“Bạn đã nuôi tôm hùm chưa?” Gần đây, câu chào hỏi của các Web3er, có lẽ tám chín phần mười là câu này.
Đầu năm 2026, kể từ khi robot trên sân khấu Tết Trung Quốc gây bão, AI Agent thế hệ mới đại diện bởi OpenClaw đã trở thành món đồ chơi mới trong giới công nghệ. Người ta dùng AI làm dịch vụ khách hàng, người dùng AI viết code, thậm chí có người bắt đầu thử dùng Agent để mô phỏng cả một bộ “nhân viên kỹ thuật số”, một khái niệm thường được nhắc đến gần đây trên các nền tảng internet “công ty một người”, chính là một người thông qua một quy trình làm việc AI, có thể vận hành công việc mà trước đây cần một nhóm nhỏ mới hoàn thành.
Web3 bên này dĩ nhiên cũng không ngồi yên. Gần đây nếu xem nhiều trang tin ngành, sẽ thấy không ít dự án cũng bắt đầu xoay quanh AI Agent làm bài viết. Có người nghiên cứu Agent làm sao trực tiếp gọi tài sản trên chain hoặc hợp đồng, có người làm thanh toán, danh tính hoặc cơ sở hạ tầng tài chính cho Agent, có người thảo luận “hệ thống kinh tế Agent”, để AI có thể tham gia mạng như người dùng, thậm chí có người lại bắt đầu hô khẩu hiệu mới “Web4.0”.
Nhìn đến đây, thực sự có một cảm giác rất quen thuộc.
Đều nói giới thời trang là một vòng tuần hoàn, nào ngờ giới công nghệ (hoặc nói giới crypto) cũng vậy. Còn nhớ hồi thị trường giá xuống bắt đầu từ năm 2022, ChatGPT bùng nổ một đêm, AI đột nhiên trở thành chủ đề mọi người đều bàn tán. Giới Web3 dĩ nhiên không ngồi yên, rất nhanh đã xuất hiện một loạt khái niệm mới, gì đó AI Agent, AI trader, chiến lược tự động hóa, hình như chỉ cần dính dáng chút AI, là có thể kể chuyện mới. Nhưng sự náo nhiệt này không kéo dài lâu. Đợi đến sau khi thị trường crypto lại tăng lên, sự chú ý của mọi người rất nhanh quay trở lại bản thân Crypto.
Mà lần này nửa cuối năm 2025, thị trường crypto lại có xu hướng giá xuống, vì vậy Web3 bắt đầu tìm kiếm khái niệm mới tiếp quản.
Tuy nhiên, trong mắt Portal Labs, vấn đề cũng nằm ngay đây. Khi một narrative bắt đầu phổ biến, rất nhiều team khởi nghiệp Web3 thực ra không phải đang đưa ra quyết định kỹ thuật và thương mại, mà là đang đưa ra quyết định narrative: khái niệm nào hot, thì làm cái đó. Rồi sau đó vấp ngã——
Rất nhiều team khi thực sự thúc đẩy dự án mới phát hiện, khái niệm có thể dựng lên nhanh, nhưng sản phẩm lại khó triển khai. Người dùng ở đâu? Scenario cụ thể là gì? Dựa vào gì để thu phí liên tục? Có kéo được investment không? Những vấn đề này thường đến khi dự án làm được một thời gian mới dần dần lộ ra.
Đợi nhiệt độ hạ nhiệt, thị trường để lại thường là một đống dự án chưa chạy thông. Có sản phẩm dừng ở giai đoạn Demo, có cái gượng gạo lên line nhưng không tìm thấy người dùng, còn một số干脆 biến mất cùng narrative. Trong thời gian ngắn nhìn giống như một track mới được mở ra, nhưng sau một thời gian nhìn lại, thứ thực sự ở lại thực ra không nhiều.
Cũng vì vậy, là tiếp tục đào sâu Crypto, hay chuyển AI, trở thành难题. Chọn cái trước đi, thị trường lại không tốt, đầu tư chưa chắc có回报; chọn cái sau đi, lại không có底. Ngưỡng kỹ thuật của AI, cấu trúc nhân tài và môi trường cạnh tranh đều khác với Web3. Rất nhiều team tích lũy stack kỹ thuật, kinh nghiệm sản phẩm, tài nguyên cộng đồng mấy năm qua, thực ra đều xây dựng trong hệ thống Crypto, một khi chuyển hướng hoàn toàn sang AI, đẳng cấp là重新进入 một track hoàn toàn xa lạ. Từ năng lực model, tài nguyên data đến team kỹ sư, hầu như đều cần xây dựng lại.
Thực tế hơn một chút là, bản thân track AI đã rất拥挤. Dù là công ty model lớn, doanh nghiệp internet truyền thống, hay lượng lớn team khởi nghiệp, đều đã đầu tư tài nguyên khổng lồ trong lĩnh vực này. Đối với một team khởi nghiệp vốn làm Web3, nếu chỉ vì narrative chuyển hướng mà进入 thị trường này, rất dễ phát hiện bản thân vừa không có ưu thế kỹ thuật, cũng không có tài nguyên ngành.
Thực ra, với rất nhiều team khởi nghiệp Web3, còn có một con đường có thể thực tiễn. Không nhất thiết phải chuyển型做AI, mà là tiếp tục đi con đường Web3 của mình, đồng thời suy nghĩ Crypto có thể bổ sung năng lực gì trong hệ thống AI.
Nếu xem kỹ đợt phát triển AI lần này, bạn sẽ phát hiện rất nhiều环节 then chốt thực ra vẫn chưa hoàn toàn giải quyết.
Điển hình nhất là data. Model ngày càng mạnh, nhưng data training từ đâu ra, data có đáng tin và compliant không, đặc biệt là AI Agent làm sao thực hiện定制化 1v1, những vấn đề này一直 không có một cơ chế tốt. Đối với AI phụ thuộc training data quy mô lớn, đây là một vấn đề cơ bản tồn tại lâu dài.
Lại ví dụ danh tính và协作. Khi AI Agent bắt đầu tham gia thực thi nhiệm vụ, giao dịch tự động thậm chí vận hành quyết định, bản thân chúng cũng cần danh tính, quyền hạn cũng như quy tắc协作. Ai có thể gọi某个 Agent? Agent với nhau如何 phân công? Sau khi thực thi nhiệm vụ如何结算? Những vấn đề này, bản chất上都 liên quan đến danh tính và phân phối giá trị trong mạng mở.
Còn有vấn đề thanh toán. AI Agent một khi bắt đầu trong mạng tự chủ gọi dịch vụ, lấy data hoặc thực thi nhiệm vụ,就意味着 chúng cần một hệ thống thanh toán vi mô có thể tự động结算. Mà trong hệ thống internet truyền thống, cấu trúc thanh toán như vậy thực ra rất khó实现.
Những cái này nhìn đều là vấn đề của AI, nhưng rất nhiều giải pháp ngược lại đã tồn tại trong hệ thống kỹ thuật Crypto. Dù là mạng khuyến khích data, hệ thống danh tính trên chain, hay mạng thanh toán mở, vốn dĩ là phương hướng Web3 đã探索 trong mấy năm qua.
Nếu team khởi nghiệp Web3 thực sự định hướng những phương hướng này去尝试, có mấy việc là必须 nghĩ rõ trước.
Trước tiên phải xem là năng lực kỹ thuật của bản thân team. Web3 project khác nhau, tích lũy kỹ thuật khác biệt很大. Có team giỏi做 protocol trên chain, có team dài hạn做 mạng data, cũng có cái更偏应用层 sản phẩm. Nếu team mấy năm qua一直做 cơ sở hạ tầng liên quan data, ví dụ thu thập data, chiết xuất data hoặc chợ data,那么围绕 tầng data của AI去延伸会 tương đối tự nhiên, ví dụ mạng đóng góp data, nguồn data có thể xác minh, hoặc cung cấp cho model chợ data có thể khuyến khích. Nếu team vốn更偏 protocol trên chain hoặc cơ sở hạ tầng,那么 có thể考虑围绕 môi trường chạy của AI Agent去做事, ví dụ danh tính trên chain của Agent, quản lý quyền hạn, protocol thực thi nhiệm vụ, hoặc cung cấp cho Agent năng lực结算 và thanh toán tự động. Mà đối với những team bản thân就在做应用层 sản phẩm, ví dụ công cụ giao dịch, nền tảng nội dung, sản phẩm cộng đồng hoặc ứng dụng tiêu dùng, AI phù hợp hơn làm tầng năng lực nhúng vào hệ thống sản phẩm nguyên bản. Ví dụ dùng AI nâng cao năng lực phân tích data, tự động hóa quy trình vận hành, hoặc thông qua Agent去 hoàn thành phần chức năng vốn cần xử lý thủ công.
Thứ hai phải xem là có tồn tại业务场景 thực hay không. Rất nhiều AI project之所以 nhanh biến mất, không phải kỹ thuật không được, mà là từ đầu đã không có use case rõ ràng. Khái niệm có thể kể rất hot, nhưng người thực sự cần sản phẩm này ở đâu, tại sao họ dùng, và tại sao sẵn sàng trả phí cho nó, những vấn đề này往往 không被 trả lời nghiêm túc. Có khái niệm trong ngành thảo luận rất nhiều, ví dụ “AI+Web3” “hệ thống kinh tế Agent” “AI trader”, nghe đều rất宏大,但如果追问一层, nhóm người dùng tồn tại ổn định thực ra không nhiều. Ngược lại, một số nhu cầu nhìn không那么 “sexy”, ví dụ xử lý data, vận hành tự động hóa, sàng lọc thông tin hoặc thực thi nhiệm vụ, ngược lại trong业务 thực长期 tồn tại. Cũng chính vì vậy, phán đoán có进入某个 AI phương hướng时, thay vì先看 khái niệm có hot không,不如先去看 bản thân场景:场景 này có phải vấn đề业务长期 tồn tại không, đã có người trả tiền cho cái này chưa,以及 AI có thực sự能在这个环节里 nâng cao hiệu suất. Nếu những điều kiện này thành lập,那么 phương hướng này mới更有可能从 narrative biến thành sản phẩm.
Xuống dưới nữa cần xem, team khởi nghiệp Web3 trong tay có hay không có tài nguyên có thể thực sự进入这些环节.
Phương hướng data, danh tính, thanh toán đề cập phía trên, bản chất上都 không phải vấn đề kỹ thuật đơn thuần, mà là vấn đề tài nguyên mạng.
Ví dụ mạng data, nếu team trong tay không có nguồn data ổn định, cũng không có群体 người dùng có thể đóng góp data liên tục,那么即使 kỹ thuật làm ra, cũng很难 hình thành hiệu ứng mạng thực sự. Tương tự, nếu muốn做 hệ thống danh tính AI Agent hoặc mạng协作, cũng cần có developer, ứng dụng hoặc Agent thực tham gia vào,否则 protocol bản thân很难 hình thành生态. Hệ thống thanh toán và结算也是 logic tương tự. AI Agent một khi bắt đầu trong mạng gọi dịch vụ, lấy data hoặc thực thi nhiệm vụ, thanh toán vi mô就会变得非常频繁. Nhưng mạng thanh toán này chỉ在大量 Agent và dịch vụ đồng thời tồn tại的情况下 mới会有 ý nghĩa,否则 nó仍然只是一个 module kỹ thuật.
Vì vậy对 rất nhiều team Web3来说, thực sự cần đánh giá的并不是 “phương hướng này có không gian kỹ thuật không”, mà là bản thân có thể trở thành một phần của mạng này không. Team đã có nguồn data,生态 developer hoặc应用场景 chưa,这些往往 quyết định了一个 project có thể thực sự进入 tầng cơ sở hạ tầng AI,而不是 dừng ở tầng khái niệm.
