“Bạn đã nuôi tôm hùm chưa?” Gần đây, các Web3er chào hỏi nhau, có tới tám chín phần là câu này.
Năm 2026 bắt đầu, sau khi chương trình truyền hình Tết của Trung Quốc với robot gây bão toàn trường, thế hệ AI Agent mới đại diện bởi OpenClaw trở thành món đồ chơi mới trong giới công nghệ. Có người dùng AI để làm dịch vụ khách hàng, có người dùng AI để viết mã, thậm chí còn bắt đầu thử dùng Agent để mô phỏng cả một hệ thống “nhân viên số”, gần đây trên các nền tảng internet liên tục đề cập đến một khái niệm “công ty một người”, tức là chỉ cần một người qua một luồng công việc AI là có thể vận hành những công việc trước đây cần một nhóm nhỏ mới làm được.
Web3 tất nhiên cũng không đứng ngoài cuộc. Gần đây, nếu để ý các phương tiện truyền thông ngành, sẽ thấy nhiều dự án bắt đầu xoay quanh AI Agent. Có dự nghiên cứu cách Agent trực tiếp gọi tài sản hoặc hợp đồng trên chuỗi, có dự làm hạ tầng thanh toán, danh tính hoặc tài chính cho Agent, có người bàn luận về “hệ sinh thái kinh tế Agent”, cho phép AI tham gia mạng lưới như người dùng, thậm chí còn có người bắt đầu hô hào khẩu hiệu mới “Web4.0”.
Đến đây, thực sự sẽ có cảm giác rất quen thuộc.
Người ta nói thời trang là vòng lặp, nào ngờ giới công nghệ (hoặc gọi là giới mã hóa) cũng vậy. Nhớ năm 2022, trong thời kỳ thị trường gấu, ChatGPT bùng nổ trong một đêm, AI trở thành chủ đề mọi người đều bàn tán. Giới Web3 cũng không đứng ngoài, nhanh chóng xuất hiện nhiều khái niệm mới, như AI Agent, nhà giao dịch AI, chiến lược tự động hóa, cứ liên quan đến AI là có thể kể câu chuyện mới. Nhưng sự náo nhiệt này không kéo dài lâu. Khi thị trường tiền mã hóa bắt đầu tăng trở lại, mọi người nhanh chóng quay trở lại với Crypto.
Lần này, vào nửa cuối năm 2025, thị trường tiền mã hóa lại có xu hướng giảm, nên Web3 bắt đầu tìm kiếm khái niệm mới để tiếp nhận.
Tuy nhiên, theo Portal Labs, vấn đề chính nằm ở chỗ này. Khi một câu chuyện bắt đầu phổ biến, nhiều đội nhóm khởi nghiệp Web3 thực ra không phải đang đánh giá về công nghệ hay thương mại, mà đang đánh giá về câu chuyện: khái niệm nào hot thì làm khái niệm đó. Rồi sau đó là thất bại—
Nhiều đội nhóm khi thực sự thúc đẩy dự án mới nhận ra, khái niệm có thể nhanh chóng xây dựng, nhưng sản phẩm lại rất khó để triển khai. Người dùng ở đâu? Tình huống cụ thể là gì? Dựa vào đâu để duy trì thu phí? Có thể gọi vốn không? Những câu hỏi này thường chỉ xuất hiện rõ ràng sau một thời gian làm dự án.
Đến khi nhiệt huyết giảm đi, thị trường để lại thường là những dự án chưa chạy được trơn tru. Có dự dừng lại ở giai đoạn Demo, có dự cố gắng ra mắt nhưng không tìm được người dùng, còn có dự biến mất cùng câu chuyện. Trong thời gian ngắn, có vẻ như một lĩnh vực mới đã mở ra, nhưng nhìn lại sau một thời gian, thực tế chỉ còn rất ít thứ còn lại.
Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: tiếp tục đào sâu vào Crypto hay chuyển sang AI, đều là bài toán nan giải. Chọn cái trước thì thị trường không tốt, đầu tư chưa chắc có lời; chọn cái sau thì lại thiếu nền tảng. Công nghệ AI, cấu trúc nhân lực và môi trường cạnh tranh đều khác biệt so với Web3. Nhiều đội nhóm tích lũy trong vài năm qua về công nghệ, kinh nghiệm sản phẩm, tài nguyên cộng đồng đều dựa trên hệ sinh thái Crypto. Một khi chuyển hoàn toàn sang AI, như thể bước vào một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ. Từ khả năng của mô hình, nguồn dữ liệu đến đội ngũ kỹ thuật, gần như phải xây dựng lại từ đầu.
Thực tế hơn nữa là, lĩnh vực AI đã rất đông đúc. Dù là các công ty mô hình lớn, doanh nghiệp internet truyền thống hay các startup mới, đều đang đổ rất nhiều nguồn lực vào lĩnh vực này. Đối với một đội nhóm khởi nghiệp ban đầu làm Web3, nếu chỉ vì câu chuyện chuyển hướng mà nhảy vào thị trường này, rất dễ nhận ra mình không có lợi thế về công nghệ cũng như không có tài nguyên ngành.
Thật ra, đối với nhiều đội nhóm Web3, còn có một con đường thực hành khả thi. Không nhất thiết phải chuyển đổi sang làm AI, mà có thể tiếp tục theo đuổi con đường Web3 của mình, đồng thời suy nghĩ xem Crypto có thể bổ sung gì cho hệ sinh thái AI.
Nếu để ý kỹ bước phát triển AI hiện nay, bạn sẽ thấy nhiều khâu then chốt vẫn chưa được giải quyết triệt để.
Điển hình nhất là dữ liệu. Mô hình ngày càng mạnh, nhưng dữ liệu huấn luyện đến từ đâu, dữ liệu có đáng tin cậy và hợp lệ không, đặc biệt là làm thế nào để AI Agent tùy biến theo từng cá nhân, những vấn đề này vẫn chưa có cơ chế tốt. Đối với AI dựa vào dữ liệu lớn để huấn luyện, đây là một vấn đề nền tảng lâu dài.
Ví dụ khác là danh tính và hợp tác. Khi AI Agent bắt đầu tham gia thực thi nhiệm vụ, tự giao dịch hay thậm chí ra quyết định vận hành, chúng cũng cần có danh tính, quyền hạn và quy tắc hợp tác. Ai có thể gọi đến một Agent? Các Agent giữa chúng phân chia nhiệm vụ như thế nào? Sau khi thực hiện xong nhiệm vụ, làm thế nào để thanh toán? Những câu hỏi này về bản chất đều liên quan đến việc phân phối danh tính và giá trị trong mạng lưới mở.
Còn vấn đề thanh toán. Khi AI Agent bắt đầu tự chủ gọi dịch vụ, lấy dữ liệu hoặc thực thi nhiệm vụ trên mạng, điều đó đồng nghĩa chúng cần một hệ thống thanh toán nhỏ tự động. Trong hệ thống internet truyền thống, cấu trúc thanh toán như vậy rất khó để thực hiện.
Tất cả những vấn đề này tưởng chừng là của AI, nhưng thực ra nhiều giải pháp đã tồn tại trong hệ sinh thái công nghệ của Crypto. Dù là mạng lưới khuyến khích dữ liệu, hệ thống danh tính chuỗi hoặc mạng thanh toán mở, đều là những hướng mà Web3 đã khám phá trong vài năm qua.
Nếu các đội nhóm Web3 thực sự muốn thử sức ở những hướng này, có vài điều cần phải suy nghĩ rõ ràng trước.
Trước tiên là khả năng công nghệ của đội nhóm. Các dự án Web3 khác nhau có trình độ công nghệ rất khác nhau. Có đội giỏi về giao thức chuỗi, có đội chuyên về mạng lưới dữ liệu lâu năm, cũng có đội tập trung vào sản phẩm ứng dụng. Nếu đội đã tích lũy nhiều về hạ tầng dữ liệu như thu thập, trích xuất hoặc thị trường dữ liệu, thì mở rộng sang dữ liệu cho AI sẽ tự nhiên hơn, như mạng đóng góp dữ liệu, nguồn dữ liệu có thể xác thực, hoặc xây dựng thị trường dữ liệu có thể kích hoạt. Nếu đội chủ yếu về giao thức chuỗi hoặc hạ tầng nền tảng, có thể tập trung vào môi trường vận hành của AI Agent, như danh tính chuỗi của Agent, quản lý quyền hạn, giao thức thực thi nhiệm vụ, hoặc cung cấp khả năng tự động thanh toán, trả phí. Còn các đội đã làm sản phẩm ứng dụng như công cụ giao dịch, nền tảng nội dung, cộng đồng hoặc dịch vụ tiêu dùng, AI phù hợp hơn như một khả năng tích hợp vào hệ thống sản phẩm hiện có, ví dụ nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, tự động hóa vận hành, hoặc dùng Agent để thay thế các chức năng cần nhân lực thực hiện.
Thứ hai là có thực sự có tình huống kinh doanh rõ ràng không. Nhiều dự án AI nhanh chóng biến mất không phải do công nghệ kém, mà vì từ đầu chưa xác định rõ tình huống sử dụng. Khái niệm có thể nóng, nhưng người cần sản phẩm này ở đâu, họ vì sao dùng, và vì sao sẵn sàng trả tiền cho nó, thường chưa được trả lời thấu đáo. Có những khái niệm rất được thảo luận trong ngành như “AI + Web3”, “hệ sinh thái kinh tế Agent”, “nhà giao dịch AI”, nghe rất hoành tráng, nhưng nếu hỏi sâu hơn, số lượng người dùng thực sự ổn định không nhiều. Ngược lại, những nhu cầu không quá “hấp dẫn” như xử lý dữ liệu, tự động hóa vận hành, lọc thông tin hay thực thi nhiệm vụ lại tồn tại lâu dài trong các doanh nghiệp thực tế. Chính vì vậy, khi xem xét tham gia một hướng AI nào đó, thay vì chỉ dựa vào khái niệm có hot hay không, nên xem xét kỹ tình huống thực tế: đây có phải là vấn đề kinh doanh lâu dài, đã có ai trả phí cho nó chưa, và AI có thực sự giúp nâng cao hiệu quả trong khâu này không. Nếu các điều kiện này đều đúng, thì hướng đó mới có khả năng biến từ câu chuyện thành sản phẩm.
Tiếp theo, cần xem đội nhóm Web3 có tài nguyên thực sự để vào các khâu này không.
Những hướng như dữ liệu, danh tính, thanh toán, về bản chất không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là vấn đề về mạng lưới.
Ví dụ như mạng lưới dữ liệu, nếu đội không có nguồn dữ liệu ổn định, không có cộng đồng người dùng liên tục đóng góp dữ liệu, thì dù công nghệ có tốt đến đâu cũng khó tạo ra hiệu ứng mạng thực sự. Tương tự, muốn xây dựng hệ thống danh tính hoặc mạng hợp tác cho AI Agent, cũng cần có các nhà phát triển, ứng dụng hoặc Agent thực sự tham gia, nếu không, hệ sinh thái sẽ khó hình thành. Hệ thống thanh toán và thanh toán cũng tương tự. Khi AI Agent bắt đầu tự chủ gọi dịch vụ, lấy dữ liệu hoặc thực thi nhiệm vụ, các khoản thanh toán nhỏ sẽ xuất hiện rất thường xuyên. Nhưng hệ thống thanh toán nhỏ này chỉ có ý nghĩa khi có nhiều Agent và dịch vụ cùng tồn tại, còn nếu không, nó chỉ là một module kỹ thuật.
Vì vậy, đối với nhiều đội nhóm Web3, điều quan trọng không phải là “có không gian công nghệ cho hướng này”, mà là liệu họ có thể trở thành một phần của mạng lưới này hay không. Đội có nguồn dữ liệu, hệ sinh thái nhà phát triển hoặc ứng dụng thực sự, thì mới có khả năng bước vào tầng hạ tầng của AI, còn không chỉ dừng lại ở mức khái niệm.
