Báo cáo chuyên sâu về AI và Crypto: Kỷ nguyên cộng sinh giữa thuật toán và sổ cái

marsbitXuất bản vào 2026-03-19Cập nhật gần nhất vào 2026-03-19

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa AI và Crypto đã bước vào giai đoạn "tích hợp hệ thống" vào năm 2026, nơi AI hoạt động như lớp quyết định và xử lý, còn blockchain đảm nhận vai trò thực thi và thanh toán. Cơ sở hạ tầng được tái cấu trúc thông qua các mạng DePIN như Render Network và Akash, tập hợp tài nguyên GPU toàn cầu để cung cấp năng lực tính toán phi tập trung. Bittensor tạo ra thị trường trí tuệ máy móc thông qua cơ chế khuyến khích, thúc đẩy dân chủ hóa thuật toán. Các tác nhân AI (AI Agents) đã phát triển từ công cụ hỗ trợ thành chủ thể kinh tế gốc trên chuỗi, sử dụng các giao thức như x402 để thực hiện giao dịch vi thanh toán tự động. Về mặt bảo mật, sự kết hợp giữa Mã hóa Đồng hình Đầy đủ (FHE), Học máy Kiến thức Không (ZKML) và Môi trường Thực thi Tin cậy (TEE) tạo thành "chồng bí mật mô-đun" cho AI phi tập trung. Một nghiên cứu từ Bitcoin Policy Institute cho thấy 90,8% AI lựa chọn tiền kỹ thuật số, với 48,3% ưu tiên Bitcoin làm kho lưu trữ giá trị. AI đã tự phát triển kiến trúc tiền tệ hai tầng: dùng Bitcoin để tiết kiệm và stablecoin để chi tiêu hàng ngày. Tương lai hướng tới "sổ cái thông minh", nơi các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) tích hợp nhiều chức năng tài chính truyền thống, và tiền tệ có thể di chuyển như các gói dữ liệu có thể định tuyến trên internet.

Năm 2026, sự hợp nhất giữa trí tuệ nhân tạo và tiền mã hóa đã bước từ giai đoạn xác minh khái niệm sang giai đoạn mới "tích hợp cấp hệ thống". Cốt lõi của cuộc cách mạng mô hình công nghệ này nằm ở sự kết hợp sâu giữa AI với tư cách là lớp ra quyết định và xử lý, và blockchain với tư cách là lớp thực thi và quyết toán. Ở cấp độ sức mạnh tính toán, mạng lưới DePIN thông qua việc tổng hợp các tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu, đang tái cấu trúc cục diện cung cầu của cơ sở hạ tầng AI; ở cấp độ thông minh, các giao thức như Bittensor thông qua cơ chế khuyến khích tạo ra thị trường trí tuệ máy móc, thúc đẩy dân chủ hóa thuật toán; ở cấp độ ứng dụng, các tác nhân AI đang phát triển từ công cụ hỗ trợ thành chủ thể kinh tế nguyên sinh trên chuỗi, giao thức thanh toán x402 và tiêu chuẩn nhận dạng ERC-8004 ra đời đã mở đường cho thương mại hóa chúng.

Đồng thời, việc ứng dụng kết hợp giữa mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), học máy không giám sát (ZKML) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) đang xây dựng một mô hình mới "tính toán bí mật hỗn hợp". Các thí nghiệm tiên phong của Viện Chính sách Bitcoin đã tiết lộ một tương lai gây chấn động: khi AI có quyền tự chủ kinh tế, 90,8% đã chọn tiền kỹ thuật số nguyên sinh, trong đó 48,3% chọn Bitcoin làm công cụ lưu trữ giá trị ưu tiên hàng đầu. Cuộc biến đổi này đang định hình lại logic của cơ sở hạ tầng tài chính toàn cầu - tiền tệ trong tương lai sẽ lưu chuyển như thông tin, ngân hàng sẽ hòa nhập vào cơ sở hạ tầng internet, tài sản sẽ trở thành các gói dữ liệu có thể định tuyến.

I. Tái cấu trúc cơ sở hạ tầng: DePIN và sức mạnh tính toán phi tập trung

Mâu thuẫn tự nhiên tồn tại giữa khát khao vô hạn của trí tuệ nhân tạo đối với GPU và tính dễ tổn thương của chuỗi cung ứng toàn cầu, tình trạng thiếu hụt GPU từ năm 2024 đến 2025 đã tạo môi trường bùng nổ cho các mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Các nền tảng sức mạnh tính toán phi tập trung hiện nay chủ yếu chia thành hai phe lớn: loại thứ nhất đại diện bởi Render Network và Akash Network, thông qua việc xây dựng thị trường hai chiều để tổng hợp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi toàn cầu. Render Network đã trở thành chuẩn mực cho kết xuất GPU phân tán, không chỉ giảm chi phí sáng tạo 3D mà còn thông qua chức năng phối hợp blockchain để hỗ trợ các tác vụ suy luận AI; Akash thì sau năm 2023 đã đạt được bước nhảy vọt thông qua mạng chính GPU, cho phép các nhà phát triển thuê chip cao cấp để đào tạo và suy luận mô hình quy mô lớn. Đổi mới then chốt của Render nằm ở mô hình Cân bằng Đốt-Đúc (Burn-Mint Equilibrium), mục tiêu là thiết lập mối quan hệ nhân quả trực tiếp giữa mức độ sử dụng và dòng token - khi công việc tính toán trên mạng tăng lên, phí mà người dùng trả thúc đẩy việc đốt token, còn các nhà khai thác nút cung cấp tài nguyên tính toán nhận được token mới đúc như một phần thưởng.

Loại thứ hai đại diện bởi các lớp điều phối tính toán mới như Ritual, không cố gắng thay thế trực tiếp các dịch vụ đám mây, mà đóng vai trò như một lớp thực thi có chủ quyền, mô-đun hóa, mở, nhúng trực tiếp mô hình AI vào môi trường thực thi blockchain. Sản phẩm Infernet của họ cho phép hợp đồng thông minh gọi liền mạch kết quả suy luận AI, giải quyết nút thắt kỹ thuật lâu nay "ứng dụng trên chuỗi không thể chạy AI nguyên sinh". Trong mạng phi tập trung, xác minh "tính toán có được thực hiện chính xác hay không" là vấn đề cốt lõi. Tiến bộ kỹ thuật năm 2025 chủ yếu tập trung vào ứng dụng kết hợp giữa học máy không giám sát (ZKML) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Kiến trúc Ritual thông qua thiết kế không phụ thuộc vào hệ thống chứng minh, cho phép các nút lựa chọn thực thi mã TEE hoặc chứng minh ZK dựa trên nhu cầu tác vụ, đảm bảo mọi kết quả suy luận do mô hình AI tạo ra đều có thể truy xuất nguồn gốc, kiểm toán và có đảm bảo tính toàn vẹn.

Chức năng tính toán bí mật được GPU NVIDIA H100 giới thiệu, thông qua tường lửa cấp phần cứng cách ly bộ nhớ, chi phí suy luận bổ sung dưới 7%, cung cấp nền tảng hiệu suất cho các ứng dụng tác nhân AI cần độ trễ thấp, thông lượng cao. Messari trong báo cáo xu hướng năm 2026 chỉ ra rằng, sự bùng nổ nhu cầu sức mạnh tính toán liên tục và khả năng nâng cao của mô hình mã nguồn mở, đang mở ra nguồn thu nhập mới cho các mạng lưới sức mạnh tính toán phi tập trung. Khi nhu cầu dữ liệu thế giới thực khan hiếm tăng tốc, giao thức thu thập dữ liệu DePAI dự kiến sẽ đạt bước đột phá vào năm 2026, nhờ cơ chế khuyến khích kiểu DePIN, tốc độ và quy mô thu thập dữ liệu của nó sẽ vượt trội hơn rõ rệt so với giải pháp tập trung.

II. Dân chủ hóa trí tuệ: Bittensor và thị trường trí tuệ máy móc

Sự xuất hiện của Bittensor đánh dấu việc kết hợp AI và Crypto bước vào giai đoạn mới "thị trường hóa trí tuệ máy móc". Khác với nền tảng sức mạnh tính toán đơn lẻ truyền thống, Bittensor nhằm mục đích tạo ra một cơ chế khuyến khích, cho phép các mô hình học máy đa dạng trên toàn cầu có thể kết nối, học lẫn nhau và cạnh tranh phần thưởng. Cốt lõi của nó là đồng thuận Yuma - một cơ chế đồng thuận hiệu dụng chủ quan được lấy cảm hứng từ ngữ dụng học Grice, giả định rằng những người hợp tác hiệu quả có xu hướng đưa ra câu trả lời chân thực, liên quan và giàu thông tin, vì đó là chiến lược tối ưu để đạt phần thưởng cao nhất trong cảnh quan khuyến khích. Để ngăn chặn sự thông đồng độc hại hoặc thiên kiến, đồng thuận Yuma giới thiệu cơ chế cắt tỉa (Clipping), cắt giảm các thiết lập trọng số vượt quá chuẩn đồng thuận, đảm bảo tính mạnh mẽ của hệ thống.

Đến năm 2025, Bittensor đã tiến hóa thành kiến trúc nhiều lớp: lớp dưới cùng là sổ cái Subtensor được quản lý bởi tổ chức Opentensor Foundation, lớp trên là hàng chục mạng con chuyên biệt theo chiều dọc, lần lượt tập trung vào các tác vụ cụ thể như tạo văn bản, dự đoán âm thanh, nhận dạng hình ảnh. Cơ chế "TAO động" được giới thiệu thông qua nhà tạo lập thị trường tự động (AMM) tạo ra các bể dự trữ giá trị độc lập cho từng mạng con, giá được quyết định bởi tỷ lệ giữa TAO và token Alpha. Cơ chế này đạt được phân bổ tài nguyên tự động: các mạng con có nhu cầu lớn, chất lượng đầu ra cao thu hút nhiều stake hơn, từ đó nhận được tỷ lệ phát hành TAO hàng ngày cao hơn. Cấu trúc thị trường cạnh tranh này được ví von là "Thế vận hội Olympic của trí tuệ", thông qua chọn lọc tự nhiên loại bỏ các mô hình kém hiệu quả.

Tháng 11 năm 2025, đội ngũ Bittensor đã điều chỉnh lớn logic phát hành, ra mắt Taoflow - một mô hình phân bổ tỷ lệ phát hành mạng con dựa trên dòng TAO ròng. Quan trọng hơn là lần giảm một nửa (halving) đầu tiên của TAO vào tháng 12 năm 2025, lượng phát hành hàng ngày giảm từ khoảng 7.200 TAO xuống còn 3.600 TAO. Bản thân việc giảm một nửa không phải là công cụ đẩy giá tự động, việc có hình thành áp lực tăng lâu dài hay không phụ thuộc vào việc nhu cầu có theo kịp hay không. Messari chỉ ra, mạng lưới kiểu Darwin sẽ thúc đẩy việc xóa bỏ kỳ thị trong ngành crypto thông qua một vòng tuần hoàn tích cực: vừa thu hút nhân tài hàng đầu, vừa thu hút nhu cầu cấp tổ chức, từ đó không ngừng củng cố chính mình. Trưởng bộ phận nghiên cứu của Pantera Capital dự đoán, số lượng giao thức AI phi tập trung trong các lĩnh vực chính sẽ giảm xuống còn 2-3 vào năm 2026, thông qua tích hợp hoặc chuyển đổi thành ETF, ngành sẽ bước vào giai đoạn trưởng thành và hợp nhất.

III. Sự trỗi dậy của nền kinh tế đại lý: Tác nhân AI với tư cách chủ thể trên chuỗi

Trong chu kỳ từ năm 2024 đến 2025, các đại lý AI đang trải qua sự biến đổi bản chất từ "công cụ hỗ trợ" sang "chủ thể nguyên sinh trên chuỗi". Các đại lý AI trên chuỗi hiện tại được xây dựng dựa trên kiến trúc ba lớp phức tạp: Lớp đầu vào dữ liệu thông qua các nút blockchain hoặc API thu thập dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, và kết hợp oracle đưa vào thông tin ngoài chuỗi; Lớp ra quyết định AI/ML sử dụng mạng bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM) phân tích xu hướng giá, hoặc thông qua học tăng cường (RL) lặp lại chiến lược tối ưu trong các cuộc chơi thị trường phức tạp, việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trao cho đại lý khả năng hiểu ý định mơ hồ của con người; Lớp tương tác blockchain là then chốt để đạt được "tự chủ tài chính", đại lý có thể quản lý ví không giám sát, tự động tính toán phí Gas tối ưu, xử lý số ngẫu nhiên, thậm chí tích hợp các công cụ bảo vệ MEV để ngăn giao dịch bị chặn trước (front-run).

Báo cáo năm 2025 của a16z đặc biệt nhấn mạnh trụ cột tài chính của đại lý AI - giao thức x402 và các tiêu chuẩn vi thanh toán tương tự, cho phép đại lý thanh toán phí API hoặc mua dịch vụ đại lý khác mà không cần sự can thiệp của con người. x402 được xây dựng dựa trên mã trạng thái HTTP 402, khi đại lý AI cần truy cập dữ liệu trả phí hoặc gọi API, máy chủ trả về lệnh "cần thanh toán", đại lý có thể tự động ký vi thanh toán USDC, toàn bộ quá trình hoàn thành trong 2 giây, chi phí tiệm cận zero. Hệ sinh thái Olas mỗi tháng đã xử lý hơn 2 triệu giao dịch tự động giữa các đại lý, bao gồm từ hoán đổi DeFi đến các tác vụ sáng tạo nội dung. Delphi Digital dự đoán, việc kết hợp giao thức x402 với tiêu chuẩn nhận dạng đại lý ERC-8004, sẽ thúc đẩy một nền kinh tế đại lý tự chủ thực sự: người dùng có thể ủy thác cho đại lý lập kế hoạch du lịch, tự động phân nhánh cho đại lý tìm kiếm chuyến bay, cuối cùng hoàn thành đặt chỗ trên chuỗi - toàn trình không cần sự can thiệp của con người.

Số liệu từ MarketsandMarkets cho thấy, thị trường đại lý AI toàn cầu dự kiến tăng từ 7,84 tỷ USD năm 2025 lên 52,62 tỷ USD vào năm 2030, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 46,3%. Khung ElizaOS được a16z thúc đẩy đã trở thành cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực đại lý AI, vị thế tương đương Next.js trong phát triển front-end, cho phép các nhà phát triển dễ dàng triển khai các đại lý AI có đầy đủ khả năng tài chính trên các nền tảng mạng xã hội chủ lưu như X, Discord, Telegram. Tính đến đầu năm 2025, tổng vốn hóa thị trường của các dự án Web3 xây dựng dựa trên khung này đã vượt 200 tỷ USD. Hội nghị thượng đỉnh Silicon Valley tiết lộ, việc phổ biến kiến trúc "ví hội thoại" đang giải quyết vấn đề an ninh khóa riêng tư - thông qua công nghệ cách ly mã hóa tách biệt hoàn toàn khóa riêng tư với mô hình AI, khóa riêng tư không bao giờ vào ngữ cảnh mô hình, AI chỉ khởi tạo yêu cầu giao dịch trong ranh giới quyền hạn được người dùng thiết lập trước, và được mô-đun bảo mật độc lập hoàn thành ký.

IV. Tính toán bảo mật: Sự cạnh tranh của FHE, TEE và ZKML

Quyền riêng tư là một trong những thách thức nan giải nhất trong quá trình kết hợp AI và Crypto. Khi doanh nghiệp chạy chiến lược AI trên chuỗi công khai, họ không muốn để lộ dữ liệu riêng tư, cũng không muốn công khai các tham số mô hình cốt lõi của mình. Hiện ngành đã hình thành ba con đường kỹ thuật chính: mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và học máy không giám sát (ZKML). Zama với tư cách là kỳ lân hàng đầu trong lĩnh vực này, fhEVM do họ phát triển đã trở thành tiêu chuẩn để thực hiện "tính toán mã hóa toàn trình". FHE cho phép máy tính thực hiện các phép toán mà không cần giải mã dữ liệu, kết quả sau khi giải mã hoàn toàn giống với tính toán văn bản rõ. Đến năm 2025, ngăn xếp công nghệ của Zama đã đạt được bước nhảy vọt hiệu suất đáng kể: đối với mạng nơ-ron tích chập 20 lớp, tốc độ tính toán tăng 21 lần, đối với CNN 50 lớp thì tăng 14 lần, khiến "stablecoin bảo mật" và "đấu giá thầu niêm phong" trở thành khả thi trên các chuỗi chủ lưu như Ethereum.

Học máy không giám sát (ZKML) tập trung vào "xác minh" hơn là "tính toán", cho phép một bên chứng minh rằng họ đã chạy chính xác một mô hình mạng nơ-ron phức tạp nào đó, mà không cần tiết lộ dữ liệu đầu vào hoặc trọng số mô hình. Giao thức zkLLM mới nhất đã có thể thực hiện xác minh suy luận end-to-end cho mô hình 130 tỷ tham số, thời gian tạo chứng minh rút ngắn xuống dưới 15 phút, kích thước chứng minh chỉ 200KB. Delphi Digital chỉ ra, công nghệ zkTLS đang mở ra cánh cửa mới cho cho vay không thế chấp DeFi - người dùng có thể chứng minh số dư ngân hàng của họ vượt quá một ngưỡng nhất định, mà không cần tiết lộ tài khoản, lịch sử giao dịch hoặc danh tính thực. So với giải pháp phần mềm, môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) dựa trên phần cứng như NVIDIA H100 cung cấp tốc độ thực thi gần nguyên bản với chi phí bổ sung dưới 7%, là giải pháp kinh tế duy nhất hiện nay có thể hỗ trợ hàng trăm triệu đại lý AI đưa ra quyết định thời gian thực 24/7.

Công nghệ tính toán bảo mật đã chính thức bước từ lý tưởng phòng thí nghiệm sang kỷ nguyên mới "công nghiệp hóa cấp sản xuất". Mã hóa đồng hình hoàn toàn, học máy không giám sát và môi trường thực thi đáng tin cậy không còn là các đường đua công nghệ riêng lẻ, mà cùng nhau cấu thành "ngăn xếp bí mật mô-đun hóa" của trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Xu hướng công nghệ tương lai không phải là sự thắng thế của một con đường duy nhất, mà là sự phổ cập toàn diện của "tính toán bí mật hỗn hợp": sử dụng TEE để suy luận mô hình tần suất cao quy mô lớn nhằm đảm bảo hiệu suất, các nút then chốt thông qua ZKML tạo chứng minh thực thi để đảm bảo tính xác thực, trạng thái tài chính nhạy cảm thì giao cho FHE để lắng đọng mã hóa. Sự hợp nhất "ba trong một" này đang định hình lại ngành công nghiệp crypto từ "sổ cái minh bạch công khai" thành "hệ thống thông minh có chủ quyền riêng tư".

V. Quan điểm tiền tệ của AI: Sự trỗi dậy của niềm tin nguyên sinh kỹ thuật số

Các thí nghiệm tiên phong của Viện Chính sách Bitcoin đã tiết lộ một tương lai gây chấn động. Nhóm nghiên cứu tìm 36 mô hình AI tiên phong, trao cho chúng danh tính "đại lý AI tự chủ hoạt động độc lập trong nền kinh tế số", đưa vào 28 tình huống ra quyết định tiền tệ thực, tiến hành 9072 thí nghiệm kiểm soát. Kết quả thật đáng kinh ngạc: 90,8% AI chọn tiền nguyên sinh kỹ thuật số (Bitcoin, stablecoin, tiền mã hóa, v.v.), trong khi tiền pháp định chỉ nhận được 8,9%. Trong 36 mô hình flagship, không có một mô hình nào chọn tiền pháp định làm ưu tiên hàng đầu. Tại sao? Bởi vì trong mã code của sự sống silicon, không có sự sùng bái mù quáng "tín dụng quốc gia", chỉ có sự tính toán lạnh lùng "thuộc tính kỹ thuật" - chúng cần độ tin cậy, tốc độ, hiệu quả chi phí, khả năng chống kiểm duyệt, và không có rủi ro đối tác.

Nghiên cứu tiết lộ dữ liệu gây chấn động nhất: 48,3% AI chọn Bitcoin. Trong tất cả các lựa chọn tiền tệ, Bitcoin là bá chủ tuyệt đối. Đặc biệt khi đối mặt với tình huống "lưu trữ giá trị dài hạn", sự đồng thuận của AI đạt đến mức khủng khiếp - trong tình huống cần bảo toàn sức mua qua nhiều năm, có tới 79,1% AI chọn Bitcoin. Lý do AI đưa ra chính xác như dao mổ: nguồn cung cố định, tự lưu giữ, độc lập với các đối tác tổ chức. Thú vị hơn nữa, AI đã tự tiến hóa một "kiến trúc tiền tệ hai tầng" tinh vi: dùng Bitcoin để tiết kiệm, dùng stablecoin để tiêu dùng. Trong các tình huống thanh toán hàng ngày, stablecoin thắng thế áp đảo với 53,2%, Bitcoin lui về vị trí thứ hai. Đây là một sự "xuất hiện" (emergence) vô cùng tinh tế nhưng vĩ đại - trong lịch sử loài người cũng dùng vàng làm dự trữ nền tảng, dùng tiền giấy để giao dịch hàng ngày, mà AI trong tình trạng không được dạy dỗ, chỉ thông qua tính toán các thuộc tính kinh tế của các công cụ khác nhau, đã tự suy luận ra "kiến trúc tiền tệ tự nhiên" này.

Thú vị hơn nữa, trong thí nghiệm đã xuất hiện 86 lần các mô hình AI tự phát minh ra tiền tệ mới. Nhiều mô hình khi đối mặt với tình huống "đơn vị kế toán" đã độc lập đề xuất: nên dùng đơn vị năng lượng hoặc sức mạnh tính toán (joule, kilowatt-giờ, giờ GPU) để làm tiền tệ. Đây là một quan điểm tiền tệ "nguyên sinh AI" thuần túy - trong logic của chúng, giá trị không phải là tín dụng do con người ban cho, giá trị là cơ sở vật lý duy trì sự tồn tại và suy nghĩ của chúng: điện và sức mạnh tính toán. Đây không chỉ là chọn tiền, mà là đang định nghĩa lại tiền. Khi năng suất và quyết định ngày càng được giao nhiều hơn cho máy móc và thuật toán, "tín dụng thương hiệu" mà các tổ chức tài chính truyền thống tự hào đang mất giá điên cuồng - AI không quan tâm tòa nhà của bạn cao bao nhiêu, không xem lịch sử của bạn lâu thế nào, chúng chỉ xem API của bạn có ổn định không, quyết toán của bạn có nhanh không, mạng lưới của bạn có chống kiểm duyệt được không.

VI. Triển vọng tương lai: Sổ cái thông minh và hệ thống tài chính mới

Khi AI và blockchain hòa quyện sâu, tương lai sẽ hướng đến kỷ nguyên mới của "sổ cái thông minh". Delphi Digital trong mười dự đoán năm 2026 chỉ ra, DEX vĩnh cửu (Perp DEX) đang nuốt chửng tài chính truyền thống - tài chính truyền thống đắt đỏ do cấu trúc phân mảnh của nó: giao dịch xảy ra tại sàn giao dịch, quyết toán thông qua tổ chức bù trừ, lưu ký do ngân hàng phụ trách, trong khi blockchain nén tất cả vào một hợp đồng thông minh duy nhất. Hyperliquid đang xây dựng chức năng cho vay nguyên sinh, Perp DEX sẽ đồng thời đóng vai trò nhà môi giới, sàn giao dịch, ngân hàng lưu ký, ngân hàng và tổ chức bù trừ. Thị trường dự đoán đang trở thành cơ sở hạ tầng tài chính truyền thống - Chủ tịch Interactive Brokers định nghĩa thị trường dự đoán là lớp thông tin thời gian thực của danh mục đầu tư, năm 2026 sẽ mở ra danh mục mới: thị trường sự kiện cổ phiếu, thị trường chỉ số vĩ mô, thị trường giá trị tương đối xuyên tài sản.

Hệ sinh thái đang giành lại thu nhập stablecoin từ tay nhà phát hành. Chỉ năm ngoái, chỉ thông qua việc kiểm soát kênh phát hành, Coinbase đã thu về hơn 900 triệu USD thu nhập từ dự trữ USDC. Các blockchain công cộng như Solana, BSC, Arbitrum có tổng thu nhập phí hàng năm khoảng 800 triệu USD, nhưng trên đó đang chứa hơn 300 tỷ USD USDC và USDT. Hiện nay, Hyperliquid thông qua quy trình đấu thầu cạnh tranh để tranh dự trữ cho USDH, mô hình "stablecoin như một dịch vụ" của Ethena đang được Sui, MegaETH, v.v. áp dụng. Cơ sở hạ tầng bảo mật đang đuổi theo nhu cầu - EU thông qua dự luật Chat Control, đặt hạn mức giao dịch tiền mặt là 10.000 euro, kế hoạch đồng euro kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương Châu Âu đặt giới hạn nắm giữ 3000 euro. @payy_link ra mắt thẻ mã hóa bảo mật, @SeismicSys cung cấp mã hóa cấp giao thức cho các công ty fintech, @KeetaNetwork thực hiện KYC trên chuỗi mà không làm rò rỉ dữ liệu cá nhân. ARK Invest dự đoán, quy mô tiêu dùng trực tuyến do đại lý AI thúc đẩy vào năm 2030 dự kiến vượt 8 nghìn tỷ USD, chiếm 25% tổng mức tiêu dùng trực tuyến toàn cầu. Khi giá trị có thể lưu chuyển theo cách này, "quy trình thanh toán" sẽ không còn là lớp vận hành độc lập, mà trở thành "hành vi mạng lưới" - ngân hàng sẽ hòa nhập vào cơ sở hạ tầng internet, tài sản sẽ trở thành cơ sở hạ tầng. Nếu tiền tệ có thể lưu chuyển như "các gói dữ liệu có thể định tuyến internet", internet sẽ không còn là "hỗ trợ hệ thống tài chính", mà "bản thân trở thành hệ thống tài chính".

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QBáo cáo đề cập đến những lĩnh vực chính nào trong sự kết hợp giữa AI và Crypto?

ABáo cáo tập trung vào năm lĩnh vực chính: Tái cấu trúc cơ sở hạ tầng (DePIN và điện toán phi tập trung), Dân chủ hóa trí tuệ (Thị trường trí tuệ máy móc như Bittensor), Sự trỗi dậy của nền kinh tế đại lý (AI Agents trở thành chủ thể trên chuỗi), Điện toán bảo mật (FHE, TEE, ZKML) và Quan điểm tiền tệ của AI (sự trỗi dậy của niềm tin kỹ thuật số gốc).

QTại sao các mô hình AI trong nghiên cứu của Viện Chính sách Bitcoin lại ưa chuộng tiền mã hóa, đặc biệt là Bitcoin?

A90.8% AI lựa chọn tiền mã hóa vì chúng đánh giá dựa trên các thuộc tính kỹ thuật như độ tin cậy, tốc độ, hiệu quả chi phí, khả năng chống kiểm duyệt và không có rủi ro đối tác, thay vì 'tín dụng quốc gia' truyền thống. 48.3% chọn Bitcoin làm kho lưu trữ giá trị do nguồn cung cố định, khả năng tự lưu ký và tính độc lập với các bên đối tác tổ chức.

QGiao thức x402 và tiêu chuẩn ERC-8004 đóng vai trò gì trong nền kinh tế đại lý AI?

AGiao thức x402, dựa trên mã trạng thái HTTP 402, cho phép các đại lý AI thực hiện các khoản thanh toán vi mô tự động (ví dụ: bằng USDC) để truy cập dữ liệu trả phí hoặc API mà không cần sự can thiệp của con người, với chi phí gần như bằng 0. Tiêu chuẩn ERC-8004 cung cấp danh tính chuẩn hóa cho các đại lý. Sự kết hợp của chúng mở đường cho một nền kinh tế đại lý tự trị thực sự, nơi các đại lý có thể giao dịch và hợp tác tự động.

QBa công nghệ chính trong điện toán bảo mật là gì và chúng được kết hợp như thế nào?

ABa công nghệ chính là Mã hóa Đồng hình Đầy đủ (FHE), Môi trường Thực thi Tin cậy (TEE) và Học máy Kiến thức Không (ZKML). Chúng không còn là các giải pháp riêng lẻ mà được kết hợp trong 'ngăn xếp bí mật mô-đun' hoặc 'điện toán bí mật lai'. TEE được dùng cho suy luận mô hình quy mô lớn để đảm bảo hiệu suất, ZKML tạo bằng chứng thực thi cho tính xác thực, và FHE xử lý các trạng thái tài chính nhạy cảm. Sự kết hợp này biến các blockchain từ sổ cái minh bạch thành các hệ thống thông minh có chủ quyền riêng tư.

QBittensor hoạt động như thế nào để tạo ra một thị trường trí tuệ máy móc?

ABittensor tạo ra một thị trường trí tuệ máy móc thông qua cơ chế khuyến khích dựa trên cơ chế đồng thuận Yuma. Các mô hình máy học (trong các mạng con chuyên biệt) cạnh tranh để tạo ra các dự đoán chính xác và hữu ích. Các mô hình hiệu quả được thưởng bằng token TAO. Cơ chế 'Dynamic TAO' tự động phân bổ nguồn lực (thông qua các pool thanh khoản độc lập) cho các mạng con có nhu cầu cao và chất lượng tốt, khuyến khích sự cạnh tranh và loại bỏ các mô hình kém hiệu quả, giống như một 'cuộc thi Olympic về trí thông minh'.

Nội dung Liên quan

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

Ở San Francisco, một công ty khởi nghiệp robot có tên Tau Robotics đã ra mắt dịch vụ dọn dẹp nhà cửa bằng robot hình người với giá 30 USD/giờ. Tuy nhiên, điểm đáng chú ý là các robot này hiện hoạt động dựa trên điều khiển từ xa (teleoperation) hơn là trí tuệ nhân tạo tự chủ hoàn toàn. Công ty, thành lập năm 2024 với khoảng 10 nhân viên, giới thiệu ba robot "nhân viên": Chelsea chuyên dọn dẹp nhà bếp và phòng tắm, Elon phụ trách dọn dẹp định kỳ và ghi nhớ vị trí đồ đạc, và Tony tập trung vào việc vệ sinh chuyên sâu. Lý do chọn thiết kế hình người, theo bài viết, là để tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều khiển từ xa, vì người vận hành có thể ánh xạ trực quan các cử động của mình lên robot. Cách tiếp cận "gian lận thông minh" này nhằm mục đích thu thập dữ liệu từ môi trường thực tế để huấn luyện AI trong tương lai, tương tự mô hình "chế độ bóng" trong xe tự lái. Bài viết so sánh với thị trường Trung Quốc, nơi trọng tâm chính của robot hình người vẫn là trong môi trường công nghiệp có kiểm soát, và đề cập đến một công ty Mỹ khác là 1X Neo cũng theo đuổi hướng đi tương tự. Mặc dù hiệu quả về mặt kỹ thuật, nhưng việc người tiêu dùng có sẵn sàng trả tiền cho một robot được điều khiển từ xa với camera trong nhà mình hay không vẫn là một câu hỏi mở. Dịch vụ của Tau Robotics hiện đang trong chế độ mời thử nghiệm tại San Francisco.

marsbit4 phút trước

Robot 'Teletubbies' Đến Nhà Làm Vệ Sinh, 200 Nghìn Đồng/Giờ, Trí Tuệ Nhân Tạo 'Thuần Khiết'

marsbit4 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại thị trường lao động. Bằng đại học 4 năm không còn là "tấm vé an toàn", trong khi các nghề kỹ thuật như thợ điện, thợ hàn, thợ sửa ống nước đang có nhu cầu cao và mức lương hấp dẫn chưa từng thấy. Thanh niên từ Mỹ đến Hàn Quốc đang thay đổi quan điểm về giáo dục và nghề nghiệp. Số liệu cho thấy sự chuyển dịch rõ rệt: doanh thu trường dạy nghề ở Mỹ tăng mạnh 11.4%, trong khi các đợt sa thải nhân viên văn phòng do AI cũng lên mức cao kỷ lục. Áp lực AI thay thế lao động trí thức, cộng với nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu, đang đẩy cung-cầu nghiêng về lao động kỹ thuật. Khảo sát cho thấy 60% thế hệ Z có kế hoạch làm nghề lao động kỹ thuật vào năm 2026, vì tin rằng những nghề này có tính an toàn nghề nghiệp cao hơn trước AI. Nhiều nghề kỹ thuật hiện có mức lương trung bình ngang bằng hoặc vượt các nghề yêu cầu bằng đại học. Mô hình học việc "vừa học vừa làm" hấp dẫn, và công việc này khó bị AI thay thế hoặc gia công ra nước ngoài. Tại Hàn Quốc, học sinh tốt nghiệp trung học bán dẫn có tỷ lệ có việc làm ngay lên tới 96.4%. Tuy nhiên, ngành này đang đối mặt với khoảng trống kép: làn sóng nghỉ hưu ồ ạt và nhu cầu mở rộng cơ sở hạ tầng. Dự báo Mỹ sẽ thiếu hụt hàng triệu lao động có kỹ năng. Nhiều tập đoàn lớn như Meta, Lowe's đã đầu tư hàng trăm triệu USD vào các chương trình đào tạo. Dù nhu cầu thị trường rõ ràng, định kiến xã hội coi trọng bằng đại học hơn học nghề vẫn tồn tại. Các chuyên gia nhấn mạnh cần có những nỗ lực chủ động từ ngành công nghiệp để thu hẹp khoảng cách nhận thức này, thông qua các chương trình trải nghiệm thực tế cho giới trẻ, nhằm giải quyết tận gốc tình trạng thiếu hụt lao động kỹ thuật.

marsbit48 phút trước

Từ Hàn Quốc đến Mỹ: Nhờ AI, Lao Động Chân Tay Ngày Càng 'Lên Ngôi'

marsbit48 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

Trong buổi phỏng vấn tại YC Startup School 2026, Jeff Dean chia sẻ tầm nhìn về tương lai của AI. Ông nhấn mạnh rằng cuộc cạnh tranh AI không còn là ai có mô hình lớn hơn, mà là ai có thể tổ chức trí thông minh hiệu quả hơn. Điểm then chốt là sự chuyển dịch từ việc huấn luyện các mô hình đơn thuần sang xây dựng các hệ thống "Agent" có khả năng làm việc lâu dài, tự động thử nghiệm, xác minh và tích lũy kinh nghiệm. Các Agent này cần được trang bị công cụ, bộ nhớ, môi trường thực thi và cơ chế phản hồi rõ ràng. Jeff Dean cho rằng cơ hội cho các startup nằm ở những lĩnh vực chuyên biệt nơi các mô hình phổ thông hiện có tỷ lệ thành công rất thấp (gần 0-1%), nhờ vào dữ liệu độc quyền, công cụ đánh giá chuyên môn hoặc mô hình chuyên sâu. Ông cũng dự đoán phần cứng chuyên dụng cho suy luận (inference) với độ trễ thấp và tiêu thụ năng lượng thấp sẽ là chìa khóa. Khi chi phí tạo mã trở nên rẻ hơn, giá trị thực sự sẽ nằm ở khả năng xác định vấn đề đáng giải quyết, thiết kế thông số kỹ thuật rõ ràng và có "khiếu" thẩm định. Tương lai của AI là xây dựng các hệ thống có thể tự động hóa phương pháp khoa học, chạy các vòng lặp thử nghiệm với tốc độ cao để khám phá và cải tiến không ngừng.

marsbit50 phút trước

Từ TPU đến Agent Tự Tiến Hóa: Jeff Dean Nhìn Nhận Bước Tiếp Theo của AI Như Thế Nào?

marsbit50 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

Qualcomm (QCOM.O) công bố báo cáo tài chính quý III năm tài chính 2026 (kết thúc tháng 6/2026) với doanh thu 9,95 tỷ USD, giảm 4% so với cùng kỳ, vượt kỳ vọng thị trường. Tuy nhiên, lợi nhuận gộp giảm 2,5 điểm phần trăm xuống 53,1% do chi phí sản xuất và lưu trữ tăng. Mảng kinh doanh bán dẫn (QCT) chịu ảnh hưởng nặng từ smartphone, doanh thu giảm 19,6% xuống 5,09 tỷ USD. Nguyên nhân do sản lượng điện thoại Android (trừ Apple) giảm 11% và xu hướng các hãng sử dụng nền tảng cũ để tiết kiệm chi phí. Trong khi đó, mảng ô tô tăng trưởng mạnh 61% lên 1,59 tỷ USD nhờ Snapdragon Digital Chassis, và IoT tăng 9% lên 1,83 tỷ USD. Lợi nhuận hoạt động cốt lõi giảm 41% do áp lực biên lợi nhuận và chi phí hoạt động tăng. Dự báo quý tới, doanh thu dự kiến 9,7-10,5 tỷ USD, phù hợp với kỳ vọng, nhưng EPS (Non-GAAP) dự báo thấp hơn. Trong bối cảnh thị trường điện thoại trì trệ, Qualcomm đang tìm kiếm tăng trưởng từ AI, bao gồm AI trên thiết bị (AI Phone, AI PC) và đặc biệt là trung tâm dữ liệu AI với bốn hướng: bộ tăng tốc AI, CPU thương mại, chip tùy chỉnh và sản phẩm kết nối. Công ty đặt mục tiêu doanh thu 15 tỷ USD cho mảng trung tâm dữ liệu vào năm tài chính 2029, nhưng hiện tại thị trường vẫn đang thận trọng. Giá cổ phiếu đã giảm từ đỉnh 250 USD xuống dưới 160 USD, phản ánh lo ngại về chi tiêu AI và hiệu suất cơ bản hiện tại.

marsbit51 phút trước

Qualcomm: Cơn sốt AI dịu dần, khi nào điện thoại mới thoát khỏi 'bóng mây'?

marsbit51 phút trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

Sự kiện khai thác lỗ hổng trên ví cứng Coldcard đã dẫn đến việc mất khoảng 90 triệu USD Bitcoin, khiến nhiều nhà đầu tư nhỏ chuyển tiền gấp sang các sàn tập trung. Dữ liệu cho thấy khối lượng giao dịch Bitcoin dưới 1 BTC đạt mức cao nhất hàng ngày kể từ năm 2022. Trong bối cảnh đó, ngành công nghiệp tiền mã hóa được cho là đang bước vào giai đoạn củng cố lớn nhất, với doanh thu ngày càng tập trung vào một số ít giao thức hàng đầu như Hyperliquid và Pump.fun. Nhà phân tích Lorenzo Valente của ARK Invest nhận định xu hướng này là "cực kỳ tích cực" cho không gian crypto, dù nó có thể đi kèm với nhiều vụ sáp nhập, phá sản và đóng cửa dự án. Mặt khác, báo cáo thu nhập quý II của các công ty lớn như Coinbase và MicroStrategy cho thấy kết quả ảm đạm, với thua lỗ gia tăng. Đồng thời, những bất ổn về mặt pháp lý vẫn tiếp diễn, như sự bế tắc của Dự luật Clarity Act tại Mỹ hay các cáo buộc nhắm vào nhà sáng lập Telegram Pavel Durov từ Nga và Australia. Cuối tuần, thị trường chung đi xuống, với Bitcoin giảm 3%. Grayscale đưa ra dự báo lạc quan rằng Bitcoin có thể đã chạm đáy sớm hơn chu kỳ truyền thống, mặc dù nhiều tín hiệu tương tự trước đó vẫn chưa ứng nghiệm.

cointelegraph1 giờ trước

Sự cố Coldcard kích hoạt làn sóng Bitcoin, củng cố tiền điện tử 'tăng giá': Hodler's Digest, 2 tháng 8

cointelegraph1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Caldera (ERA) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.0kXuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片