẽ có thể tạo ra lợi thế giao dịch trên thị trường luôn thay đổi và giúp người dùng kiếm tiền.

Tính đa chiều là lợi thế: sự thật vượt ra ngoài đường K

Bản chất của Memecoin là tài chính hóa sự chú ý. Những câu chuyện chất lượng cao luôn có thể chinh phục khán giả, thu hút sự chú ý và đẩy giá cả cũng như vốn hóa thị trường lên cao. Đối với các nhà giao dịch meme, hiệu suất theo thời gian thực là rất quan trọng, nhưng việc đạt được kết quả đáng kể phụ thuộc vào việc trả lời ba câu hỏi chính: câu chuyện của token là gì, ai đang chú ý, và làm thế nào để khuếch đại sự chú ý này trong tương lai. Những câu hỏi này chỉ phản ánh đường K; động lực thực sự nằm ở dữ liệu đa chiều: tâm lý ngoài chuỗi, địa chỉ và lượng nắm giữ trên chuỗi, và việc lập bản đồ chính xác của cả hai.

Trên chuỗi × Ngoài chuỗi: Vòng lặp khép kín từ sự chú ý đến giao dịch

Người dùng thu hút sự chú ý ngoài chuỗi và hoàn tất giao dịch trên chuỗi, và dữ liệu vòng kín của cả hai đang trở thành lợi thế cốt lõi của giao dịch Meme.

#Theo dõi tường thuật và xác định chuỗi giao tiếp

Trên các nền tảng xã hội như Twitter, các công cụ như XHunt giúp những người đam mê meme phân tích danh sách theo dõi KOL của một dự án để xác định các kết nối của dự án và các chuỗi lan truyền sự chú ý tiềm năng. 6551 DEX tổng hợp các nguồn cấp dữ liệu Twitter, trang web chính thức, bình luận trên tweet, lịch sử ưu đãi, người theo dõi KOL, v.v. để tạo ra các báo cáo toàn diện hỗ trợ AI cho các nhà giao dịch, báo cáo này phát triển theo thời gian thực với dư luận, giúp họ nắm bắt chính xác các câu chuyện.

#Định lượng chỉ số cảm xúc

Các công cụ Infofi như Kaito và Cookie.fun tổng hợp và phân tích nội dung Twitter về tiền điện tử, cung cấp các số liệu định lượng về thị phần, tâm lý và sức ảnh hưởng. Ví dụ: Cookie.fun chồng hai số liệu này trực tiếp lên biểu đồ giá, chuyển đổi tâm lý ngoài chuỗi thành các chỉ báo kỹ thuật dễ đọc.

▲ Cookie.fun

#Trên chuỗi và ngoài chuỗi đều quan trọng như nhau

OKX DEX hiển thị phân tích Vibes cùng với dữ liệu thị trường, tổng hợp thời gian gọi KOL, KOL hàng đầu, tóm tắt tường thuật và điểm số toàn diện để rút ngắn thời gian truy xuất thông tin ngoài chuỗi. Tóm tắt tường thuật đã trở thành một tính năng sản phẩm AI rất phổ biến trong số người dùng.

Hiển thị dữ liệu dưới nước: Biến “Sổ cái hữu hình” thành “Alpha hữu dụng”

Trong tài chính truyền thống, dữ liệu dòng lệnh được kiểm soát bởi các nhà môi giới lớn, buộc các công ty định lượng phải trả hàng trăm triệu đô la mỗi năm để truy cập dữ liệu nhằm tối ưu hóa chiến lược giao dịch của họ. Ngược lại, sổ cái giao dịch tiền điện tử hoàn toàn công khai và minh bạch, về cơ bản biến thông tin tình báo có giá trị thành "nguồn mở", tạo ra một mỏ vàng lộ thiên đang chờ được khai thác.

Giá trị của dữ liệu ngầm nằm ở việc trích xuất ý định vô hình từ các giao dịch hữu hình. Điều này bao gồm dòng vốn và phân tích vai trò - các nhà tạo lập thị trường xây dựng vị thế hoặc phân phối khách hàng tiềm năng, địa chỉ tài khoản phụ KOL, cổ phần tập trung hoặc phân tán, giao dịch gộp và dòng vốn bất thường. Nó cũng liên quan đến việc phân tích địa chỉ - phân loại địa chỉ thành tiền thông minh, KOL/VC, nhà phát triển, lừa đảo và giao dịch nội gián, sau đó liên kết chúng với danh tính ngoài chuỗi, kết nối dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi.

Những tín hiệu này thường khó phát hiện đối với người dùng thông thường, nhưng chúng có thể ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng thị trường ngắn hạn. Bằng cách phân tích thẻ địa chỉ, đặc điểm vị thế và các giao dịch gộp theo thời gian thực, các công cụ hỗ trợ giao dịch đang tiết lộ các xu hướng thị trường tiềm ẩn, giúp nhà giao dịch giảm thiểu rủi ro và tìm kiếm lợi nhuận trong những biến động thị trường từng giây này.

Ví dụ, GMGN tích hợp thêm phân tích nhãn như tiền thông minh, địa chỉ KOL/VC, ví nhà phát triển, giao dịch nội gián, địa chỉ lừa đảo và các giao dịch được đóng gói trên các tập dữ liệu hợp đồng mã thông báo và giao dịch thời gian thực trên chuỗi, ánh xạ các địa chỉ trên chuỗi với các tài khoản mạng xã hội và căn chỉnh dòng vốn, tín hiệu rủi ro và hành vi giá ở cấp độ thứ hai, giúp người dùng đưa ra quyết định tham gia và tránh rủi ro nhanh hơn.

▲ GMGN

Tín hiệu hành động do AI thúc đẩy: Từ thông tin đến doanh thu

“Trong làn sóng AI tiếp theo, bán hàng không phải là về công cụ, mà là về doanh thu.” — Sequoia Capital

Đánh giá này cũng đúng trong lĩnh vực giao dịch tiền điện tử. Khi tốc độ và tính đa chiều của dữ liệu đạt tiêu chuẩn, mục tiêu cạnh tranh tiếp theo sẽ là khả năng chuyển đổi trực tiếp dữ liệu phức tạp, đa chiều thành tín hiệu giao dịch hữu ích trong giai đoạn ra quyết định dữ liệu. Các tiêu chí đánh giá cho việc ra quyết định dữ liệu có thể được tóm tắt thành ba điểm chính: tốc độ, tự động hóa và lợi nhuận vượt trội.

Đủ nhanh: Với sự tiến bộ không ngừng của khả năng AI, lợi thế của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và LLM đa phương thức sẽ dần được hiện thực hóa. Chúng không chỉ có thể tích hợp và hiểu được khối lượng dữ liệu khổng lồ mà còn thiết lập các kết nối ngữ nghĩa giữa dữ liệu và tự động trích xuất kết luận ra quyết định. Trong môi trường giao dịch trực tuyến cường độ cao, khối lượng thấp, mỗi tín hiệu đều có thời gian và khả năng vốn rất ngắn, và tốc độ ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận mà tín hiệu có thể mang lại.

Tự động hóa: Con người không thể giám sát thị trường 24/7, nhưng AI thì có thể. Ví dụ: người dùng có thể đặt lệnh mua có điều kiện sao chép giao dịch với cài đặt dừng lỗ hoặc chốt lời với một đại lý trên nền tảng Senpi. Điều này yêu cầu AI phải thăm dò hoặc giám sát dữ liệu theo thời gian thực ở chế độ nền và tự động đặt lệnh khi phát hiện tín hiệu.

Lợi nhuận: Cuối cùng, hiệu quả của bất kỳ tín hiệu giao dịch nào phụ thuộc vào khả năng tạo ra lợi nhuận vượt trội một cách nhất quán. AI không chỉ cần hiểu rõ các tín hiệu trên chuỗi mà còn phải kết hợp kiểm soát rủi ro để tối đa hóa tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận trong môi trường biến động mạnh. Điều này bao gồm việc tính đến các yếu tố riêng biệt trên chuỗi ảnh hưởng đến lợi nhuận, chẳng hạn như trượt giá và độ trễ thực hiện.

Khả năng này đang định hình lại logic kinh doanh của các nền tảng dữ liệu: từ việc bán "quyền truy cập dữ liệu" sang bán "tín hiệu thúc đẩy doanh thu". Trọng tâm cạnh tranh của các công cụ thế hệ tiếp theo không còn nằm ở phạm vi dữ liệu nữa mà là khả năng hành động của tín hiệu - khả năng thực sự hoàn thành chặng đường cuối cùng từ "thông tin chi tiết" đến "thực thi".

Một số dự án mới nổi đã bắt đầu khám phá hướng đi này. Ví dụ, Truenorth, một công cụ khám phá dựa trên AI, tích hợp "tỷ lệ thực thi quyết định" vào đánh giá hiệu quả thông tin. Sử dụng học tăng cường, công cụ này liên tục tối ưu hóa đầu ra, giảm thiểu nhiễu không hợp lệ và giúp người dùng xây dựng các luồng thông tin hữu ích để đặt hàng trực tiếp.

▲ Truenorth

Mặc dù AI có tiềm năng lớn trong việc tạo ra các tín hiệu có thể hành động, nhưng nó vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức.

Ảo giác: Dữ liệu trên chuỗi rất không đồng nhất và nhiễu. LLM dễ bị ảo giác hoặc quá khớp khi phân tích các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên hoặc tín hiệu đa phương thức, ảnh hưởng đến hiệu suất và độ chính xác của tín hiệu. Ví dụ: khi nhiều token có cùng tên, AI thường không tìm thấy địa chỉ hợp đồng tương ứng với một CT Ticker. Một ví dụ khác là nhiều sản phẩm tín hiệu AI thường gọi các cuộc thảo luận về AI trong CT là "AI không ngủ".

Tuổi thọ tín hiệu: Môi trường giao dịch liên tục thay đổi. Bất kỳ sự chậm trễ nào cũng sẽ làm xói mòn lợi nhuận. AI phải hoàn thành việc trích xuất dữ liệu, suy luận và thực thi trong thời gian rất ngắn. Ngay cả chiến lược sao chép giao dịch đơn giản nhất cũng có thể biến lợi nhuận dương thành lợi nhuận âm nếu không tuân thủ chiến lược đầu tư thông minh.

Kiểm soát rủi ro: Trong các tình huống biến động cao, nếu AI không tải lên blockchain liên tục hoặc độ trượt giá quá lớn, không chỉ không tạo ra được lợi nhuận vượt mức mà còn có thể tiêu tốn toàn bộ số tiền gốc chỉ trong vài phút.

Do đó, làm thế nào để tìm được sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác cũng như giảm tỷ lệ lỗi thông qua các cơ chế như học tăng cường, học chuyển giao và kiểm tra ngược mô phỏng là điểm cạnh tranh để triển khai AI trong lĩnh vực này.

Lên hay Xuống? Quyết định Sống còn của Bảng điều khiển Dữ liệu

Với việc AI hiện có thể trực tiếp tạo ra các tín hiệu hành động và thậm chí hỗ trợ đặt lệnh, các "ứng dụng trung cấp nhẹ" chỉ dựa vào tổng hợp dữ liệu đang phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng. Cho dù đó là các công cụ kết hợp dữ liệu trên chuỗi vào bảng điều khiển hay các bot giao dịch xếp lớp logic thực thi lên trên tổng hợp, chúng vốn thiếu một hào bền vững. Trước đây, các công cụ này phát triển mạnh nhờ sự tiện lợi hoặc sở thích của người dùng (ví dụ: người dùng thường xuyên sử dụng Dexscreener để kiểm tra trạng thái CTO của token). Tuy nhiên, với sự sẵn có của cùng một dữ liệu ở nhiều vị trí, sự phổ biến ngày càng tăng của các công cụ thực thi, và AI hiện có thể trực tiếp tạo ra các tín hiệu quyết định và kích hoạt thực thi dựa trên cùng một dữ liệu, khả năng cạnh tranh của chúng đang nhanh chóng bị giảm sút.

Trong tương lai, các công cụ thực thi trên chuỗi hiệu quả sẽ tiếp tục phát triển, giúp giảm thiểu rào cản giao dịch. Trong xu hướng này, các nhà cung cấp dữ liệu phải đưa ra lựa chọn: tập trung vào việc phát triển cơ sở hạ tầng thu thập và xử lý dữ liệu nhanh hơn, hoặc mở rộng phạm vi tiếp cận đến lớp ứng dụng để kiểm soát trực tiếp các kịch bản người dùng và lưu lượng truy cập của người dùng. Những nhà cung cấp ở giữa, chỉ tập trung vào tổng hợp dữ liệu và đóng gói gọn nhẹ, sẽ tiếp tục đối mặt với những thách thức để tồn tại.

Đi xuống đồng nghĩa với việc xây dựng một hào cơ sở hạ tầng. Trong quá trình phát triển các sản phẩm giao dịch, Hubble AI nhận ra rằng việc chỉ dựa vào TG Bots sẽ không tạo ra lợi thế lâu dài. Do đó, công ty đã chuyển trọng tâm sang xử lý dữ liệu thượng nguồn, tập trung xây dựng "Crypto Databricks". Sau khi đạt được tốc độ xử lý dữ liệu cực nhanh trên Solana, Hubble AI đang chuyển từ xử lý dữ liệu sang nền tảng dữ liệu và nghiên cứu tích hợp, thiết lập vị thế thượng nguồn trong chuỗi giá trị và cung cấp hỗ trợ cơ bản cho nhu cầu dữ liệu của các ứng dụng tường thuật "tài chính trên chuỗi" và tác nhân AI trên chuỗi của Hoa Kỳ.

Tiến về phía trước đồng nghĩa với việc mở rộng sang các kịch bản ứng dụng và hướng đến người dùng cuối. Space and Time ban đầu tập trung vào lập chỉ mục SQL dưới một giây và Oracle Push, nhưng gần đây đã bắt đầu khám phá các kịch bản người dùng với việc ra mắt Dream.Space, một sản phẩm "Vibe coding" trên Ethereum. Người dùng có thể viết hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc tạo bảng điều khiển phân tích dữ liệu. Sự chuyển đổi này không chỉ làm tăng tần suất các cuộc gọi dịch vụ dữ liệu mà còn thúc đẩy sự tương tác trực tiếp của người dùng thông qua trải nghiệm người dùng cuối.

Điều này cho thấy những doanh nghiệp bị kẹt ở giữa, chỉ dựa vào việc bán giao diện dữ liệu, đang dần mất đi vị thế của mình. Bối cảnh dữ liệu B2B2C trong tương lai sẽ bị chi phối bởi hai loại hình doanh nghiệp: các công ty cơ sở hạ tầng kiểm soát các đường ống cơ bản và trở thành "nhà cung cấp nước, điện và khí đốt trên chuỗi"; và các nền tảng phù hợp chặt chẽ với các kịch bản ra quyết định của người dùng và chuyển đổi dữ liệu thành trải nghiệm ứng dụng.

bản tóm tắt

Được thúc đẩy bởi sự cộng hưởng ba chiều của cơn sốt meme, sự bùng nổ của các blockchain công cộng hiệu suất cao và thương mại hóa AI, lĩnh vực dữ liệu trên chuỗi đang trải qua một sự chuyển dịch về mặt cấu trúc. Những tiến bộ về tốc độ giao dịch, đa chiều dữ liệu và tín hiệu thực thi đang khiến "biểu đồ trực quan" không còn là lợi thế cạnh tranh cốt lõi nữa. Hào quang thực sự đang chuyển sang "các tín hiệu hành động giúp người dùng kiếm tiền" và các năng lực dữ liệu cơ bản làm nền tảng cho tất cả.

Trong hai đến ba năm tới, những cơ hội kinh doanh hấp dẫn nhất trong lĩnh vực dữ liệu tiền điện tử sẽ xuất hiện tại giao điểm giữa sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng Web 2 và các mô hình thực thi gốc trên chuỗi của Web 3. Dữ liệu cho các loại tiền tệ chính như BTC và ETH, nhờ mức độ chuẩn hóa cao và các đặc điểm tương tự như các sản phẩm tương lai tài chính truyền thống, đang dần được đưa vào phạm vi dữ liệu của các tổ chức tài chính truyền thống và một số nền tảng công nghệ tài chính Web 2.

Ngược lại, dữ liệu về các đồng tiền meme và tài sản long-tail on-chain lại rất phi chuẩn mực và rời rạc. Từ những câu chuyện cộng đồng và tâm lý trên chuỗi đến tính thanh khoản xuyên chuỗi, thông tin này đòi hỏi phải tích hợp với hồ sơ địa chỉ trên chuỗi, tín hiệu xã hội ngoài chuỗi, và thậm chí cả việc thực hiện giao dịch dưới một giây. Chính sự khác biệt này tạo ra một cơ hội độc đáo cho các doanh nhân tiền điện tử trong việc xử lý và giao dịch tài sản long-tail và dữ liệu meme.

Chúng tôi lạc quan về các dự án có sự phát triển lâu dài ở hai lĩnh vực sau:

Cơ sở hạ tầng thượng nguồn: Các công ty dữ liệu trên chuỗi với đường truyền dữ liệu trực tuyến, lập chỉ mục độ trễ cực thấp và các khung phân tích cú pháp hợp nhất xuyên chuỗi, sánh ngang sức mạnh xử lý của các ông lớn Web 2. Các dự án này có tiềm năng trở thành phiên bản Web 3 tương đương với Databricks/AWS. Khi người dùng dần chuyển sang chuỗi, khối lượng giao dịch dự kiến sẽ tăng theo cấp số nhân, và mô hình B2B2C có giá trị gộp dài hạn.

Nền tảng thực thi hạ nguồn—các ứng dụng tích hợp dữ liệu đa chiều, tác nhân AI và thực thi giao dịch liền mạch. Bằng cách chuyển đổi các tín hiệu phân mảnh trên chuỗi và ngoài chuỗi thành các giao dịch có thể thực thi trực tiếp, những sản phẩm này có tiềm năng trở thành Bloomberg Terminal gốc tiền điện tử. Mô hình kinh doanh của họ không còn dựa vào phí truy cập dữ liệu, mà thay vào đó là kiếm tiền thông qua lợi nhuận vượt trội và phân phối tín hiệu.

Chúng tôi tin rằng hai loại đối thủ này sẽ thống trị thế hệ dữ liệu được mã hóa tiếp theo và xây dựng được lợi thế cạnh tranh bền vững.