Sau cơn sốt meme, liệu sẽ có sự hỗn loạn hay tái sinh?

Giới thiệu

Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, lĩnh vực AI luôn là chủ đề nóng trong lĩnh vực mã hóa. 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 mã hóa, khái niệm AI ban đầu trở nên phổ biến trong một thời gian dưới hình thức "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 viết 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, cũng như các trường hợp sử dụng 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 non nớt ở đây ngay từ đầu: 01 Giai đoạn meme AI đã là chuyện của quá khứ, những gì nên cắt bỏ và những gì nên kiếm được nên được để lại như những mảnh ký ức vĩnh hằng; 02 Một số dự án AI WEB3 cơ bản luôn nhấn mạnh đến những lợi ích mà "phi tập trung" có thể mang lại cho bảo mật AI, nhưng người dùng không thực sự muốn trả tiền cho nó. Điều mà người dùng quan tâm là "mã thông báo có kiếm được tiền không" + "sản phẩm có dễ sử dụng không"; 03 Nếu bạn muốn phục kích các dự án mã hóa 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 dàng bắt đầu), đây có thể là điểm nóng AI Meme Wealth trong thời gian dài hơn trong tương lai;

Sự khác biệt trong lộ trình phát triển của AI trong Web2 và Web3

AI trong thế giới Web2

AI trong thế giới Web2 chủ yếu được thúc đẩy bởi các gã khổng lồ công nghệ và các viện nghiên cứu, 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 họ, 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 độ 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 có cảm giác bất lực khi sử dụng ChatGPT hoặc DeepSeek để lấy thông tin về một dự án hoặc mã thông báo được mã hóa 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 mã hóa và tích hợp các khái niệm rộng hơn về công nghệ, văn hóa và cộng đồng. So với WEB2, WEB3 hướng tới tính cởi mở và hướng tới cộng đồng hơn.

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 thế 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", cho phép cộng đồng 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 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 một phần nhỏ nguồn tài trợ như OpenAI) và một số dự án tự nhận là Web3 AI 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. Tuy nhiên, 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.

Đối với nội dung chính của WEB3 AI, “mạng lưới AI phi tập trung”, chúng tôi vẫn duy trì “kỳ vọng khiêm tốn và thận trọng”. 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.

Để tiếp tục, bài viết sau đây chủ yếu sẽ xem xét và bình luận về năm làn sóng WEB3 AI, cũng như một số sản phẩm trong đó (như Fetch.AI, TURBO, GOAT, AI16Z, Joinable AI, MyShell, v.v.).