Trong những năm gần đây, AI và web3 được công nhận là hai động lực thúc đẩy nhân loại bước vào giai đoạn tăng trưởng công nghệ tiếp theo. Sau khi ChatGPT mang đến trải nghiệm AI mang tính đột phá, AI trên chuỗi đã âm thầm hoàn thành quá trình chuyển đổi tuyệt đẹp từ meme sang cơ sở hạ tầng, trở thành hướng đi mới chắc chắn nhất cho sự tăng trưởng bền vững trong tâm trí những người dùng web3.
Tại Hội nghị đồng thuận Hong Kong 2025 vừa kết thúc, việc tích hợp AI và web3 cũng là một chủ đề nóng. Dù ở địa điểm chính hay địa điểm chi nhánh, các cuộc thảo luận về AI x web3 là vô tận. Nhóm Biteye đã nghiên cứu sâu về lĩnh vực này và tìm hiểu về nhiều dự án AI tiềm năng, đồng thời mang đến cho bạn những chia sẻ trực tiếp.
1. Cơ sở hạ tầng AI
1. Nền tảng và khuôn khổ ra mắt AI Agent
Với sự phổ biến của $AI16Z và $VIRTUAL vào đầu năm, việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI như nền tảng và khuôn khổ ra mắt AI Agent đã trở nên rất phổ biến trong sáu tháng qua. Các dự án này cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng thông thường một nền tảng ngưỡng thấp để sở hữu và sử dụng AI Agent, và là một trong những hướng đi chính của vòng dự án AI này.
0G Labs là hệ điều hành trí tuệ nhân tạo phi tập trung (deAIOS) đầu tiên, xây dựng hệ sinh thái phát triển AI phân tán bằng cách xây dựng Lớp 1 dành riêng cho AI, kết nối các tài nguyên điện toán, dữ liệu và mô hình. Các nhà phát triển có thể sử dụng các công cụ mô-đun do 0G cung cấp để xây dựng các tác nhân AI hiệu quả và minh bạch hơn, đồng thời nhận được phần thưởng công bằng. Người dùng có thể đóng góp tài nguyên điện toán vào mạng phi tập trung và kiếm lợi nhuận bằng cách chạy các nút.
DeAgentAI là một nền tảng sáng tạo tập trung vào các tác nhân AI phi tập trung và cam kết thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống đa tác nhân. Thông qua DeAgentAI, người dùng có thể tạo, quản lý và phối hợp các mạng AI Agent cho nhiều tình huống khác nhau như tự động hóa doanh nghiệp, phân tích dữ liệu và đề xuất được cá nhân hóa.
Autonomys Network là một cơ sở hạ tầng phi tập trung được thiết kế để cho phép sự cộng tác giữa con người và máy móc an toàn và tự chủ. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng chỉ bằng ổ đĩa thể rắn (SSD) để trở thành một phần của nút. Người dùng có thể tạo ra các tác nhân AI của riêng mình có khả năng hoạt động tự động, chẳng hạn như đặt dịch vụ, quản lý quỹ, điều phối các cuộc họp và thậm chí tham gia vào quản trị chuỗi.
Gaia Network là một nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung hỗ trợ phát triển và vận hành phân tán các tác nhân và ứng dụng AI. Nó tích hợp lưu trữ phân tán, điện toán và xác minh dữ liệu thông qua công nghệ blockchain để giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, khả năng mở rộng và khả năng truy cập của AI. Thay vì xây dựng các máy chủ tập trung, GaiaNet xây dựng một mạng lưới phân tán các nút điện toán biên do cá nhân và doanh nghiệp kiểm soát để lưu trữ các mô hình AI được tinh chỉnh dựa trên kiến thức và chuyên môn độc quyền của người vận hành nút.
Questflow là một mạng lưới phi tập trung bao gồm nhiều tác nhân AI. Người dùng chỉ cần mô tả yêu cầu của mình và mạng lưới tác nhân AI có thể tự động hoàn thành nhiệm vụ. Nhiều tác nhân AI có thể thực hiện nhiệm vụ một cách liền mạch và tận dụng trí thông minh tập thể cùng khả năng của các tác nhân AI này để đạt được hiệu quả và tốc độ mà không một mô hình AI hoặc con người nào có thể sánh kịp.
2. AI phi tập trung
AI phi tập trung là mục tiêu cuối cùng của AI trên chuỗi. Hiện nay, nhiều dự án đang nỗ lực hết mình vì mục tiêu này về mặt sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình, v.v., với hy vọng phá vỡ thế độc quyền của các công ty lớn về LLM thông qua phi tập trung và giúp công chúng có được quyền sở hữu dữ liệu và mô hình.
Vana cam kết xây dựng một nền tảng quản lý dữ liệu người dùng phi tập trung để biến dữ liệu cá nhân thành tài sản tài chính. Vana là blockchain Lớp 1 tương thích với EVM, thông qua thiết kế độc đáo, Data Liquidity Pools (DLP), cho phép người dùng đóng góp và xác minh dữ liệu thông qua blockchain, tạo tài sản được mã hóa để đào tạo mô hình AI và đảm bảo tính bảo mật và chất lượng dữ liệu thông qua công nghệ Proof of Contribution và bảo vệ quyền riêng tư. Hôm qua, công ty đã nhận được khoản đầu tư từ YZi Lab, với CZ đóng vai trò cố vấn.
Hyperbolic là một nền tảng đám mây AI mở tích hợp các tài nguyên điện toán toàn cầu để cung cấp cho người dùng các tài nguyên GPU và dịch vụ AI có khả năng mở rộng và giá cả phải chăng. Nền tảng này hỗ trợ các dịch vụ suy luận AI, truy cập GPU theo yêu cầu và kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi, giúp các doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và cá nhân giảm chi phí và sử dụng hiệu quả các nguồn lực điện toán. Hyperbolic cung cấp dịch vụ cho các dự án AI chuỗi nổi tiếng như Virtuals và AI16z, và tiết lộ tại hội nghị này rằng họ sẽ ra mắt khuôn khổ AI Agent của riêng mình để thúc đẩy hơn nữa sự đổi mới và ứng dụng của điện toán AI.
OpenLedger là mạng lưới thế hệ tiếp theo tập trung vào AI và blockchain, cung cấp cơ sở hạ tầng kinh tế phi tập trung hỗ trợ các nhà phát triển thu thập dữ liệu chất lượng cao, tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt (SLM) và triển khai chúng dưới dạng dịch vụ phải trả phí. SLM là lợi thế cốt lõi của nó, được thiết kế dành riêng cho các lĩnh vực như blockchain, DeFi và hợp đồng thông minh; đồng thời, nó sử dụng khuôn khổ Open LoRA để chạy hiệu quả hàng nghìn mô hình được tinh chỉnh trên một GPU duy nhất, giúp giảm chi phí và duy trì thông lượng cao. Kết hợp với mạng dữ liệu Datanets và Model Factory, OpenLedger cung cấp giải pháp hoàn chỉnh cho việc tổng hợp dữ liệu, tối ưu hóa mô hình và triển khai an toàn.
IO.NET là một nền tảng điện toán phi tập trung cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các cụm GPU và CPU, nhằm mục đích loại bỏ nhu cầu về phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng đắt tiền. Thông qua mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (IOG Network, bao gồm các nút phần cứng phân tán được vận hành độc lập), người dùng có thể truy cập ngay vào các cụm GPU phân tán thông qua IO Workers, phù hợp với các tình huống như điện toán hiệu suất cao và đào tạo mô hình AI, mà không cần phải tự mua phần cứng đắt tiền.
Aethir là một nền tảng sáng tạo tập trung vào việc cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán đám mây phân tán. Aethir Earth là một đám mây GPU kim loại trần được thiết kế dành riêng cho các tác vụ điện toán AI, cung cấp khả năng điện toán hiệu suất cao; Aethir Atmosphere là một mạng GPU dựa trên đám mây được tối ưu hóa cho ngành công nghiệp trò chơi, hỗ trợ trải nghiệm chơi game chất lượng cao, độ trễ thấp. Người dùng cũng có thể thêm GPU của riêng mình vào nền tảng Aethir, trở thành người đóng góp và kiếm doanh thu.
MinionLab là một mạng lưới phi tập trung của các tác nhân AI tự động, được gọi là "Minions", chạy trên các thiết bị của người dùng và được sử dụng để khai thác dữ liệu từ Internet theo thời gian thực. Chủ sở hữu thiết bị có thể nhận được phần thưởng là token MINION bằng cách hỗ trợ mạng lưới và chạy các tác nhân khai thác dữ liệu tự động này. Bằng cách tận dụng các tài nguyên điện toán nhàn rỗi, MinionLab cung cấp một cách khai thác dữ liệu linh hoạt hơn, tiết kiệm chi phí hơn và có khả năng mở rộng hơn, đồng thời thúc đẩy ngành công nghiệp AI hướng tới phát triển phi tập trung và do người dùng điều khiển. GAIB là giải pháp kinh tế dành riêng cho lĩnh vực AI và điện toán hiệu suất cao, nhằm mục đích tạo ra một loại tài sản và hệ thống kinh tế mới bằng cách tài chính hóa và mã hóa tài nguyên GPU. Ý tưởng cốt lõi là coi GPU như tài sản và sức mạnh tính toán như tiền tệ. GAIB giải quyết các vấn đề phân bổ tài nguyên điện toán và tài chính hiện tại thông qua mạng điện toán phi tập trung, quyền sở hữu chia tách và công nghệ blockchain (L1/L2), đồng thời đáp ứng nhu cầu lớn về tài nguyên điện toán hiệu suất cao trong kỷ nguyên AI.
Kite AI là nền tảng blockchain Lớp 1 phi tập trung được thiết kế dành riêng cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, nhằm mục đích mở khóa quyền truy cập công bằng và phần thưởng cho các tài sản AI (dữ liệu, mô hình và tác nhân) thông qua cơ chế đồng thuận Proof of AI (PoAI) sáng tạo của mình. Kite AI cam kết xây dựng một hệ sinh thái mở, hợp tác, nơi các nhà cung cấp dữ liệu, nhà phát triển AI và người dùng cuối đều có thể hưởng lợi từ nền kinh tế AI phi tập trung.
Automata hướng đến mục tiêu cung cấp khả năng bảo vệ quyền riêng tư ở lớp trung gian và khả năng tính toán không theo dõi cho các ứng dụng phi tập trung (DApp). Nó cung cấp cho các nhà phát triển và người dùng một môi trường hiệu quả, đáng tin cậy và phi tập trung, tối đa hóa quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự chủ của người dùng.
Tầm nhìn của Public AI là tạo ra một nền tảng dữ liệu AI mở và minh bạch hỗ trợ thu thập và chú thích dữ liệu đa phương thức, bao gồm dữ liệu văn bản, âm thanh, video và bản đồ. Đồng thời, nó cung cấp dịch vụ gắn nhãn dữ liệu hỗ trợ AI hiệu quả và chi phí thấp. Trợ lý AI ban đầu sẽ chú thích dữ liệu, sau đó sẽ được trình xác minh AI xem xét đầy đủ để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Cơ chế đồng thuận Proof of AI công bằng và minh bạch được áp dụng để cho phép mọi người tham gia vào quá trình đào tạo AI bằng cách đóng góp dữ liệu.
3. AI có thể xác minh
Một trong những thách thức quan trọng đối với sự phát triển của AI là tính không minh bạch của quá trình đào tạo và không thể đảm bảo tính chính xác của kết quả đầu ra của AI. Hiện nay, nhiều dự án hy vọng đạt được khả năng kiểm chứng quy trình đào tạo AI thông qua các công nghệ như ZKP và TEE để đảm bảo độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Phala Network là một nền tảng điện toán đám mây phi tập trung cung cấp dịch vụ điện toán riêng tư đáng tin cậy và dịch vụ suy luận AI cho các ứng dụng trên chuỗi. Các dịch vụ sản phẩm của công ty bao gồm mạng máy tính bảo mật dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) hỗ trợ hợp đồng thông minh, đào tạo và lập luận mô hình AI và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Phala Network có lợi thế tự nhiên trong các tình huống đòi hỏi quyền riêng tư cao, chẳng hạn như thị trường DeFi, DeSci, NFT và phát triển AI Agent trên chuỗi, đồng thời có thể đảm bảo an ninh dữ liệu và khả năng xác minh tính toán thông qua công nghệ TEE.
Brevis là một công cụ điện toán phi tập trung nhằm mục đích cung cấp AI ngoài chuỗi có thể xác minh và điện toán blockchain, kết hợp bằng chứng không kiến thức (ZKP) để cải thiện quyền riêng tư và hiệu quả, tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu tài chính và hỗ trợ mở rộng các hợp đồng thông minh và ứng dụng Web3. Các sản phẩm của công ty cung cấp một môi trường điện toán an toàn, đảm bảo tính riêng tư của các giao dịch và suy luận AI trên chuỗi, đồng thời duy trì khả năng xác minh và phù hợp với DeFi, thị trường dự đoán và suy luận AI hướng đến quyền riêng tư.
Verisense Network là một nền tảng sáng tạo tập trung vào xác minh dữ liệu phi tập trung và AI đáng tin cậy. Nó giúp các nhà phát triển xác minh nguồn dữ liệu và đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu đào tạo. Nó cũng hỗ trợ kiểm toán và xác minh các quy trình ra quyết định của AI, cung cấp dữ liệu đào tạo minh bạch và các quy trình lý luận cho các mô hình trí tuệ nhân tạo, loại bỏ vấn đề "hộp đen" và làm cho các quyết định của AI đáng tin cậy hơn. Phù hợp với DeFi, thị trường dự đoán và giám sát tuân thủ phục vụ cho các mô hình AI, đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu trên chuỗi.
II. Các trường hợp sử dụng AI: Tiềm năng và kỳ vọng
So với cơ sở hạ tầng AI phong phú, vẫn còn tương đối ít dự án trường hợp sử dụng AI thực tế nổi bật. Ngoài robot Twitter AIXBT mà chúng ta đã quen thuộc, các diễn giả tại sự kiện này cũng đề cập đến @BukProtocol của hệ sinh thái Virtuals, có thể hiện thực hóa hoạt động kinh doanh đặt vé du lịch, bình luận viên ngôi sao NBA @HeyTracyAI và DeFAI Agent @askjimmy_ai theo khuôn khổ ARC, cung cấp nhiều khả năng hơn cho ứng dụng của AI Agent.
Narra là nền tảng Gamefi AI Agent trên Berachain, có thể sử dụng công cụ AI của Narra để tạo nội dung tường thuật động theo thời gian thực, tương tác với người chơi, thúc đẩy phát triển câu chuyện và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa trong các tình huống trò chơi hóa. Ngoài ra, Narra còn hỗ trợ việc tạo ra và tương tác AI-NFT. Những NFT này không chỉ là tài sản kỹ thuật số mà còn có các tính năng thông minh và có thể tương tác động với người dùng.
AI Travel là trợ lý du lịch sử dụng AI có thể giúp người dùng tự động tùy chỉnh các kế hoạch du lịch khác nhau thông qua trò chuyện; cũng có thể giúp người dùng gọi điện đến khách sạn và đặt phòng phù hợp với giá tốt nhất; và cung cấp dịch vụ đặt vé máy bay khách sạn và các hoạt động khác cũng như dịch vụ so sánh giá thông qua các plug-in trên trình duyệt.
HeyTracyAI là một AI Agent tập trung vào bình luận thể thao trong lĩnh vực bóng rổ, có sự tham gia của nhà vô địch NBA Tristan Thompson, có thể cung cấp các phân tích thời gian thực và thông tin chi tiết mang tính dự đoán cho trò chơi.
AskJimmy là một nền tảng AI Agent tập trung vào tài chính và giao dịch. Mục tiêu chính của nó là tạo ra một quỹ đầu cơ đa chiến lược phi tập trung do các AI Agent tự quản lý.
3. Chuyển đổi các dự án truyền thống sang AI
Đây là một xu hướng không thể cưỡng lại. Nhiều dự án web3 truyền thống tại sự kiện này cũng đã áp dụng AI và công bố các kế hoạch chuyển đổi AI tương ứng của họ.
Các blockchain cũ như Sui, Near, Flow và Aptos đã tích cực tham gia các cuộc họp liên quan đến AI tại hội nghị này. Họ cho biết trong cuộc thảo luận rằng sự xuất hiện của AI Agent giúp ích rất nhiều trong việc đơn giản hóa quy trình tương tác blockchain phức tạp và có thể giới thiệu nhiều người dùng hơn đến thế giới web3 và giải quyết các vấn đề tương tác đã gây khó khăn cho ngành. Việc mã hóa và hợp tác lẫn nhau của các tác nhân AI cũng cho phép mọi người thấy nhiều khả năng hơn để đưa AI vào chuỗi. Để ứng phó với điều này, các blockchain cũ đã bày tỏ mục tiêu phát triển của họ là đặt AI lên hàng đầu và sẽ hỗ trợ toàn diện cho sự phát triển của AI từ các khía cạnh của kiến trúc cơ bản và đổi mới tài khoản. Đồng thời, họ sẽ khuyến khích các nhà phát triển đổi mới và phát triển các ứng dụng AI trên chuỗi thông qua các hoạt động như hackathon.
Eigenlayer, vốn trước đây tập trung vào các dịch vụ Resting, cũng tuyên bố trong hội nghị AI mà họ đồng tổ chức rằng họ đang nỗ lực xây dựng một lớp tin cậy phi tập trung (Decentralized Trust) và cung cấp các dịch vụ đám mây có thể xác minh (Verifiable Cloud) để cung cấp bằng chứng trên chuỗi cho các hoạt động ngoài chuỗi như đào tạo AI, suy luận và dự đoán, đồng thời hỗ trợ phát triển các tác nhân AI có thể xác minh.
4. Thách thức và tương lai
Là chủ đề nóng của Hội nghị đồng thuận Hồng Kông 2025, cuộc thảo luận và chia sẻ về AI và Web3 diễn ra sôi nổi và thú vị. Trong khi mong đợi một bản thiết kế đẹp mắt, nhiều khách mời cũng đề cập rằng quá trình phát triển AI trên chuỗi hiện tại vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm độ tin cậy của mô hình không đủ, sự mơ hồ trong ý định của từ ngữ nhắc nhở, hạn chế về lưu trữ và phần cứng, quyền riêng tư và bảo mật cùng các vấn đề khác. Những thách thức này không chỉ mang lại những khó khăn về mặt kỹ thuật cho ngành mà còn tạo ra những cơ hội to lớn cho sự đổi mới. Về lâu dài, mọi người đều tràn đầy hy vọng vào sự phát triển của AI trên chuỗi và mong muốn cùng nhau thúc đẩy sự tích hợp và thịnh vượng của AI và Web3 thông qua việc cải thiện hơn nữa cơ sở hạ tầng, đổi mới trường hợp sử dụng và hợp tác cộng đồng.
Weiliang
Miyuki
Brian
Alex
Joy