Tiger Research: Các công ty tiền mã hóa cung cấp những dịch vụ AI nào?

Báo cáo này được viết bởi Tiger Research, các công ty tiền mã hóa thường đối mặt với "nỗi sợ bỏ lỡ" (FOMO). Từ các sàn giao dịch đến các công ty bảo mật, họ đều đang chạy đua để ra mắt các dịch vụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ tìm hiểu lý do tại sao họ chọn hành động vào thời điểm này.

Tóm tắt điểm chính

• Các công ty tiền mã hóa trong các lĩnh vực như sàn giao dịch, bảo mật, thanh toán và nghiên cứu đang đồng loạt ra mắt các dịch vụ AI.
• Khác với các chu kỳ trước, các công ty đã được chứng minh là có lợi nhuận như Coinbase và Binance đang dẫn đầu xu hướng. AI đã chuyển từ một lý thuyết sang một nhu cầu thiết yếu trong hoạt động thực tế.
• Động cơ áp dụng khác nhau giữa các ngành: sàn giao dịch nhằm ngăn chặn sự thất thoát người dùng; công ty bảo mật nhằm lấp đầy các điểm mù trong kiểm toán; cơ sở hạ tầng thanh toán nhắm mục tiêu vào nền kinh tế đại lý mới nổi.
• Sở hữu một tính năng và thực sự sử dụng nó là hai việc khác nhau. "FOMO" và áp lực cạnh tranh trong lĩnh vực AI đang đẩy nhanh việc áp dụng, vượt xa nhu cầu thực tế.
• Nhu cầu thực tế và sự lo lắng cạnh tranh đều đóng vai trò. Phân biệt giữa việc áp dụng tạo ra giá trị và việc áp dụng chỉ để gắn mác là vấn đề then chốt.

1. Các công ty tiền mã hóa đang cung cấp dịch vụ AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực được chú ý nhất trên thị trường toàn cầu hiện nay. Các công cụ phổ thông như ChatGPT và Claude đã hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày, trong khi các nền tảng như OpenClaw đã hạ thấp ngưỡng xây dựng tác nhân thông minh.

Ngành công nghiệp tiền mã hóa mặc dù đã bỏ lỡ làn sóng này, nhưng hiện đang tích hợp AI vào các lĩnh vực dọc khác nhau.

Các công ty này cung cấp những dịch vụ AI nào? Tại sao họ lại thâm nhập thị trường này?

2. Các công ty tiền mã hóa áp dụng công nghệ AI như thế nào

2.1 Nghiên cứu

Nghiên cứu tiền mã hóa có vấn đề cấu trúc: dữ liệu trên chuỗi, tâm lý xã hội và các chỉ số quan trọng bị phân tán trên các nền tảng khác nhau, khó xác minh. AI phổ thông thường trả về câu trả lời không chính xác cho các truy vấn về tiền mã hóa.

Các dự án như Surf giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các công cụ nghiên cứu AI chuyên biệt cho tiền mã hóa, có thể tích hợp các nguồn dữ liệu phân tán. Trong tất cả các ứng dụng AI tiền mã hóa, nghiên cứu có ngưỡng tiếp cận thấp nhất cho người dùng phổ thông, không yêu cầu bất kỳ chuyên môn nào về lập trình hoặc giao dịch.

2.3 Giao dịch

Các sàn giao dịch đang dẫn đầu việc áp dụng AI trong giao dịch.

Các phương pháp khác nhau. Một số phương pháp trực tiếp công khai dữ liệu giao dịch độc quyền cho người dùng; những phương pháp khác cho phép người dùng đưa ra lệnh ngôn ngữ tự nhiên cho tác nhân AI, tác nhân AI này hoàn thành toàn bộ quá trình từ phân tích đến thực thi trong một bước.

Các sàn giao dịch đã cung cấp API trong nhiều năm. Điều khác biệt ngày nay là thêm một lớp: các giao diện như MCP và AI Skills cho phép những người không phải là nhà phát triển truy cập các chức năng của sàn giao dịch thông qua tác nhân AI. Các công cụ từng chỉ dành cho nhà phát triển giờ đây có thể được truy cập bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Điều này phù hợp với xu hướng chuyển đổi cộng đồng rộng hơn. Người dùng không phải là nhà phát triển ngày càng xây dựng chiến lược giao dịch tự động thông qua tác nhân AI mà không cần viết bất kỳ mã nào. Họ chỉ cần mô tả chiến lược, tác nhân sẽ xây dựng và chạy thuật toán.

Đối với các sàn giao dịch, đây vừa là cơ hội vừa là thách thức. Khi số lượng người dùng AI tăng lên, lòng trung thành của người dùng với một sàn giao dịch duy nhất sẽ giảm, vì nhà giao dịch có thể thực hiện giao dịch ở bất cứ đâu. Lý do các sàn giao dịch áp dụng AI rất đơn giản: thu hút người dùng nhanh chóng và giữ cho người dùng hoạt động trên nền tảng.

Giao dịch liên quan đến quản lý tài sản thực sự, đòi hỏi khả năng phán đoán và trách nhiệm cao hơn so với nghiên cứu. Nhưng với ngưỡng tiếp cận thấp hơn, lĩnh vực này cũng mở ra cho người dùng phổ thông.

2.3 Bảo mật/Kiểm toán

Kiểm toán hợp đồng thông minh truyền thống dựa vào việc xem xét mã từng dòng thủ công, phương pháp này chậm, tốn kém và tiêu chuẩn xem xét không nhất quán giữa các kiểm toán viên. Hiện tại, AI đã được tích hợp vào quy trình làm việc: AI đầu tiên quét mã, sau đó kiểm toán viên con người thực hiện xem xét sâu có mục tiêu. Điều này cải thiện tốc độ và phạm vi bao phủ mà không thay thế kiểm toán viên.

CertiK là một ví dụ điển hình. Công ty trước đây đã bị chỉ trích vì các dự án được kiểm toán sau đó bị khai thác độc hại. Tuy nhiên, những sự kiện này nằm ngoài phạm vi kiểm toán. Kiểm toán là kiểm tra mã tại một thời điểm cụ thể, không bao gồm giám sát liên tục.

CertiK đã sử dụng AI để lấp đầy khoảng trống này. Nó đã thêm chức năng giám sát sau kiểm toán thời gian thực và công bố kết quả giám sát thông qua bảng điều khiển công khai. Vì phạm vi giám sát mở rộng được điều khiển bởi AI chứ không phải thao tác thủ công, cả CertiK và các dự án được kiểm toán đều được hưởng lợi.

Trong lĩnh vực bảo mật, việc áp dụng AI không phải là lật đổ các dịch vụ hiện có, mà là mở rộng phạm vi công việc của con người: tăng độ chính xác khi kiểm toán và lấp đầy các điểm mù sau kiểm toán. Đối với các công ty bảo mật blockchain, AI không phải là lĩnh vực kinh doanh mới, mà là công cụ để giải quyết các lỗ hổng bảo mật hiện có.

2.4 Cơ sở hạ tầng thanh toán

Tác nhân AI (AI Agent) cần kênh thanh toán để tham gia vào hoạt động kinh tế: ví dụ như thanh toán phí API, mua dữ liệu và mua dịch vụ từ các tác nhân khác. Đối với tác nhân, phương thức thanh toán tự nhiên nhất là ví trên chuỗi kết hợp với stablecoin.

Hai mô hình đang nổi lên. Mô hình thứ nhất là giao thức phổ thông, nó nhúng thanh toán vào yêu cầu HTTP, cho phép tác nhân tự động thanh toán trên chuỗi khi truy cập API trả phí. Mô hình thứ hai là plugin thanh toán dành riêng cho tác nhân, tác nhân chỉ có thể thực hiện thanh toán trong phạm vi quyền hạn và hạn mức được thiết lập trước bởi con người.

Cơ sở hạ tầng thanh toán là lĩnh vực liên kết chặt chẽ nhất với stablecoin. Tuy nhiên, vì chủ thể thanh toán là tác nhân AI chứ không phải con người, nên hiện chưa có mô hình hoàn toàn có thể vận hành.

Circle, nhà phát hành USDC, cũng được chú ý. Công ty đã công bố một đề xuất nhằm kết nối cơ sở hạ tầng thanh toán Gateway của mình với giao thức x402, và mời các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xem xét và đóng góp.

Đây không phải là một thị trường trưởng thành, nhưng thị trường đã bắt đầu tiêu hóa xu hướng này. Một trong những động lực chính thúc đẩy giá cổ phiếu Circle tăng là mô hình thanh toán tác nhân AI của họ. Tốc độ triển khai cơ sở hạ tầng thanh toán sẽ chậm hơn so với các lĩnh vực khác nêu trên, nhưng nó đã trở thành một trong những chủ đề vĩ mô nổi bật nhất trên thị trường hiện tại.

3. Tại sao các công ty tiền mã hóa lại thâm nhập lĩnh vực AI ngay bây giờ

Khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022, cả AI và tiền mã hóa đều chưa trưởng thành. Mô hình AI mặc dù ấn tượng, nhưng không thể thực hiện nhiệm vụ một cách đáng tin cậy. Ngành công nghiệp tiền mã hóa đang bị tàn phá bởi sự sụp đổ của FTX và cuộc khủng hoảng niềm tin toàn diện.

Kể từ đó, AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt. Trong năm qua, chức năng và tính hữu ích của tất cả các mô hình chính đều được cải thiện đáng kể. Ngược lại, tiền mã hóa trong cùng thời kỳ chỉ "tận dụng" AI: tràn ngập các "Meme coin" dán nhãn AI, các tác nhân AI không hoàn thiện và tuyên truyền do tiếp thị thúc đẩy. Các dự án cơ sở hạ tầng AI phi tập trung vẫn tiếp tục xuất hiện, nhưng nếu so sánh khách quan với các dịch vụ AI gốc cùng cấp độ, chất lượng của chúng rõ ràng là kém hơn.

Ngày nay, khoảng cách đang ngày càng mở rộng. Trong ngành công nghiệp AI, cơ sở hạ tầng như MCP (cho phép tác nhân thông minh trực tiếp gọi công cụ bên ngoài) và OpenClaw (hỗ trợ xây dựng tác nhân thông minh không cần mã) đã biến thời đại tác nhân thông minh thành hiện thực. Trong khi đó, các công ty tiền mã hóa mới chỉ bắt đầu hành động.

Điểm khác biệt lần này là ai là người hành động. Không còn là những công ty khởi nghiệp mới nổi dưới danh nghĩa AI, mà là những doanh nghiệp có mô hình lợi nhuận trưởng thành: Coinbase, Binance và Bitget. Những công ty này ra mắt dịch vụ AI không phải vì mục đích tiếp thị, động lực thúc đẩy họ không phải là lợi nhuận trước mắt, mà là tâm lý sợ bị tụt hậu: FOMO (nỗi sợ bỏ lỡ).