Trong làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI), các dự án AI tiền mã hoá như một con ngựa ô, cố gắng lật đổ bước tiến vững chắc của AI truyền thống bằng blockchain và kinh tế token. Tuy nhiên, chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA (Inception Program), "ngôi đền" của các công ty khởi nghiệp AI, lại dựng lên một rào cản vô hình đối với các dự án liên quan đến "tiền mã hoá". Dù cho các dự án như Hive Intelligence vào tháng 4 năm 2025 đã vượt qua rào cản nhờ vào những đột phá cốt lõi của AI, nhưng tổng thể AI tiền mã hoá vẫn khó có thể bước lên thềm cao quý của NVIDIA. Điều gì khiến những dự án này thường xuyên gặp trở ngại?
AI mã hóa và AI truyền thống: đường đua rõ ràng
Truyền thống AI là trụ cột giữa của công nghệ, thúc đẩy những thay đổi từ chẩn đoán y tế đến lái xe tự động. Nó tập trung vào tối ưu hóa thuật toán, đào tạo mô hình và ứng dụng doanh nghiệp, nguồn vốn chủ yếu từ đầu tư mạo hiểm hoặc hợp tác doanh nghiệp, môi trường quản lý tương đối trưởng thành, con đường phát triển rõ ràng. AI mã hóa thì đi theo một con đường khác, kết hợp AI với blockchain hoặc tiền mã hóa, khám phá tính toán phi tập trung, tối ưu hóa giao dịch mã hóa hoặc hệ sinh thái khuyến khích token. Ví dụ, ai16z hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua DAO, Bittensor xây dựng thị trường mô hình phi tập trung, Fetch.AI thì tập trung vào mạng học máy phi tập trung. Những dự án này thường thông qua bán token hoặc huy động vốn DeFi, mang trong mình niềm đam mê đổi mới, nhưng cũng phải gánh chịu gánh nặng từ biến động thị trường và áp lực quản lý.
Sự khác biệt giữa hai bên giống như ngày và đêm. AI truyền thống lấy công nghệ làm vua, tiến bước vững chắc vào doanh nghiệp và nghiên cứu khoa học; trong khi đó, AI tiền mã hóa lại lang thang giữa giấc mơ phi tập trung và bóng ma đầu cơ, sự biến động của nền kinh tế token khiến nó trở nên "không đủ chính thống". Sự phân chia này đã đặt nền móng cho tiêu chí lựa chọn của Nvidia.
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của Nvidia: Người gác cổng khắt khe của AI
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA là ngọn đèn dẫn đường cho các công ty khởi nghiệp AI, cung cấp tài nguyên GPU tiên tiến, hướng dẫn công nghệ và mối quan hệ trong ngành, giúp các doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ trong các lĩnh vực như AI sinh sinh và khoa học dữ liệu. Tiêu chí lựa chọn có vẻ rộng rãi - chỉ cần đăng ký công ty và kế hoạch kinh doanh, nhưng thực tế lại ưu ái sự kết hợp giữa đổi mới công nghệ và tiềm năng thị trường. Có tin đồn rằng NVIDIA áp đặt giới hạn đối với các dự án "tiền điện tử", xuất phát từ phát biểu của Giám đốc công nghệ Michael Kagan vào năm 2023: tiền điện tử "không có giá trị gì cho xã hội", không thể sánh bằng sức mạnh biến đổi của AI. Quan điểm này dường như đã phủ bóng lên AI tiền điện tử, nhưng sự lựa chọn của các dự án như Flux (2023) và Hive Intelligence (2025) cho thấy NVIDIA không hoàn toàn phủ nhận, mà là lựa chọn một cách tỉ mỉ.
Sự thận trọng của Nvidia không phải là không có lý do. Cơn sốt tiền điện tử năm 2017 dẫn đến tình trạng thiếu hụt GPU, khiến game thủ phàn nàn; năm 2022, SEC đã phạt Nvidia 5,5 triệu đô la vì không công bố thu nhập từ khai thác. Những bài học này đã khiến Nvidia đặc biệt nhạy cảm với rủi ro từ các dự án liên quan đến tiền điện tử, và họ thà tập trung vào lĩnh vực "chính thống" về AI.
Tại sao AI mã hóa khó được ưa chuộng? Đằng sau nhiều yếu tố xem xét.
Sự xa lánh của Nvidia đối với AI tiền điện tử không chỉ đơn thuần là sự từ chối, mà là một sự xem xét tổng hợp dựa trên chiến lược, pháp lý và uy tín.
Sở thích chiến lược: Nvidia cam kết thúc đẩy những bước đột phá của AI trong các lĩnh vực như y tế và lái xe tự động, việc xuất ra ổn định của AI truyền thống phù hợp hơn với tầm nhìn của họ. Nếu AI tiền mã hóa tập trung vào đầu cơ token hoặc giao dịch tiền mã hóa, có thể sẽ lệch khỏi mục tiêu cốt lõi này.
Rủi ro pháp lý: Việc phát hành token có thể chạm đến quy định chứng khoán, dẫn đến sự xem xét của cơ quan quản lý. Kinh nghiệm bị phạt của Nvidia từ SEC khiến họ tránh xa rủi ro tương tự, tính tuân thủ của AI truyền thống trở nên hấp dẫn hơn.
Lo ngại về danh tiếng: Ngành công nghiệp tiền điện tử thường bị ảnh hưởng bởi hình ảnh tiêu cực liên quan đến lừa đảo và khai thác tiêu tốn năng lượng. Nvidia, với tư cách là một ông lớn công nghệ, cần duy trì sự trong sạch của thương hiệu mang tính cách mạng của mình và cẩn trọng với những dự án có thể gây tranh cãi.
Phân bổ tài nguyên: Chương trình tăng tốc khởi nghiệp có nguồn lực hạn chế, NVIDIA ưu tiên hỗ trợ các dự án AI phối hợp sâu với hệ sinh thái GPU, chẳng hạn như AI sinh tạo, thay vì các dự án tiền điện tử dựa vào kinh tế token.
Mặc dù vậy, việc Hive Intelligence được chọn cho thấy rằng nếu AI tiền điện tử lấy công nghệ làm cốt lõi, còn blockchain hỗ trợ, vẫn có khả năng mở ra cánh cửa.
Giới hạn của các dự án AI mã hóa: lấy ai16z, Bittensor (TAO), Fetch.AI (FET) làm ví dụ
Để hiểu sâu hơn về những thách thức của AI trong lĩnh vực tiền điện tử, dưới đây là phân tích ba dự án tiêu biểu - ai16z, Bittensor (TAO), Fetch.AI (FET) về những thiếu sót và hạn chế của chúng, tiết lộ những nút thắt trong công nghệ, thị trường và hệ sinh thái.
ai16z：Rủi ro phụ thuộc vào hệ sinh thái và quản trị cộng đồng
Tổng quan dự án
ai16z là một DAO (tổ chức tự trị phi tập trung) kết hợp AI và blockchain, hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua khung Eliza của nó, với vốn hóa thị trường của token $AI16Z vượt qua 2.55 tỷ USD vào đầu năm 2025. Hệ sinh thái của nó bao gồm các token như $DEGENAI, $ELIZA, dựa vào động lực từ cộng đồng và cơ chế airdrop để thu hút các nhà phát triển và nhà đầu tư. ai16z được coi là người dẫn đầu trong lĩnh vực AI tiền điện tử, tương tự như 'iOS' trong thời kỳ smartphone.
Phân tích hạn chế
Sự phức tạp và phụ thuộc của hệ sinh thái:
Sự thành công của ai16z phụ thuộc vào hiệu ứng mạng của khung Eliza của nó, nhưng sự đa dạng của các token trong hệ sinh thái (như $ELIZA, $METAV) đã làm tăng độ khó trong việc phối hợp. Tính mã nguồn mở của khung thu hút các nhà phát triển, nhưng cũng có thể dẫn đến sự phân mảnh, khó có thể hình thành tiêu chuẩn thống nhất. Dự đoán năm 2025 cho thấy, các giao thức mới có thể thách thức vị thế của nó thông qua suy luận độ trễ thấp hoặc công cụ không cần mã, ai16z cần liên tục đổi mới để duy trì vị thế dẫn đầu.
Quản trị và rủi ro đầu cơ:
Là một DAO, quyết định của ai16z phụ thuộc vào bỏ phiếu của cộng đồng, nhưng giá trị thị trường cao và cơ chế airdrop có thể thu hút những nhà đầu tư ngắn hạn, chứ không phải những nhà phát triển lâu dài. Trên nền tảng X, đã có người dùng đặt câu hỏi về tính minh bạch trong phân bổ token của các dự án tương tự, ai16z cần tăng cường quản trị để tránh sự thao túng của các nhóm lợi ích.
Rào cản kỹ thuật:
Khung Eliza rất phổ biến trên GitHub, nhưng độ phức tạp của nó có thể hạn chế sự tham gia của các nhà phát triển không có nền tảng về tiền điện tử, thu hẹp nhóm người dùng tiềm năng. So với các công cụ tiêu chuẩn hóa AI truyền thống, việc tích hợp blockchain của ai16z làm tăng chi phí học tập.
Hướng cải tiến
ai16z cần đơn giản hóa cấu trúc sinh thái, phát hành các công cụ phát triển dễ sử dụng hơn, và tăng cường tính minh bạch trong quản trị để cân bằng giữa đầu cơ và đổi mới.
Bittensor (TAO): Áp lực lạm phát và sự phân tán chú ý của thị trường
Tổng quan dự án
Bittensor (TAO) là một thị trường mô hình AI phi tập trung, với token $TAO khuyến khích các thợ mỏ cung cấp mô hình và các nhà đánh giá xác định chất lượng. Kiến trúc chuỗi song song (subnet) của nó hỗ trợ các nhiệm vụ như hình ảnh, văn bản, và vào năm 2024, giá trị thị trường đạt 3,9 tỷ đô la Mỹ, xếp hạng trong số những người dẫn đầu thị trường tiền điện tử. Cơ chế dTAO sẽ được ra mắt vào quý I năm 2025, sẽ giới thiệu token độc lập cho subnet, tối ưu hóa phân phối khuyến khích.
Phân tích giới hạn
Lạm phát và kinh tế token:
Kế hoạch lạm phát cao của TAO đã làm giảm giá trị token, giá cả không tăng vọt theo xu hướng AI vào năm 2024, vẫn loanh quanh mức của một năm trước. Người dùng trên nền tảng X đã chỉ trích việc phân phối 500 triệu TAO ban đầu thiếu sự minh bạch, tỷ lệ staking cao 70% che giấu giá trị thị trường thực chỉ 600 triệu đô la, vấn đề thị trường ảo cao đã làm suy yếu niềm tin của nhà đầu tư.
Thị trường chú ý phân tán:
Subnet của Bittensor (như Nineteen.ai) vượt trội về tốc độ suy luận so với Web2, nhưng sự chú ý của thị trường lại chuyển sang nền tảng AI Agent, mô hình "tổ ong số" của TAO chưa được công nhận rộng rãi. Dự đoán năm 2025 chỉ ra rằng dTAO có thể mang lại bước đột phá, nhưng cần subnet thể hiện giá trị ứng dụng thực tế.
Độ phức tạp của công nghệ:
Kiến trúc mạng con của Bittensor linh hoạt nhưng phức tạp, đòi hỏi các thợ đào và người xác thực phải đặt cọc TAO và có kiến thức về blockchain, hạn chế sự tham gia của các nhà phát triển không phải tiền điện tử. So với các nền tảng điện toán đám mây AI truyền thống, mô hình phi tập trung của nó kém hơn một chút về tính dễ sử dụng.
Hướng cải tiến
Bittensor nên tối ưu hóa cơ chế lạm phát, tăng tốc độ triển khai dTAO để nâng cao sức hấp dẫn của mạng con, và phát triển giao diện người dùng thân thiện hơn để giảm bớt rào cản kỹ thuật.
Fetch.AI (FET): Tích hợp sinh thái và áp lực cạnh tranh
Tổng quan dự án
Fetch.AI (FET) hỗ trợ các kịch bản DeFi, giao thông, v.v. thông qua mạng học máy phi tập trung, vào năm 2024 sẽ hợp nhất với SingularityNET và Ocean Protocol thành liên minh ASI, token $ASI tăng gấp đôi. FET nổi bật với mạng lưới mở, không cần giấy phép, thu hút các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp.
Phân tích hạn chế
Thách thức hợp nhất và tích hợp:
Liên minh ASI tích hợp tài nguyên từ ba bên nhằm tăng tốc độ phát triển AGI phi tập trung, nhưng việc di chuyển mã thông báo và tích hợp hệ sinh thái làm gia tăng độ phức tạp. Một số người dùng lo ngại rằng việc hợp nhất có thể làm suy yếu tính độc lập của FET, và sự phân bổ tài nguyên không đồng đều trong ngắn hạn có thể ảnh hưởng đến tiến độ phát triển.
Áp lực cạnh tranh:
Năm 2024, có hơn 600 dự án AI trong lĩnh vực tiền điện tử, với giá trị thị trường vượt qua 70 tỷ USD, Fetch.AI phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các đối thủ như Bittensor, NEAR Protocol. Các dự án AI Agent trong hệ sinh thái Solana đe dọa thị phần của nó với chi phí thấp và tốc độ xử lý cao, FET cần tối ưu hóa thêm về hiệu suất và chi phí.
Ứng dụng thực tiễn chưa đủ:
Mặc dù FET có ứng dụng trong lĩnh vực DeFi và giao thông, nhưng tỷ lệ áp dụng thực tế thấp hơn mong đợi. So với các trường hợp doanh nghiệp trưởng thành trong AI truyền thống, mạng lưới phi tập trung của FET vẫn cần phải vượt qua trong thương mại hóa, cần nhiều trường hợp flagship hơn để chứng minh giá trị.
Hướng cải tiến
Fetch.AI cần tăng tốc tích hợp liên minh ASI, tối ưu hóa hiệu suất mạng để đối phó với cạnh tranh, và thúc đẩy các ứng dụng biểu tượng ra mắt để nâng cao sự công nhận của thị trường.
Những nút thắt chung của AI mã hóa và sự xem xét của Nvidia
Sự hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.AI đã tiết lộ vấn đề chung của AI mã hóa:
Đầu cơ token: Lạm phát hoặc phân bổ không minh bạch (như TAO) làm suy yếu niềm tin, đầu cơ che khuất giá trị công nghệ.
Rào cản kỹ thuật: Sự tích hợp blockchain làm tăng độ khó phát triển, hạn chế người dùng không thuộc lĩnh vực tiền điện tử tham gia.
Phân mảnh thị trường: Các giao thức mới liên tục xuất hiện, các dự án hiện tại cần tiếp tục đổi mới để duy trì sức cạnh tranh.
Rủi ro quản lý: Kinh tế mã thông báo có thể kích hoạt việc xem xét quy định chứng khoán, làm tăng sự không chắc chắn.
Những vấn đề này liên quan trực tiếp đến logic sàng lọc của Nvidia. Chương trình tăng tốc ưu tiên các dự án được điều khiển bởi công nghệ, có rủi ro thấp, trong khi tính đầu cơ và độ phức tạp của Crypto AI có thể bị coi là "không đáng chú ý". Tuy nhiên, sự năng động của cộng đồng ai16z, đổi mới subnet của Bittensor, và mạng lưới mở của FET cũng thể hiện tiềm năng, nếu được tối ưu hóa, vẫn có khả năng tạo ra đột phá.
Gõ cửa Nvidia: Con đường đột phá của AI tiền điện tử
Nếu AI mã hóa muốn giành được sự ưu ái của Nvidia, cần cải tiến một cách có mục tiêu:
Tập trung vào lõi AI: Nổi bật sự đổi mới trong thuật toán hoặc ứng dụng tập trung vào GPU, giảm thiểu màu sắc đầu cơ token.
Giảm rào cản: Phát triển công cụ dễ sử dụng, thu hút các nhà phát triển AI truyền thống, mở rộng đối tượng người dùng.
Quản trị minh bạch: Tối ưu hóa phân bổ token và quyết định cộng đồng, tăng cường niềm tin.
Ứng dụng thực tế: Tạo ra các trường hợp điển hình, chứng minh giá trị thương mại của AI phi tập trung.
Các trường hợp thành công của Hive Intelligence cho thấy NVIDIA có thái độ cởi mở đối với đổi mới công nghệ. AI crypto cần lấy AI làm lá cờ, blockchain làm hỗ trợ, thoát khỏi nhãn "đầu cơ".
Kết luận: Từ việc bị từ chối ra ngoài đến việc xông vào bên trong
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA là nơi thử nghiệm cho sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử, và sự thận trọng của nó đối với AI tiền điện tử phản ánh trò chơi đổi mới và rủi ro. Sự mạnh mẽ của AI truyền thống tương phản mạnh mẽ với bản chất đột phá của AI tiền điện tử và những hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.AI - đầu cơ, phức tạp, áp lực cạnh tranh - giải thích lý do tại sao họ phải vật lộn để lọt vào "Hall of Elegance". Tuy nhiên, không thể bỏ qua tiềm năng của AI tiền điện tử. Giấc mơ phi tập trung, sự hội tụ của công nghệ và nền kinh tế, đang thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên. Sự "từ chối" của NVIDIA không phải là kết thúc, mà là một thách thức. Nếu AI tiền điện tử có thể sử dụng công nghệ như một thanh kiếm và niềm tin như một lá chắn, nó có thể mở ra cánh cửa và viết một chương mới trong điệu nhảy của AI và blockchain.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
mã hóa AI bị Nvidia từ chối - Tại sao các dự án mã hóa lại khó có thể lên sân khấu lớn?
Tác giả: Luke, Mars Finance
Trong làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI), các dự án AI tiền mã hoá như một con ngựa ô, cố gắng lật đổ bước tiến vững chắc của AI truyền thống bằng blockchain và kinh tế token. Tuy nhiên, chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA (Inception Program), "ngôi đền" của các công ty khởi nghiệp AI, lại dựng lên một rào cản vô hình đối với các dự án liên quan đến "tiền mã hoá". Dù cho các dự án như Hive Intelligence vào tháng 4 năm 2025 đã vượt qua rào cản nhờ vào những đột phá cốt lõi của AI, nhưng tổng thể AI tiền mã hoá vẫn khó có thể bước lên thềm cao quý của NVIDIA. Điều gì khiến những dự án này thường xuyên gặp trở ngại?
AI mã hóa và AI truyền thống: đường đua rõ ràng
Truyền thống AI là trụ cột giữa của công nghệ, thúc đẩy những thay đổi từ chẩn đoán y tế đến lái xe tự động. Nó tập trung vào tối ưu hóa thuật toán, đào tạo mô hình và ứng dụng doanh nghiệp, nguồn vốn chủ yếu từ đầu tư mạo hiểm hoặc hợp tác doanh nghiệp, môi trường quản lý tương đối trưởng thành, con đường phát triển rõ ràng. AI mã hóa thì đi theo một con đường khác, kết hợp AI với blockchain hoặc tiền mã hóa, khám phá tính toán phi tập trung, tối ưu hóa giao dịch mã hóa hoặc hệ sinh thái khuyến khích token. Ví dụ, ai16z hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua DAO, Bittensor xây dựng thị trường mô hình phi tập trung, Fetch.AI thì tập trung vào mạng học máy phi tập trung. Những dự án này thường thông qua bán token hoặc huy động vốn DeFi, mang trong mình niềm đam mê đổi mới, nhưng cũng phải gánh chịu gánh nặng từ biến động thị trường và áp lực quản lý.
Sự khác biệt giữa hai bên giống như ngày và đêm. AI truyền thống lấy công nghệ làm vua, tiến bước vững chắc vào doanh nghiệp và nghiên cứu khoa học; trong khi đó, AI tiền mã hóa lại lang thang giữa giấc mơ phi tập trung và bóng ma đầu cơ, sự biến động của nền kinh tế token khiến nó trở nên "không đủ chính thống". Sự phân chia này đã đặt nền móng cho tiêu chí lựa chọn của Nvidia.
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của Nvidia: Người gác cổng khắt khe của AI
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA là ngọn đèn dẫn đường cho các công ty khởi nghiệp AI, cung cấp tài nguyên GPU tiên tiến, hướng dẫn công nghệ và mối quan hệ trong ngành, giúp các doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ trong các lĩnh vực như AI sinh sinh và khoa học dữ liệu. Tiêu chí lựa chọn có vẻ rộng rãi - chỉ cần đăng ký công ty và kế hoạch kinh doanh, nhưng thực tế lại ưu ái sự kết hợp giữa đổi mới công nghệ và tiềm năng thị trường. Có tin đồn rằng NVIDIA áp đặt giới hạn đối với các dự án "tiền điện tử", xuất phát từ phát biểu của Giám đốc công nghệ Michael Kagan vào năm 2023: tiền điện tử "không có giá trị gì cho xã hội", không thể sánh bằng sức mạnh biến đổi của AI. Quan điểm này dường như đã phủ bóng lên AI tiền điện tử, nhưng sự lựa chọn của các dự án như Flux (2023) và Hive Intelligence (2025) cho thấy NVIDIA không hoàn toàn phủ nhận, mà là lựa chọn một cách tỉ mỉ.
Sự thận trọng của Nvidia không phải là không có lý do. Cơn sốt tiền điện tử năm 2017 dẫn đến tình trạng thiếu hụt GPU, khiến game thủ phàn nàn; năm 2022, SEC đã phạt Nvidia 5,5 triệu đô la vì không công bố thu nhập từ khai thác. Những bài học này đã khiến Nvidia đặc biệt nhạy cảm với rủi ro từ các dự án liên quan đến tiền điện tử, và họ thà tập trung vào lĩnh vực "chính thống" về AI.
Tại sao AI mã hóa khó được ưa chuộng? Đằng sau nhiều yếu tố xem xét.
Sự xa lánh của Nvidia đối với AI tiền điện tử không chỉ đơn thuần là sự từ chối, mà là một sự xem xét tổng hợp dựa trên chiến lược, pháp lý và uy tín.
Sở thích chiến lược: Nvidia cam kết thúc đẩy những bước đột phá của AI trong các lĩnh vực như y tế và lái xe tự động, việc xuất ra ổn định của AI truyền thống phù hợp hơn với tầm nhìn của họ. Nếu AI tiền mã hóa tập trung vào đầu cơ token hoặc giao dịch tiền mã hóa, có thể sẽ lệch khỏi mục tiêu cốt lõi này.
Rủi ro pháp lý: Việc phát hành token có thể chạm đến quy định chứng khoán, dẫn đến sự xem xét của cơ quan quản lý. Kinh nghiệm bị phạt của Nvidia từ SEC khiến họ tránh xa rủi ro tương tự, tính tuân thủ của AI truyền thống trở nên hấp dẫn hơn.
Lo ngại về danh tiếng: Ngành công nghiệp tiền điện tử thường bị ảnh hưởng bởi hình ảnh tiêu cực liên quan đến lừa đảo và khai thác tiêu tốn năng lượng. Nvidia, với tư cách là một ông lớn công nghệ, cần duy trì sự trong sạch của thương hiệu mang tính cách mạng của mình và cẩn trọng với những dự án có thể gây tranh cãi.
Phân bổ tài nguyên: Chương trình tăng tốc khởi nghiệp có nguồn lực hạn chế, NVIDIA ưu tiên hỗ trợ các dự án AI phối hợp sâu với hệ sinh thái GPU, chẳng hạn như AI sinh tạo, thay vì các dự án tiền điện tử dựa vào kinh tế token.
Mặc dù vậy, việc Hive Intelligence được chọn cho thấy rằng nếu AI tiền điện tử lấy công nghệ làm cốt lõi, còn blockchain hỗ trợ, vẫn có khả năng mở ra cánh cửa.
Giới hạn của các dự án AI mã hóa: lấy ai16z, Bittensor (TAO), Fetch.AI (FET) làm ví dụ
Để hiểu sâu hơn về những thách thức của AI trong lĩnh vực tiền điện tử, dưới đây là phân tích ba dự án tiêu biểu - ai16z, Bittensor (TAO), Fetch.AI (FET) về những thiếu sót và hạn chế của chúng, tiết lộ những nút thắt trong công nghệ, thị trường và hệ sinh thái.
ai16z：Rủi ro phụ thuộc vào hệ sinh thái và quản trị cộng đồng
Tổng quan dự án
ai16z là một DAO (tổ chức tự trị phi tập trung) kết hợp AI và blockchain, hỗ trợ phát triển AI Agent thông qua khung Eliza của nó, với vốn hóa thị trường của token $AI16Z vượt qua 2.55 tỷ USD vào đầu năm 2025. Hệ sinh thái của nó bao gồm các token như $DEGENAI, $ELIZA, dựa vào động lực từ cộng đồng và cơ chế airdrop để thu hút các nhà phát triển và nhà đầu tư. ai16z được coi là người dẫn đầu trong lĩnh vực AI tiền điện tử, tương tự như 'iOS' trong thời kỳ smartphone.
Phân tích hạn chế
Sự phức tạp và phụ thuộc của hệ sinh thái:
Sự thành công của ai16z phụ thuộc vào hiệu ứng mạng của khung Eliza của nó, nhưng sự đa dạng của các token trong hệ sinh thái (như $ELIZA, $METAV) đã làm tăng độ khó trong việc phối hợp. Tính mã nguồn mở của khung thu hút các nhà phát triển, nhưng cũng có thể dẫn đến sự phân mảnh, khó có thể hình thành tiêu chuẩn thống nhất. Dự đoán năm 2025 cho thấy, các giao thức mới có thể thách thức vị thế của nó thông qua suy luận độ trễ thấp hoặc công cụ không cần mã, ai16z cần liên tục đổi mới để duy trì vị thế dẫn đầu.
Quản trị và rủi ro đầu cơ:
Là một DAO, quyết định của ai16z phụ thuộc vào bỏ phiếu của cộng đồng, nhưng giá trị thị trường cao và cơ chế airdrop có thể thu hút những nhà đầu tư ngắn hạn, chứ không phải những nhà phát triển lâu dài. Trên nền tảng X, đã có người dùng đặt câu hỏi về tính minh bạch trong phân bổ token của các dự án tương tự, ai16z cần tăng cường quản trị để tránh sự thao túng của các nhóm lợi ích.
Rào cản kỹ thuật:
Khung Eliza rất phổ biến trên GitHub, nhưng độ phức tạp của nó có thể hạn chế sự tham gia của các nhà phát triển không có nền tảng về tiền điện tử, thu hẹp nhóm người dùng tiềm năng. So với các công cụ tiêu chuẩn hóa AI truyền thống, việc tích hợp blockchain của ai16z làm tăng chi phí học tập.
Hướng cải tiến
ai16z cần đơn giản hóa cấu trúc sinh thái, phát hành các công cụ phát triển dễ sử dụng hơn, và tăng cường tính minh bạch trong quản trị để cân bằng giữa đầu cơ và đổi mới.
Bittensor (TAO): Áp lực lạm phát và sự phân tán chú ý của thị trường
Tổng quan dự án
Bittensor (TAO) là một thị trường mô hình AI phi tập trung, với token $TAO khuyến khích các thợ mỏ cung cấp mô hình và các nhà đánh giá xác định chất lượng. Kiến trúc chuỗi song song (subnet) của nó hỗ trợ các nhiệm vụ như hình ảnh, văn bản, và vào năm 2024, giá trị thị trường đạt 3,9 tỷ đô la Mỹ, xếp hạng trong số những người dẫn đầu thị trường tiền điện tử. Cơ chế dTAO sẽ được ra mắt vào quý I năm 2025, sẽ giới thiệu token độc lập cho subnet, tối ưu hóa phân phối khuyến khích.
Phân tích giới hạn
Lạm phát và kinh tế token:
Kế hoạch lạm phát cao của TAO đã làm giảm giá trị token, giá cả không tăng vọt theo xu hướng AI vào năm 2024, vẫn loanh quanh mức của một năm trước. Người dùng trên nền tảng X đã chỉ trích việc phân phối 500 triệu TAO ban đầu thiếu sự minh bạch, tỷ lệ staking cao 70% che giấu giá trị thị trường thực chỉ 600 triệu đô la, vấn đề thị trường ảo cao đã làm suy yếu niềm tin của nhà đầu tư.
Thị trường chú ý phân tán:
Subnet của Bittensor (như Nineteen.ai) vượt trội về tốc độ suy luận so với Web2, nhưng sự chú ý của thị trường lại chuyển sang nền tảng AI Agent, mô hình "tổ ong số" của TAO chưa được công nhận rộng rãi. Dự đoán năm 2025 chỉ ra rằng dTAO có thể mang lại bước đột phá, nhưng cần subnet thể hiện giá trị ứng dụng thực tế.
Độ phức tạp của công nghệ:
Kiến trúc mạng con của Bittensor linh hoạt nhưng phức tạp, đòi hỏi các thợ đào và người xác thực phải đặt cọc TAO và có kiến thức về blockchain, hạn chế sự tham gia của các nhà phát triển không phải tiền điện tử. So với các nền tảng điện toán đám mây AI truyền thống, mô hình phi tập trung của nó kém hơn một chút về tính dễ sử dụng.
Hướng cải tiến
Bittensor nên tối ưu hóa cơ chế lạm phát, tăng tốc độ triển khai dTAO để nâng cao sức hấp dẫn của mạng con, và phát triển giao diện người dùng thân thiện hơn để giảm bớt rào cản kỹ thuật.
Fetch.AI (FET): Tích hợp sinh thái và áp lực cạnh tranh
Tổng quan dự án
Fetch.AI (FET) hỗ trợ các kịch bản DeFi, giao thông, v.v. thông qua mạng học máy phi tập trung, vào năm 2024 sẽ hợp nhất với SingularityNET và Ocean Protocol thành liên minh ASI, token $ASI tăng gấp đôi. FET nổi bật với mạng lưới mở, không cần giấy phép, thu hút các nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp.
Phân tích hạn chế
Thách thức hợp nhất và tích hợp:
Liên minh ASI tích hợp tài nguyên từ ba bên nhằm tăng tốc độ phát triển AGI phi tập trung, nhưng việc di chuyển mã thông báo và tích hợp hệ sinh thái làm gia tăng độ phức tạp. Một số người dùng lo ngại rằng việc hợp nhất có thể làm suy yếu tính độc lập của FET, và sự phân bổ tài nguyên không đồng đều trong ngắn hạn có thể ảnh hưởng đến tiến độ phát triển.
Áp lực cạnh tranh:
Năm 2024, có hơn 600 dự án AI trong lĩnh vực tiền điện tử, với giá trị thị trường vượt qua 70 tỷ USD, Fetch.AI phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các đối thủ như Bittensor, NEAR Protocol. Các dự án AI Agent trong hệ sinh thái Solana đe dọa thị phần của nó với chi phí thấp và tốc độ xử lý cao, FET cần tối ưu hóa thêm về hiệu suất và chi phí.
Ứng dụng thực tiễn chưa đủ:
Mặc dù FET có ứng dụng trong lĩnh vực DeFi và giao thông, nhưng tỷ lệ áp dụng thực tế thấp hơn mong đợi. So với các trường hợp doanh nghiệp trưởng thành trong AI truyền thống, mạng lưới phi tập trung của FET vẫn cần phải vượt qua trong thương mại hóa, cần nhiều trường hợp flagship hơn để chứng minh giá trị.
Hướng cải tiến
Fetch.AI cần tăng tốc tích hợp liên minh ASI, tối ưu hóa hiệu suất mạng để đối phó với cạnh tranh, và thúc đẩy các ứng dụng biểu tượng ra mắt để nâng cao sự công nhận của thị trường.
Những nút thắt chung của AI mã hóa và sự xem xét của Nvidia
Sự hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.AI đã tiết lộ vấn đề chung của AI mã hóa:
Đầu cơ token: Lạm phát hoặc phân bổ không minh bạch (như TAO) làm suy yếu niềm tin, đầu cơ che khuất giá trị công nghệ.
Rào cản kỹ thuật: Sự tích hợp blockchain làm tăng độ khó phát triển, hạn chế người dùng không thuộc lĩnh vực tiền điện tử tham gia.
Phân mảnh thị trường: Các giao thức mới liên tục xuất hiện, các dự án hiện tại cần tiếp tục đổi mới để duy trì sức cạnh tranh.
Rủi ro quản lý: Kinh tế mã thông báo có thể kích hoạt việc xem xét quy định chứng khoán, làm tăng sự không chắc chắn.
Những vấn đề này liên quan trực tiếp đến logic sàng lọc của Nvidia. Chương trình tăng tốc ưu tiên các dự án được điều khiển bởi công nghệ, có rủi ro thấp, trong khi tính đầu cơ và độ phức tạp của Crypto AI có thể bị coi là "không đáng chú ý". Tuy nhiên, sự năng động của cộng đồng ai16z, đổi mới subnet của Bittensor, và mạng lưới mở của FET cũng thể hiện tiềm năng, nếu được tối ưu hóa, vẫn có khả năng tạo ra đột phá.
Gõ cửa Nvidia: Con đường đột phá của AI tiền điện tử
Nếu AI mã hóa muốn giành được sự ưu ái của Nvidia, cần cải tiến một cách có mục tiêu:
Tập trung vào lõi AI: Nổi bật sự đổi mới trong thuật toán hoặc ứng dụng tập trung vào GPU, giảm thiểu màu sắc đầu cơ token.
Giảm rào cản: Phát triển công cụ dễ sử dụng, thu hút các nhà phát triển AI truyền thống, mở rộng đối tượng người dùng.
Quản trị minh bạch: Tối ưu hóa phân bổ token và quyết định cộng đồng, tăng cường niềm tin.
Ứng dụng thực tế: Tạo ra các trường hợp điển hình, chứng minh giá trị thương mại của AI phi tập trung.
Các trường hợp thành công của Hive Intelligence cho thấy NVIDIA có thái độ cởi mở đối với đổi mới công nghệ. AI crypto cần lấy AI làm lá cờ, blockchain làm hỗ trợ, thoát khỏi nhãn "đầu cơ".
Kết luận: Từ việc bị từ chối ra ngoài đến việc xông vào bên trong
Chương trình tăng tốc khởi nghiệp của NVIDIA là nơi thử nghiệm cho sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử, và sự thận trọng của nó đối với AI tiền điện tử phản ánh trò chơi đổi mới và rủi ro. Sự mạnh mẽ của AI truyền thống tương phản mạnh mẽ với bản chất đột phá của AI tiền điện tử và những hạn chế của ai16z, Bittensor và Fetch.AI - đầu cơ, phức tạp, áp lực cạnh tranh - giải thích lý do tại sao họ phải vật lộn để lọt vào "Hall of Elegance". Tuy nhiên, không thể bỏ qua tiềm năng của AI tiền điện tử. Giấc mơ phi tập trung, sự hội tụ của công nghệ và nền kinh tế, đang thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên. Sự "từ chối" của NVIDIA không phải là kết thúc, mà là một thách thức. Nếu AI tiền điện tử có thể sử dụng công nghệ như một thanh kiếm và niềm tin như một lá chắn, nó có thể mở ra cánh cửa và viết một chương mới trong điệu nhảy của AI và blockchain.