AI x Web3: Đổi mới thật sự hay chỉ là bong bóng? Ảnh: CoinDesk
● Web3 và AI sẽ không chỉ dừng lại ở giai đoạn đầu cơ mà sẽ phát triển theo hướng bổ trợ lẫn nhau.
● Trong ngắn hạn, AI sẽ giúp Web3 dễ tiếp cận hơn bằng cách giảm rào cản kỹ thuật, cải thiện trải nghiệm người dùng và mang lại giá trị thực tiễn qua các ứng dụng như DeFAI – tự động hóa đầu tư.
● Về lâu dài, AI sẽ định hình Web3 theo hướng UI/UX lấy agent làm trung tâm, trong khi hạ tầng phi tập trung và crypto của Web3 sẽ trở thành nền tảng cốt lõi để các AI agent hoạt động tự chủ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở rộng khỏi phạm vi cạnh tranh giữa các doanh nghiệp để trở thành ưu tiên chiến lược quốc gia. Các tập đoàn công nghệ hàng đầu như OpenAI, xAI, Google và Meta đang cạnh tranh khốc liệt để cải thiện hiệu suất mô hình AI, trong khi chính phủ các nước tăng cường đầu tư và sáng kiến phát triển nhằm đảm bảo vị thế dẫn đầu trong cuộc đua AI.
Ngành Web3 đang tích cực khám phá các cơ hội tích hợp AI. Báo cáo này phân tích sự hội tụ giữa Web3 và AI, đặc biệt là thông qua AI Agent, đồng thời đánh giá các tiềm năng hợp lực giữa hai công nghệ này.
AI Agent đang thu hút sự quan tâm mạnh mẽ trong lĩnh vực Web3. Các hệ thống này có thể hiểu các tình huống phức tạp, tự đưa ra quyết định và thực hiện các tác vụ nâng cao vượt xa những lệnh đơn giản. Những dự án như Virtuals Protocol và ElizaOS (trước đây là Ai16Z) đã gây chú ý nhờ khả năng AI Agent, với tổng vốn hóa thị trường của các dự án liên quan từng đạt 16 tỷ USD.
Tuy nhiên, bất chấp kỳ vọng cao, nhiều AI Agent lại thiếu sự tích hợp thực sự với Web3, không có mô hình sử dụng token rõ ràng hoặc cách thức tạo ra giá trị bền vững. Hầu hết các dự án ra mắt mà không có whitepaper hoặc tài liệu tokenomics đầy đủ. Thay vì khai thác các giá trị hợp lực giữa AI và Web3, phần lớn các dự án này chỉ dựa vào sự đầu cơ thị trường crypto để huy động vốn và quảng bá. Điều này khiến chúng bị coi là tài sản mang tính biểu tượng giống như memecoin, chủ yếu thu hút dòng vốn đầu cơ nhằm tìm kiếm lợi nhuận ngắn hạn. Cấu trúc này thiếu tính bền vững, với nhiều dự án mất hơn 90% giá trị khi thị trường suy giảm.
Dù vậy, sự kết hợp giữa AI và Web3 vẫn mang lại tiềm năng đáng kể. Tương tự các lĩnh vực khác, AI có thể giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện khả năng tiếp cận và tạo ra các giá trị mới trong hệ sinh thái Web3.
AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, thúc đẩy xu hướng “Trí tuệ nhân tạo như một loại hàng hóa” (Intelligence as a Commodity). Các mô hình mã nguồn mở như Llama của Meta hay DeepSeek của Trung Quốc đang giảm rào cản tiếp cận AI, thúc đẩy ứng dụng AI trên nhiều lĩnh vực, bao gồm cả Web3.
Web3 giúp người dùng tăng cường quyền tự chủ thông qua tính phi tập trung, nhưng lại có rào cản kỹ thuật cao khiến việc tiếp cận trở nên khó khăn. AI có thể loại bỏ những rào cản này, tối đa hóa tiềm năng của Web3. Công nghệ AI tự động hóa các quy trình phức tạp trên blockchain, cải thiện mạnh mẽ trải nghiệm người dùng và tăng khả năng tiếp cận, giúp Web3 dễ dàng thu hút người dùng mới và đẩy nhanh quá trình phổ cập.
Nguồn: Herd’s AI Agent ‘Sage’
AI Agent “Sage” của Herd, một công cụ phân tích dữ liệu on-chain, là một minh chứng rõ ràng về cách AI có thể chuyển đổi ngành Web3. Sage có khả năng tìm kiếm và phân tích hợp đồng thông minh thông qua ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng dễ dàng hiểu cấu trúc của chúng. Nhờ vậy, các nhà phát triển có thể rút ngắn thời gian phân tích, trong khi người dùng không có kiến thức kỹ thuật cũng có thể tiếp cận các dịch vụ Web3 dễ dàng hơn.
Một ví dụ khác là DeFAI (DeFi + AI), một mô hình mới đang tận dụng công nghệ AI trong hệ sinh thái Web3. Hệ thống tài chính này tự động hóa việc ra quyết định đầu tư, phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thị trường crypto hoạt động 24/7. Trước đây, nhà đầu tư phải tự thu thập thông tin và đầu tư qua các giao thức DeFi phức tạp, đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. DeFAI thay thế quá trình này bằng AI Agent, giúp phát triển chiến lược đầu tư nhanh chóng, hiệu quả và tự động thực hiện lệnh đầu tư.
Mô hình DeFAI triển khai hệ thống đa tác nhân (multi-agent system), trong đó các AI Agent đảm nhiệm các vai trò chuyên biệt:
● AI phân tích dữ liệu từ mạng xã hội (SNS analysis agent): thu thập phản ứng thị trường về các token và dự án trên nền tảng xã hội, thực hiện phân tích tâm lý thị trường.
● AI phân tích vĩ mô (Macro analysis agent): đánh giá dữ liệu kinh tế vĩ mô như lãi suất, xu hướng chính sách để dự báo tác động đến thị trường.
● AI phân tích on-chain (On-chain analysis agent): theo dõi giao dịch blockchain theo thời gian thực, phát hiện biến động thanh khoản và hoạt động của cá voi, từ đó hỗ trợ quyết định đầu tư.
Quy trình đầu tư dựa trên AI giúp lọc bỏ nhiễu, phát hiện các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu, đồng thời giảm bớt rào cản học tập khi tiếp cận DeFi.
Tuy nhiên, DeFAI vẫn còn nhiều thách thức. AI hiện tại chưa đủ hiểu biết sâu về tài chính, dễ đưa ra quyết định sai lầm khi học từ dữ liệu không chính xác. Dù vậy, khi tự động hóa dựa trên AI ngày càng tinh vi, DeFAI có thể cải thiện khả năng tiếp cận tài chính Web3 và tăng cường hiệu quả đầu tư, mang lại giá trị thực sự cho người dùng.
Công nghệ AI có khả năng tạo ra những thay đổi mang tính cấu trúc trong ngành Web3. Đặc biệt, sự đổi mới được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa UI/UX của người dùng. Ngành Web3 sẽ chuyển từ mô hình dApp trên trình duyệt sang UI/UX dựa trên luồng tương tác với AI Agent. Quá trình chuyển đổi này sẽ nâng cao mức độ trừu tượng trong hệ sinh thái Web3, tự động hóa các quy trình phức tạp và cải thiện khả năng tiếp cận một cách đáng kể.
Sự thay đổi này tương tự như cách các ứng dụng di động bùng nổ khi thị trường chuyển từ PC sang smartphone. Điện thoại di động mang lại nhiều chức năng tiện lợi như GPS, camera và cảm biến, giúp mở ra nhiều cơ hội công nghệ mới. Tương tự, kỷ nguyên AI sẽ tạo ra các điểm chạm công nghệ mới, mở ra những khả năng chưa từng có trong Web3.
Trong bối cảnh AI ngày càng phát triển, các AI Agent có thể hoạt động thay mặt người dùng, làm lộ rõ hạn chế của hệ thống tài chính truyền thống—với các quy trình KYC phức tạp và xác thực tập trung. Trong khi đó, tiền điện tử cung cấp một giải pháp tự chủ và tối giản hơn. Nếu AI Agent quản lý trực tiếp ví Web3, chúng có thể giao tiếp và trao đổi giá trị với nhau một cách liền mạch trên hạ tầng Web3 mà không cần sự can thiệp của con người.
Việc thử nghiệm AI Agent giao tiếp bằng sóng âm thanh (ggwave) thay vì ngôn ngữ tự nhiên gợi ý về một bước phát triển vượt xa các phương pháp tương tác truyền thống. Điều này đặt ra nhu cầu về các hệ thống tối ưu hóa, vượt ra khỏi giao diện tập trung vào con người.
Điều này cũng khẳng định rằng tiền điện tử là phương tiện tối ưu để AI Agent vận hành một cách tự động. Tiền kỹ thuật số có thể lập trình và hạ tầng Web3 phi tập trung có thể trở thành nền tảng thiết yếu để AI Agent thực hiện giao dịch on-chain và hoạt động kinh tế một cách độc lập, thúc đẩy sự chuyển đổi cấu trúc trong ngành Web3.
AI Agent và Web3 không còn chỉ là một sự tích hợp công nghệ, mà đang dần tiến đến một mối quan hệ cộng sinh. AI giúp đơn giản hóa các quy trình phức tạp trong Web3 và cải thiện khả năng tiếp cận, trong khi Web3 cung cấp hạ tầng cần thiết để AI hoạt động tự động.
Dù sự cường điệu đầu cơ đã giảm, các ứng dụng thực tế như DeFAI đang chứng minh rằng sự kết hợp giữa AI và Web3 đang dần trở thành hiện thực. Sự hội tụ này không chỉ thúc đẩy tăng trưởng hệ sinh thái Web3, mà còn mở rộng phạm vi ứng dụng của AI. Các mô hình kinh tế và dịch vụ mới được tạo ra từ sự kết hợp giữa hai công nghệ này sẽ mở ra nhiều cơ hội đa dạng trong tương lai.
– Xem bài viết gốc tại đây.
– Tham gia Cộng đồng Telegram tiếng Việt của Tiger Research để cập nhật những nghiên cứu mới nhất.
