Cuộc trò chuyện với người sáng lập Quỹ Đầu tư lĩnh vực AI: Quên đi câu chuyện giả tạo về lợi nhuận gấp trăm lần, nhìn nhận thế nào về tài sản Crypto x AI?

marsbitXuất bản vào 2026-05-26Cập nhật gần nhất vào 2026-05-26

Tóm tắt

Khách mời: Austin Barack, người sáng lập Relayer Capital, một quỹ đầu tư tài sản kỹ thuật số tập trung vào lĩnh vực AI. Trọng tâm của cuộc thảo luận là tiềm năng của các tài sản Crypto x AI, bỏ qua những câu chuyện tăng giá hàng trăm lần. Austin nhấn mạnh AI đang tạo ra khối lượng dữ liệu người dùng chưa từng có, làm nổi bật các lĩnh vực then chốt: AI bảo mật, cung cấp dữ liệu, điện toán suy luận, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng Agent. Các dự án được phân tích sâu: 1. **Venice (VVV & DM):** Nền tảng AI riêng tư với 3 triệu người dùng. Cơ chế token DM như một "quyền lợi vĩnh viễn" cấp hạn mức tính toán miễn phí hàng ngày, được định giá tương tự trái phiếu doanh nghiệp. Austin cho rằng cả doanh thu và định giá của Venice đều bị đánh giá thấp so với tốc độ tăng trưởng. 2. **Grass:** Thu thập và bán tập dữ liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình AI. Với doanh thu hàng năm ước tính ~50-80 triệu USD và tốc độ tăng trưởng ba chữ số, định giá 4 tỷ USD (khoảng 5-8 lần doanh thu) được coi là rất hợp lý. 3. **NEAR:** Được đánh giá cao cho trải nghiệm hoán đổi xuyên chuỗi (cross-chain swap) và vai trò cơ sở hạ tầng quan trọng cho Agent, định vị độc đáo trong hệ sinh thái L1. 4. **Akash:** Thị trường GPU phi tập trung, đang tìm thấy sự phù hợp sản phẩm-thị trường thực sự. Austin cũng thảo luận về khung phân tích "dòng giá trị token ròng", nhấn mạnh câu hỏi cốt lõi: người nắm giữ token có thực sự thu được giá trị từ doanh nghiệp tạo ra hay không, thay vì chỉ tập trung vào cơ c...

Biên tập & Biên dịch: Shenchao TechFlow

Khách mời: Austin Barack, Người sáng lập Relayer Capital (Quỹ tài sản số chuyên về lĩnh vực AI)

Người dẫn chương trình: Andy

Nguồn podcast: The Rollup

Tiêu đề gốc: Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)

Ngày phát sóng: Ngày 23 tháng 5 năm 2026

Tóm tắt điểm chính

Tập AI Supercycle này đã mời Austin Barack, người sáng lập Relayer Capital, thảo luận xoay quanh Venice, Grass, NEAR, Akash và khuôn khổ rộng lớn hơn về tài sản Crypto x AI. Quan điểm cốt lõi của Austin là AI đang đưa quy mô dữ liệu người dùng lên một mức độ mà trước đây các sản phẩm internet khó có thể tưởng tượng được, do đó, AI bảo mật, cung cấp dữ liệu, tính toán suy luận, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng Agent đều sẽ trở thành các lĩnh vực then chốt. Ông cho rằng có sự chênh lệch rõ ràng giữa tăng trưởng doanh thu, tăng trưởng người dùng và định giá của Venice và Grass, trong khi đó vị trí của NEAR trong cơ sở hạ tầng Intents xuyên chuỗi và Agent cũng bị đánh giá thấp. Đối với thị trường tiền mã hóa rộng lớn hơn, Austin nhấn mạnh rằng nhà đầu tư nên xuất phát từ "dòng giá trị ròng của Token", thay vì nhìn một cách máy móc vào cơ chế mua lại và tiêu hủy, để thực sự đánh giá liệu người nắm giữ Token có thu được giá trị do hoạt động kinh doanh tạo ra hay không.

Tóm tắt quan điểm nổi bật

Venice và giá trị thực sự của AI bảo mật

  • "Trong AI, bảo mật quan trọng hơn bất kỳ lĩnh vực nào khác. Bởi vì bạn chia sẻ dữ liệu sức khỏe, dữ liệu tài chính, bạn sẽ kết nối tất cả các tệp, và chia sẻ toàn bộ cuộc sống của mình theo cách chưa từng có."
  • "Đây không phải là nhiều hơn 10 lần dữ liệu so với mạng xã hội, mà là nhiều hơn 100 lần."
  • "Điều thực sự thú vị về Venice là nó không chỉ cho phép bạn sử dụng AI trong môi trường riêng tư, mà còn thực hiện điều đó mà không hy sinh trải nghiệm người dùng, thậm chí còn cải thiện trải nghiệm người dùng."
  • "Token có thể trở thành một phần rất quan trọng, có thể tăng cường đáng kể trải nghiệm, nhưng đối với hầu hết người dùng, họ không cần hiểu Token cũng có thể thấy sản phẩm này hữu ích."

VVV, DM và mô hình kinh tế của Venice

  • "Vai trò của DM là: cứ mỗi DM Token bạn sở hữu, bạn có thể nhận được 1 đô la Mỹ miễn phí hạn mức tính toán suy luận hàng ngày trên nền tảng Venice. Bạn có thể hiểu nó như một loại quyền lợi vĩnh viễn, tương đương với việc nhận được 365 đô la Mỹ hạn mức tính toán trong một năm."
  • "Hạn mức không sử dụng sẽ bị hủy bỏ, không tích lũy theo thời gian. Nếu một ngày bạn chỉ sử dụng 50 xu, ngày hôm sau sẽ không trở thành 1,5 đô la Mỹ, mà vẫn bắt đầu lại từ 1 đô la Mỹ."
  • "Nếu tất cả DM bị khóa và được sử dụng cho tính toán suy luận, thì chi phí tối đa của Venice là 38.000 đô la Mỹ mỗi ngày, chi phí hàng năm khoảng 10 triệu đô la Mỹ, và chi phí này sẽ không vượt quá con số đó."
  • "Tôi nghĩ DM nên được định giá theo cách tương tự như trái phiếu doanh nghiệp, thay vì sử dụng tỷ lệ chiết khấu quá cao để hạ thấp giá trị."

Grass và nhu cầu dữ liệu AI

  • "Grass sẽ thu thập các tập dữ liệu, sau đó bán những tập dữ liệu này cho các phòng thí nghiệm AI tiên tiến cần dữ liệu để đào tạo mô hình mới."
  • "Đây không phải là thu thập ngẫu nhiên từ internet, nó phải rất chuyên nghiệp, là những tập dữ liệu rất cụ thể và chất lượng phải cao."
  • "Quy mô đầu tư vào các mô hình rất lớn, Grass trở thành người hưởng lợi từ xu hướng này. Càng đầu tư nhiều vào mô hình, nhu cầu về dữ liệu càng lớn."
  • "Theo dữ liệu được tiết lộ gần đây, ARR của dự án này vào khoảng 50 triệu đô la Mỹ. Hiện tại, định giá của nó vào khoảng 400 triệu đô la Mỹ. Đối với một dự án tăng trưởng nhanh như vậy, chỉ định giá bằng 5 lần doanh thu, theo tôi là hoàn toàn không hợp lý."

NEAR, Akash và ngăn xếp AI

  • "NEAR Intents rất thiết thực và có lẽ là một trong những trải nghiệm Hoán đổi xuyên chuỗi tốt nhất hiện nay. Đồng thời, nó cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực Agent (trí tuệ nhân tạo)."
  • "Tôi nghĩ NEAR đang làm rất tốt về phía Intents. Họ cũng đang làm nhiều việc khác, như ý định bảo mật và các yếu tố khác xoay quanh việc sử dụng AI. Đây là một trong số ít dự án L1 thực sự tìm thấy vị trí độc đáo của mình."
  • "Akash. Ban đầu họ bắt đầu từ thị trường CPU phi tập trung, sau đó chuyển sang thị trường GPU."
  • "Các lĩnh vực chính tôi quan tâm bao gồm: đào tạo phi tập trung, thị trường tính toán suy luận và sức mạnh tính toán, cơ sở hạ tầng Agent, dữ liệu, và các ứng dụng sử dụng mô hình hướng đến người tiêu dùng."

Nắm bắt giá trị Token và sự phân hóa thị trường

  • "Hyperliquid trước hết là một mô hình kinh doanh rất thành công, vì vậy mọi người thích Token của nó, và việc mua lại chỉ là một cách nó truyền giá trị cho người nắm giữ Token. Nếu bản thân nó không phải là một hoạt động kinh doanh vận hành tốt, thì ngay cả khi bạn áp dụng cơ chế mua lại, giá Token cũng sẽ không tự nhiên tăng lên."
  • "Vấn đề cốt lõi không phải là cơ chế được gọi là gì, mà là liệu người nắm giữ Token có thể nắm bắt tối đa giá trị được tạo ra từ những gì bạn xây dựng hay không."
  • "Mỗi dự án và mỗi cơ chế đều cần phân tích cụ thể. Nhưng vấn đề cốt lõi là: Người nắm giữ Token có thể hưởng lợi từ giá trị mà hệ thống đang tạo ra không?"
  • "Nhà đầu tư có thể lựa chọn từ một nhóm nhỏ hơn các dự án chất lượng. Hiện tại, dòng tiền đang đổ dồn về các dự án như Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR và Zcash."
  • "Đối với những nhà đầu tư hy vọng đạt được lợi nhuận gấp 5 đến 10 lần, thậm chí 3 lần, thời điểm này dễ thành công hơn bao giờ hết. Mặc dù cuối cùng bạn cũng có thể đạt được lợi nhuận gấp 100 lần, nhưng tôi nghĩ rằng hiện có một nhóm dự án đang làm những việc rất thú vị, và những dự án này chính là tài sản tôi sẽ quan tâm và đầu tư."

Tổng quan về tình hình bảo mật của Venice

Người dẫn chương trình Andy: Cách đây không lâu, lần đầu tiên tôi sử dụng Venice, tôi đã nhập vào Venice: "Cái này thực sự bảo mật à?" Nó trả lời: "Vâng, quá trình suy luận là riêng tư", sau đó giải thích một loạt. Tôi lại nói: "Thật tuyệt vời." Nó ngay lập tức đáp lại: "Vâng, điều đó thật tuyệt, phải không? Sử dụng Venice, bạn có thể..."

Vì vậy, khi sử dụng Venice lần đầu tiên, sẽ có một khoảnh khắc rất thú vị: bạn đột nhiên nhận ra rằng tất cả nội dung trò chuyện mà bạn đã nhập vào các nhà cung cấp dịch vụ AI điển hình trước đây, mặc dù không nhất thiết phải công khai, nhưng dữ liệu đều đã chảy về các nhà cung cấp lớn. Những nhật ký riêng tư nhất, bí mật thương mại, kế hoạch, v.v., tất cả đều được giao cho họ.

Từ góc độ cao cấp, hãy nói về cấu trúc thị trường, logic đầu tư, đội ngũ sáng lập, bạn nhìn nhận thế nào về AI bảo mật và Venice?

Austin:

Venice rất thú vị vì nó đã trải qua nhiều giai đoạn lặp lại khác nhau. Tôi lần đầu tiếp xúc với dự án này vào tháng 1 năm ngoái. Lúc đó tôi rất quan tâm đến Virtuals và aixbt, và trong đợt airdrop sớm của Venice, một phần lớn đã được trao cho những người nắm giữ Token trong hệ sinh thái đó, vì vậy tôi đã thấy nó lần đầu tiên từ đó.

Lúc đó nó đã là một sản phẩm rất thú vị. Điều điên rồ là, mặc dù chỉ mới khoảng 16 tháng trôi qua, nhưng AI lúc đó còn xa mới trở nên phổ biến như ngày nay, và cũng chưa trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của mọi người. Trong khoảng thời gian đó, dù là Claude, ChatGPT hay các dịch vụ khác, AI ban đầu giống như thay thế tìm kiếm Google. Mọi người sẽ nói: "Tôi không dùng Google để tìm kiếm một vấn đề nữa, tôi trực tiếp đến nền tảng AI và hỏi LLM." Nhưng bây giờ nó đã đi vào sáng tạo, giải quyết nhiệm vụ, thậm chí là giai đoạn bạn có cả một đội ngũ và một nhóm Agent bên cạnh giúp bạn làm việc.

Lượng dữ liệu sử dụng AI gấp 100 lần trước đây

Austin:

Tôi nghĩ mọi người đang dần nhận ra rằng, trong AI, bảo mật quan trọng hơn bất kỳ lĩnh vực nào khác. Bởi vì bạn chia sẻ dữ liệu sức khỏe, dữ liệu tài chính, bạn sẽ kết nối tất cả các tệp, và chia sẻ toàn bộ cuộc sống của mình theo cách chưa từng có.

Trước đây, khi mọi người nói về bảo mật, chủ yếu là trong ngữ cảnh mạng xã hội, chẳng hạn như tài khoản của tôi là công khai hay riêng tư, Facebook có nắm quá nhiều thông tin về tôi không, nhưng AI không chỉ nhiều hơn 10 lần dữ liệu, mà là nhiều hơn 100 lần.

Điều thực sự thú vị về Venice là nó không chỉ cho phép bạn sử dụng AI trong môi trường riêng tư, mà còn thực hiện điều đó mà không hy sinh trải nghiệm người dùng, thậm chí còn cải thiện trải nghiệm người dùng. Bởi vì bạn không cần bị ràng buộc với một mô hình cụ thể nào. Ví dụ, nếu bạn sử dụng ChatGPT, bạn chỉ có thể theo dõi nâng cấp mô hình của OpenAI; nếu bạn sử dụng Anthropic, bạn sẽ theo dõi sự phát triển của các mô hình khác nhau của Anthropic; hoặc nếu bạn sử dụng Gemini, mô hình mã nguồn mở, mỗi cái đều có ranh giới riêng.

Trong Venice, bạn có thể chọn mô hình phù hợp nhất cho từng nhiệm vụ, và cũng có thể tự chọn muốn sử dụng mô hình nào. Vì vậy, mức độ tùy chỉnh của nó rất cao. Trước hết, họ đã tạo ra một sản phẩm tiêu dùng rất, rất tốt, và hầu hết người dùng không biết Token là gì.

Token thì thêm vào một yếu tố rất thú vị. Tôi rất lạc quan về những gì họ đang làm. Điểm mấu chốt ở đây là, tôi nghĩ sản phẩm tiêu dùng mã hóa sẽ phát triển theo hướng: Token có thể trở thành một phần rất quan trọng, có thể tăng cường đáng kể trải nghiệm, nhưng đối với hầu hết người dùng, họ không cần hiểu Token cũng có thể thấy sản phẩm này hữu ích.

Người dẫn chương trình Andy: Điều này thực sự giống như một hình thức đột phá của sản phẩm tiêu dùng: bên dưới có Crypto, nhưng người dùng không cần hiểu nó trước. Tuy nhiên, nó cũng mang lại một cấu trúc Token rất thú vị. Một số người so sánh nó với Luna: sau khi staking VVV, bạn nhận được DM Token, và sau đó thông qua hạn mức suy luận hình thành một cấu trúc nợ nào đó.

3 triệu người dùng

Người dẫn chương trình Andy: Vậy nên hiểu như thế nào về VVV Token và DM Token trong vòng quay hiện tại của Venice? Bạn cũng hãy nói về phía doanh thu của Venice, vì họ thực sự đang thực hiện một số mua lại, nhưng quy mô không đặc biệt lớn. Hai Token này thực sự hoạt động như thế nào? Tại sao nó không giống Luna?

Austin:

Họ vừa thông báo có 3 triệu người dùng và đang tăng trưởng rất nhanh. Gần đây, khoảng 3 tháng đã thêm 1 triệu người dùng, trong khi trước đó 1 triệu người dùng đó mất khoảng 7 tháng. Vì vậy, tăng trưởng liên tục tăng tốc.

Vòng quay VVV và DM Token

Austin:

Họ có hai Token. Đầu tiên là VVV, doanh thu giao thức sẽ được sử dụng để đốt VVV. Người dùng cũng có thể stake VVV để nhận thành viên miễn phí. Nhưng điều thú vị nhất là người dùng có thể stake và khóa VVV, sau đó đúc một Token gọi là DM. Bạn cũng có thể mua DM trên thị trường mở, nhưng cơ chế cốt lõi là stake VVV và đúc DM.

Vai trò của DM là: cứ mỗi DM Token bạn sở hữu, bạn có thể nhận được 1 đô la Mỹ miễn phí hạn mức tính toán suy luận hàng ngày trên nền tảng Venice. Bạn có thể hiểu nó như một loại quyền lợi vĩnh viễn, tương đương với việc nhận được 365 đô la Mỹ hạn mức tính toán trong một năm.

Nhưng hạn mức không sử dụng sẽ bị hủy bỏ, không tích lũy theo thời gian. Nếu một ngày bạn chỉ sử dụng 50 xu, ngày hôm sau sẽ không trở thành 1,5 đô la Mỹ, mà vẫn bắt đầu lại từ 1 đô la Mỹ. Tôi nghĩ điều này tạo thành một cơ chế rất thú vị, tương tự như một công cụ tiếp cận khách hàng gần như lỗ vốn. Điều này khác với Luna, Luna lúc đó đã đi đến một trạng thái cực đoan, phát hành một số lượng Token điên cuồng, dẫn đến quy mô stablecoin đạt hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ đô la Mỹ. Còn Venice thì rất rõ ràng về việc này: họ kiểm soát chi phí tiềm năng trong một phạm vi rõ ràng.

Hiện tại, số lượng DM mà mỗi Venice Token có thể đúc sẽ giảm dần khi số lượng DM đang lưu hành tăng lên, điều này thực sự đặt ra một giới hạn cứng khoảng 38.000 DM. Trong tình huống hiện tại, nếu tất cả DM bị khóa và được sử dụng cho tính toán suy luận, thì chi phí tối đa của Venice là 38.000 đô la Mỹ mỗi ngày, chi phí hàng năm khoảng 10 triệu đô la Mỹ, và chi phí này sẽ không vượt quá con số đó.

Hiện tại, mỗi ngày có khoảng 10.000 DM được sử dụng cho tính toán suy luận, chi phí hàng năm tương ứng khoảng 3,5 triệu đô la Mỹ. Phần chi phí này sẽ được bù đắp bởi doanh thu hoạt động của họ. Họ cung cấp dịch vụ đăng ký Pro và đăng ký Premium, với mức giá từ 18 đô la Mỹ đến 68 đô la Mỹ mỗi tháng, thậm chí cao hơn. Đồng thời, khi sử dụng nền tảng, người dùng cũng sẽ mua Token hoặc điểm thêm để sử dụng mô hình.

Đáng chú ý, lượng sử dụng Token hàng ngày của họ đã tăng từ vài chục tỷ ban đầu lên khoảng 70 tỷ gần đây, tăng khoảng 15 lần trong vài tháng qua. Vì vậy, tôi nghĩ sự khác biệt ở đây so với Luna là: công ty tồn tại một chi phí tiềm năng tối đa, và người dùng DM khi sử dụng DM đồng thời cũng sử dụng dịch vụ đăng ký. Nếu họ cần hơn 1 đô la Mỹ hạn mức cho mỗi Token một ngày, họ cũng sẽ mua điểm khác. Chi phí này dễ dàng được doanh thu hoạt động bù đắp, và doanh thu hoạt động đã vượt xa nó.

DM nên được định giá như trái phiếu doanh nghiệp

Austin:

Mặt khác, điều thú vị nhất về DM là nó đảm bảo bạn có quyền truy cập vào tài nguyên tính toán trong tương lai. Hiện tại thị trường định giá nó với tỷ lệ chiết khấu khoảng 20%, giá hiện tại vào khoảng 1800 đô la Mỹ.

Tôi nghĩ loại tài sản này nên được định giá theo cách tương tự như trái phiếu doanh nghiệp, chẳng hạn như sử dụng tỷ lệ chiết khấu từ 8% đến 12%. Nếu tính với tỷ lệ chiết khấu 10%, giá của nó sẽ vào khoảng 3650 đô la Mỹ. Ví dụ, khi tôi bắt đầu quan tâm đến nó, giá vẫn ở mức 200 đô la Mỹ.

Người dẫn chương trình Andy: Lúc đó tôi cũng nghĩ, một tài sản có thể tạo ra 365 đô la Mỹ quyền lợi trong một năm, làm sao chỉ đáng giá 200 đô la Mỹ? Trừ khi thị trường cho rằng Venice hoàn toàn không thể duy trì cơ chế này.

Austin:

Đúng vậy. Vì vậy, tại thời điểm giá đó, đây gần như là một cơ hội đầu tư không cần suy nghĩ đối với tôi. Ngay cả bây giờ, tôi vẫn nghĩ nó còn chỗ để tăng giá.

Tuy nhiên, nếu nhìn ra ngoài DM, nhìn vào tình hình kinh tế tổng thể của Venice, bạn sẽ thấy những con số rất đáng kinh ngạc. Và mô hình tăng trưởng của nó hoàn toàn khác với hầu hết các dự án chúng ta thấy trong ngành công nghiệp tiền mã hóa. Nó giống như tốc độ tăng trưởng chỉ có thể xuất hiện trong lĩnh vực AI, và đây cũng là lý do nó cực kỳ hấp dẫn.

Venice 20 đô la Mỹ có còn bị định giá thấp không

Người dẫn chương trình Andy: Vì vậy, bạn tin chắc rằng, hiện tại giá tài sản VVV của Venice gần 20 đô la Mỹ. Bạn có nghĩ rằng phạm vi định giá từ 1,5 tỷ đến 2 tỷ đô la Mỹ, đối với VVV vẫn rõ ràng bị định giá thấp không?

Austin:

Vâng. Lần đầu tiên tôi mua vào tháng 1, giá khoảng 2,5 đô la Mỹ. Lúc đó lượng Token họ xử lý hàng ngày chỉ vài chục tỷ. Bây giờ là khoảng 15 lần so với lúc đó.

Ban đầu, lượng giao dịch Token hàng ngày mà họ xử lý chỉ vài chục tỷ, và bây giờ đã tăng gấp 15 lần so với lúc đó. Số lượng người dùng của họ đã tăng từ 1,5 triệu lên 3 triệu hiện tại. Theo ước tính của tôi, doanh thu của họ ít nhất gấp 3 lần so với lúc đó.

Hiện tại, định giá của Venice gấp khoảng 20 đến 30 lần doanh thu hàng năm của nó, và đây là một công ty vẫn đang tăng trưởng với tốc độ 20% mỗi tháng. Từ góc độ này, tôi nghĩ định giá của nó vẫn rất thấp. Bạn thậm chí có thể so sánh nó với OpenRouter. Định giá của OpenRouter mặc dù tương đương với Venice, nhưng quy mô doanh thu có thể thấp hơn một chút, và tốc độ tăng trưởng chưa chắc đã nhanh bằng Venice.

Điểm khác biệt quan trọng là Venice có nguồn khách hàng trực tiếp. Nó không phải là một cơ sở hạ tầng thuần túy cung cấp dịch vụ back-end, mà là một nền tảng mà người dùng chủ động sử dụng hàng ngày. Đối với cá nhân tôi, hiện tại cách duy nhất tôi sử dụng AI là thông qua Venice.

Vì vậy, tôi nghĩ tiềm năng của nó vẫn còn rất lớn. Tất nhiên, đây chỉ là quan điểm cá nhân của tôi và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Grass kiếm tiền như thế nào

Người dẫn chương trình Andy: Tôi vẫn chưa hiểu rõ về Grass. Trước đây bạn đã nhắc đến dự án này nhiều lần, có vẻ như bây giờ nó cũng đang chuẩn bị đón nhận sự tăng trưởng nhanh chóng. Tất nhiên, hôm nay giá của nó có thể đã điều chỉnh giảm. Tôi nghe nói doanh thu hàng năm của nó đã vượt quá 50 triệu đô la Mỹ và tốc độ tăng trưởng vẫn đang tăng tốc, đạt tỷ lệ tăng trưởng ba chữ số. Bạn có thể giới thiệu ngắn gọn mô hình kiếm tiền cốt lõi của Grass không? Nó kiếm tiền như thế nào? Và tại sao lại hấp dẫn như vậy?

Austin:

Grass sẽ thu thập các tập dữ liệu, sau đó bán những tập dữ liệu này cho các phòng thí nghiệm AI tiên tiến cần dữ liệu để đào tạo mô hình mới. Những phòng thí nghiệm này đang tạo ra các mô hình mới với tốc độ rất nhanh, nhưng để tạo ra những mô hình mới này, họ cần nhiều dữ liệu hơn. Và đây không phải là thu thập ngẫu nhiên từ internet, nó phải rất chuyên nghiệp, là những tập dữ liệu rất cụ thể và chất lượng phải cao.

Đây là vai trò mà Grass đóng, bởi vì quy mô đầu tư để xây dựng các mô hình này rất lớn, Grass trở thành người hưởng lợi từ xu hướng này. Càng đầu tư nhiều vào mô hình, nhu cầu về dữ liệu càng lớn.

Tăng trưởng ba chữ số của Grass

Austin:

Đội ngũ Grass đã xây dựng nhiều năm. Tôi nhớ một quý nào đó năm ngoái, họ làm được khoảng 3 triệu đô la Mỹ doanh thu. Đến cuối năm, họ đã làm được 12 triệu hoặc gần 13 triệu đô la Mỹ một quý. Theo ước tính của tôi, bây giờ họ đang tăng trưởng nhanh hơn. Trong vòng một tháng đến một tháng rưỡi tới, họ sẽ tổ chức cuộc gọi điện thoại cho người nắm giữ Token, chúng ta sẽ nhận được nhiều thông tin hơn.

Nhưng đây là một dự án đang thể hiện tăng trưởng ba chữ số. Theo dữ liệu được tiết lộ gần đây, ARR của dự án này vào khoảng 50 triệu đô la Mỹ. Tuy nhiên, tôi ước tính bây giờ có thể đã gần 80 triệu đô la Mỹ. Hiện tại, định giá của nó vào khoảng 400 triệu đô la Mỹ. Vì vậy, đối với một dự án tăng trưởng nhanh như vậy, chỉ định giá bằng 5 lần doanh thu, theo tôi là hoàn toàn không hợp lý, đây là một ứng cử viên tiềm năng để định giá lại.

Người dẫn chương trình Andy: Có bất kỳ mối quan hệ làm việc nào giữa Grass và Venice không?

Austin:

Hiện tại không có. Venice thường không xây dựng mô hình của riêng mình. Vì vậy, hiện tại không có mối quan hệ. Tương lai thì ai biết được. Nhưng tôi sẽ coi chúng như hai mặt khác nhau của cùng một phương trình. Một câu hỏi là: Bạn sử dụng AI như thế nào, và làm thế nào để sử dụng AI một cách riêng tư? Câu hỏi khác là: Các mô hình ban đầu được xây dựng như thế nào? Grass và Venice lần lượt xử lý hai mặt này.

Định giá 400 triệu đô la Mỹ của Grass có quá rẻ không

Người dẫn chương trình Andy: Vì vậy, Grass giao dịch với khoảng 5 lần doanh thu. Trong ngành công nghiệp tiền mã hóa có một số thứ có thể giao dịch với 20, 30, 40, 50 lần doanh thu. Bạn có nghĩ rằng khoảng 400 triệu đô la Mỹ này, có chút gì đó không cần suy nghĩ?

Austin:

Vâng. Tôi nghĩ điều quan trọng là, trong ngành công nghiệp tiền mã hóa cũng có những thứ khác giao dịch với bội số tương đối thấp, nhưng chúng không tăng trưởng. Mọi người đến với ngành công nghiệp tiền mã hóa vì họ muốn đầu tư vào tăng trưởng.

Vì vậy, tôi nghĩ nhiều trường hợp bội số thấp không nhất thiết đứng vững, bởi vì ở đó không có dòng tiền. Nhưng như Grass, nó là một trong những trường hợp tốt nhất về tăng trưởng cực nhanh. Tôi nghĩ chỉ riêng điều này, nó đã đáng để quan tâm, chưa kể theo tôi nó còn khá rẻ.

NEAR Hoán đổi xuyên chuỗi

Người dẫn chương trình Andy: Vậy bạn có luận điểm đầu tư vào NEAR không? Bạn có quan tâm đến NEAR không?

Austin:

Tôi vẫn luôn quan tâm đến NEAR. Ngay cả khi không xem xét thành phần AI, NEAR cũng là một dự án rất thú vị. Bởi vì nó là cơ sở hạ tầng cơ bản cho rất nhiều giao dịch Hoán đổi xuyên chuỗi. Vào tháng 10, tháng 11 năm ngoái, khi mọi người vào và ra Zcash, NEAR đã nhận được rất nhiều sự chú ý về mặt này.

NEAR Intents rất thiết thực và có lẽ là một trong những trải nghiệm Hoán đổi xuyên chuỗi tốt nhất hiện nay. Đồng thời, nó cũng đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực Agent (trí tuệ nhân tạo). Theo tôi, NEAR là một trong những cơ sở hạ tầng phù hợp nhất để chứa các giao dịch Hoán đổi xuyên chuỗi, nó có thể tránh được nhiều vấn đề phụ thuộc của các dự án khác.

Họ đang tăng trưởng nhanh về mặt này. Bây giờ nếu bạn là một L1, tôi nghĩ bạn cần đáp ứng một trong vài hướng: bạn hoặc là một trải nghiệm App được tích hợp dọc, hoặc tốt hơn 10 lần trong một việc nào đó, hoặc rất, rất mạnh trong một loại ứng dụng cụ thể.

Tôi nghĩ NEAR đang làm rất tốt về phía Intents. Họ cũng đang làm nhiều việc khác, như ý định bảo mật và các yếu tố khác xoay quanh việc sử dụng AI. Đây là một trong số ít dự án L1 thực sự tìm thấy vị trí độc đáo của mình.

Điều này khiến tôi nghĩ đến phân loại cầu thủ NBA. Hiện tại có rất nhiều dự án L1 và L2 mới trên thị trường, chúng giống như một số tân binh tiềm năng. Theo thời gian, một số sẽ phát triển thành siêu sao, một số sẽ dần bị loại bỏ. Nhưng còn có một loại cầu thủ là "cầu thủ vai trò", họ thực hiện rất tốt vai trò của mình. Ví dụ như Lu Dort hoặc Alex Caruso của OKC.

NEAR cho tôi cảm giác như một cầu thủ như vậy. Nó không phải là LeBron James, nhưng nó rất quan trọng, bởi vì nó rất mạnh trong những việc nó làm.

Cập nhật thị trường GPU Akash

Người dẫn chương trình Andy: Một dự án khác luôn bị đánh giá thấp, Robbie luôn nhấn mạnh với tôi là Akash. Tiếc là hôm nay anh ấy không có ở đây. Akash đã sớm tham gia vào các hướng suy luận phân tán, mô hình phân tán, đào tạo phi tập trung, phải không?

Nghe có vẻ như đây là câu chuyện đầu tiên về Crypto AI. Sau đó, chúng ta đã trải qua những dự án Agent (trí tuệ nhân tạo) giả mạo với Meme Token. Bây giờ, chúng ta dường như lại bước vào giai đoạn tiếp theo của suy luận phi tập trung và đào tạo mô hình, chỉ là lần này sản phẩm mạnh mẽ hơn nhiều. Bạn đã xem Akash đang làm gì chưa? Bạn có quan điểm đầu tư về dự án này không?

Austin:

Tôi thực sự đã quan tâm đến Akash, họ bắt đầu từ thị trường CPU phi tập trung, sau đó chuyển sang thị trường GPU. Bây giờ, bạn thực sự có thể xem có bao nhiêu dữ liệu đang chảy qua OpenRouter. Một phần đáng kể trong số đó là thông qua Akash, tức là Akash ML, điều này rất thú vị. Và những dữ liệu này là công khai, bất kỳ ai cũng có thể xem.

Tuy nhiên, tôi cũng phải thừa nhận, Akash không phải là một trong những dự án tôi theo dõi chặt chẽ nhất. Nhưng đối với một đội ngũ đã tồn tại lâu như vậy, liên tục lặp lại, bây giờ thấy họ cuối cùng đã tìm thấy sự phù hợp thị trường sản phẩm thực sự (Product-Market Fit), và sự phù hợp đó dường như vẫn đang tăng tốc, đây là một điều rất thú vị.

Phân tích ngăn xếp AI

Người dẫn chương trình Andy: Có một dự án tên là Gitlab, nó có vốn hóa thị trường nhỏ trên Base, nhưng số lượng Token sản xuất hàng ngày thể hiện rất mạnh. Bây giờ trên Base xuất hiện một loạt Token AI có tính đầu cơ cao, và trong bức tranh ghép này có nhiều lĩnh vực nhỏ cần hiểu.

Tôi muốn hỏi từ góc độ rộng hơn: Trong ngăn xếp AI này, có phần nào phù hợp nhất để tích hợp blockchain và sau đó đạt được tăng trưởng quy mô lớn không? Chúng ta đã thấy Venice cung cấp suy luận riêng tư và ChatGPT không thể kiểm duyệt; NEAR giống như cơ sở hạ tầng thị trường Agent; Akash có Akash ML; Grass tập trung vào tập dữ liệu.

Bạn nghĩ trong ngăn xếp AI, có những lĩnh vực hoặc thành phần then chốt nào có nhiều khả năng nhất được thay thế bởi công nghệ blockchain, hoặc phù hợp nhất để sử dụng trên chuỗi?

Austin:

Tôi nghĩ trước hết là ngữ cảnh bảo mật, bao gồm việc sử dụng riêng tư mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và sử dụng không thể kiểm duyệt. Sau đó là thu thập dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình, tức là việc Grass đang làm.

Tiếp theo là thị trường tính toán suy luận và sức mạnh tính toán, bạn vừa đề cập đến Akash. Chúng ta cũng thấy các thị trường suy luận khác đang xuất hiện. Còn một dự án xây dựng xung quanh DM, đồng thời cung cấp các dịch vụ khác, cho phép người dùng bán sức mạnh tính toán nhàn rỗi, gọi là AnC. Đây là một dự án thú vị mà tôi vẫn đang theo dõi. Mặc dù hiện tại nó chưa có Token, nhưng tôi nghĩ họ đang làm một số việc rất thú vị, đặc biệt là trong việc kết hợp với Venice và DM.

Tôi nghĩ còn một hướng quan trọng khác là đào tạo mô hình phi tập trung. Vấn đề là làm thế nào để xây dựng các mô hình mã nguồn mở trong khi vẫn giữ được quyền sở hữu và khả năng kiếm tiền của mô hình thông qua trọng số riêng tư. Hiện tại có một số đội ngũ đang khám phá lĩnh vực này. Ví dụ, tôi nghĩ Pluralis là một trong những dự án thú vị nhất. Nous Research cũng đang thực hiện một số công việc rất thú vị xung quanh Hermes. Ngoài ra, còn có Prime Intellect và một số đội ngũ khác cũng đang bố trí trong lĩnh vực này.

Vì vậy, các lĩnh vực chính tôi quan tâm bao gồm: đào tạo phi tập trung, thị trường suy luận và sức mạnh tính toán, cơ sở hạ tầng Agent, dữ liệu, và các ứng dụng sử dụng mô hình hướng đến người tiêu dùng.

Khuôn khổ dòng giá trị ròng của Token

Người dẫn chương trình Andy: Gần đây bạn vẫn luôn nhấn mạnh một quan điểm khác: Chúng ta cần cách mới để hiểu mô hình Token và kinh tế học. Bạn vẫn luôn ủng hộ các dự án như Aerodrome và Hyperliquid.

Tôi muốn trước khi kết thúc, bỏ qua ngữ cảnh AI, hỏi một câu hỏi rộng hơn: Bạn nhìn nhận thế nào về dòng giá trị ròng của Token? Tức là, sử dụng cách thức credit (doanh thu) và debit (chi tiêu), sử dụng bảng cộng trừ để phân tích giá trị của một tài sản tiền mã hóa. Bạn nghĩ toàn ngành đang thay đổi cách suy nghĩ thế nào khi phân tích kinh tế học Token? Khuôn khổ hiện tại của bạn là gì? Bạn có đồng ý rằng nhà đầu tư nên hiểu dòng giá trị ròng của một tài sản nhất định giống như nhìn vào một bảng dương âm không?

Austin:

Tôi nghĩ có một số cách khác nhau để xem xét vấn đề này, và đây không phải là một việc cắt giảm một kích cỡ.

Chúng ta có thể bắt đầu bằng cơ chế cấp cao là mua lại và tiêu hủy. Hyperliquid đã làm cơ chế này trở nên rất phổ biến, mọi người sẽ nói: "Nhìn Hyperliquid làm tốt thế nào, nó có mua lại và tiêu hủy." Nhưng cứ mỗi Hyperliquid xuất hiện, sẽ có chín Token khác cũng cố gắng áp dụng cơ chế mua lại và tiêu hủy tương tự, nhưng kết quả biểu hiện giá của chúng lại rất tệ.

Bài học ở đây là gì? Bài học là, Hyperliquid trước hết là một mô hình kinh doanh rất thành công, vì vậy mọi người thích Token của nó, và việc mua lại chỉ là một cách nó truyền giá trị cho người nắm giữ Token. Nếu bản thân nó không phải là một hoạt động kinh doanh vận hành tốt, thì ngay cả khi bạn áp dụng cơ chế mua lại, giá Token cũng sẽ không tự nhiên tăng lên.

Đây là vấn đề đầu tiên mà tôi nghĩ mọi người thường nhầm lẫn.

Vấn đề thứ hai là, bạn có thực sự đang tạo ra giá trị cho người nắm giữ Token không. Dù bạn áp dụng mua lại và tiêu hủy, mua lại và phân phối, hay tái đầu tư tiền vào hoạt động kinh doanh, hoặc gửi tiền vào tài khoản ngân hàng để tăng cường tính linh hoạt của bảng cân đối kế toán, vấn đề cốt lõi là: Người nắm giữ Token có thể nắm bắt tối đa giá trị được tạo ra từ những gì bạn xây dựng hay không.

Ví dụ, Hyperliquid như vậy, Aerodrome cũng như vậy. Đối với Grass, nhiều người hy vọng nó có thể thực hiện nhiều mua lại hơn, nhưng rõ ràng, tất cả hợp đồng của nó đều được ký với quỹ, tất cả doanh thu đều vào tài khoản ngân hàng của quỹ, và những tài sản này được kiểm soát bởi người nắm giữ Token.

Vì vậy, tôi nghĩ có nhiều cách khác nhau có thể được sử dụng để hiểu việc này.

Mua lại và tiêu hủy chỉ hiệu quả trong một số trường hợp

Austin:

Tiếp theo là vấn đề thanh khoản Token. Lấy Hyperliquid làm ví dụ, về lý thuyết nó có một lượng mở khóa tối đa mỗi tháng, nhưng thực tế có thể chỉ có hai ba trăm nghìn Token được mở khóa. Trong khi đó, lượng mua vào từ ETF, DAT và quỹ hỗ trợ lại cao hơn nhiều. Do đó, tự nhiên sẽ xuất hiện tình trạng người mua nhiều hơn người bán.

Nhìn vào Aerodrome. Nếu bạn khóa AERO thành veAERO, thì sau khi họ mở rộng sang mạng chính Ethereum vào tháng 7, veAERO sẽ được đổi tên thành sAERO. Người nắm giữ không chỉ kiếm được toàn bộ doanh thu của nền tảng, mà còn có thể hướng dẫn phân phối Token vào các nhóm thanh khoản cần thanh khoản nhất và đồng thời tạo ra nhiều doanh thu nhất.

Một số người có thể nói, nếu giá trị phân phối Token trong một chu kỳ vượt quá giá trị doanh thu, thì chu kỳ đó có lợi nhuận ròng âm. Nhưng tôi nghĩ quan điểm này hoàn toàn sai.

Cách phân tích đúng phải là: Hệ thống tạo ra bao nhiêu doanh thu trong chu kỳ này? Có bao nhiêu Token tăng lượng lưu hành, nhưng thực tế không bị bán ra? Ví dụ, Aerodrome gần đây đã đổi tên một cơ chế của mình thành Quỹ Động lực, bản chất của cơ chế này tương tự như việc quỹ liên tục thực hiện mua lại. Ngoài ra, còn có rất nhiều người kiếm được AERO sẽ chọn khóa nó và stake thành veAERO để kiếm thêm doanh thu. Và, còn có một số người chỉ đơn giản là rất tự tin vào tương lai của Token này, họ vốn dĩ không có ý định bán.

Từ góc độ này, mỗi chu kỳ, tức là mỗi tuần, số lượng Token thực sự chảy ra thị trường mở, đều ít hơn nhiều so với quy mô doanh thu mà nền tảng tạo ra trong cùng chu kỳ.

Kết hợp với một số bản phát hành mới gần đây, như Atlas, Aura và các dự án khác, bây giờ doanh thu của Aerodrome đã tăng lên đáng kể. Ở đây, doanh thu tôi đề cập đến là lợi nhuận mà người nắm giữ Token kiếm được từ nền tảng, những lợi nhuận này đã vượt xa giá trị thực tế chảy ra dưới dạng phân phối.

Vì vậy, mỗi dự án và mỗi cơ chế đều cần phân tích cụ thể. Nhưng vấn đề cốt lõi là: Người nắm giữ Token có thể hưởng lợi từ giá trị mà hệ thống đang tạo ra không? Đây là điểm then chốt của phân tích. Trên cơ sở này, bạn có thể tiếp tục phân tích sâu hơn từ góc độ này.

Hai nhóm mới trong thị trường tài sản số

Người dẫn chương trình Andy: Tôi nghĩ toàn ngành đang chuyển sang các mô hình tư duy tương tự, mặc dù mô hình này rất tinh tế. Bây giờ dường như có hai loại thứ đang nổi lên: một loại là những công ty có doanh thu, có nền tảng cơ bản; loại kia là những dự án chú trọng hơn vào câu chuyện, chuyên biệt hơn, nhưng công nghệ rất hữu ích, như Zcash, Venice, NEAR và các tài sản liên quan đến bảo mật AI. Ngoài ra, còn có một số dự án thuần túy dựa trên hoạt động kinh doanh trên chuỗi, và khu vực trung gian hiện tại dường như không có nhiều điều xảy ra.

Austin:

Tôi đồng ý với quan điểm của bạn. Một điểm thú vị của thị trường này là tập hợp Token thực sự đáng quan tâm trở nên nhỏ hơn. Bởi vì bây giờ mọi người có nhận thức rõ hơn về dự án nào thực sự có sức hút thị trường, dự án nào là thực, thay vì chỉ đơn thuần là thổi phồng, bây giờ có thể chỉ có 10 đến 20 Token có nền tảng cơ bản rất mạnh.

Do đó, chúng ta thấy những Token này vượt trội hơn rõ rệt so với thị trường. Bởi vì đây là lần đầu tiên trong một thời gian dài, tình huống như vậy xuất hiện: Nhà đầu tư có thể lựa chọn từ một nhóm nhỏ hơn các dự án chất lượng. Bây giờ, dòng tiền đang tập trung đổ dồn về các dự án như Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR và Zcash.

Zcash là một dự án khác tập trung vào bảo mật. Bây giờ một số người lo lắng rằng Bitcoin có thể ngày càng chịu ảnh hưởng của Michael Saylor (đây là một chủ đề khác), trong khi Zcash đại diện cho tinh thần nguyên bản của Bitcoin, đồng thời cấu trúc của nó cũng rất giống với Bitcoin.

Mặc dù Zcash trong ngữ cảnh hiện tại không có doanh thu, nhưng nó vẫn là một tài sản thú vị. Bởi vì giá của nó càng cao, tiện ích thực tế của nó càng lớn. Giá càng cao, nó càng có khả năng được củng cố, từ đó hình thành sự đồng thuận và giá trị cộng đồng mạnh hơn xung quanh nó.

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta đang ở trong một giai đoạn rất thú vị: Việc chọn đúng Token trở nên dễ dàng hơn. Chỉ cần nghiên cứu tập trung hơn, phân biệt dự án nào là thực, dự án nào chỉ là thổi phồng giả tạo.

Đối với những nhà đầu tư hy vọng đạt được lợi nhuận gấp 5 đến 10 lần, thậm chí 3 lần, thời điểm này dễ thành công hơn bao giờ hết. Mặc dù cuối cùng bạn cũng có thể đạt được lợi nhuận gấp 100 lần, nhưng tôi nghĩ rằng hiện có một nhóm dự án đang làm những việc rất thú vị, và những dự án này chính là tài sản tôi sẽ quan tâm và đầu tư.

Câu hỏi Liên quan

QAustin Barack tin rằng lĩnh vực nào trong Crypto x AI có tiềm năng phát triển mạnh mẽ và tại sao?

AAustin Barack tin rằng nhiều lĩnh vực trong Crypto x AI có tiềm năng lớn, bao gồm: AI riêng tư (như Venice), cung cấp dữ liệu (như Grass), thị trường điện toán suy luận và luyện mô hình phi tập trung, cơ sở hạ tầng cho Agent và các ứng dụng tiêu dùng sử dụng mô hình. Ông nhấn mạnh rằng AI đang tạo ra lượng dữ liệu người dùng lớn hơn 100 lần so với các sản phẩm internet trước đây, khiến quyền riêng tư và nhu cầu về dữ liệu, điện toán trở nên cực kỳ quan trọng.

QCơ chế kinh tế của Venice hoạt động như thế nào với hai token VVV và DM?

AVenice có hai token: VVV và DM. VVV được dùng để đặt cược, tạo thành viên miễn phí và thu nhập giao thức được dùng để đốt VVV. Người dùng có thể khóa VVV để đúc ra token DM. Mỗi token DM cho phép người dùng nhận 1 USD điện toán suy luận miễn phí mỗi ngày trên nền tảng Venice. Cơ chế này tạo ra một khoản chi phí tiềm năng tối đa được kiểm soát (khoảng 3,8 triệu USD mỗi ngày nếu tất cả DM được sử dụng), và chi phí này dễ dàng được bù đắp bởi doanh thu từ gói đăng ký Pro/Premium và việc mua token/điểm bổ sung của người dùng.

QTại sao Austin Barack cho rằng dự án Grass hiện đang bị định giá thấp?

AAustin Barack cho rằng Grass bị định giá thấp vì nó có tốc độ tăng trưởng doanh thu cực kỳ nhanh (ba chữ số) với ARR ước tính khoảng 50-80 triệu USD, nhưng định giá vốn hóa thị trường chỉ khoảng 400 triệu USD, tương đương hệ số giá/doanh thu (P/S) chỉ khoảng 5 lần. Trong khi đó, nhiều dự án crypto khác được định giá ở mức 20-50 lần doanh thu. Ông tin rằng với tốc độ tăng trưởng và vị thế là nhà cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, Grass xứng đáng có mức định giá cao hơn nhiều.

QQuan điểm của Austin về việc token nên nắm bắt giá trị như thế nào là đúng đắn?

AAustin cho rằng cốt lõi không phải là cơ chế có tên gọi là gì (như mua lại và đốt token), mà là liệu người nắm giữ token có thể nắm bắt được giá trị tối đa từ giá trị mà hệ thống tạo ra hay không. Điều quan trọng là dự án phải có một mô hình kinh doanh thành công thực sự. Các cơ chế như mua lại chỉ hiệu quả khi có dòng tiền mạnh mẽ từ hoạt động kinh doanh cơ bản và số lượng người mua token nhiều hơn người bán. Nhà đầu tư cần phân tích dòng giá trị ròng chảy vào token, xem xét doanh thu, lượng token phát hành, và hành vi nắm giữ thực tế.

QTheo Austin, thị trường crypto hiện nay đang có xu hướng gì đối với các tài sản có cơ bản mạnh?

AAustin nhận thấy thị trường đang phân hóa rõ rệt. Một nhóm nhỏ các token có cơ bản mạnh mẽ, doanh thu thực và sản phẩm hữu ích (như Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR, Zcash) đang thu hút dòng tiền tập trung và vượt trội so với phần còn lại của thị trường. Điều này khiến việc lựa chọn đầu tư trở nên dễ dàng hơn cho những nhà đầu tư muốn tìm kiếm lợi nhuận 3x, 5x, 10x từ các dự án thực sự, thay vì cố gắng tìm kiếm lợi nhuận 100x từ các dự án thuần túy dựa trên narrative hoặc meme.

Nội dung Liên quan

"Đại Ca" Nhà Đầu Tư Nhỏ Lẻ Serenity vs Nhà Đầu Tư Huyền Thoại Mới Nổi Leopold: Hai Tay Săn Hàng Đầu Làm Thế Nào Để Khai Thác "Giới Hạn Vật Lý" Của AI?

Tác giả: Jae, PANews Trong hai năm qua, chiến lược đầu tư đơn giản và hiệu quả nhất là mua cổ phiếu NVIDIA, nhưng giờ đây chiến lược này đang mất dần hiệu quả. Dòng tiền thông minh thực sự đang chuyển hướng sang phân tích nền tảng vật lý đằng sau sự vận hành của AI. Hai cái tên nổi bật hiện nay là Serenity và Leopold Aschenbrenner, đại diện cho hai phong cách đầu tư khác biệt nhưng cùng tập trung vào các rào cản vật lý. **Serenity - "Thuyết lá Tía Tô" và các công ty ẩn mình** Serenity là một nhà giao dịch ẩn danh trên nền tảng X, với hình đại diện anime nữ. Anh tự nhận có nền tảng học thuật, từng từ chối lời mời làm việc tại NVIDIA và kiếm được lợi nhuận 45 lần trong năm nay nhờ phân tích sâu các linh kiện ở tầng đáy chuỗi cung ứng. Phương pháp của anh được gọi là "Thuyết lá Tía Tô": trong khi mọi người chú ý đến "cá ngừ" (các công ty lớn như NVIDIA), thì những "lá tía tô" - các nhà sản xuất nhỏ, thanh khoản thấp nhưng nắm giữ công nghệ then chốt không thể thay thế trong các khâu cụ thể - mới là yếu tố thiết yếu. Serenity tập trung vào các lĩnh vực như vật liệu bán dẫn, chất nền cho mô-đun quang và đã thành công với các cổ phiếu như AXTI. Anh tiếp tục đào sâu vào các vật liệu cấp phân tử như phốt-pho tinh khiết cao. **Leopold - Chiến lược chênh lệch cơ sở hạ tầng quy mô tỷ đô** Leopold Aschenbrenner, 24 tuổi, cựu nghiên cứu viên OpenAI, hiện điều hành quỹ phòng hộ Situational Awareness LP với quy mô hơn 100 tỷ USD. Trong báo cáo "Nhận thức Tình huống", anh dự đoán AGI sẽ xuất hiện vào khoảng năm 2027 và cho rằng điểm nghẽn thực sự là các nguồn lực vật lý như lưới điện, đất đai, trung tâm dữ liệu và bộ nhớ. Chiến lược đầu tư của Leopold là "chênh lệch cơ sở hạ tầng": * **Mua vào:** Các công ty cơ sở hạ tầng vật lý như nhà sản xuất bộ nhớ SanDisk, nhà cung cấp điện toán đám mây CoreWeave, và các công ty khai thác Bitcoin (như IREN, Riot) - mà anh coi là sự thay thế bị định giá thấp cho trung tâm dữ liệu AI. * **Bán khống (qua quyền chọn bán):** Một danh mục quyền chọn bán (put option) trị giá ~85 tỷ USD nhắm vào toàn bộ ngành bán dẫn, bao gồm NVIDIA, TSMC, ASML. Leopold tin rằng định giá của các hãng chip đã vượt xa tốc độ xây dựng cơ sở hạ tầng vật lý cần thiết (điện, đất, làm mát), vốn có chu kỳ xây dựng chậm hơn nhiều. **Điểm chung và rủi ro** Cả hai đều từ bỏ tầng phần mềm để tập trung vào phần cứng bị ràng buộc bởi các giới hạn vật lý. Họ tin rằng ai nắm giữ tài nguyên khan hiếm trong thế giới vật chất sẽ có quyền lực trong kỷ nguyên AI. * **Rủi ro với Serenity:** Tính thanh khoản cực thấp của các cổ phiếu vốn hóa nhỏ mà anh đề xuất, có thể dẫn đến biến động giá mạnh. Danh tính và thành tích của anh chưa được xác minh, việc sao chép đầu tư mù quáng rất nguy hiểm. * **Rủi ro với Leopold:** Sự chênh lệch thời gian trong thị trường vĩ mô. Thị trường có thể duy trì định giá cao cho các công ty chip lâu hơn dự kiến, gây ra tổn thất lớn cho danh mục quyền chọn bán của anh nếu cổ phiếu tiếp tục tăng. Sự nổi lên của Serenity và Leopold đánh dấu sự chuyển dịch logic đầu tư AI: giá trị đang dịch chuyển từ chính những con chip sang các yếu tố vật chất đằng sau nó như vật liệu, thiết bị, điện năng và đất đai.

marsbit50 phút trước

"Đại Ca" Nhà Đầu Tư Nhỏ Lẻ Serenity vs Nhà Đầu Tư Huyền Thoại Mới Nổi Leopold: Hai Tay Săn Hàng Đầu Làm Thế Nào Để Khai Thác "Giới Hạn Vật Lý" Của AI?

marsbit50 phút trước

Nocera Đổi Tên Thành Nocera Holdings, Toàn Diện Bước Vào Lĩnh Vực AI, Trung Tâm Dữ Liệu, Robot, Công Nghệ Sinh Học Và Tài Sản Số

Nocera, Inc. (Mã NASDAQ: NCRA) thông báo khởi động một kế hoạch chuyển đổi doanh nghiệp lớn và đổi mới thương hiệu, trọng tâm là thành lập **Nocera Holdings** - một công ty mẹ tập trung vào nhiều lĩnh vực công nghệ. Công ty đồng thời sửa đổi thỏa thuận huy động vốn trước đây lên tới 300 triệu USD để linh hoạt hơn, nhằm mở rộng phạm vi sử dụng vốn cho hoạt động, mua lại, đầu tư chiến lược và liên minh. Nocera Holdings sẽ tập trung mạnh vào các lĩnh vực công nghệ tăng trưởng cao, bao gồm: * **AI & Cơ sở hạ tầng AI:** Tìm kiếm cơ hội mua lại, đầu tư vào nền tảng cơ sở hạ tầng AI, ứng dụng AI doanh nghiệp và các giải pháp dịch vụ. * **Trung tâm dữ liệu:** Đánh giá cơ hội tại châu Á và Đông Âu để đáp ứng nhu cầu điện toán đám mây, AI và hiệu suất cao. * **Công nghệ sinh học & Y tế AI:** Khám phá các cơ hội trong chẩn đoán, tự động hóa và nền tảng vận hành được AI hỗ trợ. * **Robot & "AI vật lý":** Nhắm mục tiêu thị trường châu Á để đầu tư vào robot, tự động hóa công nghiệp và ứng dụng AI trong thế giới thực. * **Blockchain & Tài sản kỹ thuật số:** Tiếp tục thúc đẩy chiến lược blockchain, tập trung vào cơ sở hạ tầng tài sản kỹ thuật số và mã hóa. Công ty tin rằng sự hội tụ của các xu hướng này sẽ tạo ra cơ hội thị trường lớn. Nocera sẽ tận dụng mạng lưới và hiện diện hiện có tại châu Á để theo đuổi các cơ hội chiến lược, đồng thời thực hiện tái cấu trúc thương hiệu và truyền thông toàn cầu. Mục tiêu cuối cùng là củng cố bảng cân đối kế toán, đảm bảo tuân thủ niêm yết NASDAQ và tạo giá trị dài hạn cho cổ đông thông qua việc định vị ở giao điểm của các công nghệ định hình tương lai.

marsbit1 giờ trước

Nocera Đổi Tên Thành Nocera Holdings, Toàn Diện Bước Vào Lĩnh Vực AI, Trung Tâm Dữ Liệu, Robot, Công Nghệ Sinh Học Và Tài Sản Số

marsbit1 giờ trước

Ai sẽ kiếm được tiền trong kỷ nguyên Agents?

Tác giả Jonah Burian thảo luận về việc ai sẽ nắm bắt được giá trị trong kỷ nguyên của các Agent (tác nhân tự động) trong lĩnh vực tiền mã hóa. Bài viết phân tích hai lý thuyết chính: 1. **Lý thuyết "Giao thức phát triển" (Fat Protocols):** Cho rằng trong giai đoạn đầu, giá trị tập trung ở các giao thức cơ sở như Bitcoin và Ethereum do tính khan hiếm. Tuy nhiên, ngày nay với sự cạnh tranh của nhiều L1, L2 và lớp mô-đun, không gian khối đã dư thừa, làm suy yếu quyền định giá và làm cho cơ sở hạ tầng trở thành hàng hóa. 2. **Lý thuyết "Ứng dụng phát triển" (Fat Apps):** Đề xuất rằng giá trị hiện đang chuyển sang tầng ứng dụng (ví dụ: Phantom, Coinbase) vì họ kiểm soát mối quan hệ người dùng, giao diện và luồng giao dịch, từ đó thu lợi nhuận. Tuy nhiên, **Agent sẽ phá vỡ logic này**. Không như người dùng là con người, Agent không quan tâm đến UX, thương hiệu hay sự tiện lợi. Chúng gọi trực tiếp API, không có sự trung thành và chuyển đổi với chi phí bằng không. Điều này làm suy yếu hào phòng bảo vệ dựa trên giao diện người dùng của các ứng dụng. Bài viết đưa ra một số viễn cảnh cho tương lai: * **Ứng dụng trở nên "không đầu" (Headless):** Các ứng dụng chiến thắng có thể chuyển đổi thành cơ sở hạ tầng back-end thuần túy cung cấp API cho Agent. * **Sự trỗi dậy trở lại của các giao thức:** Nếu việc tích hợp trở nên dễ dàng, Agent có thể bỏ qua lớp trung gian và tương tác trực tiếp với các giao thức, hồi sinh lý thuyết "giao thức phát triển". * **Sự sụp đổ quyền định giá trên toàn bộ tech stack:** Agent có thể gây áp lực cạnh tranh về giá lên mọi tầng, nén biên lợi nhuận về chi phí cận biên, biến công nghệ mã hóa thành một tiện ích công cộng. * **Agent tạo ra hoạt động chưa từng có:** Agent có thể tạo ra các loại hình hoạt động kinh tế mới, với khối lượng giao dịch khổng lồ, mở rộng toàn bộ "chiếc bánh" kinh tế mặc dù biên lợi nhuận trên mỗi giao dịch có thể thấp. * **Mô hình kinh doanh chưa được đặt tên:** Có thể xuất hiện các mô hình nắm bắt giá trị hoàn toàn mới mà chúng ta chưa thể dự đoán được. Kết luận, trong một thời gian dài, **con người và Agent sẽ cùng tồn tại** với bản đồ nắm bắt giá trị khác nhau. Lý thuyết "ứng dụng phát triển" vẫn phù hợp với người dùng con người, trong khi thế giới của Agent sẽ tuân theo một bộ quy tắc khác. Câu hỏi quan trọng cho các nhà xây dựng là: **Điều gì khiến một Agent quay lại sử dụng bạn thay vì chuyển sang lựa chọn thay thế rẻ nhất tiếp theo?** Câu trả lời có thể không phải là UX mà là tính thanh khoản, độ trễ, đảm bảo thanh toán...

marsbit1 giờ trước

Ai sẽ kiếm được tiền trong kỷ nguyên Agents?

marsbit1 giờ trước

The Bitcoin Vector #57

Tóm tắt: Bài viết này, có tựa đề "The Bitcoin Vector #57", dường như chứa nội dung dành riêng cho người đăng ký. Phần có thể xem được công khai chỉ bao gồm một tiêu đề và một thông báo nhắc người đọc đã đăng ký đăng nhập để truy cập bài viết đầy đủ. Do đó, không có nội dung chính nào từ bài báo có sẵn để tóm tắt trong phạm vi công khai này.

insights.glassnode1 giờ trước

The Bitcoin Vector #57

insights.glassnode1 giờ trước

6,000 Nhà Đầu Tư Mất Trắng Với Đồng Coin Meme Solana Tăng 1,001 Lần — Hàn Quốc Vừa Ra Đòn

Văn phòng Công tố Quận phía Nam Seoul, Hàn Quốc, đã khởi tố 5 cá nhân trong vụ án hình sự đầu tiên nước này liên quan đến một vụ "rug pull" (bỏ trốn sau khi hút vốn) trên sàn giao dịch phi tập trung (DEX). Đây cũng là vụ án đầu tiên áp dụng các tội danh giao dịch gian lận theo Đạo luật Bảo vệ Người dùng Tài sản Ảo của Hàn Quốc, tạo tiền lệ pháp lý quan trọng cho việc xử lý thao túng thị trường dựa trên DEX. Vụ việc xoay quanh đồng meme coin CATFI trên Solana. Nhóm tội phạm, dẫn đầu bởi một người có biệt danh "EtherFather", đã phát hành token, thao túng giá thông qua giao dịch vòng tròn và quảng bá sai sự thật trên mạng xã hội để thu hút nhà đầu tư nhỏ lẻ. Sau khi giá CATFI tăng 1.001 lần trong 26 giờ và thu hút khoảng 6.000 nhà đầu tư, nhóm này đã thực hiện "rug pull", bỏ trốn với khoảng 400 triệu won Hàn Quốc (khoảng 650.000 USD) lợi nhuận bất hợp pháp, gây thiệt hại xác nhận cho 256 nhà đầu tư. Vụ án này đánh dấu bước mở rộng đáng kể phạm vi điều chỉnh của cơ quan quản lý Hàn Quốc sang các giao dịch trên sàn DEX, một lĩnh vực trước đây khó truy tố, đồng thời cho thấy khả năng kỹ thuật và khuôn khổ pháp lý ngày càng phát triển để theo đuổi các hành vi gian lận tiền mã hóa vượt ra ngoài phạm vi các sàn giao dịch tập trung.

bitcoinist2 giờ trước

6,000 Nhà Đầu Tư Mất Trắng Với Đồng Coin Meme Solana Tăng 1,001 Lần — Hàn Quốc Vừa Ra Đòn

bitcoinist2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

GROK AI là gì

Grok AI: Cách mạng hóa Công nghệ Đối thoại trong Kỷ nguyên Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, Grok AI nổi bật như một dự án đáng chú ý kết nối các lĩnh vực công nghệ tiên tiến và tương tác người dùng. Được phát triển bởi xAI, một công ty do doanh nhân nổi tiếng Elon Musk dẫn dắt, Grok AI nhằm định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với trí tuệ nhân tạo. Khi phong trào Web3 tiếp tục phát triển mạnh mẽ, Grok AI hướng tới việc tận dụng sức mạnh của AI đối thoại để trả lời các câu hỏi phức tạp, mang đến cho người dùng một trải nghiệm không chỉ thông tin mà còn giải trí. Grok AI là gì? Grok AI là một chatbot AI đối thoại tinh vi được thiết kế để tương tác với người dùng một cách linh hoạt. Khác với nhiều hệ thống AI truyền thống, Grok AI chấp nhận một loạt các câu hỏi rộng hơn, bao gồm những câu hỏi thường được coi là không phù hợp hoặc ngoài các phản hồi tiêu chuẩn. Các mục tiêu cốt lõi của dự án bao gồm: Lập luận đáng tin cậy: Grok AI nhấn mạnh lập luận theo lẽ thường để cung cấp các câu trả lời hợp lý dựa trên sự hiểu biết về ngữ cảnh. Giám sát có thể mở rộng: Việc tích hợp công cụ hỗ trợ đảm bảo rằng các tương tác của người dùng được theo dõi và tối ưu hóa về chất lượng. Xác minh chính thức: An toàn là điều tối quan trọng; Grok AI tích hợp các phương pháp xác minh chính thức để nâng cao độ tin cậy của các đầu ra của nó. Hiểu biết về ngữ cảnh dài: Mô hình AI xuất sắc trong việc giữ lại và nhớ lại lịch sử cuộc trò chuyện dài, tạo điều kiện cho các cuộc thảo luận có ý nghĩa và nhận thức về ngữ cảnh. Khả năng chống lại các cuộc tấn công: Bằng cách tập trung vào việc cải thiện khả năng phòng thủ chống lại các đầu vào bị thao túng hoặc độc hại, Grok AI nhằm duy trì tính toàn vẹn của các tương tác của người dùng. Nói tóm lại, Grok AI không chỉ là một thiết bị truy xuất thông tin; nó là một đối tác đối thoại hấp dẫn khuyến khích cuộc trò chuyện năng động. Người sáng tạo Grok AI Bộ óc đứng sau Grok AI không ai khác chính là Elon Musk, một cá nhân gắn liền với sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực, bao gồm ô tô, du hành vũ trụ và công nghệ. Dưới sự bảo trợ của xAI, một công ty tập trung vào việc phát triển công nghệ AI theo những cách có lợi, tầm nhìn của Musk nhằm định hình lại cách hiểu về các tương tác AI. Sự lãnh đạo và tinh thần nền tảng bị ảnh hưởng sâu sắc bởi cam kết của Musk trong việc thúc đẩy các ranh giới công nghệ. Các nhà đầu tư của Grok AI Mặc dù các chi tiết cụ thể về các nhà đầu tư hỗ trợ Grok AI vẫn còn hạn chế, nhưng đã được công nhận công khai rằng xAI, vườn ươm của dự án, được thành lập và hỗ trợ chủ yếu bởi chính Elon Musk. Các dự án và tài sản trước đây của Musk cung cấp một nền tảng vững chắc, tăng cường thêm độ tin cậy và tiềm năng phát triển của Grok AI. Tuy nhiên, tính đến thời điểm hiện tại, thông tin về các quỹ đầu tư hoặc tổ chức bổ sung hỗ trợ Grok AI vẫn chưa dễ dàng tiếp cận, đánh dấu một lĩnh vực có thể khám phá trong tương lai. Grok AI hoạt động như thế nào? Cơ chế hoạt động của Grok AI sáng tạo không kém gì khung khái niệm của nó. Dự án tích hợp một số công nghệ tiên tiến giúp tạo ra các chức năng độc đáo của nó: Hạ tầng mạnh mẽ: Grok AI được xây dựng bằng Kubernetes cho việc điều phối container, Rust cho hiệu suất và an toàn, và JAX cho tính toán số hiệu suất cao. Bộ ba này đảm bảo rằng chatbot hoạt động hiệu quả, mở rộng hiệu quả và phục vụ người dùng kịp thời. Truy cập kiến thức theo thời gian thực: Một trong những tính năng nổi bật của Grok AI là khả năng truy cập dữ liệu theo thời gian thực thông qua nền tảng X—trước đây được biết đến với tên gọi Twitter. Khả năng này cho phép AI truy cập thông tin mới nhất, giúp nó cung cấp các câu trả lời và khuyến nghị kịp thời mà các mô hình AI khác có thể bỏ lỡ. Hai chế độ tương tác: Grok AI cung cấp cho người dùng sự lựa chọn giữa “Chế độ Vui” và “Chế độ Thông thường.” Chế độ Vui cho phép một phong cách tương tác vui tươi và hài hước hơn, trong khi Chế độ Thông thường tập trung vào việc cung cấp các câu trả lời chính xác và đúng đắn. Sự linh hoạt này đảm bảo một trải nghiệm được cá nhân hóa phù hợp với sở thích của từng người dùng. Nói tóm lại, Grok AI kết hợp hiệu suất với sự tương tác, tạo ra một trải nghiệm vừa phong phú vừa giải trí. Thời gian phát triển của Grok AI Hành trình của Grok AI được đánh dấu bởi các cột mốc quan trọng phản ánh các giai đoạn phát triển và triển khai của nó: Phát triển ban đầu: Giai đoạn nền tảng của Grok AI diễn ra trong khoảng hai tháng, trong đó việc đào tạo và tinh chỉnh ban đầu của mô hình được thực hiện. Phát hành Beta Grok-2: Trong một bước tiến quan trọng, beta Grok-2 đã được công bố. Phiên bản này giới thiệu hai phiên bản của chatbot—Grok-2 và Grok-2 mini—mỗi phiên bản đều có khả năng trò chuyện, lập trình và lập luận. Truy cập công khai: Sau khi phát triển beta, Grok AI đã trở thành có sẵn cho người dùng nền tảng X. Những người có tài khoản được xác minh bằng số điện thoại và hoạt động ít nhất bảy ngày có thể truy cập phiên bản giới hạn, giúp công nghệ có sẵn cho một đối tượng rộng lớn hơn. Thời gian này tóm tắt sự phát triển có hệ thống của Grok AI từ lúc khởi đầu đến khi công khai, nhấn mạnh cam kết của nó đối với việc cải tiến liên tục và tương tác người dùng. Các tính năng chính của Grok AI Grok AI bao gồm một số tính năng chính góp phần vào bản sắc đổi mới của nó: Tích hợp kiến thức theo thời gian thực: Truy cập thông tin hiện tại và liên quan phân biệt Grok AI với nhiều mô hình tĩnh, cho phép một trải nghiệm người dùng hấp dẫn và chính xác. Phong cách tương tác đa dạng: Bằng cách cung cấp các chế độ tương tác khác nhau, Grok AI phục vụ cho sở thích đa dạng của người dùng, khuyến khích sự sáng tạo và cá nhân hóa trong việc trò chuyện với AI. Cơ sở công nghệ tiên tiến: Việc sử dụng Kubernetes, Rust và JAX cung cấp cho dự án một khung vững chắc để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất tối ưu. Xem xét về đạo đức trong đối thoại: Việc bao gồm chức năng tạo hình ảnh thể hiện tinh thần đổi mới của dự án. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra các vấn đề đạo đức liên quan đến bản quyền và việc thể hiện tôn trọng các nhân vật dễ nhận biết—một cuộc thảo luận đang diễn ra trong cộng đồng AI. Kết luận Như một thực thể tiên phong trong lĩnh vực AI đối thoại, Grok AI khái quát tiềm năng cho những trải nghiệm người dùng chuyển đổi trong kỷ nguyên số. Được phát triển bởi xAI và được thúc đẩy bởi cách tiếp cận tầm nhìn của Elon Musk, Grok AI tích hợp kiến thức theo thời gian thực với khả năng tương tác tiên tiến. Nó cố gắng mở rộng ranh giới của những gì trí tuệ nhân tạo có thể đạt được trong khi vẫn giữ trọng tâm vào các vấn đề đạo đức và an toàn cho người dùng. Grok AI không chỉ thể hiện sự tiến bộ công nghệ mà còn thể hiện một mô hình đối thoại mới trong bối cảnh Web3, hứa hẹn sẽ thu hút người dùng bằng cả kiến thức sâu sắc và sự tương tác vui tươi. Khi dự án tiếp tục phát triển, nó đứng như một minh chứng cho những gì giao thoa giữa công nghệ, sáng tạo và tương tác giống như con người có thể đạt được.

Tổng lượt xem 619Xuất bản vào 2024.12.26Cập nhật vào 2024.12.26

GROK AI là gì

ERC AI là gì

Euruka Tech: Tổng Quan về $erc ai và Những Tham Vọng trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh công nghệ blockchain và ứng dụng phi tập trung đang phát triển nhanh chóng, các dự án mới thường xuyên xuất hiện, mỗi dự án đều có những mục tiêu và phương pháp độc đáo. Một trong những dự án đó là Euruka Tech, hoạt động trong lĩnh vực tiền điện tử và Web3 rộng lớn. Mục tiêu chính của Euruka Tech, đặc biệt là token $erc ai của nó, là cung cấp các giải pháp sáng tạo nhằm khai thác những khả năng đang phát triển của công nghệ phi tập trung. Bài viết này nhằm cung cấp một cái nhìn tổng quan về Euruka Tech, khám phá các mục tiêu, chức năng, danh tính của người sáng lập, các nhà đầu tư tiềm năng và tầm quan trọng của nó trong bối cảnh rộng lớn hơn của Web3. Euruka Tech, $erc ai là gì? Euruka Tech được mô tả như một dự án tận dụng các công cụ và chức năng mà môi trường Web3 cung cấp, tập trung vào việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động của nó. Mặc dù các chi tiết cụ thể về khung của dự án vẫn còn mơ hồ, nhưng nó được thiết kế để nâng cao sự tham gia của người dùng và tự động hóa các quy trình trong không gian tiền điện tử. Dự án nhằm tạo ra một hệ sinh thái phi tập trung không chỉ tạo điều kiện cho các giao dịch mà còn tích hợp các chức năng dự đoán thông qua trí tuệ nhân tạo, do đó tên gọi của token, $erc ai. Mục tiêu là cung cấp một nền tảng trực quan giúp tạo ra các tương tác thông minh hơn và xử lý giao dịch hiệu quả hơn trong lĩnh vực Web3 đang phát triển. Ai là Người Sáng Lập Euruka Tech, $erc ai? Hiện tại, thông tin về người sáng lập hoặc đội ngũ sáng lập đứng sau Euruka Tech vẫn chưa được xác định và có phần mờ mịt. Sự thiếu hụt dữ liệu này gây ra lo ngại, vì kiến thức về nền tảng của đội ngũ thường rất quan trọng để thiết lập độ tin cậy trong lĩnh vực blockchain. Do đó, chúng tôi đã phân loại thông tin này là không rõ cho đến khi có các chi tiết cụ thể được công bố trong lĩnh vực công cộng. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Euruka Tech, $erc ai? Tương tự, việc xác định các nhà đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ cho dự án Euruka Tech không được cung cấp dễ dàng qua các nghiên cứu hiện có. Một khía cạnh quan trọng đối với các bên liên quan tiềm năng hoặc người dùng đang xem xét tham gia vào Euruka Tech là sự đảm bảo đến từ các quan hệ đối tác tài chính đã được thiết lập hoặc sự hỗ trợ từ các công ty đầu tư uy tín. Thiếu thông tin về các mối quan hệ đầu tư, rất khó để rút ra những kết luận toàn diện về sự an toàn tài chính hoặc độ bền vững của dự án. Theo thông tin đã tìm thấy, phần này cũng đang ở trạng thái không rõ. Euruka Tech, $erc ai hoạt động như thế nào? Mặc dù thiếu các thông số kỹ thuật chi tiết cho Euruka Tech, nhưng điều quan trọng là phải xem xét những tham vọng đổi mới của nó. Dự án tìm cách tận dụng sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng trong môi trường tiền điện tử. Bằng cách tích hợp AI với công nghệ blockchain, Euruka Tech nhằm cung cấp các tính năng như giao dịch tự động, đánh giá rủi ro và giao diện người dùng cá nhân hóa. Bản chất đổi mới của Euruka Tech nằm ở mục tiêu tạo ra một kết nối liền mạch giữa người dùng và những khả năng rộng lớn mà các mạng phi tập trung mang lại. Thông qua việc sử dụng các thuật toán học máy và AI, nó nhằm giảm thiểu những thách thức mà người dùng lần đầu gặp phải và tinh giản trải nghiệm giao dịch trong khuôn khổ Web3. Sự cộng sinh giữa AI và blockchain nhấn mạnh tầm quan trọng của token $erc ai, đứng như một cầu nối giữa các giao diện người dùng truyền thống và các khả năng tiên tiến của công nghệ phi tập trung. Thời Gian của Euruka Tech, $erc ai Thật không may, do thông tin hạn chế hiện có về Euruka Tech, chúng tôi không thể trình bày một thời gian biểu chi tiết về các phát triển chính hoặc cột mốc trong hành trình của dự án. Thời gian biểu này, thường rất quý giá trong việc vạch ra sự tiến triển của một dự án và hiểu được quỹ đạo phát triển của nó, hiện không có sẵn. Khi thông tin về các sự kiện đáng chú ý, quan hệ đối tác hoặc các bổ sung chức năng trở nên rõ ràng, các cập nhật chắc chắn sẽ nâng cao sự hiện diện của Euruka Tech trong lĩnh vực tiền điện tử. Làm rõ về Các Dự Án “Eureka” Khác Điều đáng lưu ý là nhiều dự án và công ty chia sẻ một tên gọi tương tự với “Eureka.” Nghiên cứu đã xác định các sáng kiến như một đại lý AI từ NVIDIA Research, tập trung vào việc dạy robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp bằng các phương pháp sinh tạo, cũng như Eureka Labs và Eureka AI, cải thiện trải nghiệm người dùng trong giáo dục và phân tích dịch vụ khách hàng, tương ứng. Tuy nhiên, những dự án này là khác biệt với Euruka Tech và không nên bị nhầm lẫn với các mục tiêu hoặc chức năng của nó. Kết luận Euruka Tech, cùng với token $erc ai của nó, đại diện cho một người chơi hứa hẹn nhưng hiện tại còn mờ mịt trong bối cảnh Web3. Trong khi chi tiết về người sáng lập và các nhà đầu tư vẫn chưa được công bố, tham vọng cốt lõi của việc kết hợp trí tuệ nhân tạo với công nghệ blockchain vẫn là một điểm thu hút sự chú ý. Các phương pháp độc đáo của dự án trong việc thúc đẩy sự tham gia của người dùng thông qua tự động hóa tiên tiến có thể giúp nó nổi bật khi hệ sinh thái Web3 tiến triển. Khi thị trường tiền điện tử tiếp tục phát triển, các bên liên quan nên theo dõi chặt chẽ những tiến bộ xung quanh Euruka Tech, vì sự phát triển của các đổi mới đã được ghi chép, các quan hệ đối tác hoặc một lộ trình rõ ràng có thể mang lại những cơ hội đáng kể trong tương lai gần. Hiện tại, chúng tôi đang chờ đợi những hiểu biết sâu sắc hơn có thể tiết lộ tiềm năng của Euruka Tech và vị trí của nó trong bối cảnh cạnh tranh của tiền điện tử.

Tổng lượt xem 624Xuất bản vào 2025.01.02Cập nhật vào 2025.01.02

ERC AI là gì

DUOLINGO AI là gì

DUOLINGO AI: Tích hợp Học ngôn ngữ với Web3 và Đổi mới AI Trong một kỷ nguyên mà công nghệ định hình lại giáo dục, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và các mạng blockchain báo hiệu một biên giới mới cho việc học ngôn ngữ. Giới thiệu DUOLINGO AI và đồng tiền điện tử liên quan của nó, $DUOLINGO AI. Dự án này mong muốn kết hợp sức mạnh giáo dục của các nền tảng học ngôn ngữ hàng đầu với những lợi ích của công nghệ Web3 phi tập trung. Bài viết này đi sâu vào các khía cạnh chính của DUOLINGO AI, khám phá các mục tiêu, khung công nghệ, sự phát triển lịch sử và tiềm năng tương lai trong khi duy trì sự rõ ràng giữa tài nguyên giáo dục gốc và sáng kiến tiền điện tử độc lập này. Tổng quan về DUOLINGO AI Cốt lõi của DUOLINGO AI là thiết lập một môi trường phi tập trung nơi người học có thể kiếm được phần thưởng mã hóa cho việc đạt được các cột mốc giáo dục trong khả năng ngôn ngữ. Bằng cách áp dụng hợp đồng thông minh, dự án nhằm tự động hóa các quy trình xác minh kỹ năng và phân bổ token, tuân thủ các nguyên tắc Web3 nhấn mạnh tính minh bạch và quyền sở hữu của người dùng. Mô hình này khác biệt so với các phương pháp truyền thống trong việc tiếp cận ngôn ngữ bằng cách dựa nhiều vào cấu trúc quản trị do cộng đồng điều hành, cho phép những người nắm giữ token đề xuất cải tiến nội dung khóa học và phân phối phần thưởng. Một số mục tiêu đáng chú ý của DUOLINGO AI bao gồm: Học tập gamified: Dự án tích hợp các thành tựu blockchain và token không thể thay thế (NFT) để đại diện cho các cấp độ thành thạo ngôn ngữ, thúc đẩy động lực thông qua các phần thưởng kỹ thuật số hấp dẫn. Tạo nội dung phi tập trung: Nó mở ra cơ hội cho các nhà giáo dục và những người yêu thích ngôn ngữ đóng góp khóa học của họ, tạo điều kiện cho một mô hình chia sẻ doanh thu có lợi cho tất cả các bên đóng góp. Cá nhân hóa dựa trên AI: Bằng cách sử dụng các mô hình học máy tiên tiến, DUOLINGO AI cá nhân hóa các bài học để thích ứng với tiến trình học tập của từng cá nhân, tương tự như các tính năng thích ứng có trong các nền tảng đã được thiết lập. Người sáng lập dự án và Quản trị Tính đến tháng 4 năm 2025, đội ngũ đứng sau $DUOLINGO AI vẫn giữ bí danh, một thực tiễn phổ biến trong lĩnh vực tiền điện tử phi tập trung. Sự ẩn danh này nhằm thúc đẩy sự phát triển tập thể và sự tham gia của các bên liên quan thay vì tập trung vào các nhà phát triển cá nhân. Hợp đồng thông minh được triển khai trên blockchain Solana ghi chú địa chỉ ví của nhà phát triển, điều này thể hiện cam kết về tính minh bạch liên quan đến các giao dịch mặc dù danh tính của các nhà sáng lập vẫn chưa được biết đến. Theo lộ trình của nó, DUOLINGO AI dự định phát triển thành một Tổ chức Tự trị Phi tập trung (DAO). Cấu trúc quản trị này cho phép những người nắm giữ token bỏ phiếu về các vấn đề quan trọng như triển khai tính năng và phân bổ ngân quỹ. Mô hình này phù hợp với tinh thần trao quyền cho cộng đồng có trong nhiều ứng dụng phi tập trung, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ra quyết định tập thể. Nhà đầu tư và Đối tác chiến lược Hiện tại, không có nhà đầu tư tổ chức hoặc nhà đầu tư mạo hiểm nào được xác định công khai liên quan đến $DUOLINGO AI. Thay vào đó, tính thanh khoản của dự án chủ yếu đến từ các sàn giao dịch phi tập trung (DEX), đánh dấu một sự tương phản rõ rệt với các chiến lược tài trợ của các công ty công nghệ giáo dục truyền thống. Mô hình cơ sở này cho thấy một cách tiếp cận do cộng đồng điều hành, phản ánh cam kết của dự án đối với sự phi tập trung. Trong tài liệu trắng của mình, DUOLINGO AI đề cập đến việc hình thành các hợp tác với các “nền tảng giáo dục blockchain” không xác định nhằm làm phong phú thêm các khóa học của mình. Mặc dù các đối tác cụ thể vẫn chưa được công bố, những nỗ lực hợp tác này gợi ý về một chiến lược kết hợp đổi mới blockchain với các sáng kiến giáo dục, mở rộng quyền truy cập và sự tham gia của người dùng qua nhiều con đường học tập khác nhau. Kiến trúc công nghệ Tích hợp AI DUOLINGO AI tích hợp hai thành phần chính dựa trên AI để nâng cao các đề xuất giáo dục của mình: Công cụ học tập thích ứng: Công cụ tinh vi này học từ các tương tác của người dùng, tương tự như các mô hình độc quyền từ các nền tảng giáo dục lớn. Nó điều chỉnh độ khó của bài học một cách linh hoạt để giải quyết các thách thức cụ thể của người học, củng cố các lĩnh vực yếu thông qua các bài tập có mục tiêu. Đại lý hội thoại: Bằng cách sử dụng chatbot được hỗ trợ bởi GPT-4, DUOLINGO AI cung cấp một nền tảng cho người dùng tham gia vào các cuộc hội thoại mô phỏng, thúc đẩy một trải nghiệm học ngôn ngữ tương tác và thực tiễn hơn. Hạ tầng Blockchain Được xây dựng trên blockchain Solana, $DUOLINGO AI sử dụng một khung công nghệ toàn diện bao gồm: Hợp đồng thông minh xác minh kỹ năng: Tính năng này tự động trao token cho người dùng đã vượt qua các bài kiểm tra thành thạo, củng cố cấu trúc khuyến khích cho các kết quả học tập thực sự. Huy hiệu NFT: Những token kỹ thuật số này biểu thị các cột mốc khác nhau mà người học đạt được, chẳng hạn như hoàn thành một phần của khóa học hoặc thành thạo các kỹ năng cụ thể, cho phép họ giao dịch hoặc trưng bày thành tích của mình một cách kỹ thuật số. Quản trị DAO: Các thành viên cộng đồng nắm giữ token có thể tham gia vào quản trị bằng cách bỏ phiếu về các đề xuất chính, tạo điều kiện cho một văn hóa tham gia khuyến khích đổi mới trong các đề xuất khóa học và tính năng của nền tảng. Dòng thời gian lịch sử 2022–2023: Khái niệm Công việc chuẩn bị cho DUOLINGO AI bắt đầu với việc tạo ra một tài liệu trắng, nêu bật sự phối hợp giữa những tiến bộ AI trong học ngôn ngữ và tiềm năng phi tập trung của công nghệ blockchain. 2024: Ra mắt Beta Một phiên bản beta giới hạn giới thiệu các đề xuất trong các ngôn ngữ phổ biến, thưởng cho người dùng sớm bằng các phần thưởng token như một phần của chiến lược tham gia cộng đồng của dự án. 2025: Chuyển đổi DAO Vào tháng 4, một lần ra mắt mainnet đầy đủ diễn ra với sự lưu thông của các token, thúc đẩy các cuộc thảo luận trong cộng đồng về khả năng mở rộng sang các ngôn ngữ châu Á và các phát triển khóa học khác. Thách thức và Hướng đi tương lai Khó khăn kỹ thuật Mặc dù có những mục tiêu tham vọng, DUOLINGO AI phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Khả năng mở rộng vẫn là một mối quan tâm liên tục, đặc biệt là trong việc cân bằng chi phí liên quan đến xử lý AI và duy trì một mạng lưới phi tập trung phản hồi. Ngoài ra, việc đảm bảo chất lượng tạo nội dung và quản lý trong bối cảnh cung cấp phi tập trung đặt ra những phức tạp trong việc duy trì tiêu chuẩn giáo dục. Cơ hội chiến lược Nhìn về phía trước, DUOLINGO AI có tiềm năng tận dụng các quan hệ đối tác cấp chứng chỉ vi mô với các tổ chức học thuật, cung cấp các xác nhận kỹ năng ngôn ngữ được xác minh bằng blockchain. Hơn nữa, việc mở rộng chuỗi chéo có thể cho phép dự án tiếp cận các cơ sở người dùng rộng hơn và các hệ sinh thái blockchain bổ sung, nâng cao khả năng tương tác và phạm vi tiếp cận của nó. Kết luận DUOLINGO AI đại diện cho một sự kết hợp đổi mới giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain, cung cấp một lựa chọn tập trung vào cộng đồng thay thế cho các hệ thống học ngôn ngữ truyền thống. Mặc dù sự phát triển bí danh và mô hình kinh tế mới nổi của nó mang lại một số rủi ro, cam kết của dự án đối với học tập gamified, giáo dục cá nhân hóa và quản trị phi tập trung mở ra một con đường phía trước cho công nghệ giáo dục trong lĩnh vực Web3. Khi AI tiếp tục phát triển và hệ sinh thái blockchain tiến hóa, các sáng kiến như DUOLINGO AI có thể định hình lại cách người dùng tương tác với giáo dục ngôn ngữ, trao quyền cho cộng đồng và thưởng cho sự tham gia thông qua các cơ chế học tập đổi mới.

Tổng lượt xem 656Xuất bản vào 2025.04.11Cập nhật vào 2025.04.11

DUOLINGO AI là gì

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 AI (AI) được trình bày dưới đây.

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow