Ai sẽ kiếm được tiền trong kỷ nguyên Agents?

marsbitXuất bản vào 2026-05-27Cập nhật gần nhất vào 2026-05-27

Tóm tắt

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 t...

Tác giả:Jonah Burian

Biên dịch:Jiahuan, ChainCatcher

Nhiều người dự đoán, một tỷ người dùng tiếp theo của blockchain sẽ là các Agents. Nhưng ít người đặt câu hỏi đi xa hơn một bước: Trong thế giới đó, ai sẽ kiếm được tiền?

Mọi lý thuyết về nắm bắt giá trị trong lĩnh vực tiền mã hóa trước đây đều giả định người dùng là con người. Lý thuyết "Giao thức Phình to" (Fat Protocols) cho rằng giao thức giỏi nhất trong việc biến người dùng con người thành lợi nhuận.

Còn lý thuyết "Ứng dụng Phình to" (Fat App) mà tôi và đồng nghiệp đã thảo luận trong "Cách Nắm bắt Giá trị" và "Sự Định giá Lại Lớn" thì cho rằng tầng ứng dụng có thể làm tốt hơn. Nhưng Agents thay đổi bản chất của danh tính người dùng, và các lý thuyết hiện có cũng sẽ mất hiệu lực theo.

Lý thuyết Giao thức Phình to

Năm 2016, @jmonegro đã đề xuất "Giao thức Phình to". Trong gần một thập kỷ, nó là lý thuyết thống trị về nắm bắt giá trị trong lĩnh vực tiền mã hóa.

Luận điểm cốt lõi là: Trong internet truyền thống, giá trị tập trung vào tầng ứng dụng (@Google, @facebook), trong khi các giao thức cơ bản (TCP/IP, HTTP) hầu như không nắm bắt được giá trị nào. Thế giới tiền mã hóa sẽ đảo ngược hoàn toàn tình hình này. Blockchain công khai chia sẻ dữ liệu, do đó ứng dụng sẽ dần trở thành hàng hóa.

Và vì việc sử dụng mạng phải tiêu tốn token giao thức, token sẽ nắm bắt giá trị đầu cơ phát sinh khi lượng sử dụng tăng. Mỗi thành công của một ứng dụng sẽ thúc đẩy nhu cầu về token. Tốc độ tăng trưởng của giao thức cơ bản sẽ vượt xa bất kỳ ứng dụng nào được xây dựng trên đó.

Trong nhiều năm, điều này dường như đã đúng. Giá trị của Bitcoin và Ethereum vượt xa bất kỳ công ty nào được xây dựng trên chúng.

Mô hình này hoàn toàn phù hợp khi bản thân giao thức khan hiếm, chi phí xây dựng cao và khó thay thế. Bitcoin và Ethereum năm 2017 thực sự rất khan hiếm, khi đó không có hàng chục L1 (mạng lớp 1) đa năng cạnh tranh cho cùng một khối lượng công việc.

Không gian khối đủ hạn chế, đến mức nắm giữ tài sản cơ bản cảm giác như nắm giữ một phần của mọi ứng dụng cần tài sản đó.

Ngày nay, mọi tầng của ngăn xếp công nghệ cơ sở hạ tầng đều xuất hiện các giải pháp thay thế đáng tin cậy: nhiều L1 thông lượng cao, hàng chục L2, và các tầng giải quyết (settlement) và khả dụng dữ liệu (DA) mô-đun cạnh tranh gay gắt về giá. Không gian khối đã chuyển từ hạn chế sang tràn ngập.

Khi cầu nối chuỗi chéo và trình tổng hợp (aggregator) khiến chuỗi cơ bản gần như vô hình với người dùng, chi phí chuyển đổi của người dùng sụp đổ. Cơ sở hạ tầng trở nên có thể hoán đổi cho nhau, và hàng hóa có thể hoán đổi chỉ có thể cạnh tranh về giá. Kết quả là, quyền định giá của giao thức cũng biến mất cùng với sự khan hiếm.

Lý thuyết Ứng dụng Phình to

Đến năm 2026, thực thể nắm bắt phần lớn lợi ích kinh tế là ứng dụng, không phải giao thức: ví dụ như @phantom, @coinbase, @Polymarket, @Pumpfun, v.v.

Theo tôi, lý do là tài sản có giá trị nhất trong thế giới tiền mã hóa là mối quan hệ với người dùng.

Nếu bạn kiểm soát giao diện người dùng và luồng giao dịch, bạn kiểm soát kênh phân phối, từ đó có thể thu lợi từ hầu hết mọi sản phẩm trên chuỗi mà người dùng tiếp cận: swap, cho vay, đặt cọc (staking), đúc (mint) và cổng pháp định (fiat on-ramp). Đây có lẽ cũng là lý do các quỹ mê đắm neobank (ngân hàng kiểu mới) đến vậy.

Ứng dụng cũng đẩy cơ sở hạ tầng vào cuộc chiến thuần túy về giá, điều này buộc biên lợi nhuận của cơ sở hạ tầng bị nén xuống chi phí cận biên. Tôi đã ghi lại chiến lược này trong bài viết "Cách Nắm bắt Giá trị". Động lực tương tự cũng đang diễn ra trong lĩnh vực stablecoin, mà tôi đã thảo luận ở các bài viết khác.

Giá tài sản đang phản ánh lý thuyết này. Spencer và tôi gọi sự chuyển dịch này là "Sự Định giá Lại Lớn": trong chu kỳ này, giá trị bắt đầu tập trung vào tầng nắm giữ người dùng.

Tại sao Agents lại phá vỡ logic này

Lý thuyết ứng dụng phình to giả định người dùng là con người, coi trọng UX, thương hiệu và sự tiện lợi. Nhưng Agents hoàn toàn không quan tâm đến những điều này. Chúng gọi API trực tiếp, không có bất kỳ lòng trung thành thương hiệu nào, và chuyển đổi giữa các nền tảng với chi phí bằng không.

Khi người dùng trở thành phần mềm, việc nắm giữ mối quan hệ với người dùng không còn là hào sâu phòng thủ bất khả xâm phạm. Toàn bộ hào sâu front-end mà lý thuyết ứng dụng phình to dựa vào để thành lập đang mất tác dụng.

Vậy trong kỷ nguyên Agents, ai sẽ nắm bắt giá trị?

Ứng dụng trở nên 'không đầu' (Headless)

Trong một viễn cảnh tương lai, những kẻ chiến thắng ở tầng ứng dụng sẽ tiếp tục duy trì vị thế chiến thắng bằng cách tách biệt giao diện front-end (tức là trở nên "không đầu").

Ví và trình tổng hợp đã hoàn thành phần công việc xây dựng khó khăn nhất: tích hợp với hàng chục giao thức, logic định tuyến, xác thực và cơ sở hạ tầng cổng pháp định.

Bước đi hợp lý tiếp theo là mở ngăn xếp công nghệ này ra dưới dạng API cho Agents, để Agents định tuyến qua chúng — giống như cách con người định tuyến qua @phantom hay @JupiterExchange ngày nay.

Trong thế giới này, lý thuyết ứng dụng phình to vẫn sống sót. Nó chỉ mất đi front-end. Các công ty chiến thắng trong kỷ nguyên con người sẽ chuyển đổi thành cơ sở hạ tầng thuần back-end cho Agents. Chúng ta đã thấy các doanh nghiệp SaaS truyền thống như Salesforce đang phát triển theo hướng này.

Sự trỗi dậy trở lại của các Giao thức

Trong một viễn cảnh khác, Agents hoàn toàn bỏ qua tầng trung gian.

Nếu việc tích hợp trở nên đủ đơn giản (API được tài liệu hóa tốt, RPC tiêu chuẩn hóa, ngữ nghĩa thực thi có thể dự đoán được), Agents không có lý do thực sự để trả tiền cho trình tổng hợp làm việc mà chúng có thể tự làm. Lợi thế của trình tổng hợp trong kỷ nguyên con người là UX và ứng phó với sự phức tạp của định tuyến.

Nhưng Agents không cần UX, còn định tuyến là một vấn đề có thể giải quyết bằng kỹ thuật, và Agents đang ngày càng giỏi xử lý loại vấn đề này.

Nếu thế giới tiến triển theo hướng này, lý thuyết giao thức phình to sẽ có một mùa xuân thứ hai.

Quyền định giá của toàn bộ ngăn xếp công nghệ sụp đổ

Có lẽ Agents sẽ tạo áp lực hàng hóa hóa lên mọi ngóc ngách. Chúng hoàn toàn lý tính, mỗi lần đều định tuyến không ma sát, không chút trung thành nào đến sàn giao dịch rẻ nhất.

Ứng dụng mất khả năng tính phí bảo hiểm UX cho con người. Trình tổng hợp và cơ sở hạ tầng cũng mất quyền định giá, vì không còn quán tính vốn có của con người để bảo vệ chúng khỏi cuộc chiến giá.

Trong tình huống này, không bên nào trong ngăn xếp công nghệ nắm bắt được nhiều lợi nhuận. Biên lợi nhuận trên toàn chuỗi cung ứng bị buộc phải nén về chi phí cận biên, giá trị còn lại thuộc về chủ sở hữu Agents, hoặc người dùng mục tiêu mà Agents phục vụ.

Công nghệ tiền mã hóa trở thành một tiện ích công cộng, và trong lĩnh vực tiện ích công cộng rất khó kiếm được nhiều tiền.

Agents tạo ra mức độ hoạt động chưa từng có

Cách hiểu đơn giản về điểm này là: Agents đang làm mọi việc con người làm, chỉ với tốc độ nhanh hơn và số lượng lớn hơn. Ngay cả khi biên lợi nhuận bị nén, tổng thể chiếc bánh vẫn đang lớn lên.

Tôi nghĩ còn một phiên bản thú vị hơn.

Agents khiến một loại hoạt động vốn không khả thi trở nên khả thi: ví dụ như liên tục tái cân bằng danh mục đầu tư với chi phí thực thi chưa đến một xu, hành vi thương mại máy với máy giữa các Agents, và các thị trường mới tồn tại nhờ vào việc định giá và tốc độ giao dịch vượt xa giới hạn mà con người có thể theo kịp.

Dữ liệu hoạt động trên chuỗi hiện tại không phản ánh những điều này, vì chúng ta mặc định trong đó nhất định có sự tham gia của con người.

Nếu đây chính xác là điều mà Agents mang lại, thì vấn đề chuyển từ "Làm thế nào để phân phối chiếc bánh hiện có" thành "Sẽ có bao nhiêu hoạt động kinh tế mới đổ vào trên chuỗi, và những tầng nào đã sẵn sàng phục vụ cho nó".

Một mô hình kinh doanh chưa được đặt tên

Trong mỗi chu kỳ, chúng ta đều cố gắng đoán giá trị sẽ chảy về đâu, và có xu hướng cho rằng các mô hình kinh doanh hiện có sẽ tiếp tục đến tương lai. Giả định này thường khiến chúng ta bỏ lỡ những mô hình mới chưa xuất hiện.

Khi internet vừa được thiết lập, không ai lường trước được sự ra đời của nền kinh tế chú ý (attention economy). Khi đó, ý tưởng "cắt lát sự chú ý của người dùng để đấu giá cho các nhà quảng cáo sẽ trở thành mô hình kinh doanh thống trị, và một công ty duy nhất có thể chiếm phần quan trọng trong chi tiêu quảng cáo toàn cầu từ đó" cực kỳ xa lạ. Điều này chỉ có vẻ không thể tránh khỏi khi nhìn lại sau sự việc.

Trí tuệ nhân tạo có vẻ là một trong những đảo lộn công nghệ lớn nhất trong vài thập kỷ gần đây. Trong một thế giới do Agents thống trị, một phần nắm bắt giá trị có thể chảy về các mô hình kinh doanh mà ngày nay hoàn toàn không ai nhắc đến. Và nhóm nắm bắt những giá trị này, có thể hoàn toàn không phải là những nhóm mà thị trường hiện đang tập trung theo dõi.

Những điểm đáng chú ý

Kết quả có khả năng nhất không phải là một hệ thống hoàn toàn thay thế hệ thống khác. Trong một thời gian dài, con người và Agents sẽ cùng tồn tại như những người dùng của thế giới tiền mã hóa, và mỗi bên có bản đồ nắm bắt giá trị hoàn toàn khác biệt.

Miễn là con người tương tác với trên chuỗi, lý thuyết ứng dụng phình to vẫn áp dụng: người tiêu dùng sẵn sàng trả tiền cho UX, thương hiệu và sự tiện lợi sẽ tiếp tục trả phí bảo hiểm cho các ứng dụng nắm giữ mối quan hệ này. Còn ở khía cạnh liên quan đến giao dịch của Agents, bất kể viễn cảnh nào ở trên trở thành hiện thực, nó sẽ chịu sự chi phối của một bộ lý thuyết độc lập khác.

Đối với những người xây dựng, tôi nghĩ câu hỏi đáng suy ngẫm nhiều lần về phía Agents là: Điều gì thực sự khiến một Agents quay lại chọn bạn, thay vì định tuyến trực tiếp đến giải pháp thay thế rẻ nhất tiếp theo? UX có thể không phải là câu trả lời. Tính thanh khoản, độ trễ, đảm bảo thanh toán, v.v., có lẽ mới là câu trả lời.

Câu hỏi Liên quan

QTrong thời đại Agents, ai sẽ là người nắm bắt giá trị trong hệ sinh thái blockchain?

ATrong thời đại Agents, ba kịch bản chính có thể xảy ra: (1) Các ứng dụng 'không đầu' (headless) sẽ chuyển đổi thành cơ sở hạ tầng back-end dành cho Agents, giữ được lợi thế. (2) Các giao thức có thể hồi sinh nếu Agents bỏ qua lớp trung gian và tương tác trực tiếp với chúng. (3) Cả ngăn xếp công nghệ có thể mất quyền định giá, và giá trị sẽ chuyển đến chủ sở hữu Agents hoặc người dùng cuối, trong khi lợi nhuận toàn ngành bị nén xuống chi phí biên.

QLý thuyết 'Giao thức béo' (Fat Protocol) và 'Ứng dụng béo' (Fat App) khác nhau như thế nào, và tại sao Agents có thể phá vỡ chúng?

ALý thuyết 'Giao thức béo' (2016) cho rằng giá trị tập trung ở lớp giao thức cơ bản (như Bitcoin, Ethereum) do tính khan hiếm và nhu cầu sử dụng token. Lý thuyết 'Ứng dụng béo' (2026) cho rằng giá trị chuyển sang lớp ứng dụng kiểm soát mối quan hệ người dùng và giao diện. Agents phá vỡ điều này vì chúng không quan tâm đến UX, thương hiệu hay sự tiện lợi - những yếu tố tạo nên 'hào phòng mặt tiền' của ứng dụng. Chúng gọi API trực tiếp, không có lòng trung thành và chuyển đổi với chi phí bằng 0.

QThuật ngữ 'ứng dụng không đầu' (headless app) trong bối cảnh bài viết này có nghĩa là gì?

ATrong bài viết, 'ứng dụng không đầu' (headless app) đề cập đến việc các ứng dụng thành công trong kỷ nguyên con người (như ví Phantom, sàn Jupiter) tách bỏ giao diện người dùng (front-end) của họ và trở thành cơ sở hạ tầng back-end thuần túy cung cấp API cho các Agents. Điều này cho phép chúng tiếp tục nắm bắt giá trị bằng cách cung cấp các dịch vụ tích hợp, logic định tuyến, xác thực và cơ sở hạ tầng on-ramp/off-ramp mà các Agents cần, thay vì dựa vào giao diện trực quan.

QCác Agents có thể tạo ra những loại hình hoạt động kinh tế mới nào trên chuỗi (on-chain)?

ACác Agents có thể mở khóa các hoạt động kinh tế mới, khả thi về mặt chi phí và tốc độ mà con người không thể thực hiện được. Ví dụ bao gồm: cân bằng lại danh mục đầu tư liên tục với chi phí thực thi dưới 1 cent; các giao dịch thương mại trực tiếp từ máy sang máy (M2M); và các thị trường hoàn toàn mới tồn tại nhờ vào tốc độ định giá và giao dịch vượt xa khả năng theo kịp của con người. Điều này có thể mở rộng đáng kể tổng số hoạt động kinh tế trên chuỗi.

QTheo tác giả, câu hỏi quan trọng nào mà các nhà xây dựng (builder) nên tự hỏi mình trong thời đại Agents?

ATác giả cho rằng câu hỏi quan trọng mà các nhà xây dựng nên suy ngẫm là: 'Điều gì khiến một Agents quay lại chọn bạn, thay vì định tuyến trực tiếp đến lựa chọn thay thế rẻ nhất tiếp theo?'. Câu trả lời có thể không phải là UX (trải nghiệm người dùng). Thay vào đó, các yếu tố như thanh khoản, độ trễ (latency), hoặc đảm bảo thanh toán (settlement guarantees) mới có thể là những lợi thế cạnh tranh thực sự trong thế giới do Agents vận hành.

Nội dung Liên quan

PA Hình ảnh | Một hình ảnh hiểu rõ các sự kiện Web3 đáng chú ý trong tháng 6

Bản tóm tắt sự kiện Web3 đáng chú ý tháng 6: Thị trường tiền mã hóa tháng 6 tập trung vào các yếu tố chính: dữ liệu kinh tế vĩ mô của Mỹ (như CPI, phi nông nghiệp), quyết định lãi suất từ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FOMC), Ngân hàng Trung ương Châu Âu và Ngân hàng Nhật Bản, tiếp tục ảnh hưởng đến kỳ vọng thanh khoản và tâm lý thị trường. Một số dự án như SUI, ENA sẽ có đợt mở khóa token, cần lưu ý rủi ro tiềm ẩn. Về tin tức sản phẩm, Coinbase dự kiến ra mắt hợp đồng tương lai chỉ số chứng khoán, trong khi CME Group lên kế hoạch cho hợp đồng tương lai chỉ số tiền mã hóa Nasdaq. Tình trạng thanh lý dự án vẫn tiếp diễn, với các dịch vụ như trình duyệt Bitcoin Ordinals (Ord.io) ngừng hoạt động, người dùng cần chú ý đến việc rút và di chuyển tài sản. Các sự kiện công nghệ và truyền thống đáng chú ý khác bao gồm World Cup, Hội nghị Nhà phát triển Toàn cầu của Apple (WWDC26), SpaceX lên sàn chứng khoán, và thượng hội IPO của công ty robot Unitree. Tóm lại, tháng 6 hứa hẹn tiếp tục là giai đoạn thị trường tìm kiếm phương hướng mới dưới tác động của kỳ vọng thanh khoản, biến động chính sách và sự luân chuyển trong hệ sinh thái.

marsbit1 giờ trước

PA Hình ảnh | Một hình ảnh hiểu rõ các sự kiện Web3 đáng chú ý trong tháng 6

marsbit1 giờ trước

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

Tuần cuối tháng 5, hai sự kiện AI liền kề đã phơi bày hai cách tiếp cận khác biệt của các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc. Alibaba tập trung vào tích hợp và thương mại hóa AI. Họ kết nối ứng dụng Qwen với Taobao, cho phép mua sắm và sử dụng các tính năng AI như thử đồ, so giá. Tổ chức được tái cấu trúc để tập trung vào AI, với động lực rõ ràng từ thị trường vốn. Doanh thu bên ngoài của Alibaba Cloud tăng 40%, cho thấy chiến lược "lắp AI vào quầy thu ngân" đang tạo ra dòng tiền. Tuy nhiên, cách tiếp cận thực dụng này có thể đi kèm rủi ro nếu có sự chênh lệch lớn về năng lực mô hình nền trong tương lai. Ngược lại, ByteDance theo đuổi giới hạn công nghệ thông qua bộ phận Seed. Họ đạt được thành tích đỉnh cao với mô hình tạo video Seedance 2.0 và đầu tư mạnh vào nghiên cứu cơ bản, thu hút nhân tài với các mục tiêu thuần túy học thuật. Ngân sách vốn (capex) của ByteDance được báo cáo là tăng vọt, lên tới 4700 tỷ NDT vào năm 2026, được tài trợ chủ yếu từ lợi nhuận. Lợi thế lớn của họ là không bị áp lực thị trường công khai, cho phép tập trung vào nghiên cứu dài hạn. Bài viết chỉ ra rằng sự khác biệt chiến lược này không chỉ là triết lý, mà chủ yếu bị chi phối bởi việc công ty có niêm yết hay không. Các công ty đại chúng như Alibaba chịu áp lực phải thể hiện kết quả tài chính ngắn hạn, dẫn đến chiến lược "bán AI". Các công ty chưa niêm yết như ByteDance có "sự xa xỉ" để "làm AI" và tập trung vào đột phá công nghệ. Tương lai của con đường nghiên cứu dài hạn tại ByteDance có thể được kiểm chứng nếu công ty này tiến hành IPO.

marsbit1 giờ trước

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

marsbit1 giờ trước

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

Biên tập viên: Khi AI Agent ngày càng rẻ và dễ gọi, phát triển phần mềm đang bước vào giai đoạn mới. Vấn đề không còn là có thể chạy nhiều Agent hơn hay không, mà là liệu con người có đủ sự chú ý để quản lý, đánh giá và hợp nhất đầu ra của chúng hay không. Bài viết giới thiệu khái niệm "thuế điều phối". Chi phí khởi chạy Agent rất thấp, chỉ cần một Prompt hoặc một cú nhấp chuột. Nhưng các bước tiếp theo mới thực sự đắt đỏ: kiểm tra kết quả, hiểu tác động đến kiến trúc hệ thống, xử lý xung đột giữa các Agent, và quyết định mã nào được đưa vào nhánh chính. Những công việc này không thể song song hóa đơn giản, mà vẫn phải quay về một tài nguyên tuần tự duy nhất: khả năng phán đoán của con người. Tác giả ví nhà phát triển như "GIL" trong hệ thống AI Agent - khóa luồng đơn hạn chế thông lượng cuối cùng của hệ thống đồng thời. Nhiều Agent có thể chạy cùng lúc, nhưng một khi bước vào giai đoạn đánh giá kiến trúc, xem xét mã và hợp nhất xung đột, chúng phải đi qua bộ não của nhà phát triển. Do đó, càng nhiều Agent không nhất thiết có nghĩa là sản lượng cao hơn, mà có thể chỉ làm cho hàng đợi công việc chờ xem xét dài hơn, khiến nhà phát triển mệt mỏi vì chuyển đổi ngữ cảnh liên tục. Điều dễ bị bỏ qua trong cơn sốt công cụ lập trình AI hiện nay là cảm giác hiệu quả không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với năng suất thực. Một bảng điều khiển đầy Agent đang chạy tạo ra ảo giác "năng suất cao", nhưng nếu nhà phát triển không thực sự hiểu, xem xét và tích hợp các thay đổi, hệ thống cuối cùng tích lũy có thể là nợ kỹ thuật và nợ nhận thức. Vì vậy, bài viết thảo luận về "cách thiết kế lại quy trình làm việc xoay quanh sự chú ý của con người". Trong thời đại Agent, năng lực then chốt không chỉ là biết đặt câu hỏi và phân công nhiệm vụ, mà là biết nhiệm vụ nào có thể giao cho máy móc xử lý song song, nhiệm vụ nào phải dành cho con người đánh giá; khi nào nên xem xét hàng loạt, khi nào nên dừng điều phối để tập trung lại vào một vấn đề cốt lõi. AI đang mở rộng khả năng xử lý đồng thời trong sản xuất phần mềm, nhưng sự chú ý của con người vẫn là tài nguyên khan hiếm và không thể nhân bản nhất trong hệ thống. Một quy trình làm việc với Agent thực sự trưởng thành không phải là ném mọi nhiệm vụ cho máy móc, mà là thiết kế kiến trúc sự chú ý của chính mình một cách cẩn thận, giống như thiết kế một hệ thống sản xuất.

marsbit2 giờ trước

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

marsbit2 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit9 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片