Mã hóa ngành AI: Mười dự đoán hàng đầu cho năm 2025

Gần đây, một nhà nghiên cứu tập trung vào lĩnh vực giao thoa giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo đã đưa ra 10 dự đoán cho năm 2025. Dưới đây là nội dung chính của những dự đoán:

1. Tổng giá trị thị trường của mã hóa AI sẽ đạt 1500 tỷ USD

Hiện tại, giá trị thị trường của mã thông báo mã hóa AI chỉ chiếm 2.9% giá trị thị trường của các đồng tiền thay thế, nhưng tỷ lệ này dự kiến sẽ tăng mạnh. AI bao gồm nhiều lĩnh vực từ nền tảng hợp đồng thông minh đến meme, DePIN, nền tảng Agent, mạng dữ liệu và lớp phối hợp thông minh, vị thế thị trường của nó có khả năng sánh ngang với DeFi và meme.

Dự đoán này dựa trên:

• Sự kết hợp mạnh mẽ giữa công nghệ mã hóa và AI
• Sự kiện quan trọng có thể kích thích cơn sốt AI toàn cầu
• Sự nhiệt tình của nhà đầu tư nhỏ lẻ đối với khái niệm AI

2. Bittensor sẽ đón chờ sự phục hưng

Là một dự án lâu đời trong cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, Bittensor(TAO) gần đây đã đạt được những tiến bộ công nghệ đột phá: giảm phí đăng ký mạng con, hiệu suất vượt trội so với các sản phẩm tương tự trên Web2, và giới thiệu tính tương thích EVM. Sự ra mắt của dTAO có thể trở thành một bước ngoặt quan trọng, mỗi mạng con sẽ có token độc lập, giá tương đối sẽ quyết định phân phối phát thải.

Nguyên nhân phục hưng của Bittensor:

• Cơ chế phát thải dựa trên thị trường
• Nhà đầu tư có thể triển khai vốn cho các mạng con cụ thể.
• Tích hợp EVM thu hút nhiều nhà phát triển hơn

3. Tính toán thị trường để trở thành "thị trường L1" tiếp theo

Nhu cầu về khả năng tính toán đang tăng trưởng theo cấp số nhân, hạ tầng truyền thống khó có thể đáp ứng. Lớp tính toán phi tập trung cung cấp khả năng tính toán nguyên thủy có thể xác minh và hiệu quả về mặt kinh tế. Nhiều công ty khởi nghiệp đang âm thầm làm việc trong lĩnh vực này, tập trung vào phát triển sản phẩm thay vì phát hành token.

Điểm tương đồng với thị trường L1:

• Các giao thức tính toán sẽ cạnh tranh với nhau.
• Có khả năng thu hút một phần thị trường điện toán đám mây truyền thống.

4. Các tác nhân AI sẽ dẫn đầu giao dịch blockchain

Dự kiến đến cuối năm 2025, 90% giao dịch trên chuỗi sẽ được thực hiện bởi các tác nhân AI, thay vì do con người trực tiếp thao tác. Những tác nhân này sẽ liên tục tái cân bằng các bể thanh khoản, phân bổ phần thưởng hoặc thực hiện các khoản thanh toán nhỏ dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Nguyên nhân của sự chuyển đổi này:

• Giảm thiểu lỗi do con người
• Hỗ trợ thanh toán nhỏ thường xuyên và hiệu quả hơn
• Đơn giản hóa thao tác của người dùng

5. Sự trỗi dậy của các cụm đại lý AI

Trong tương lai, các tác nhân AI sẽ không còn hoạt động một cách đơn lẻ, mà sẽ hình thành mạng lưới hợp tác. Các cụm tác nhân có thể trao đổi thông tin, thương lượng và quyết định hợp tác, phát huy vai trò lớn hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Chìa khóa phát triển cụm:

• Thiết lập tiêu chuẩn giao tiếp chung
• Quản lý phi tập trung nâng cao tính linh hoạt của hệ thống

6. Nhóm làm việc AI mã hóa sẽ là thể hỗn hợp giữa người và máy

Ngày càng nhiều công ty bắt đầu thử nghiệm các đội ngũ hỗn hợp bao gồm con người và các tác nhân AI. Trong tương lai, các tác nhân AI sẽ trở thành đối tác bình đẳng, có quyền tự chủ, trách nhiệm và thậm chí là lương.

Ảnh hưởng của xu hướng này:

• Năng suất được nâng cao đáng kể
• Thiết lập cơ chế tin cậy thông qua hợp đồng thông minh
• Các quy tắc xã hội cần được điều chỉnh tương ứng

7. 99% các tác nhân AI sẽ bị loại bỏ

Chỉ những AI agents có thể tạo ra giá trị đủ để chi trả cho chi phí vận hành mới có thể tồn tại. Cơ chế chọn lọc tự nhiên này thúc đẩy đổi mới trong ngành, buộc các nhà phát triển phải ưu tiên tính thực tiễn hơn là những chiêu trò.

8. Dữ liệu tổng hợp sẽ vượt qua dữ liệu của con người

Dữ liệu tổng hợp cung cấp một giải pháp thay thế mở rộng, hợp đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư cho việc đào tạo AI. Nó có những lợi thế như quy mô vô hạn, thân thiện với quyền riêng tư, có thể tùy chỉnh, v.v. Trong tương lai, có thể sẽ xuất hiện các "phòng thí nghiệm vi mô" chuyên tạo ra dữ liệu tổng hợp cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

9. Đào tạo phi tập trung sẽ trở nên thực tiễn hơn

Gần đây, công nghệ đào tạo phi tập trung đã đạt được những bước tiến lớn, chẳng hạn như đào tạo mô hình lớn trong môi trường băng thông thấp, giảm đáng kể giao tiếp giữa các GPU, v.v. Những tiến bộ này đã làm cho việc chạy mô hình AI hiệu suất cao trên các thiết bị biên thậm chí là điện thoại di động trở nên khả thi.

10. Mười giao thức mã hóa AI mới có giá trị thị trường vượt quá 1 tỷ USD

mã hóa AI thị trường tiềm năng khổng lồ, dự kiến đến cuối năm 2025 sẽ có ít nhất 10 giao thức chưa ra mắt đạt giá trị thị trường 1 tỷ USD. Các giao thức mới có thể thách thức vị trí của những người dẫn đầu hiện tại thông qua cơ chế khuyến khích sáng tạo, đột phá công nghệ hoặc cải tiến trải nghiệm người dùng.