Sự tiến hóa của AI trong lĩnh vực Web3: Từ sự thổi phồng đến ứng dụng thực tế

Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, lĩnh vực AI đã trở thành tâm điểm của ngành công nghiệp tiền mã hóa. Cộng đồng Web3 luôn có thái độ cởi mở đối với các khái niệm mới, đặc biệt là đối với những công nghệ như AI có tiềm năng kể chuyện và ứng dụng vô hạn. Trong vòng tiền mã hóa, khái niệm AI ban đầu đã nhanh chóng nổi lên dưới dạng "chủ đề hot", sau đó một số dự án bắt đầu khám phá giá trị của nó trong ứng dụng thực tế: công nghệ tiền mã hóa có thể mang đến những ứng dụng đổi mới nào cho AI đang phát triển nhanh chóng?

Bài viết này sẽ khám phá quá trình phát triển của AI trong lĩnh vực Web3, từ làn sóng quảng cáo sớm cho đến sự gia tăng của các dự án ứng dụng hiện tại, và kết hợp các trường hợp và dữ liệu để giúp độc giả nắm bắt mạch lạc của ngành và xu hướng tương lai. Dưới đây là kết luận sơ bộ của chúng tôi:

1. Giai đoạn thổi phồng AI đã trở thành quá khứ, bất kể lãi lỗ đều sẽ trở thành ký ức lịch sử.
2. Một số dự án Web3 AI cơ bản nhấn mạnh sự đóng góp của "phi tập trung" đối với tính an toàn của AI, nhưng người dùng lại quan tâm hơn đến "lợi nhuận từ token" và "trải nghiệm sản phẩm".
3. Khi đầu tư vào các dự án tiền điện tử liên quan đến AI, nên chú ý đến các dự án AI thuần ứng dụng hoặc các nền tảng AI (có thể tích hợp nhiều công cụ hoặc Agent dễ sử dụng), đây có thể là cơ hội đầu tư lâu dài hơn sau cơn sốt AI.

Sự khác biệt trong sự 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 ông lớn công nghệ và các viện nghiên cứu, con đường phát triển tương đối ổn định và tập trung. Các công ty lớn đào tạo các mô hình kín, thuật toán và dữ liệu không công khai, người dùng chỉ có thể sử dụng kết quả của chúng, thiếu tính minh bạch. Sự kiểm soát tập trung này dẫn đến việc quyết định của AI không thể kiểm toán, tồn tại thành kiến và trách nhiệm không rõ ràng. Tổng thể, đổi mới AI của Web2 chú trọng vào việc nâng cao hiệu suất mô hình cơ bản và ứng dụng thương mại, nhưng quy trình ra quyết định thì không minh bạch với công chúng. Vấn đề thiếu minh bạch này đã dẫn đến sự trỗi dậy của các dự án AI mới như Deepseek vào năm 2025, mặc dù bề ngoài là mã nguồn mở nhưng thực chất lại là "câu cá".

Ngoài việc thiếu tính minh bạch, các mô hình AI lớn của Web2 còn gặp phải hai vấn đề chính: trải nghiệm người dùng kém ở các hình thức sản phẩm khác nhau và độ chính xác không đủ trong các lĩnh vực chuyên môn.

Ví dụ, người dùng có xu hướng chọn các sản phẩm AI mới có rào cản thấp và trải nghiệm tốt để tạo PPT, hình ảnh hoặc video và sẵn sàng trả tiền cho điều này. Hiện tại, nhiều dự án AI đang cố gắng phát triển các sản phẩm AI không cần mã để giảm bớt rào cản sử dụng cho người dùng.

Ngoài ra, đối với người dùng Web3, việc sử dụng ChatGPT hoặc DeepSeek để lấy thông tin về các dự án hoặc token tiền điện tử cụ thể thường cảm thấy khó khăn, vì dữ liệu của các mô hình lớn vẫn chưa thể bao quát chính xác các thông tin chi tiết của từng ngành cụ thể. Do đó, một hướng phát triển khác của nhiều sản phẩm AI là khai thác sâu dữ liệu và phân tích trong các lĩnh vực cụ thể.

AI trong thế giới Web3

Thế giới Web3 lấy ngành công nghiệp tiền điện tử làm trung tâm, kết hợp các khái niệm rộng lớn về công nghệ, văn hóa và cộng đồng. So với Web2, Web3 có xu hướng mở và được điều khiển bởi cộng đồng nhiều hơn.

Với kiến trúc phi tập trung của blockchain, các dự án AI Web3 thường tuyên bố nhấn mạnh mã nguồn mở, quản trị cộng đồng và tính minh bạch đáng tin cậy, cố gắng phá vỡ tình trạng độc quyền AI truyền thống bị chi phối bởi một số công ty. Ví dụ, một số dự án khám phá việc sử dụng blockchain để xác minh quyết định AI (thông qua chứng minh không biết để đảm bảo đầu ra của mô hình đáng tin cậy) hoặc được DAO xem xét các mô hình AI để giảm thiểu thiên lệch.

Trong một tình huống lý tưởng, Web3 AI theo đuổi "AI công khai", cho phép các tham số mô hình và logic quyết định được cộng đồng kiểm toán, đồng thời thông qua cơ chế token khuyến khích các nhà phát triển và người dùng tham gia. Tuy nhiên, trên thực tế, sự phát triển của AI trong Web3 vẫn bị hạn chế bởi công nghệ và nguồn lực: việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung là rất khó khăn (việc huấn luyện các mô hình lớn cần một khối lượng tính toán và dữ liệu khổng lồ, trong khi quy mô tài chính của các dự án Web3 không thể so sánh với OpenAI). Một số dự án tự xưng là Web3 AI thực tế vẫn phụ thuộc vào các mô hình hoặc dịch vụ tập trung, chỉ tích hợp một số yếu tố blockchain ở cấp ứng dụng. Những dự án này vẫn đáng tin cậy, ít nhất là trong việc phát triển ứng dụng thực tế; trong khi phần lớn các dự án Web3 AI vẫn chỉ dừng lại ở giai đoạn thổi phồng khái niệm thuần túy, hoặc lợi dụng danh nghĩa AI để thổi phồng.

Ngoài ra, sự khác biệt về nguồn vốn và mô hình tham gia cũng ảnh hưởng đến con đường phát triển của cả hai. Web2 AI thường được thúc đẩy bởi việc đầu tư nghiên cứu và lợi nhuận sản phẩm, chu kỳ phát triển tương đối ổn định. Trong khi đó, Web3 AI kết hợp với tính chất đầu cơ của thị trường tiền điện tử, thường xuất hiện các chu kỳ "cơn sốt" dao động theo tâm lý thị trường: khi khái niệm đang nóng, vốn đổ vào ồ ạt đẩy giá và định giá token lên cao, khi nguội đi, độ hot của dự án và nguồn vốn nhanh chóng suy giảm. Chu trình này khiến con đường phát triển của Web3 AI trở nên biến động hơn và mang tính kể chuyện nhiều hơn. Ví dụ, một khái niệm AI thiếu tiến triển thực chất cũng có thể gây ra sự tăng giá token mạnh mẽ do tâm lý thị trường; ngược lại, khi thị trường ảm đạm, ngay cả khi có tiến bộ công nghệ cũng khó thu hút sự chú ý.

Đối với câu chuyện chính của Web3 AI "Mạng AI phi tập trung", chúng tôi hiện có thái độ "thận trọng lạc quan". Dù sao thì lĩnh vực Web3 cũng đã xuất hiện những dự án mang tính bước ngoặt như BTC và ETH. Nhưng ở giai đoạn hiện tại, nên tập trung vào một số tình huống có thể triển khai ngay lập tức, chẳng hạn như tích hợp AI Agent vào các dự án Web3 hiện có để nâng cao hiệu quả; kết hợp AI với các công nghệ mới khác để tạo ra những ý tưởng mới phù hợp với ngành công nghiệp tiền điện tử; hoặc các sản phẩm AI phục vụ riêng cho ngành Web3, bất kể là nâng cao độ chính xác của dữ liệu, hay phù hợp hơn với thói quen làm việc của tổ chức hoặc cá nhân trong Web3, cung cấp dịch vụ mà người dùng trong ngành Web3 sẵn sàng chi trả.