Space Review｜AINFT Khởi động Toàn diện Nền tảng Dịch vụ AI, Xây dựng Cơ sở Hạ tầng AI Thế hệ Tiếp theo với "Thanh toán Linh hoạt Tổng hợp"

Khi trí tuệ nhân tạo chuyển từ một đột phá công nghệ gây kinh ngạc thế giới thành một "công cụ hiệu suất" thâm nhập vào đời sống hàng ngày, chi phí sử dụng của nó cũng âm thầm trở nên đắt đỏ. Đằng sau điều này không chỉ là sự trưởng thành của mô hình kinh doanh, mà còn phản ánh việc AI đang tăng tốc tiến vào giai đoạn then chốt của "cơ sở hạ tầng số". Và khi công cụ trở thành nhu cầu thiết yếu, cấu trúc chi phí, phương thức lựa chọn và tính bền vững lâu dài của nó trở thành vấn đề thực tế không thể tránh khỏi đối với mọi người dùng bình thường.

Chính trong bối cảnh chi phí sử dụng AI ngày càng leo thang, nền tảng dịch vụ AI AINFT trong hệ sinh thái TRON của TRON đã chính thức ra mắt gần đây. Nền tảng này tích hợp các mô hình lớn hàng đầu như ChatGPT, Claude, Gemini, cung cấp giao diện đối thoại và API thống nhất, đồng thời tích hợp sâu với ví TronLink, hỗ trợ đăng nhập một lần và thanh toán trên chuỗi. Ưu điểm nổi bật của nó là người dùng mới được sử dụng miễn phí dịch vụ mô hình AI, đồng thời cũng hỗ trợ nạp tiền nhỏ để nhận điểm tích lũy sử dụng dịch vụ trả phí, nếu nạp tiền bằng token NFT còn được hưởng chiết khấu 20%.

Đây không chỉ là một thách thức trực tiếp đối với mô hình trả phí hiện có, mà còn khơi gợi một suy nghĩ then chốt: Khi xu hướng đa mô hình cùng tồn tại, liệu người dùng có còn phải gánh chịu chi phí cao cho một mô hình đơn lẻ? Sự xuất hiện của AINFT có lẽ đang hướng tới một tương lai sử dụng AI linh hoạt và bền vững hơn. SunFlash Roundtable lần này quy tụ nhiều nhà quan sát và thực hành trong ngành, trọng tâm thảo luận không phải là khả năng của các mô hình, mà là đi sâu vào logic cốt lõi đằng sau sự gia tăng chi phí, xem xét trong bối cảnh AI đang trở thành công cụ tần suất cao, người dùng phổ thông nên xây dựng chiến lược sử dụng hiệu quả lâu dài như thế nào.

 Khi nhu cầu AI trở nên đa dạng, mô hình thuê bao truyền thống đã trở thành "gông cùm hiệu suất" của người dùng

Khi trí tuệ nhân tạo chuyển từ một bản demo công nghệ đáng kinh ngạc nhanh chóng thành "công cụ năng suất" thiết yếu hàng ngày trong mọi ngành nghề, một mâu thuẫn rõ rệt bắt đầu nổi lên: Một mặt, nhu cầu của người dùng đang trở nên đa dạng và theo ngữ cảnh hơn bao giờ hết, mặt khác, mô hình dịch vụ chủ đạo vẫn dừng lại ở chế độ thuê bao đắt đỏ. Sự không phù hợp ngày càng sâu sắc giữa cung và cầu này khiến mô hình thuê bao truyền thống không chỉ khó đáp ứng nhu cầu thực tế linh hoạt và đa dạng, mà còn trở thành "gông cùm hiệu suất" đối với người dùng theo đuổi hiệu quả cao do chi phí cố định cao. Trong cuộc thảo luận SunFlash Roundtable lần này, nhiều khách mời từ các góc độ khác nhau như tiến triển công nghệ, cung cầu thị trường và hành vi người dùng đã phân tích sâu sắc logic đằng sau việc chi phí sử dụng AI tiếp tục tăng cao.

YOMIRGO chỉ ra rằng, đằng sau sự leo thang chi phí sử dụng AI phản ánh hai xu hướng cốt lõi: Thứ nhất, nhiệm vụ AI đã phát triển từ mô hình hỏi đáp một lần ban đầu thành quá trình "chuỗi suy nghĩ" giải quyết vấn đề phức tạp, liên quan đến việc gọi và phản ánh nhiều công cụ, dẫn đến mức tiêu thụ tính toán tăng theo cấp số nhân. Với yêu cầu ngày càng cao về logic và chất lượng đầu ra, khả năng suy luận cường độ cao đã trở thành hạng mục chi phí cốt lõi của dịch vụ AI, đằng sau nó là sự kết hợp của số lượng tham số khổng lồ, chi phí tính toán và sự mất cân bằng cung cầu chip hiệu suất cao toàn cầu. Thứ hai, chi phí sử dụng AI tiếp tục tăng cao cũng phản ánh việc AI ngày càng "cơ sở hạ tầng hóa", giống như điện nước hòa vào quy trình làm việc hàng ngày, trở thành trụ cột năng suất không thể thiếu.

AISIM đồng ý với quan điểm này và bổ sung nhấn mạnh, về bản chất, sự gia tăng chi phí là do AI chuyển từ "công cụ thử nghiệm" ban đầu thành "cơ sở hạ tầng năng suất tần suất cao" hiện nay. Mức độ phụ thuộc của người dùng càng sâu, yêu cầu về khả năng các mặt càng cao, chi phí tính toán và vận hành đằng sau tự nhiên cũng tăng theo. Grace từ góc độ trải nghiệm người dùng giải thích, người dùng khi trả tiền cho kết quả tốt hơn, đồng thời cũng đang gánh chịu chi phí cho các quy trình hậu kỳ phức tạp không nhìn thấy được.

Khi xu hướng leo thang chi phí sử dụng trở thành hiện thực, một vấn đề cấp bách hơn từ phía người dùng tự nhiên nổi lên: Mô hình trả phí hiện có có còn phù hợp với bức tranh nhu cầu hiện tại không? Về vấn đề này, quan điểm của các khách mời bàn tròn đã hình thành sự đồng thuận rõ ràng: Mô hình thuê bao dài hạn truyền thống ràng buộc với một mô hình đơn lẻ, đang có sự tách biệt rõ rệt với các tình huống sử dụng thực tế, đa dạng và ngày càng tinh tế của người dùng.

Nhiều khách mời từ các tình huống sử dụng thực tế chỉ ra rằng, bản chất nhu cầu của người dùng là đa dạng và theo ngữ cảnh. Cả ONEONE và Grace đều đề cập đến việc các nhiệm vụ khác nhau như viết lách, lập trình, vẽ tranh thường tương ứng với thế mạnh của các mô hình khác nhau, kỳ vọng một mô hình duy nhất luôn tối ưu trong tất cả các lĩnh vực là không thực tế và cũng không kinh tế. web3 monkey chỉ ra sắc bén rằng, trong số tiền người dùng trả cho các mô hình hàng đầu, phần lớn có thể là trả cho 20% khả năng tiên tiến hiếm khi sử dụng, trong khi nhu cầu tần suất cao thường có thể đáp ứng bằng các khả năng cơ bản, điều này tạo ra sự mất cân bằng rõ ràng về giá trị/chi phí.

Hơn nữa, mô hình này trong một thị trường lặp lại nhanh có thể hạn chế quyền lựa chọn và khả năng thích ứng của người dùng. YOMIRGO nhấn mạnh, công nghệ AI thay đổi từng ngày, việc ràng buộc lâu dài với một mô hình duy nhất chẳng khác nào tự giới hạn bản thân, khiến người dùng bỏ lỡ lợi ích công nghệ từ sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình khác. HiSeven cũng chỉ ra, nhu cầu cốt lõi của người dùng đang chuyển từ "thụ động chấp nhận dịch vụ cố định" sang "chủ động tìm kiếm giải pháp tối ưu", họ có xu hướng linh hoạt gọi công cụ phù hợp nhất theo nhu cầu thời gian thực, thay vì bị ràng buộc bởi một nền tảng duy nhất.

Cuối cùng, cuộc thảo luận hướng đến một kết luận rõ ràng: Đối với đông đảo người dùng phổ thông có nhu cầu phân tán và tình huống sử dụng đa dạng, mô hình trả trước chi phí cao trong thời gian dài cho các khả năng chuyên biệt tần suất thấp, tính kinh tế và thực tiễn của nó đang bị thử thách nghiêm trọng. AISIM tóm tắt, mô hình dịch vụ linh hoạt hơn, có giá trị/chi phí tốt hơn, đã trở thành nhu cầu then chốt cấp thiết của thị trường.

Hướng tiếp cận đột phá của AINFT: Thanh toán linh hoạt tái cấu trúc chi phí, cổng kết hợp định hình lại trải nghiệm

Đối mặt với mâu thuẫn cấu trúc giữa mô hình thuê bao đơn lẻ và nhu cầu đa dạng, các khách mời đều nhất trí rằng, câu trả lời để phá vỡ tình thế khó khăn này, có lẽ đang hướng đến một cổng vào thống nhất có thể kết hợp khả năng đa mô hình. Các khách mời dự đoán, đây không chỉ là sự kết hợp đơn giản ở cấp độ công nghệ, mà còn sẽ kích hoạt sự thay đổi sâu sắc từ logic sử dụng đến hệ sinh thái ngành.

Nhiều khách mời chỉ ra, một cổng vào thống nhất sẽ thay đổi mối quan hệ giữa người dùng và AI. AISIM kể về "cuộc chiến niềm tin" giữa các mô hình khác nhau hiện có trong người dùng, nền tảng kết hợp sẽ giải thể sự chia phe không cần thiết này, chuyển người dùng từ "trả tiền cho mô hình" sang "trả tiền cho việc giải quyết vấn đề". HiSeven và ONEONE bổ sung từ góc độ hiệu quả, điều này có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí nhận thức của người dùng khi chuyển đổi, đăng ký và so sánh giá giữa nhiều nền tảng, khiến dịch vụ AI trở nên mượt mà như chuyển tab trình duyệt.

Ngoài ra, sự thay đổi sâu sắc hơn nằm ở sự tiến hóa triệt để trong cách thực thi nhiệm vụ. Như Grace ví von, trong mô hình mới này, người dùng sẽ đóng vai trò "tổng giám đốc", không còn thụ động chấp nhận đầu ra từ một công cụ duy nhất, mà nắm quyền điều phối toàn cục, chỉ huy "nhân viên AI" phù hợp nhất tiến hành tác nghiệp phối hợp dựa trên đặc tính nhiệm vụ. Ví dụ, một mô hình chịu trách nhiệm tạo phương án, một mô hình khác chuyên phụ trách kiểm tra và tối ưu hóa, sự hợp tác nhóm này nâng cao đáng kể độ tin cậy và chất lượng đầu ra của công việc.

Điều này có nghĩa là, AI sẽ mất đi thuộc tính như một công cụ cụ thể, thay vào đó trở thành cơ sở hạ tầng giống như điện nước: được tiêu chuẩn hóa cao, lấy dùng theo nhu cầu và có thể đo lường thanh toán chính xác. Đây không chỉ là cải tiến trên giao diện sử dụng, mà đánh dấu toàn bộ mô hình dịch vụ AI, từ "cung cấp công cụ" khép kín, cứng nhắc sang "mở khả năng" linh hoạt, phổ cập, tiến hành một sự tiến hóa căn bản.

Là một ví dụ phù hợp với hướng tiến hóa này, nền tảng AI gốc Web3 AINFT trong hệ sinh thái TRON của TRON, chính là sự xây dựng cụ thể biến mô hình trên thành hiện thực. Các khách mời tham dự kết hợp trải nghiệm sử dụng cá nhân, phân tích sâu sắc con đường khả thi để đạt được mục tiêu kép "chi phí thấp" và "trải nghiệm ưu việt".

1. Cách mạng cấu trúc chi phí: Từ thuê bao cố định đến thanh toán linh hoạt

Các khách mời cho rằng, sự đổi mới cốt lõi của AINFT nằm ở mô hình kinh tế của nó. web3 monkey phân tích chi tiết cơ chế điểm tích lũy và nạp tiền trên chuỗi số lượng nhỏ của nó, điều này hoàn toàn giải cấu trúc mô hình phí tháng cố định truyền thống. Đối với người dùng mới, điểm tích lũy miễn phí nhận được thông qua đăng nhập ví đã có thể đáp ứng nhu c