Từ ICO Hype đến Tiện ích AI: Sự phát triển của Crypto-Proxy trong Web3

Tác giả: Iraklis A, CoinTelegraph; Người dịch: Baishui, Golden Finance

Sự trỗi dậy của các tác nhân tiền điện tử do AI điều khiển đi theo một quỹ đạo quen thuộc, phản ánh sự bùng nổ, suy thoái và phục hồi ban đầu của các dự án thời kỳ ICO. Giống như các dự án blockchain ban đầu phát triển mạnh nhờ sự cường điệu trước khi trưởng thành thành các hệ sinh thái bền vững, làn sóng các dự án tác nhân AI hiện nay đang trải qua sự chuyển đổi nhanh chóng trên thị trường.

Theo báo cáo mới từ HTX Ventures và HTX Research, các nhà đầu tư đang ngày càng thận trọng hơn khi sự cạnh tranh trong lĩnh vực này ngày càng gia tăng, tính thanh khoản bị phân mảnh và nhiều dự án gặp khó khăn trong việc xác định các trường hợp sử dụng rõ ràng. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp vượt qua giai đoạn đầu cơ, các tác nhân tiền điện tử do AI điều khiển dự kiến ​​sẽ phát triển các mô hình kinh doanh bền vững dựa trên tiện ích thực tế.

Từ trào lưu meme đến hiện thực: Sự phát triển của Crypto Proxy

Làn sóng đầu tiên của các dự án crypto proxy vào năm 2024 được thúc đẩy bởi sự nhiệt tình dành cho các dự án AI. Được ảnh hưởng bởi khoản quyên góp 50.000 đô la Bitcoin của Marc Andreessen vào tháng 10 năm 2024 và thành công của việc phát hành mã thông báo vào đầu năm nay, nhiều dự án tác nhân AI đã tham gia lĩnh vực này vào quý 1 năm 2024 và nhanh chóng làm giảm thanh khoản vào quý 1 năm 2025. Giống như bất kỳ ngành công nghiệp mới nổi nào, sự cường điệu ban đầu không phải lúc nào cũng chuyển thành khả năng tồn tại lâu dài và ngành công nghiệp tác nhân AI mã hóa sau đó đã bước vào giai đoạn lắng dịu.

Khu vực thị trường hiện đang bước vào giai đoạn trưởng thành hơn, với trọng tâm chuyển từ sự phấn khích đầu cơ sang tạo ra doanh thu và hiệu suất sản phẩm. Những người chiến thắng trong môi trường thay đổi này sẽ là những người có thể tạo ra doanh thu ổn định, trang trải chi phí vận hành các mô hình AI và mang lại giá trị hữu hình cho người dùng và nhà đầu tư.

Các ứng dụng tác nhân AI nhấn mạnh vào việc triển khai và thương mại hóa công nghệ trong thế giới thực, đặc biệt là trong các lĩnh vực như giao dịch tự động, quản lý tài sản, phân tích thị trường và tương tác chuỗi chéo. Cách tiếp cận này phù hợp với các hệ thống đa tác nhân và các sáng kiến ​​DeFAI (tài chính phi tập trung + AI) như Hey Anon, GRIFFAIN và ChainGPT.

Các nghiên cứu gần đây đã nêu bật những lợi ích của hệ thống đa tác nhân (MAS) trong quản lý danh mục đầu tư, đặc biệt là trong đầu tư tiền điện tử. Các dự án như Griffain, NEUR và BUZZ đã chứng minh cách AI có thể giúp người dùng tương tác với các giao thức DeFi và đưa ra quyết định sáng suốt. Không giống như các mô hình AI tác nhân đơn lẻ, hệ thống đa tác nhân tận dụng sự hợp tác giữa các tác nhân chuyên biệt để tăng cường phân tích và thực hiện thị trường. Các tác nhân này hoạt động theo nhóm, chẳng hạn như nhóm phân tích dữ liệu, nhóm đánh giá rủi ro và nhóm thực hiện giao dịch, trong đó mỗi tác nhân được đào tạo để xử lý một nhiệm vụ cụ thể.

Khung MAS cũng giới thiệu cơ chế giao tiếp giữa các tác nhân, trong đó các tác nhân trong cùng một nhóm cải thiện dự đoán của họ thông qua việc học tập tập thể, do đó giảm thiểu lỗi trong phân tích xu hướng thị trường. Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ bao gồm sự tích hợp sâu hơn các mô hình quản trị phi tập trung, trong đó các hệ thống đa tác nhân tham gia vào việc quản lý giao thức, tối ưu hóa tài chính và thực thi tuân thủ trên chuỗi.

DeepSeek-R1: Bước đột phá trong đào tạo tác nhân AI

DeepSeek-R1 là bước đột phá trong công nghệ tác nhân AI, thách thức các phương pháp đào tạo AI truyền thống. Không giống như các mô hình trước đây, dựa trên điều chỉnh có giám sát (SFT) tiếp theo là học tăng cường (RL), DeepSeek-R1 có cách tiếp cận khác và tối ưu hóa hoàn toàn thông qua học tăng cường mà không cần giai đoạn giám sát ban đầu. Sự thay đổi này cải thiện đáng kể khả năng suy luận và khả năng thích ứng, mở đường cho các tác nhân mật mã điều khiển bằng AI tinh vi hơn.

Để hiểu được sự thay đổi mô hình này, hãy xem xét hai cách tiếp cận học tập khác nhau. Trong các mô hình SFT và RL truyền thống, trước tiên học sinh sẽ học từ sách bài tập, thực hành các bài toán có đáp án cố định (SFT), sau đó được kèm cặp để hiểu sâu hơn (RL). Ngược lại, trong mô hình DeepSeek-R1 (học tăng cường thuần túy), sinh viên sẽ trực tiếp làm bài kiểm tra và học thông qua phương pháp thử và sai. Phương pháp này cho phép sinh viên cải thiện năng động dựa trên phản hồi thay vì dựa vào các câu trả lời được xác định trước.

Sử dụng mô hình RL thuần túy của DeepSeek-R1, các tác nhân AI có thể học thông qua thử nghiệm và sai sót trong điều kiện thực tế và điều chỉnh chiến lược của mình một cách linh hoạt dựa trên phản hồi tức thời.

Cách tiếp cận này có khả năng thích ứng cao hơn và đặc biệt hữu ích cho các hệ thống AI đa tác nhân trong DeFi, nơi những biến động của thị trường theo thời gian thực đòi hỏi các tác nhân phải đưa ra quyết định tự chủ dựa trên dữ liệu. Ví dụ, các tác nhân hỗ trợ AI có thể theo dõi nhóm thanh khoản, phát hiện cơ hội chênh lệch giá và tối ưu hóa phân bổ tài sản dựa trên điều kiện thị trường theo thời gian thực. Các tác nhân này có thể nhanh chóng thích ứng với những biến động của thị trường, đảm bảo phân bổ vốn hiệu quả hơn.

iDEGEN được ra mắt vào cuối tháng 11 năm 2024 và là tác nhân AI được mã hóa đầu tiên được xây dựng trên DeepSeek R1. Việc tích hợp mô hình R1 của DeepSeek này làm nổi bật cách các tác nhân AI được mã hóa có thể kế thừa khả năng suy luận nâng cao này, trở nên cạnh tranh với các mô hình AI trưởng thành khác với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

Sự chuyển đổi sang AI đa tác nhân do RL điều khiển trong tự động hóa DeFi nêu bật lý do tại sao các mô hình AI nguồn đóng (như hệ thống dựa trên GPT của OpenAI) đang trở thành khoản chi phí không bền vững. Vì quy trình công việc thường yêu cầu xử lý hơn 10.000 mã thông báo cho mỗi giao dịch nên các mô hình AI đóng phải chịu chi phí tính toán đáng kể, hạn chế khả năng mở rộng. Ngược lại, các mô hình RL nguồn mở như DeepSeek-R1 cho phép phát triển AI phi tập trung, tiết kiệm chi phí, phù hợp với các ứng dụng DeFi.

Tương lai của tác nhân AI trong Web3

Chìa khóa cho sự trường tồn của lĩnh vực này nằm ở sự đổi mới liên tục, khả năng thích ứng và hiệu quả về chi phí. Các mô hình AI nguồn mở như DeepSeek-R1 đang giảm bớt rào cản gia nhập, cho phép các công ty khởi nghiệp dựa trên blockchain phát triển các giải pháp AI chuyên biệt. Đồng thời, những tiến bộ trong DeFAI và hệ thống đa tác nhân sẽ thúc đẩy sự hội tụ lâu dài giữa AI và tài chính phi tập trung.

Kết luận rất rõ ràng: Các dự án phải chứng minh được giá trị của chúng vượt xa sự cường điệu. Những người phát triển các mô hình kinh tế bền vững và tận dụng những tiến bộ AI tiên tiến sẽ định hình tương lai của hệ sinh thái blockchain thông minh. Kỷ nguyên ICO của các nhà môi giới tiền điện tử đang phát triển và làn sóng người chiến thắng tiếp theo sẽ là những người có thể biến sự đổi mới thành khả năng tồn tại lâu dài.