Tiền điện tử có thể không bắt kịp các cơ hội AI khi bị hạn chế thuế quan

Tiêu đề gốc: More AI Less Crypto
Tác giả gốc: @DanJablonski_, nhà đầu tư @BullpenFi
Bản dịch gốc: zhouzhou, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Hệ sinh thái AI tiền điện tử đang phát triển nhanh chóng, với nhiều dự án thúc đẩy các sáng kiến như tác nhân thông minh, lý luận trên chuỗi và mô hình phi tập trung. Chaos Labs xây dựng các nhà nghiên cứu AI, Sentient giới thiệu các tác nhân trên chuỗi, Gaianet hợp tác với Mira để nâng cao độ tin cậy, Ambient tập trung vào lý luận thời gian thực và Sei khám phá nền kinh tế robot. Làn sóng nhiệt tình này đang lan tỏa đến giao điểm giữa Web3 và AI.

Sau đây là văn bản gốc (nội dung gốc đã được sắp xếp lại để dễ đọc và dễ hiểu):

Trong toàn bộ ngành công nghiệp mã hóa, không có hướng đi nào phát triển nhanh hơn AI. Ngay cả khi tâm lý trên chuỗi đang thấp, nó vẫn nhận được sự chú ý cao nhất. Các tín hiệu rất rõ ràng và có rất nhiều thứ đang diễn ra nên sự im lặng không phải là lựa chọn khả thi. Trong tuần này tràn ngập các tranh chấp về thuế quan, chúng tôi đã chắt lọc nội dung cốt lõi trong lĩnh vực AI tiền điện tử cho bạn:

Bạn có muốn hiểu xu hướng chung không? Những bài viết dài sau đây rất đáng đọc. Chúng không tập trung vào một dự án cụ thể nào mà cung cấp bức tranh toàn cảnh hơn về tình hình hiện tại của chúng ta và nơi chúng ta có thể hướng tới trong tương lai.

1. “The State of the Swarm (I): Dawn” của Chain of Thought

Đàn AI là hướng đi của tương lai: hàng triệu tác nhân tự động sẽ giao dịch và phát triển theo thời gian thực dưới sự điều phối của các cơ chế thị trường, điều này sẽ tạo nên một “nền kinh tế tác nhân”.

Teng Yan (@0xPrismatic) đã làm việc về nghiên cứu AI tiền điện tử trong gần một năm. Gần đây, @CoT_Research của ông đã mua lại @OutpostdotAI, trở thành nền tảng thông tin chuyên sâu hàng đầu trong lĩnh vực này, xuất bản các bản cập nhật hàng tuần và thông tin chuyên sâu về sự phát triển của sự hội tụ giữa AI và tiền điện tử.

Đọc liên kết

2.@YB_Effect: Một tiếng nói quan trọng khác trong lĩnh vực AI tiền điện tử

Ông đã công bố bản tóm tắt cuộc gọi với những người sáng lập và nhà đầu tư DeAI (AI phi tập trung). Điểm cốt lõi: DeAI đã thu hút sự chú ý nhờ khả năng đào tạo phi tập trung, lý luận nguồn mở, hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ và khả năng tiếp cận toàn cầu. Nhưng thách thức lớn nhất vẫn còn đó: làm sao để chứng minh rằng "phân quyền" thực sự có thể mang lại giá trị? Một số người thậm chí còn cho rằng AI nguồn mở không thể thành công nếu không có Crypto.

Đọc liên kết

3. @Yashhsm, người sáng lập @Sendaifun: Suy nghĩ về "Thị trường vốn thu hút sự chú ý" và AI

Quan điểm cốt lõi của ông là thông qua "mã hóa rung cảm", AI đang giúp phát triển ứng dụng nhanh hơn và rẻ hơn, do đó thúc đẩy làn sóng các ứng dụng được mã hóa "có thể thổi phồng". Khi ngưỡng sáng tạo bị hạ thấp, "sự chú ý" sẽ trở thành rào cản thực sự - và các công cụ AI như @KaitoAI có thể giúp chúng ta định lượng và giao dịch sự chú ý này. Vấn đề lớn nhất vẫn là "giữ chân người dùng", nhưng AI vẫn có tiềm năng lớn và có thể trở thành động lực chính thúc đẩy vòng áp dụng tiền điện tử tiếp theo.

Liên kết tweet

4. @DBararabander, cố vấn pháp lý và đối tác đầu tư tại @VariantFund, đã đăng bài viết về cách mã hóa có thể giải quyết những thách thức cốt lõi của AI.

Ông đề cập đến khoản đầu tư gần đây của Variant vào các dự án như @PluralisHQ và @Hyperbolic_Labs.
DBarabander chỉ ra: Công nghệ mã hóa có các đặc điểm về quyền sở hữu kinh tế, khả năng xác minh và tự lưu giữ, có thể giải quyết các vấn đề cốt lõi của AI trong việc phối hợp tài nguyên, kết hợp mô-đun, thanh toán gốc và các khía cạnh khác. Điều này có nghĩa là các tác nhân AI có thể truy cập vào sức mạnh điện toán được chia sẻ, hoạt động theo cách không cần tin cậy và giao dịch tự động, thúc đẩy làn sóng đổi mới AI tiền điện tử tiếp theo.

Liên kết tweet

5. "Sự hội tụ của tiền điện tử và AI" do @GSR_io phát hành là một báo cáo nghiên cứu đáng kể, phân tích sâu sắc nhiều cấp độ của công nghệ AI phi tập trung.

Bài viết cung cấp phân tích chi tiết về một số nhóm hàng đầu như @PrimeIntellect, @NousResearch, @GensynAI, @PluralisHQ, v.v. Bạn nên đọc để hiểu cách kết hợp đào tạo phi tập trung, thị trường dữ liệu và nền tảng tác nhân AI thành một hệ sinh thái.

Đọc liên kết

Nhiều podcast về tiền điện tử thường ồn ào và thiếu nội dung thực chất, nhưng hai tập này trong tuần này thực sự thú vị và đáng để xem qua:

1. Ejaaz (@cryptopunk7213) trò chuyện với Saurabh (@Desh_Saurabh) của Decentralised

@Decentralisedco liên tục tạo ra một trong những nội dung nghiên cứu chất lượng cao nhất và kịp thời nhất trong lĩnh vực Web3. Trong podcast này, họ khám phá cách thiết kế phi tập trung của blockchain có thể định hình lại công nghệ AI — mở ra những con đường mới cho quyền sở hữu dữ liệu, phối hợp cộng tác và mô hình điện toán.

Họ chỉ ra rằng các tác nhân AI có tiềm năng đơn giản hóa đáng kể trải nghiệm người dùng về các sản phẩm tiền điện tử, nhưng chìa khóa thành công là phải phù hợp với động cơ của người dùng, đặc biệt là động cơ kinh tế.

Tập 37: Cách các tác nhân AI định hình lại cơ sở hạ tầng DeFi và tiền điện tử (Người dẫn chương trình: Ejaaz Ahamadeen)

2. “AI Weekly Rollups” của @BanklessHQ đã trở thành chương trình phải nghe và thậm chí phải xem hàng tuần.

Tôi thường nghe podcast khi chạy bộ hoặc tập luyện, nhưng loạt bài này của Bankless đã chuyển từ "podcast" thành "chương trình chia sẻ toàn màn hình", giống như đang xem một chương trình hơn là chỉ nghe một cuộc trò chuyện.
Thật thú vị. Chương trình tóm tắt tất cả những câu chuyện chính trong tuần qua: xAI, Coreweave, Ghibili, Gemini 2.5 và thế hệ tác nhân AI mới nổi lên trong thế giới tiền điện tử.

Tiêu đề nổi bật: ChatGPT bùng nổ: 60 phút để đạt 1 triệu người dùng

Cuối cùng, đây là những cập nhật tiến độ chính từ các nhóm sáng tạo nhất trong tuần này:

1. @GensynAI đã ra mắt mạng thử nghiệm được mong đợi cao

Gensyn là mạng lưới AI phi tập trung cho phép máy học cộng tác. Người dùng có thể chạy các nút, đào tạo mô hình, theo dõi các đóng góp và xây dựng một hệ sinh thái có khả năng mở rộng và mở rộng.

Chúng ta hiện đã bước vào giai đoạn Bầy đàn học tăng cường (RL). Dự án áp dụng phương pháp phát hành theo từng giai đoạn và dần dần thúc đẩy việc ra mắt mạng chính dưới sự hướng dẫn của cộng đồng. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một mạng lưới cộng tác AI có thể xử lý giá trị kinh tế thực sự.

Liên kết tweet

2. @GetGrass_io Sau khi nâng cấp Sion, khả năng thu thập dữ liệu web tăng lên 320 lần.

Grass là một giao thức sử dụng hơn 3 triệu nút người dùng để thu thập và xử lý dữ liệu web công khai nhằm mục đích đào tạo mô hình AI. Với sự phát triển bùng nổ của các mô hình AI như ChatGPT, cuộc cạnh tranh giành dữ liệu công khai ngày càng trở nên khốc liệt và cũng gây ra những cuộc thảo luận sâu sắc về chủ đề "dữ liệu thuộc về ai?" Tổ chức nghiên cứu @FourPillarsFP đã công bố một phân tích chuyên sâu về lộ trình phát triển của Grass.

Liên kết tweet nghiên cứu

3. @Hyperbolic_Labs đã phát hành báo cáo hàng tháng có nhiều thông tin vào tháng 3 và chia sẻ một bài viết về việc tinh chỉnh mô hình.

Trong bài đánh giá vào tháng 3, Hyperbolic Labs đã nhấn mạnh đến sự phát triển nhanh chóng của nền tảng đám mây AI: Lượng cho thuê GPU tăng gấp đôi theo tháng, số lượng nhà phát triển đạt 165.000 và các mô hình được hỗ trợ mới như DeepSeek-V3-0324 và Qwen-QW-32B đã được thêm vào.

Họ tiếp tục định vị mình là nền tảng dịch vụ suy luận "tiết kiệm chi phí, thân thiện với nhà phát triển" và dự kiến sẽ ra mắt Auto Top Ups, Model Playground mới và các nâng cấp thương hiệu quan trọng vào tháng 5.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng giới thiệu chi tiết nhiều kỹ thuật tinh chỉnh AI, giải thích cách điều chỉnh mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước cho phù hợp với nhiệm vụ thông qua dữ liệu được sắp xếp cẩn thận, qua đó nâng cao hiệu quả, tính bảo mật và sự liên kết của mô hình.

Liên kết báo cáo hàng tháng Bài viết tinh chỉnh

4. @Chakra_AI đã hợp tác với @FlowAI_xyz để tích hợp các tiêu chuẩn dữ liệu mở của Chakra vào thị trường tác nhân AI của Flow.

Sự hợp tác này cho phép các tác nhân AI trên nền tảng Flow truy cập vào các tập dữ liệu quan trọng theo thời gian thực do Chakra lưu trữ, qua đó nâng cao khả năng thực tế của chúng. Ví dụ, một tác nhân thông minh DeFi có thể lấy giá Bitcoin từ kho dữ liệu của Chakra và trả lời các truy vấn của người dùng. Sự hợp tác này nhằm mục đích mở rộng hệ sinh thái tác nhân AI của Flow để bao gồm các ứng dụng mới như tác nhân do người dùng sở hữu được xây dựng trên dữ liệu cộng đồng như Twitter và LinkedIn.

Tweet chính thức

5. Giao thức MPC hàng đầu @ArciumHQ đã mang đến một số bản cập nhật quan trọng trong tuần này.

Arcium tập trung vào việc xây dựng AI riêng tư và đang phát triển siêu máy tính được mã hóa đầu tiên trên thế giới. Tuần này, họ đã phát hành bản xem trước của "Hệ sinh thái được mã hóa", thông báo rằng họ sẽ ra mắt mạng beta công khai (Testnet) vào ngày 30 tháng 4 và hoàn tất vòng gọi vốn cộng đồng CoinList.

Cập nhật tweet

6.@Chaos_Labs đang xây dựng "nhà nghiên cứu tiền điện tử hỗ trợ AI đầu tiên trên thế giới".

Tôi đã đăng ký để được truy cập sớm. Hệ thống tác nhân thông minh của họ được thiết kế để nâng cao chiều sâu nghiên cứu và niềm tin đầu tư. Tổng giám đốc điều hành của Chaos, Omar cho biết hệ thống này giống như một đàn AI, sẽ mang lại những hiểu biết sâu sắc và có thể hành động được cho thị trường tiền điện tử.

Diễn giải của CEO

7. @SentientAGI hợp tác với @PondGNN để đưa các tác nhân AI dựa trên dữ liệu trên chuỗi vào Sentient Chat.

Sentient là một tổ chức phi lợi nhuận chuyên xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung, nguồn mở. Thông qua sự hợp tác này, mô hình AI do Pond cung cấp có thể phân tích dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, cung cấp cho người dùng các đề xuất vận hành và cải thiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Tuyên bố chính thức

8.@OpenGradient đã công bố tích hợp với @Crossmint, hỗ trợ xây dựng các tác nhân AI thông qua Goat SDK.

OpenGradient là một nền tảng AI phi tập trung tập trung vào lưu trữ mô hình mã nguồn mở, an toàn và điện toán chuỗi có thể mở rộng. Trong bài đánh giá vào tháng 3, họ cũng giới thiệu Flock LLM và quy trình làm việc tích hợp LangChain, đặt nền tảng cho thế hệ ứng dụng AI web3 tiếp theo.

Cập nhật liên kết

9. @Gaianet_AI hợp tác với @Mira_Network để giảm 90% tỷ lệ ảo giác và sai lệch của AI thông qua cơ chế xác minh không cần tin cậy.

Gaia là một hệ sinh thái phi tập trung hỗ trợ sự phát triển của các ứng dụng AI, trong khi Mira tập trung vào lý luận AI có thể xác minh được. Sự hợp tác giữa hai bên, kết hợp 2,5 triệu người dùng của Mira với mạng lưới 280.000 nút của Gaia, sẽ thúc đẩy việc triển khai AI trong các tình huống rủi ro cao như chăm sóc y tế và tài chính.

Chi tiết hợp tác

10.@Ambient_xyz chính thức thoát khỏi giai đoạn ủ bệnh.

Ambient là PoW Layer1, tương thích với SVM và tập trung vào lý luận có thể xác minh, thời gian thực và tốc độ cực cao trên mô hình 600 tỷ tham số. Họ hy vọng trở thành "đối thủ của OpenAI phi tập trung" và tích hợp AI vào thiết kế chuỗi cơ bản. Nhà đồng sáng lập @Delphi_Digital @Shaughnessy119 đã công bố thông tin.

Cập nhật trên Twitter

11.@Sei_FND công bố kết quả nghiên cứu mới nhất của mình trong lĩnh vực robot, DePIN và AI.

Nhóm nghiên cứu đã thảo luận về cách DePIN và mã hóa có thể thúc đẩy sự phát triển của AI vật lý, hiện thực hóa tài sản robot thông qua blockchain và thúc đẩy sự tham gia của AI thông qua các cơ chế khuyến khích. Các ứng dụng AI trong các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe và sản xuất sẽ được đẩy nhanh, với chuỗi Sei đóng vai trò là cơ sở hạ tầng tài chính quan trọng.

Blog chính thức

「Liên kết gốc」