IOSG|Sau khi số lượng nhà phát triển giảm một nửa: Crypto không chết, chỉ là nhường nhân tài cho AI

marsbitXuất bản vào 2026-05-20Cập nhật gần nhất vào 2026-05-20

Tóm tắt

**Phân tích IOSG: Số lượng nhà phát triển Crypto giảm một nửa – Tài năng đang chuyển hướng sang AI** Báo cáo của Electric Capital cho thấy số lượng nhà phát triển hoạt động hàng tháng (monthly active developers) trong cộng đồng mã nguồn mở Crypto đã giảm từ mức đỉnh 45K (2022) xuống còn khoảng 23K vào năm 2026. Tuy nhiên, sự sụt giảm này chủ yếu đến từ các lập trình viên mới vào nghề (dưới 1 năm kinh nghiệm), với tỷ lệ rời bỏ lên tới 52%. Trong khi đó, số lượng nhà phát triển kỳ cựu (trên 2 năm kinh nghiệm) lại đạt mức cao kỷ lục, đóng góp tới 70% khối lượng code. Những người ở lại tập trung vào các công việc cốt lõi như phát triển cơ sở hạ tầng giao thức, kiểm tra bảo mật và kiến trúc cross-chain. Họ đang "bỏ phiếu bằng chân", chuyển đến các hệ sinh thái có người dùng và doanh thu thực tế như Bitcoin và Solana. Bài viết chỉ ra rằng môi trường khắc nghiệt của Crypto – nơi "mã code là luật" và không có sự can thiệp hay sửa lỗi sau khi triển khai – đã rèn giũa cho các builder một bộ kỹ năng đặc biệt: **khả năng thiết kế và xây dựng các hệ thống tin cậy từ con số 0 trong điều kiện thiếu vắng quy tắc và niềm tin bên ngoài.** Kỹ năng này thể hiện qua việc tạo ra các cơ chế kinh tế (tokenomics), quản trị phi tập trung (DAO) và hệ thống thanh toán tự động (smart contract). Đáng chú ý, bộ kỹ năng này hiện đang được "định giá lại" mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI, để giải quyết các thách thức cấu trúc khi AI mở rộng quy mô: 1. **Tổng hợp và tối ưu hóa sức mạnh tính toán:** Các dự án nh...

Tác giả:Xinyang & Ethan,IOSG

Năm 2026, đường cong hoạt động trên GitHub của cộng đồng mã nguồn mở Crypto đã hoàn thành một lần "tạo đáy" đáng kinh ngạc. Từ mức đỉnh 45K nhà phát triển hoạt động hàng tháng vào thời kỳ đỉnh cao năm 2022, giảm xuống còn khoảng 23K, sự giảm một nửa trên số liệu giấy này đã gây ra những cuộc thảo luận về "sự cạn kiệt câu chuyện" trên mạng xã hội. Tuy nhiên, khi chúng ta phân tích mặt cắt của đường cong này, thấy được không phải là sự co hẹp của ngành công nghiệp, mà là một cuộc "giải đòn bẩy nhân tài" sâu sắc.

▲ Nguồn dữ liệu: Electric Capital Developer Report, dựa trên Crypto Ecosystems Github

Một, Ai đã ra đi? Ai vẫn còn ở lại?

Người ra đi chủ yếu là người mới. Tháng 2 năm 2024, số nhà phát triển mới trong một tháng đạt 5462 người, sau đó giảm mạnh, tỷ lệ bỏ nghề của những người vào nghề chưa đầy một năm là 52%. Nhóm người này chủ yếu đổ xô vào trong thời kỳ thị trường tăng giá, làm các công việc như hợp đồng tạo NFT, fork giao thức DeFi, làm giao diện người dùng cho L2 mới. Những vị trí này phụ thuộc cao vào sức nóng thị trường, khi sức nóng qua đi, dự án ngừng hoạt động, vị trí cũng biến mất. Xét từ dữ liệu, đóng góp mã của người mới chưa bao giờ vượt quá 25% tổng thể, nhóm người này ngay từ đầu đã không nằm trong tầng lõi của ngành công nghiệp.

▲ Newcomers đổ xô theo thị trường tăng giá, ra đi khi thị trường giảm giá; Establisged devs (kinh nghiệm trên 2 năm) đạt mức cao lịch sử cùng kỳ

Nguồn dữ liệu: Electric Capital Developer Report

Ở phía bên kia, số nhà phát triển đã vào nghề trên hai năm trong cùng kỳ không giảm mà còn tăng, đạt mức cao lịch sử, đóng góp khoảng 70% lượng mã. Phán đoán của Maria Shen, GP của Electric Capital, rất trực tiếp: "Khi chúng tôi nhìn vào nhóm established developers này, nó đang tăng trưởng, và trông rất khỏe mạnh."

Họ ở lại không phải vì không có lựa chọn nào khác.

Về mặt kỹ thuật, công việc cốt lõi của crypto hiện nay chủ yếu là phát triển cơ sở hạ tầng cần nhiều năm tích lũy mới có thể hiểu được: phát triển tầng giao thức, kiểm tra an ninh, kiến trúc chuỗi chéo, những công việc này cần nhiều năm tích lũy mới thực sự có thể làm được, không phải là khi nhiệt độ giảm xuống sẽ bị thị trường đào thải.

Về mặt kinh tế, nhiều lão làng trong tay còn token chưa vest hết, có quyền lực quản trị và quan hệ cổ phần trong giao thức, sự tích lũy của họ trong ngành này đã hình thành rào cản và lợi ích thực sự. Xét từ phân bố hệ sinh thái, họ đang dùng chân để bỏ phiếu: Nhà phát triển Bitcoin tăng 64.3% trong hai năm, Solana +11.1%, trong khi Cosmos giảm 51.1%, Polkadot giảm 46.9%. Các lão làng đang tập trung vào các hệ sinh thái có người dùng và doanh thu thực, rời bỏ những dự án vẫn duy trì bằng câu chuyện.

▲ Nguồn: Coincub Web3 Jobs Report 2025

Nguồn dữ liệu: Web3.Career

Sự thay đổi cấu trúc vị trí công việc cũng đang chứng minh điều tương tự. Trong các vị trí Web3 mới năm 2025, tỷ lệ cao nhất không phải là nhà phát triển, mà là Quản lý Dự án & Chương trình, vượt quá 27%. Đối với một ngành công nghiệp nổi tiếng với động lực công nghệ, điều này là phản trực giác, nhưng logic đằng sau không phức tạp: ngành công nghiệp từ giai đoạn xây dựng bước vào giai đoạn thực thi, hơn 100 chuỗi cần tích hợp, khách hàng tổ chức vào sau có yêu cầu về tuân thủ và an ninh hoàn toàn khác, quản trị DAO cần tìm sự cân bằng giữa các bên liên quan có lợi ích khác nhau. Đây không phải là quản lý dự án theo nghĩa truyền thống, mà là điều phối và phán đoán trong môi trường mà các quy tắc vẫn đang hình thành.

Bề mặt ngành công nghiệp đang co hẹp, nhưng mật độ cốt lõi lại đang tăng lên. Đợt thị trường giảm năm 2018-2019 cũng đi kèm với việc mất đi một lượng lớn nhà phát triển, nhưng sau đó đã xuất hiện các dự án hiện tượng như Uniswap, Aave, OpenSea, định nghĩa thị trường tăng giá năm 2020-2021. Những builder ở lại trong lần này có cơ sở hạ tầng trưởng thành hơn, và thời đại AI cho họ một sân khấu lớn hơn so với lần trước.

Hai, Những người ở lại, đều mang theo khả năng gì?

Ngành công nghiệp Crypto này, rốt cuộc đã rèn luyện ra khả năng đặc biệt gì trên người builder? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần quay lại nguyên lý cơ bản của blockchain, giữa các chu kỳ luân phiên tăng giảm của thị trường, ngành công nghiệp này luôn vận hành trên cùng một quy tắc cơ bản: mã là luật, thực thi là kết thúc.

Sự kiện The DAO năm 2016, kẻ tấn công lợi dụng lỗ hổng gọi đệ quy chuyển đi 36 triệu đô la. Mã không có bug, logic thực thi hoàn toàn theo dự kiến, chỉ là ranh giới không được người thiết kế dự đoán đến. Năm 2021, cầu nối chuỗi chéo Poly Network bị tấn công, 610 triệu đô la được chuyển đi trong vài giờ. Không có nền tảng nào có thể dừng, không có tổ chức nào có thể hủy bỏ, không có điều khoản pháp lý nào có thể đòi bồi thường. Đây là đặc điểm cấu trúc phân biệt crypto với hầu hết tất cả các ngành công nghiệp khác: không gian cho sai sót bằng không, can thiệp sau sự kiện gần như không tồn tại.

Môi trường này ép ra một bộ khả năng hiếm khi được cần đến trong các ngành công nghiệp khác: trong điều kiện thiếu quy tắc, thiếu tin cậy, xây dựng từ số không một hệ thống có thể vận hành khiến người lạ sẵn sàng tham gia.

Khả năng này bao gồm hai tầng. Một là thiết lập niềm tin từ con số không, không dựa vào bất kỳ thẩm quyền bên ngoài nào, chỉ dựa vào mã và cơ chế để người lạ sẵn sàng đưa tài sản thực vào. Hai là đưa ra phán đoán dưới sự không chắc chắn kép về kỹ thuật và kinh tế, không có khung quy định, không có dữ liệu lịch sử, không có tiêu chuẩn ngành công nghiệp để tham khảo, vẫn có thể thiết kế ra hệ thống có thể vận hành.

Hai tầng trong crypto đều có sự xác minh cụ thể. Uniswap không có công ty bảo đảm, không có KYC, không có dịch vụ khách hàng, bất kỳ ai đưa vốn vào pool thanh khoản, dựa vào chỉ là niềm tin vào vài trăm dòng mã và một bộ cơ chế kinh tế, đã đạt được khối lượng giao dịch hàng trăm tỷ đô la mỗi ngày. MakerDAO không có sự hậu thuẫn của ngân hàng trung ương, không có bảo hiểm tiền gửi, duy trì sự ổn định của DAI hoàn toàn dựa vào quản trị trên chuỗi và cơ chế thế chấp. Trong thời kỳ DeFi Summer còn cực đoan hơn, không có khung quy định, không có tiêu chuẩn kiểm tra, không có bất kỳ dữ liệu lịch sử nào để tham khảo, builder thiết kế ra AMM, giao thức cho vay, khai thác thanh khoản, từ khái niệm đến TVL hàng chục tỷ đô la chỉ trong vài tháng. Khả năng này thể hiện dưới các hình thức khác nhau trên người builder ở tầng giao thức, tầng ứng dụng, tầng quản trị, nhưng nguyên lý cơ bản là giống nhau.

Thời đại AI đang tạo ra một vấn đề có cấu trúc tương tự cao. Quá trình ra quyết định của mô hình không minh bạch, kết quả đầu ra không thể được xác minh độc lập. AI agent bắt đầu tự chủ thực hiện giao dịch, điều phối vốn, hệ thống quy tắc và cơ chế ràng buộc đi kèm chưa tồn tại. Công ty mô hình lớn vừa kiểm soát mô hình vừa kiểm soát tiêu chuẩn đánh giá, người dùng thiếu phương tiện xác minh hiệu quả. Sức mạnh tính toán tập trung cao vào một số ít hãng lớn hàng đầu, khi nhu cầu bùng nổ hình thành định giá độc quyền. Những vấn đề này chỉ đến cùng một cốt lõi: vấn đề tin cậy của hệ thống tự chủ, tái diễn trong quá trình quy mô hóa lớn hơn của AI.

crypto builder đã xử lý loại vấn đề này trong môi trường không có ràng buộc quy tắc thẩm quyền bên ngoài trong nhiều năm, chỉ là trước đây bối cảnh là giao thức trên chuỗi, bây giờ đổi thành AI. Và đã có một nhóm người mang khả năng tích lũy trong crypto trực tiếp vào AI, và đã chạy ra kết quả.

Ba, Những khả năng này, trong thời đại AI được định giá lại như thế nào?

Các trường hợp chuyển từ crypto sang AI trong những năm gần đây không hiếm, nhưng khi phân tích, thứ họ mang đi không giống nhau.

Con đường trực quan nhất là sự dịch chuyển trực tiếp của phần cứng và kinh nghiệm. Ba nhà sáng lập của CoreWeave, Michael Intrator, Brian Venturo và Brannin McBee, bắt đầu dùng GPU đào Ethereum từ năm 2017, từ một máy mở rộng đến hàng nghìn máy, năm 2022 đóng cửa hoạt động khai thác, hai tháng sau ChatGPT ra mắt, GPU trong tay trực tiếp trở thành cung cấp sức mạnh tính toán AI, tháng 3 năm 2025 niêm yết trên Nasdaq, định giá IPO khoảng 23 tỷ đô la, sau đó giá trị vốn hóa thị trường đỉnh một lúc gần 70 tỷ đô la.

Nhà đồng sáng lập OpenSea Alex Atallah đã xử lý vấn đề tổng hợp và định tuyến tài sản cực kỳ dị biến trong thị trường NFT, chuyển cùng một bộ kinh nghiệm sang định tuyến mô hình AI, thành lập OpenRouter, trong vòng hai năm phục vụ hơn 5 triệu nhà phát triển, định giá đạt 500 triệu đô la.

Một loại di chuyển khác đáng chú ý hơn. Người sáng lập NEAR, Ilia Polosukhin, là một trong những tác giả liên kết của bài báo Transformer, năm đó sau khi rời Google, ban đầu muốn dùng ngôn ngữ tự nhiên xây dựng ứng dụng AI, nhưng trong quá trình phát triển gặp một vấn đề thực tế: cần thực hiện thanh toán xuyên biên giới cho công nhân gán nhãn dữ liệu khắp thế giới, và hầu hết những người này không có tài khoản ngân hàng, và công nghệ blockchain trở thành giải pháp tối ưu nhất cho vấn đề thanh toán này.

Hiện nay NEAR đang chuyển đổi thành nền tảng cơ sở hạ tầng AI, hướng cốt lõi là AI thuộc sở hữu người dùng và máy học bí mật phi tập trung (DCML), cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không phơi bày dữ liệu. Kinh nghiệm kiến trúc phi tập trung tích lũy tại NEAR đã trở thành điểm khởi đầu khó bị sao chép nhất trong hướng này.

Nhà đồng sáng lập Circle Sean Neville sau khi rời đi thành lập Catena Labs, định vị ngân hàng nguyên sinh AI, chuyển sự hiểu biết về cơ sở hạ tầng stablecoin trực tiếp sang bối cảnh tài chính AI agent, a16z crypto dẫn đầu vòng hạt giống 18 triệu đô la. Nhà phát triển kỳ cựu của Aave và Lens Protocol, Nader Dabit chuyển sang Cognition, mang kinh nghiệm xây dựng hệ sinh thái nhà phát triển tích lũy trong nhiều giao thức crypto vào lĩnh vực công cụ AI agent.

Nhóm người này mang đi không chỉ là phần cứng GPU hoặc mạng lưới người dùng, mà là trực giác thiết kế cơ chế, kinh nghiệm xây dựng hệ sinh thái nhà phát triển, khả năng phán đoán xây dựng hệ thống đáng tin từ con số không khi thiếu quy tắc. Những khả năng này vừa khớp với ba lỗ hổng cấu trúc mà AI gặp phải khi mở rộng quy mô.

Tổng hợp và tối ưu hóa sức mạnh tính toán

Sức mạnh tính toán là nút cổ chai trực tiếp nhất trong việc mở rộng quy mô AI. Huấn luyện và suy luận cần nhiều GPU, nhu cầu biến động lớn, nhà cung cấp đám mây đắt và xếp hàng, doanh nghiệp không muốn tự tích trữ phần cứng. Vấn đề này có hai tầng: sức mạnh tính toán được tổng hợp phân phối như thế nào, và sức mạnh tính toán tổng hợp được sử dụng hiệu quả hơn như thế nào. crypto builder có sự tích lũy có thể di chuyển trực tiếp ở cả hai tầng này.

Hyperbolic giải quyết vấn đề phân phối và tin cậy. Người sáng lập Jasper Zhang mang thiết kế cơ chế phi tập trung vào đường đua sức mạnh tính toán AI: token khiến người nắm giữ GPU phân tán sẵn sàng đóng góp sức mạnh tính toán nhàn rỗi, nhưng vấn đề cốt lõi hơn là tin cậy.

Dựa vào đâu để tin rằng kết quả tính toán do một node lạ đưa ra là chính xác? Sáng tạo cốt lõi PoSP sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên cộng với lý thuyết trò chơi, khiến trung thực trở thành chiến lược ưu thế của node, không cần xác minh toàn bộ, chi phí thấp, có thể mở rộng, kết quả đáng tin cậy. Bộ cơ chế này được di chuyển trực tiếp từ logic xác minh hành vi node lạ trong crypto.

MoonMath giải quyết vấn đề hiệu quả. Tiền thân Ingonyama tập trung vào tăng tốc phần cứng ZK, trong ràng buộc tính toán cực đoan đã tăng tốc độ tạo chứng minh ZK lên gấp nhiều lần. Hiện nay hướng chuyển sang tầng hiệu suất Physical AI, làm tăng tốc chú ý thưa thớt cho mô hình khuếch tán video (LiteAttention), phân tách hạng thấp tầng FFN (LiteLinear), tăng tốc lan truyền ngược huấn luyện (BackLite). Từ tăng tốc ZK đến tăng tốc suy luận AI, cơ bản là cùng một bộ khả năng: trong ràng buộc tính toán cực đoan làm cho toán học chạy nhanh hơn. Đường đua thay đổi, tích lũy không lãng phí.

Quản trị AI và thiết kế cơ chế khuyến khích

Khi nhiều AI agent bắt đầu hợp tác thực hiện nhiệm vụ, làm thế nào để đảm bảo chúng không phá hủy hệ thống tổng thể trong quá trình theo đuổi mục tiêu riêng. Mỗi người tham gia đều theo đuổi hàm mục tiêu của mình, không ai đảm bảo sau khi cộng lại với nhau hệ thống vẫn có thể vận hành bình thường, và tốc độ thực thi của agent vượt xa cửa sổ can thiệp của con người.

Đây là loại vấn đề mà crypto builder đã xử lý lặp đi lặp lại trong quản trị DAO và thiết kế tokenomics: để các bên tham gia có lợi ích hoàn toàn khác nhau, trong điều kiện không có thẩm quyền trung tâm, vận hành theo hướng được thiết lập trước của hệ thống. Câu trả lời mà crypto đưa ra là cơ chế kinh tế, thao tác vi phạm sẽ tạo ra chi phí kinh tế thực sự, quy tắc viết trong mã, tự động thực thi.

EigenLayer di chuyển bộ cơ chế này trực tiếp sang bối cảnh AI. Thông qua cơ chế restaking, node trước khi tham gia hợp tác cần thế chấp tài sản, không thực hiện nghĩa vụ hoặc thao tác vi phạm sẽ kích hoạt hình phạt tự động, quy tắc không phải là đề xuất, mà là ranh giới cứng nhắc với chi phí kinh tế thực sự. EigenCloud mở rộng logic này sang tính toán có thể xác minh và quản trị hợp tác của AI agent, để agent trong khi theo đuổi mục tiêu riêng phải nằm trong phạm vi được thiết lập trước. Dùng cơ chế kinh tế ràng buộc agent, đáng tin cậy hơn nhiều so với dùng tiêu chuẩn đạo đức ràng buộc agent.

Thanh toán tự chủ của AI Agent

Còn một vấn đề cơ bản hơn: agent thanh toán như thế nào. Hệ thống thanh toán truyền thống được thiết kế cho con người, thẻ tín dụng cần mở tài khoản, chuyển khoản ngân hàng cần ủy quyền, mỗi bước đều giả định người thao tác là con người, có danh tính, sẽ chờ đợi. agent sẽ không chờ, nó mỗi giây có thể khởi tạo một lượng lớn yêu cầu, mỗi yêu cầu có thể liên quan đến thanh toán vi mô, đường ống thanh toán truyền thống trong bối cảnh này trực tiếp thất bại.

Stablecoin và quy tắc trên chuỗi là cơ sở hạ tầng mà crypto builder đã xây dựng, hỗ trợ gốc có thể lập trình, không cần ủy quyền, chạy 24/7. Ba đặc tính này vừa khớp với yêu cầu cứng của bối cảnh thanh toán agent, chỉ thiếu một tầng giao thức kết nối stablecoin vào quy trình làm việc của agent.

x402 do Coinbase ra mắt vào tháng 5 năm 2025, kích hoạt mã trạng thái HTTP 402, nhúng thanh toán stablecoin trực tiếp vào yêu cầu HTTP, agent khởi tạo yêu cầu đồng thời hoàn thành thanh toán, không cần tài khoản, thanh toán khoảng hai giây. Tính đến tháng 4 năm 2026, giao thức x402 đã xử lý hơn 165 triệu giao dịch, tổng khối lượng giao dịch khoảng 50 triệu đô la, số agent hoạt động đạt 69,000 (Nguồn: x402 Foundation), Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP đều đã kết nối. Thanh toán agent đã là một đường đua có lưu lượng thực.

Ba hướng tương ứng với ba lỗ hổng cấu trúc mà AI gặp phải khi mở rộng quy mô: tổng hợp và hiệu quả của sức mạnh tính toán, khuyến khích căn chỉnh của sự hợp tác đa agent, cơ sở hạ tầng thanh toán tự chủ. Ba vấn đề này trong kiến trúc phần mềm truyền thống không có câu trả lời sẵn có, nhưng trong ngành công nghiệp crypto đều có kinh nghiệm xử lý tương ứng. Khả năng không biến mất, chỉ là tìm thấy bối cảnh chịu tải mới.

Bốn, Vị trí mới của Builder: Từ người viết hợp đồng, đến người định quy tắc cho AI

Việc mở rộng quy mô của AI đang tạo ra một khoảng trống chức năng trước đây không tồn tại. Không phải là khoảng trống nhân tài công nghệ, mà là khoảng trống của những người có thể thiết kế cơ chế tin cậy trong hệ thống tự chủ. Khi đối tượng phục vụ chuyển từ con người sang AI, vai trò của crypto builder cũng đang được định nghĩa lại.

Bảng dưới đây so sánh sự thay đổi về chiều kích của mô hình chức năng cụ thể:

Sự khác biệt cốt lõi giữa hai mô hình không nằm ở ngăn xếp công nghệ, mà nằm ở cách thức thiết lập niềm tin và logic thực thi quy tắc. Thời đại trước AI, crypto builder đối mặt với người tham gia là con người, quy tắc viết vào hợp đồng, không gian cho sai sót bằng không, nhưng ranh giới hệ thống tương đối rõ ràng.

Thời đại Nguyên sinh AI, khi đối tượng tương tác trở thành AI agent vận hành tự chủ, vấn đề cần giải quyết là: hành vi của agent không thể dự đoán, tốc độ thực thi vượt xa cửa sổ can thiệp của con người, ranh giới hệ thống bản thân cần được định nghĩa lại dưới sự không chắc chắn lớn hơn. Định vị chức năng của crypto builder, đang chuyển từ "viết hợp đồng an toàn" sang "thiết kế cơ chế đáng tin cho hệ thống tự chủ AI".

Tuyển dụng của các tổ chức hàng đầu đã phản ánh sự thay đổi này:

▲ Các vị trí cốt lõi AI/dữ liệu được mở tích cực của các sàn giao dịch hàng đầu Q1 2026

Nguồn: Gate Research Institute

Tuyển dụng năm 2026 của các sàn giao dịch và tổ chức hàng đầu phản ánh rõ ràng xu hướng này: không chỉ đơn thuần tuyển kỹ sư AI hoặc nhà phát triển crypto, mà tìm kiếm những người có thể kết nối cả hai bên, vừa hiểu sự méo mó khuyến khích và đấu tranh quản trị trên chuỗi, vừa có thể nhúng sâu công cụ AI vào quy trình làm việc crypto, và thiết kế cơ chế khiến agent căn chỉnh lâu dài với quy định, người dùng.

Hướng cấu hình vốn cũng đã phản ánh phán đoán này. Paradigm đang gây quỹ một quỹ mới với quy mô cao nhất 1.5 tỷ đô la, phạm vi đầu tư mở rộng từ crypto sang lĩnh vực AI và robot. Haun Ventures hoàn thành Quỹ II 1 tỷ đô la, tập trung vào cơ sở hạ tầng tài chính tích hợp crypto và AI, đặc biệt là hỗ trợ thanh toán, stablecoin và hệ thống kinh tế agent-to-agent cho giao dịch tự chủ và phối hợp của AI agent.

a16z crypto hoàn thành quỹ thứ năm 2.2 tỷ đô la (Crypto Fund V), tuyên bố rõ ràng quỹ sẽ 100% đầu tư vào lĩnh vực crypto. Đối mặt với sự phức tạp và không minh bạch của thời đại AI, họ sẽ tập trung vào hướng ứng dụng đặc tính minh bạch, có thể xác minh và phi tập trung của crypto. Và theo dữ liệu PitchBook, trong đầu tư VC lĩnh vực crypto Mỹ năm 2025, khoảng bốn phần mười vốn chảy vào các công ty đồng thời liên quan đến nghiệp vụ AI, tăng đáng kể so với năm 2024.

Cũng là crypto builder chuyển sang AI, lựa chọn đường đi trong các môi trường thị trường khác nhau thể hiện sự khác biệt rõ rệt.

Tại Mỹ, sau khi môi trường quản lý tương đối rõ ràng hơn, sáng tạo ở tầng giao thức đã có không gian sống thực sự. Mật độ mạng lưới vốn cao, đường đi từ ý tưởng đến gây vốn ngắn, không gian cho sai sót tương đối lớn. Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual và một loạt dự án có đặc điểm chung là thiết kế cơ chế mới từ số không, chứ không phải tích hợp ứng dụng đơn giản trên hệ thống hiện có. VC hàng đầu có luận án đầu tư rõ ràng cho các hướng như "tính toán có thể xác minh, phối hợp Agent, ML phi tập trung", sẵn sàng cung cấp dung sai đủ cho khám phá công nghệ sớm.

Tình hình ở châu Á thì khác. Singapore và Hồng Kông đảm nhận nhiều hơn vai trò tuân thủ thực hiện và trung chuyển vốn tổ chức, khung quản lý tương đối bảo thủ, độ dung sai đối với sáng tạo thuần túy ở tầng giao thức thấp hơn. Khi builder có nền tảng crypto chuyển sang AI, nhiều hơn lựa chọn đường đi tầng ứng dụng và tích hợp ngành công nghiệp - sử dụng nền tảng người dùng, khả năng thanh toán hoặc tài sản dữ liệu tích lũy trong crypto, nhanh chóng kết nối sản phẩm và dịch vụ AI.

Đây không phải là sự chênh lệch về khả năng, mà là sự khác biệt về lựa chọn đường đi do tín hiệu thị trường và môi trường quản lý khác nhau: Mỹ khuyến khích sáng tạo cơ chế cơ bản và khám phá công nghệ sớm hơn, châu Á thì nhấn mạnh hơn sự thân thiện với tuân thủ, hiện thực hóa nhanh và kết nối sâu với ngành công nghiệp truyền thống.

Quay lại đường cong GitHub ở đầu. Nhà phát triển hoạt động hàng tháng từ 45K giảm xuống 23K, bề mặt nhìn thấy ngành công nghiệp đang co hẹp. Nhưng trong nhóm người ở lại này, tỷ lệ established dev đạt mức cao lịch sử, đang đổ xô vào hệ sinh thái có người dùng thực, đồng thời được ngành công nghiệp AI định giá lại theo cách chưa từng có.

Khi mở rộng quy mô AI gặp nút cổ chai cấu trúc như tổng hợp sức mạnh tính toán, thanh toán tự chủ của Agent, khả năng xác minh của dữ liệu và quyết định, phối hợp riêng tư, sự nhạy cảm với quy tắc, khuyến khích và tính xác thực tích lũy lâu dài của những Builder này tại điểm giao thoa Crypto và AI, đang dần chuyển hóa thành khả năng cấp hệ thống khan hiếm trong thời đại AI.

Là một tổ chức đầu tư bắt đầu từ năm 2017 chuyên sâu vào cơ sở hạ tầng crypto, phán đoán của IOSG về đường này không chỉ dừng lại ở mức quan sát. Chúng tôi đã tham gia đầu tư khi cơ chế restaking của EigenLayer chưa được thị trường nhận thức rộng rãi, dẫn đầu vòng hạt giống Ingonyama (hiện MoonMath) đặt cược vào sự di chuyển từ tăng tốc phần cứng ZK sang tầng hiệu suất AI, và năm 2024 đầu tư vào Hyperbolic, kỳ vọng đường đi giải quyết vấn đề tin cậy sức mạnh tính toán phi tập trung bằng cơ chế xác minh nguyên sinh crypto của nó.

Logic chung đằng sau những bố trí này là: vấn đề tin cậy, phối hợp và xác minh mà mở rộng quy mô AI gặp phải, cuối cùng sẽ cần khả năng thiết kế cơ chế tích lũy của ngành công nghiệp crypto để giải quyết. Chúng tôi tin rằng, sự giao thoa của crypto và AI không phải là câu chuyện, mà là một cơ hội cấu trúc đang diễn ra.

Câu hỏi Liên quan

QTheo bài viết, tại sao số lượng nhà phát triển trong cộng đồng mã nguồn mở Crypto giảm khoảng một nửa từ năm 2022 đến năm 2026 lại không được coi là dấu hiệu của sự suy giảm ngành?

ASự sụt giảm số lượng nhà phát triển chủ yếu là do sự rời đi của những người mới tham gia (newcomers) – những người gia nhập trong thời kỳ thị trường tăng giá và làm các công việc gắn liền với xu hướng ngắn hạn như NFT, fork DeFi. Trong khi đó, số lượng nhà phát triển có kinh nghiệm từ 2 năm trở lên (established developers) thực tế đã tăng lên mức cao kỷ lục, đóng góp khoảng 70% lượng code. Đây được mô tả là một cuộc “thanh lọc nhân sự” (talent de-leveraging), loại bỏ yếu tố đầu cơ và tập trung vào lực lượng xây dựng cốt lõi có kỹ năng sâu, làm việc trên các hạ tầng cơ bản như phát triển giao thức, kiểm toán bảo mật. Vì vậy, ngành không thu hẹp mà ngược lại, mật độ chất lượng (core density) đang tăng lên.

QBài viết chỉ ra rằng các nhà phát triển Crypto (builders) đã rèn luyện được năng lực đặc biệt nào mà hiện đang có giá trị cao trong thời đại AI?

ACác builders Crypto đã rèn luyện được khả năng xây dựng các hệ thống vận hành được dựa trên sự tin cậy từ con số 0 trong môi trường thiếu vắng quy tắc và cơ quan đáng tin cậy bên ngoài. Năng lực này bao gồm hai lớp: (1) Tạo dựng niềm tin mà không dựa vào bên thứ ba đáng tin cậy, chỉ thông qua mã code và cơ chế kinh tế (ví dụ: Uniswap, MakerDAO). (2) Đưa ra quyết định và thiết kế dưới sự không chắc chắn kép về mặt kỹ thuật và kinh tế, khi không có khuôn khổ quy định, dữ liệu lịch sử hay tiêu chuẩn ngành để tham chiếu. Chính khả năng giải quyết vấn đề “niềm tin vào hệ thống tự trị” này đang được định giá lại cao trong thời đại AI, khi các mô hình và agent AI phát triển cũng đối mặt với những thách thức tương tự về tính minh bạch, xác minh và phối hợp.

QHãy nêu ba lĩnh vực chính mà năng lực của các builders Crypto đang được chuyển giao để giải quyết các điểm nghẽn cấu trúc trong quá trình mở rộng quy mô AI, theo phân tích của bài viết.

ABa lĩnh vực chính là: 1. **Tổng hợp và tối ưu hóa sức mạnh tính toán (Compute Aggregation & Optimization)**: Giải quyết vấn đề khan hiếm và phân phối GPU. Các dự án như Hyperbolic sử dụng cơ chế thiết kế phi tập trung và bằng chứng (Proof of Sampling & Probabilism - PoSP) từ Crypto để tạo niềm tin cho mạng lưới tính toán phi tập trung. MoonMath (trước là Ingonyama) chuyển kinh nghiệm tăng tốc phần cứng ZK sang tăng tốc suy luận AI. 2. **Quản trị AI và Thiết kế cơ chế khuyến khích (AI Governance & Incentive Mechanism Design)**: Giải quyết vấn đề phối hợp và căn chỉnh giữa nhiều AI agent. Các builders áp dụng kinh nghiệm từ thiết kế tokenomics và quản trị DAO để tạo ra các cơ chế kinh tế (như đặt cọc - staking, hình phạt tự động) ràng buộc hành vi của agent, như cách EigenLayer/EigenCloud đang tiếp cận. 3. **Thanh toán tự chủ cho AI Agent (AI Agent Autonomous Payments)**: Giải quyết vấn đề agent cần thực hiện nhiều giao dịch vi mô, tốc độ cao. Cơ sở hạ tầng stablecoin và các quy tắc trên chuỗi (on-chain) của Crypto cung cấp khả năng lập trình, không cần ủy quyền và hoạt động 24/7. Các giao thức như x402 của Coinbase đang tích hợp thanh toán stablecoin trực tiếp vào luồng công việc của agent.

QVai trò hoặc định vị mới của các builders Crypto đang thay đổi như thế nào trong bối cảnh AI, theo bài viết?

AVai trò của họ đang chuyển đổi từ “người viết hợp đồng thông minh” sang “người đặt ra quyết tắc cho AI” (from writing smart contracts to setting rules for AI). Trước đây, họ tập trung vào việc viết các hợp đồng an toàn, có ranh giới rõ ràng cho tương tác của con người. Trong kỷ nguyên AI-Native, đối tượng tương tác trở thành các AI agent tự chủ với hành vi khó dự đoán và tốc độ thực thi cực cao. Do đó, builders cần thiết kế các cơ chế đáng tin cậy cho các hệ thống tự trị này, định nghĩa lại ranh giới hệ thống trong môi trường đầy bất định. Họ trở thành những người thiết kế cơ chế tạo niềm tin, căn chỉnh khuyến khích và đảm bảo khả năng xác minh cho thế giới AI.

QBài viết chỉ ra sự khác biệt nào về con đường chuyển đổi từ Crypto sang AI giữa các builders ở Mỹ và Châu Á (cụ thể là Singapore/Hong Kong)?

ASự khác biệt chủ yếu nằm ở môi trường thị trường và quy định: - **Tại Mỹ**: Môi trường quy định tương đối rõ ràng sau một thời gian, tạo không gian sống thực sự cho đổi mới ở tầng giao thức (protocol layer). Mạng lưới vốn dày đặc, lộ trình từ ý tưởng đến gọi vốn ngắn, không gian cho sai sót lớn hơn. Các builders thường theo đuổi các dự án tạo ra cơ chế mới từ đầu (như Hyperbolic, EigenCloud) trong các lĩnh vực như tính toán có thể xác minh, phối hợp agent. Các VC hàng đầu sẵn sàng đầu tư cho việc khám phá công nghệ giai đoạn sớm. - **Tại Châu Á (Singapore/Hong Kong)**: Các thị trường này đóng vai trò trung chuyển vốn thể chế và triển khai tuân thủ, với khuôn khổ quy định tương đối thận trọng, ít khoan dung hơn với đổi mới thuần túy ở tầng giao thức. Các builders chuyển hướng sang AI thường chọn con đường tích hợp ứng dụng và ngành công nghiệp – tận dụng cơ sở người dùng, khả năng thanh toán hoặc tài sản dữ liệu tích lũy từ Crypto để nhanh chóng tích hợp vào sản phẩm/dịch vụ AI, nhấn mạnh tính thân thiện với quy định và khả năng hiện thực hóa nhanh.

Nội dung Liên quan

Harvard Và Các Tổ Chức Khác Bán Tháo, 6 Nhân Tài Cốt Cốt Rời Đi Trong Một Tháng, Ethereum Gặp Vấn Đề Gì?

Gần đây, Ethereum (ETH) đối mặt với nhiều thách thức từ nội bộ đến bên ngoài. Về mặt nội bộ, Quỹ Ethereum (EF) chứng kiến làn sóng nhân sự chủ chốt rời đi, với ít nhất 7 thành viên bao gồm các nhà nghiên cứu và điều phối viên từ tháng 2 đến tháng 5. Nguyên nhân trực tiếp được cho là từ việc ban hành và yêu cầu ký kết "Tuyên ngôn sứ mệnh" mới, nhấn mạnh việc giảm ảnh hưởng của EF. Việc mất đi các chuyên gia giàu kinh nghiệm có nguy cơ làm chậm các bản nâng cấp quan trọng như Glamsterdam, vốn nhằm tăng giới hạn Gas. Bên cạnh đó, mức lương cho nhà phát triển L1 của Ethereum được báo cáo là thấp hơn 50-60% so với thị trường, dẫn đến nguy cơ bị các dự án mới như Monad hoặc L2 thu hút với gói đãi ngộ cao hơn. Về phía tổ chức, dữ liệu cho thấy sự rút lui đáng kể. Goldman Sachs cắt giảm khoảng 70% vị thế ETF Ethereum (ETHA), trong khi Quỹ tài trợ Đại học Harvard đã thoái toàn bộ khoản nắm giữ ETF ETH trị giá gần 87 triệu USD. Một quỹ hưu trí Hàn Quốc cũng ghi nhận tổn thất đáng kể từ các khoản đầu tư liên quan đến Ethereum. Trên thị trường, thị phần DeFi của Ethereum trong tổng giá trị khoá (TVL) đã giảm từ 63,5% xuống còn khoảng 54%, bị các blockchain như Solana, BNB Chain và Bitcoin cạnh tranh. Trong lĩnh vực Tài sản Thế giới Thực (RWA), Ethereum vẫn dẫn đầu nhưng đối mặt với áp lực từ các blockchain chuyên biệt và xu hướng các tổ chức tài chính tự xây dựng blockchain riêng (ví dụ: Arc của Circle). Mặc dù người sáng lập Vitalik Buterin tiếp tục củng cố tầm nhìn về một "cảng trú công nghệ" an toàn và phi tập trung nhất, nhưng sự thiếu hụt năng lực thực thi, mất nhân sự chủ chốt và áp lực cạnh tranh ngày càng tăng đang đặt ra những câu hỏi về khả năng thực hiện lộ trình và duy trì vị thế dẫn đầu của Ethereum trong giai đoạn quan trọng hiện nay.

链捕手24 phút trước

Harvard Và Các Tổ Chức Khác Bán Tháo, 6 Nhân Tài Cốt Cốt Rời Đi Trong Một Tháng, Ethereum Gặp Vấn Đề Gì?

链捕手24 phút trước

Doanh nhân từ trang trại: Sau khi chế tạo ô tô bay, lại đặt cược vào đường đua robot và tạo ra gã khổng lồ 390 tỷ USD

Tác giả: Zen, PANews Công ty robot hình người Figure AI mới đây đã tổ chức thách thức phân loại bưu kiện "Con người vs Robot", thu hút sự chú ý toàn cầu. Đằng sau công ty này là doanh nhân kỳ cựu Brett Adcock. Xuất thân từ một trang trại ngô và đậu tương ở Illinois, Adcock đã sáng lập nền tảng tuyển dụng Vettery và bán nó với giá 110 triệu USD vào năm 2018. Sau đó, ông đồng sáng lập Archer Aviation, một công ty máy bay cất hạ cánh thẳng đứng chạy điện (eVTOL), và đưa công ty này lên sàn chứng khoán vào năm 2021. Năm 2022, Adcock thành lập Figure AI, đặt mục tiêu phát triển robot hình người đa năng có thể hoạt động trong môi trường của con người. Công ty nhanh chóng thu hút các khoản đầu tư lớn từ những tên tuổi như NVIDIA, Intel Capital, và đạt định giá 390 tỷ USD. Tuy nhiên, công ty cũng đối mặt với những chất vấn về định giá cao, lộ trình thương mại hóa và việc chấm dứt hợp tác với OpenAI. Phong cách khởi nghiệp của Adcock là chọn những thị trường rộng lớn, kém hiệu quả và đang ở bước ngoặt công nghệ, sau đó sử dụng vốn, đội ngũ kỹ thuật và một tầm nhìn táo bạo để thúc đẩy. Từ phần mềm, đến hàng không, và giờ là robot AI, ông liên tục hướng tới những vấn đề phức tạp và đầy tham vọng hơn. Dù Figure AI còn nhiều thách thức phía trước, Adcock đã khẳng định vị trí của mình trong làn sóng robot AI.

marsbit59 phút trước

Doanh nhân từ trang trại: Sau khi chế tạo ô tô bay, lại đặt cược vào đường đua robot và tạo ra gã khổng lồ 390 tỷ USD

marsbit59 phút trước

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

Bản tóm tắt: Bài viết này hướng dẫn lộ trình 30 ngày để chuyển từ người dùng Claude thông thường thành người dùng cao cấp, tập trung vào việc xây dựng một hệ thống làm việc bền vững thay vì chỉ hỏi đáp ngẫu nhiên. **Tuần 1: Nắm vững nền tảng** - **Ngày 1-2:** Học viết Prompt có cấu trúc gồm Vai trò, Bối cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng và Điều kiện ràng buộc. - **Ngày 3-4:** Hiểu về cửa sổ ngữ cảnh, ưu tiên đặt thông tin quan trọng ở đầu và cuối cuộc trò chuyện. - **Ngày 5-7:** Thiết lập 3 Projects chính (công việc, nghiên cứu, viết lách) và kích hoạt Memory để Claude ghi nhớ thông tin cá nhân hóa. **Tuần 2: Xây dựng quy trình làm việc (Workflow)** - **Ngày 8-9:** Tạo workflow nghiên cứu có thể tái sử dụng. - **Ngày 10-11:** Tạo workflow viết hai bước (lập dàn ý rồi viết chi tiết). - **Ngày 12-14:** Tạo workflow hỗ trợ ra quyết định bằng cách phân tích ưu/khuyết điểm. **Tuần 3: Để Claude làm việc tự chủ** - **Ngày 15-17:** Sử dụng Claude Cowork để Claude tự động xử lý tệp và nhiệm vụ trên máy tính. - **Ngày 18-19:** Kết nối Claude với các công cụ như Google Drive, Slack, Gmail. - **Ngày 20-21:** Thiết lập nhiệm vụ tự động hóa, ví dụ tóm tắt email hàng ngày. **Tuần 4: Tối ưu hóa và tích lũy** - **Ngày 22-24:** Đánh giá và tối ưu tất cả workflow dựa trên chất lượng đầu ra. - **Ngày 25-26:** Xây dựng cơ sở kiến thức cá nhân từ các đầu ra chất lượng của Claude. - **Ngày 27-28:** Dạy lại cho người khác để củng cố kiến thức. - **Ngày 29-30:** Thiết kế "hệ điều hành" Claude lý tưởng cho riêng bạn, lập kế hoạch sử dụng hàng tuần. **Kết quả:** Sau 30 ngày, Claude sẽ trở thành trợ lý hiểu bạn, có thể xử lý nhiều tác vụ tự động và nhất quán, giúp bạn tập trung vào công việc sáng tạo và chiến lược. Sự khác biệt nằm ở việc xây dựng một hệ thống có thể lặp lại và cải tiến, không phải những câu lệnh đơn lẻ.

marsbit1 giờ trước

Làm thế nào để trở thành người dùng Claude cao cấp trong 30 ngày?

marsbit1 giờ trước

Số liệu: 75% nhà giao dịch trên Hyperliquid thua lỗ, những người kiếm tiền đang dùng chiêu gì?

Tác giả: Stacy Muur | Biên dịch: Deep Tide TechFlow Khoảng 75% địa chỉ trên Hyperliquid đang ở trong tình trạng thua lỗ. Thực tế cho thấy những người giao dịch thủ công trên nền tảng này đang cạnh tranh với các hệ thống tự động hoạt động không ngừng nghỉ, và các cơ hội giao dịch mà họ mới phát hiện thường đã được định giá xong bởi các hệ thống này. Khi bạn nhận thấy một mô hình giao dịch nào đó, khả năng cao nó đã bị các robot arbitrage khai thác. Phí funding chênh lệch cực đoan sẽ nhanh chóng được cân bằng. Các mô hình kỹ thuật đã xuất hiện trên hơn 50 sổ lệnh. Tin tức mới được định giá ngay lập tức sau khi xuất hiện. Vậy, những trader kiếm được nhiều tiền nhất đang làm gì? 1. **Chạy chiến lược có hệ thống:** Ví dụ, địa chỉ có lợi nhuận cao thứ hai trong tháng đã thực hiện 261,000 giao dịch với tỷ lệ thắng 64.75%. 2. **Nắm giữ vị thế với niềm tin cao, đặt cược vào cơ hội bất đối xứng:** Một ví chỉ với 50 giao dịch đã kiếm được 4.48 triệu USD, dù tỷ lệ thắng chỉ 28%. 3. **Sử dụng thuật toán như một công cụ thực thi, đồng thời đưa ra quyết định vĩ mô thủ công.** Bài học rút ra: Nếu bạn có lợi thế về thời điểm câu chuyện thị trường, có những hiểu biết sâu sắc về cấu trúc, hoặc có niềm tin khi mọi người đều đầu hàng, bạn vẫn có thể thực hiện các giao dịch có lãi. Tuy nhiên, nếu giao dịch của bạn dựa trên các mô hình biểu đồ hoặc tin tức từ mạng xã hội, rất có thể bạn chỉ đang đóng vai trò "thanh khoản thoát lỗ" cho người khác.

marsbit2 giờ trước

Số liệu: 75% nhà giao dịch trên Hyperliquid thua lỗ, những người kiếm tiền đang dùng chiêu gì?

marsbit2 giờ trước

Năm Mô Hình Lõi của AI Agent Theo Góc Nhìn Của Y Combinator

Biên tập viên: Khi AI Agent phát triển từ các lệnh prompt đơn lẻ và vibe coding sang giai đoạn quy trình làm việc phức tạp hơn, câu hỏi quan trọng không còn là "mô hình có thể hoàn thành nhiệm vụ không", mà là "có thể biến khả năng AI thành tài sổi quy trình có thể tái sử dụng và tích lũy được không". Bài viết, dựa trên GBrain của Garry Tan, tổng kết năm hình thái cốt lõi mà nhiều người dùng các công cụ Agent như Codex, Claude Code, Hermes đang hướng tới: 1. **Kỹ năng (Skills) có thể tham số hóa:** Giống như một lệnh gọi hàm, cùng một quy trình có thể xử lý một loạt vấn đề nhờ thay đổi tham số đầu vào, thay vì chỉ một nhiệm vụ cụ thể như SOP truyền thống. 2. **Khung thực thi nhẹ (Thin Harness):** Đóng vai trò là "tay chân" cho mô hình AI, thực thi tác vụ, quản lý ngữ cảnh với code cốt lõi chỉ khoảng 200 dòng. Lỗi phổ biến là làm "phình to" Harness với quá nhiều công cụ, dẫn đến "thối rữa ngữ cảnh". 3. **Bộ định tuyến (Resolvers):** Giải quyết vấn đề "thối rữa ngữ cảnh" bằng cách lập bảng định tuyến rõ ràng, ánh xạ loại nhiệm vụ với Skill cần gọi, đảm bảo đầu ra ổn định, đúng vị trí. 4. **Tách biệt Tiềm ẩn & Xác định (Latent vs. Deterministic):** Giao công việc đòi hỏi phán đoán, tổng hợp cho LLM; còn các tác vụ cần độ chính xác, lặp lại (như tính toán) thì giao cho hệ thống mã code xác định. 5. **Bộ nhớ (Memory):** Yếu tố then chốt để hệ thống có thể tích lũy. Có thể là thư mục markdown với các trang cho từng đối tượng, kết hợp cơ chế cập nhật, bổ sung tự động (như "dream cycle"). Sự kết hợp của các mô-đun này tạo ra **"Năng lực quy trình" (Process Power)** - một lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên AI. Khác với các ứng dụng tạo ra một lần, hệ thống này mã hóa kinh nghiệm thành quy trình, tách biệt logic ổn định và phán đoán, đồng thời liên tục học hỏi. Điều này cho phép cá nhân hay nhóm nhỏ cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn, khó bị sao chép hơn, vì lợi thế được xây dựng và tích lũy ngay từ đầu thông qua cấu trúc có chủ đích.

marsbit2 giờ trước

Năm Mô Hình Lõi của AI Agent Theo Góc Nhìn Của Y Combinator

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片