Trong tương lai, AI có thể được xây dựng dựa trên công nghệ blockchain để tăng khả năng truy cập, tính minh bạch và tối ưu hóa chi phí. Crypto x AI là sự kết hợp hiệu quả, giúp xóa nhòa mọi ranh giới, đồng thời có tiềm năng thay đổi cách con người và máy móc tương tác với nền kinh tế số.

Dựa trên những góc nhìn tiến bộ này, Coinbase Ventures đã đề xuất một số dự án Crypto x AI nổi bật nhất 2024-2025. Cụ thể đó là những dự án nào? Anh em hãy cùng TradeCoinVN tìm hiểu thông qua bài viết sau nhé!

Crypto x AI là gì?

Crypto x AI mô tả sự kết hợp giữa blockchain và AI, với mục tiêu tận dụng điểm mạnh của mỗi công nghệ để tạo ra những cải tiến mới đột phá và hiệu quả hơn.

Nhìn chung, Crypto x AI bao gồm 2 khía cạnh chính:

Decentralized AI (Crypto -> AI): Ứng dụng blockchain vào AI để cung cấp cơ sở hạ tầng phi tập trung, tăng khả năng truy cập, tính minh bạch và sự tương tác. Ví dụ như chia sẻ tài nguyên tính toán, dữ liệu cho việc huấn luyện AI, hay cung cấp chữ ký mật mã để đảm bảo tính xác thực của dữ liệu.
Onchain AI (AI -> Crypto): Đây là cách AI hỗ trợ ngược lại cho hệ sinh thái Crypto, tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn, giúp các smart contract phát triển và mở rộng tính năng. Chẳng hạn, AI có thể tự động viết code, phân tích dữ liệu onchain, hoặc hỗ trợ giao dịch tự động.

Sự kết hợp giữa Crypto và AI không chỉ tạo ra các dApp tiên tiến hơn, mà còn hình thành một mô hình kinh tế số thế hệ mới, gọi là “Agentic Web”.

Đọc thêm: Các trường hợp sử dụng, thách thức và tương lai của AI trong Crypto

*Crypto x AI là sự kết hợp giữa blockchain và AI*

Quan điểm của Coinbase Ventures về Crypto x AI

Dưới đây là một số quan điểm của Coinbase Ventures về sự kết hợp giữa Crypto và AI:

Crypto không phải là yếu tố bắt buộc để phát triển AI, nhưng nó đóng vai trò chính trong việc mang lại khả năng phân phối rộng rãi, khả năng kiểm chứng, chống kiểm duyệt và cải thiện phương thức thanh toán cho các ứng dụng AI. Ở chiều ngược lại, Crypto được hưởng lợi từ AI trong việc tăng cường trải nghiệm người dùng và phát triển dApp.
Crypto x AI có thể tạo ra Agentic Web, một môi trường trong đó các AI agents (tác nhân AI) hoạt động trên blockchain sẽ trở thành động lực chính cho sự phát triển của nền kinh tế số. Những AI agents này sẽ có ví Crypto riêng để tự động giao dịch và thanh toán, tự động truy cập và sử dụng nguồn dữ liệu, tài nguyên,...
Crypto sẽ là phương thức thanh toán chính giữa AI và người dùng nhờ tính chất không biên giới và có thể được lập trình. Sự hiệu quả của Crypto biến nó trở thành phương tiện lý tưởng cho các giao dịch giữa các AI agents và giữa AI agents với con người.
AI sẽ tạo ra phần lớn mã nguồn và smart contracts nhờ khả năng tự động viết code, tạo điều kiện thuận lợi để đẩy nhanh quá trình xây dựng dApp, giúp hỗ trợ tối đa cho nhà phát triển.
Khả năng tạo ra nhiều dApp thế hệ mới, chúng được chia thành các phân khúc cơ bản sau:
- Compute (Tính toán): Các mạng lưới GPU phi tập trung để xử lý AI.
- Data (Dữ liệu): Cơ sở hạ tầng phi tập trung để lưu trữ, truy cập, điều phối và xác minh dữ liệu.
- Middleware (Phần mềm trung gian): Các mạng lưới hoặc nền tảng cho phép phát triển, triển khai và lưu trữ các mô hình/tác nhân AI.
- Applications (Các ứng dụng): Các sản phẩm, dịch vụ phục vụ người dùng cuối.

*Crypto x AI được Coinbase Ventures chia thành 4 phân khúc (Nguồn: Coinbase Ventures)*

Trong phần nội dung tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về 4 phân khúc Crypto x AI này cũng như các dự án nổi bật trong từng phân khúc nhé.

Các dự án Crypto x AI nổi bật được Coinbase Ventures đề xuất

Sau đây là các dự án Crypto x AI nổi bật trong từng phân khúc.

Compute

AI cần nguồn tài nguyên GPU rất lớn để huấn luyện và chạy các mô hình. Với nhu cầu ngày càng tăng, GPU đang trở nên khan hiếm và khiến chi phí tăng cao. Các mạng lưới tính toán phi tập trung xuất hiện như một giải pháp khả thi để giải quyết vấn đề này, chúng có những đặc điểm sau:

Một thị trường P2P hoàn toàn, không cần cấp phép, bên mua và bên bán tài nguyên GPU tự do giao dịch với nhau một cách nhanh chóng.
Giúp người dùng tận dụng GPU dư thừa để cho thuê và kiếm phần thưởng token.
Chuyển đổi GPU thành dạng tài sản kỹ thuật số bằng cách mã hóa chúng trên blockchain.

Mục tiêu của các các mạng lưới tính toán phi tập trung là tăng nguồn cung GPU với giá cả cạnh tranh. Tuy nhiên, các giải pháp này vẫn gặp phải nhiều thách thức như chưa đáp ứng đủ tài nguyên cho AI, thiếu công cụ cho nhà phát triển, và độ ổn định không bằng các giải pháp tập trung truyền thống.

Các mảng nhỏ hơn trong phân khúc Compute bao gồm:

General-purpose Compute: Thị trường điện toán phi tập trung cung cấp tài nguyên GPU cho nhiều ứng dụng/dịch vụ khác nhau. Ví dụ các dự án trong mảng này: Akash (AKT), Aethir (ATH), Flux (FLUX).
AI / ML Compute: Thị trường điện toán phi tập trung cung cấp tài nguyên GPU cho một ứng dụng/dịch vụ cụ thể, chẳng hạn như tổng hợp GPU, đào tạo và suy luận AI, token hóa GPU,... Ví dụ các dự án trong mảng này: Io.net (IO), Render (RENDER), gensyn, nosana (NOS).
Edge Compute: Mạng tính toán và lưu trữ phi tập trung, được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các mô hình LLM trực tiếp trên thiết bị người dùng, cho phép thực hiện suy luận theo ngữ cảnh và cá nhân hóa. Ví dụ các dự án trong mảng này: PIN AI, exo, edge matrix (EMC).

Những dự án Crypto x AI nổi bật nhất trong phân khúc Compute:

Aethir (ATH): Hệ sinh thái tính toán phi tập trung chuyên hỗ trợ các ứng dụng Gaming và AI. Aethir tập trung cung cấp tài nguyên tính toán GPU với khả năng phân phối linh hoạt và giá cả cạnh tranh.

Cụ thể hơn, Aethir tối ưu hóa việc sử dụng GPU cho các ứng dụng đòi hỏi tính toán cao như AI, ML, Cloud Gaming và nhiều lĩnh vực khác.

Giải pháp của Aethir giúp các ứng dụng vận hành mượt mà, trong khi tiết kiệm chi phí hơn so với các giải pháp tập trung truyền thống. Aethir hỗ trợ các nhà phát triển và doanh nghiệp trong việc triển khai ứng dụng với khả năng mở rộng cao mà không cần đầu tư nhiều chi phí cho phần cứng.

M.cap: 198M$

Akash Network (AKT): Nền tảng tính toán phi tập trung với một thị trường không cần cấp phép, nơi người dùng có thể thuê và cung cấp tài nguyên máy tính dư thừa, bao gồm GPU, với giá cả vô cùng hợp lý. Mục tiêu của Akash là tối ưu hóa chi phí cho các ứng dụng yêu cầu tính toán cao.

M.cap: 594M$

Đọc thêm: Góc nhìn đầu tư AI, Gaming & DePIN: Các mạng lưới GPU phi tập trung hàng đầu hiện nay

Io.net (IO): Nền tảng cung cấp dịch vụ tính toán phân tán với hiệu suất cao nhờ tận dụng sức mạnh của mạng lưới Solana. Io.net tập trung vào việc tận dụng tài nguyên GPU từ cộng đồng để hỗ trợ các tác vụ tính toán phức tạp của AI và ML.

M.cap: 212M$

Data

Tương tự như tài nguyên GPU, để huấn luyện các mô hình AI đòi hỏi một lượng dữ liệu rất lớn, nhưng dữ liệu do con người tạo ra có giới hạn và có thể sẽ cạn kiệt vào năm 2024. Đây là một rào cản lớn, kìm hãm sự phát triển của AI. Để khắc phục vấn đề này, các dự án Crypto x AI làm về mảng data có thể:

Khuyến khích người dùng chia sẻ dữ liệu riêng tư thông qua các mô hình nền kinh tế token, giúp họ hưởng lợi khi chia sẻ dữ liệu.
Phát triển các công cụ tự động tổng hợp và tạo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Khuyến khích người dùng sử dụng băng thông để thu thập dữ liệu trên internet.
Khuyến khích người dùng tham gia xử lý dữ liệu để cải thiện chất lượng đầu vào cho mô hình AI.
Thiết lập các thị trường dữ liệu phi tập trung, nơi bất kỳ ai cũng có thể được thưởng khi đóng góp dữ liệu.

Các mảng nhỏ hơn trong phân khúc Data bao gồm:

Data Marketplaces: Thị trường dữ liệu phi tập trung, nơi trao đổi, mua bán và chia sẻ dữ liệu giữa các nhà cung cấp và người dùng cuối. Ví dụ các dự án trong mảng này: Masa (MASA), Sahara AI, Ocean Protocol (OCEAN).
User-owned/Private Data: Các mạng lưới được thiết kế để thu thập dữ liệu độc quyền và riêng tư do người dùng sở hữu. Ví dụ các dự án trong mảng này: Vana, dear.
Public & Synthetic Data: Mạng lưới/nền tảng được thiết kế để thu thập dữ liệu từ các trang Web công khai, hoặc tạo dữ liệu mới từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như từ ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ các dự án trong mảng này: Grass, Mizu.
Data Intelligence Tools: Nền tảng/ứng dụng được thiết kế để truy vấn, phân tích, trực quan hóa và cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu onchain. Ví dụ các dự án trong mảng này: Nansen, Dune, Arkham (ARKM).
Data Storage: Mạng lưới lưu trữ dữ liệu phi tập trung, tận dụng không gian lưu trữ nhàn rỗi của hàng triệu thiết bị trên toàn thế giới. Ví dụ các dự án trong mảng này: Filecoin (FIL), Arweave (AR), Hive (HIVE), Storj (STORJ).
Data Orchestration/Provenance: Các mạng lưới/nền tảng giúp tối ưu hóa quy trình nhập và xử lý dữ liệu cho các ứng dụng AI, ML. Đồng thời, chúng còn có khả năng theo dõi và xác minh nguồn gốc, tính chính xác của dữ liệu và nội dung do AI tạo ra. Ví dụ các dự án trong mảng này: The Graph (GRT), story protocol.
Data Labeling: Các mạng lưới/nền tảng giúp cải thiện Reinforcement Learning (cơ chế học tăng cường) và tinh chỉnh các mô hình AI. Ví dụ các dự án trong mảng này: Sapien (SPN), Fraction.AI.
Oracle: Các mạng lưới/nền tảng sử dụng AI để cung cấp dữ liệu off-chain có thể xác minh cho các smart contract. Ví dụ các dự án trong mảng này: Ora, Chainlink (LINK), OpenLayer.

Một số dự án Crypto x AI nổi bật trong phân khúc Data:

Masa (MASA): Masa là một mạng lưới AI phi tập trung cho phép mọi người kiếm tiền bằng cách đóng góp dữ liệu. Đối với nhà phát triển, họ có thể dễ dàng truy cập và sử dụng nguồn dữ liệu khổng lồ trên mạng lưới Masa để xây dựng các ứng dụng AI.

M.cap: 24M$

Sahara AI: Sahara AI là một mạng lưới AI phi tập trung, cung cấp giải pháp triển khai mô hình AI tự trị một cách an toàn và linh hoạt. Thông qua Sahara AI, bất kỳ ai cũng có thể tham gia chia sẻ, hợp tác và đóng góp tài nguyên máy tính, dữ liệu, nhằm phục vụ cho việc đào tạo và vận hành các mô hình AI.

Grass (GRASS): Giao thức Web scraping (thu thập dữ liệu từ các trang web) phi tập trung dựa trên công nghệ blockchain. Grass khuyến khích người dùng đóng góp tài nguyên internet của họ vào mạng lưới các trình thu thập dữ liệu web. Đổi lại, người dùng nhận được phần thưởng token GRASS.

Middleware

Các nhà phát triển trong mảng Middleware đang tập trung chủ yếu vào những giải pháp sau:

Mô hình LLM (ngôn ngữ lớn) mở: Sử dụng các mô hình LLM mã nguồn mở để tăng khả năng ứng dụng AI trên blockchain. Đồng thời xây dựng các mô hình LLM có khả năng nhanh chóng hiểu, xử lý và hành động dựa trên dữ liệu onchain.
Giải pháp huấn luyện AI phi tập trung: Phát triển các giải pháp huấn luyện mô hình AI có quy mô lớn (trên 100 tỷ tham số) trong môi trường phi tập trung. Đây là giải pháp khó thực hiện, thậm chí bị coi là bất khả thi do các vấn đề kỹ thuật.
Phát triển mô hình AI mở: Phát triển các mô hình AI mã nguồn mở thông qua mạng lưới tài nguyên (GPU và dữ liệu) phi tập trung.

Các mảng nhỏ hơn trong phân khúc Middleware bao gồm:

Resource Coordination Networks: Các mạng lưới phi tập trung được thiết kế cho việc chia sẻ, cộng tác, điều phối tài nguyên và các mô hình AI. Ví dụ các dự án trong mảng này: Bittensor (TAO), Near (NEAR), Allora Network, Ritual, SingularityNET (AGIX).
Open-weight LLMs: Các mô hình AI mà tham số của chúng được công khai, cho phép mọi người tự do sử dụng, chỉnh sửa và phân phối theo nhu cầu riêng mà không bị hạn chế quyền sở hữu. Ví dụ các dự án trong mảng này: LLama3, Mistral (MISTRAL), Stability AI.
Onchain Model Creators: Các mạng lưới/nền tảng cho phép tạo ra các LLM cơ bản để sử dụng on-chain. Ví dụ các dự án trong mảng này: Pond, Nous, RPS AI.
Training & Fine-tuning: Cho phép huấn luyện và tinh chỉnh mô hình AI diễn ra ở môi trường onchain, đảm bảo tính minh bạch, công bằng với cơ chế phần thưởng. Ví dụ các dự án trong mảng này: Gensyn, Lumino, Flock.io.
Privacy: Các mạng lưới/nền tảng sử dụng cơ chế bảo vệ quyền riêng tư để phát triển, đào tạo và suy luận mô hình AI. Ví dụ các dự án trong mảng này: Oasis (ROSE), ZAMA, Bagel Network.
Inference Networks: Các mạng lưới/nền tảng sử dụng các bằng chứng mật mã học để xác minh tính chính xác của đầu ra mô hình AI. Ví dụ các dự án trong mảng này: Ritual, Giza, OpenGradient.
Agentic Networks & Platforms: Các mạng lưới/nền tảng hỗ trợ việc tạo, triển khai và kiếm tiền từ các AI agents cho cả môi trường on-chain và off-chain. Ví dụ các dự án trong mảng này: Olas (OLAS), Spectral (SPEC), Alethea AI (ALI), Fet.ai (FET), Morpheus (MOR).

Một số dự án Crypto x AI nổi bật trong phân khúc Middleware:

Bittensor (TAO): Bittensor là một giao thức ML (Machine Learning) mã nguồn mở dựa trên blockchain, kết hợp các mô hình AI lại với nhau tạo thành một mạng lưới phi tập trung. Bittensor sử dụng công nghệ huấn luyện phân tán, khuyến khích mọi người cùng tham gia cải thiện mô hình AI, từ đó tăng tốc độ phát triển và tính hiệu quả nhờ nguồn lực cộng đồng.

M.cap: 4B$

Near (NEAR): Near là nền tảng blockchain L1 tập trung vào khả năng mở rộng và trải nghiệm người dùng, giúp nhà phát triển dễ dàng xây dựng ứng dụng AI. Nền tảng này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, cho phép triển khai các ứng dụng AI phức tạp mà không gặp vấn đề về hiệu suất.

M.cap: 5,6B$

Allora Network (ALLO): Nền tảng AI phi tập trung với khả năng tự cải tiến, hoàn toàn do cộng đồng xây dựng và sở hữu. Mục tiêu của dự án là xây dựng một hệ thống ML tiên tiến, đồng thời cung cấp các ứng dụng AI thông minh và an toàn hơn.

Applications

Trong lĩnh vực crypto, các AI agents đã bắt đầu xuất hiện nhiều hơn, ví dụ như Dawn Wallet, ví Crypto sử dụng AI để tự giao dịch và tương tác với các giao thức thay mặt cho người dùng. Một ví dụ khác là Parallel Colony, dự án game onchain cho phép người chơi hợp tác với AI agents.

Tuy nhiên, việc phát triển các ứng dụng Crypto x AI ở mảng Applications hiện tại vẫn chủ yếu mang tính thử nghiệm. Mặc dù vậy, công nghệ luôn luôn thay đổi và tiến bộ, các ứng dụng này hứa hẹn sẽ được hoàn thiện hơn nữa trong tương lai.

Các mảng nhỏ hơn trong phân khúc Applications bao gồm:

AI Companions: Các ứng dụng cho phép tạo, chia sẻ và kiếm tiền từ các mô hình và AI agents do người dùng sở hữu, được huấn luyện theo ngữ cảnh và có tính cá nhân hóa cao. Ví dụ các dự án trong mảng này: MyShell, Deva, Virtuals Protocol (VIRTUAL).
NLP-based Interfaces: Các ứng dụng cho phép người dùng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên (qua giọng nói) để tương tác và thực hiện các giao dịch on-chain. Ví dụ các dự án trong mảng này: Venice.AI, Veldt.
Dev/Security Tools: Các ứng dụng/công cụ dành cho nhà phát triển, sử dụng các mô hình/tác nhân AI để nâng cao trải nghiệm on-chain và tăng cường bảo mật. Ví dụ các dự án trong mảng này: Guardrail
Risk Agents: Các dịch vụ sử dụng mô hình ML hoặc AI agents để giúp các giao thức blockchain điều chỉnh, giảm thiểu rủi ro. Ví dụ các dự án trong mảng này: Chaos Labs, Gauntlet, Minerva
Identity: Các ứng dụng tận dụng bằng chứng mật mã và mô hình ML để xác minh bằng chứng về danh tính người dùng. Ví dụ các dự án trong mảng này: Worldcoin (WLD), Humanity protocol.
Governance: Các ứng dụng sử dụng AI angents để thực hiện giao dịch dựa trên yêu cầu do con người đưa ra. Ví dụ các dự án trong mảng này: Botto (BOTTO), Hats.
Trading/DeFi: Các nền tảng giao dịch được tích hợp AI và các giao thức DeFi sử dụng AI agents để tự động thực hiện giao dịch on-chain. Ví dụ các dự án trong mảng này: Taoshi, Intent.Trade.
Gaming: Các tựa game on-chain sử dụng NPC (các nhân vật không do gamer điều khiển) thông minh hoặc được tích hợp AI. Ví dụ các dự án trong mảng này: Parallel, Ultiverse (ULTI), Sleepless AI (AI).
Social: Các ứng dụng mạng xã hội phi tập trung, trong đó AI được tích hợp để nâng cao trải nghiệm người dùng trên môi trường on-chain. Ví dụ các dự án trong mảng này: NFPrompt (NFP), KaiKai.

Một số dự án Crypto x AI nổi bật trong phân khúc Applications:

Worldcoin (WLD): Giải pháp tận dụng các bằng chứng mật mã học và mô hình ML để xác minh bằng chứng về danh tính con người. Dự án được lãnh đạo bởi CEO của OpenAI - Sam altman.

M.cap: 1,2B$

Virtuals Protocol (VIRTUAL): Virtuals Protocol là giao thức AI và Metaverse được thiết kế nhằm định hình lại thế giới ảo bằng cách tạo ra những trải nghiệm sống động, siêu cá nhân hóa, nhập vai sâu sắc, mở ra kỷ nguyên mới của sự kết nối và sáng tạo.

M.cap: 424M$

Parallel (PRIME): Một trò chơi thẻ bài chiến lược trên nền tảng blockchain, sử dụng kết hợp các yếu tố AI để tạo nên một vũ trụ ảo độc đáo, mang tính cá nhân hóa cao.

M.cap: 272M$

Kết luận

Crypto x AI hứa hẹn sẽ tạo ra cuộc cách mạng trong nền kinh tế số. Sự kết hợp này không chỉ làm tăng khả năng truy cập và tính minh bạch, mà còn cung cấp một môi trường phát triển thuận lợi cho các ứng dụng mới, từ hệ thống quản lý dữ liệu đến các giải pháp tính toán phi tập trung.

Với những quan điểm và tầm nhìn mà Coinbase Ventures đã đưa ra, chúng ta có thể kỳ vọng về một tương lai sáng sủa cho Crypto x AI.

Anh em nghĩ sao về tiềm năng phát triển của Crypto x AI? Dự án nào đang được anh em quan tâm nhất? Hãy comment ý kiến xuống phía dưới để trao đổi cùng cộng đồng TradeCoinVN nhé!

Lưu ý: Nội dung bên trên không phải là lời khuyên đầu tư. Anh em chỉ nên tham khảo và tự mình tìm hiểu kỹ trước khi quyết định xuống tiền. Hãy là nhà đầu tư có trách nhiệm với tài sản của mình, chúc anh em thành công!