Giá trị kết hợp của các token liên quan đến AI đã tăng gấp bốn lần trong hai năm qua, hiện gần đạt vốn hóa thị trường 20 tỷ đô.
Trong khi chỉ chiếm phần nhỏ - chỉ 0.67% - của tổng thị trường tiền điện tử 3.55 nghìn tỷ đô, sự tăng trưởng của nó phản ánh những kỳ vọng đang gia tăng quanh vai trò của hạ tầng AI phi tập trung, tiền lập trình, và hệ thống thanh toán dựa trên stablecoin.
Theo Grayscale Investments, sự khởi đầu tương đối của lĩnh vực tiền điện tử AI giải thích cho kích thước hiện tại khiêm tốn của nó so với các lĩnh vực chủ đạo như tài chính phi tập trung và dịch vụ tài chính mã hóa, vốn đại diện cho hàng trăm tỷ đô. Tuy nhiên, công ty cho rằng sự chênh lệch này có thể giảm dần khi các mô hình tiền điện tử AI trưởng thành và các trường hợp sử dụng của tổ chức trở nên rõ ràng hơn.
Tính đến cuối tháng 5 năm 2025, không gian tiền điện tử AI bao gồm khoảng 20 token. Token lớn nhất theo vốn hóa thị trường lưu thông là TAO, tài sản gốc của giao thức học máy phi tập trung Bittensor. Dù năm nay là năm tăng giá chung cho tiền điện tử, lĩnh vực token AI đã chứng kiến các hiệu suất cá nhân đa dạng. TAO tăng 2% từ đầu năm tới nay, trong khi ElizaOS giảm 80%, nhấn mạnh sự biến động và giai đoạn đầu của lĩnh vực.
Tuy nhiên, xu hướng tổng thể đã tăng mạnh. Năm 2023, tổng giá trị thị trường của lĩnh vực tiền điện tử AI chỉ là 4.5 tỷ đô. Ngày nay, nó gần đạt 20 tỷ đô, cho thấy rằng sự quan tâm của nhà đầu tư vào hạ tầng AI-gốc, đào tạo phi tập trung và phối hợp tác nhân dựa trên blockchain đang tăng tốc.
Stablecoin là Yếu tố Kích hoạt Chính cho Đại lý AI
Một trong những xu hướng mới nổi quan trọng nhất là sự hội tụ của AI với hạ tầng stablecoin. Báo cáo gần đây của Grayscale do các nhà nghiên cứu Zach Pandl và Will Ogden Moore dẫn đầu nhấn mạnh cách stablecoin - đô la kỹ thuật số dựa trên blockchain - có thể trở thành công cụ nền tảng cho các đại lý AI cần các hệ thống thanh toán nhanh, không biên giới và lập trình được.
Việc tích hợp stablecoin vào các trường hợp sử dụng AI diễn ra trong bối cảnh sự quan tâm ngày càng tăng từ các công ty fintech và công nghệ lớn. Stripe gần đây đã mở rộng chức năng thanh toán stablecoin của mình đến hơn 150 quốc gia. Meta đang thử nghiệm các đường thanh toán dựa trên blockchain và các ngân hàng lớn của Hoa Kỳ cũng được cho là đang khám phá các khung ký gửi mã hóa tương thích với các công cụ AI.
Trong khi đó, Coinbase đã ra mắt “ví thông minh” và chồng thanh toán lập trình nhằm cho phép các đại lý AI và Internet-of-things thực hiện các giao dịch micro trong stablecoin. Các phát triển này đang hình thành bởi các tiến bộ về quy định, như dự thảo cấu trúc thị trường tiền điện tử của Hoa Kỳ và Dự luật GENIUS - một dự luật tập trung vào cấp phép và quản trị cho stablecoin được ủng hộ bằng tiền pháp định. Nếu được thông qua, những luật như vậy có thể cung cấp các đường ray pháp lý rõ ràng hơn cho các luồng thanh toán do AI điều khiển.
Bittensor: Halving, Subnets, và Tính Toán Phi Tập Trung
Bittensor hiện vẫn là giao thức AI phi tập trung phát triển nhất cho đến nay. Mô hình dựa phần nào đó trên Bitcoin, TAO có một giới hạn cứng của 21 triệu token và trải qua một sự kiện halving mỗi bốn năm. Sự kiện halving đầu tiên dự kiến diễn ra cuối năm nay, giảm phát hành và có thể ảnh hưởng đến động lực cung ứng token.
Tháng Hai, Bittensor đã ra mắt bản nâng cấp dTAO, cho phép hình thành các subnet có thể đầu tư - các mạng con tùy chỉnh tối ưu hóa cho các tác vụ học máy cụ thể. Kể từ khi ra mắt, hơn 7% nguồn cung lưu thông của TAO đã được cam kết cho các subnet này, cho thấy sự tham gia của nhà phát triển ngày càng tăng trong môi trường đào tạo phi tập trung.
Subnet hoạt động như cả nguyên thủy kinh tế và kỹ thuật, cho phép người tham gia đầu tư, quản lý và trích xuất giá trị từ các mạng thần kinh được điều hành độc lập. Các nhà phân tích của Grayscale thấy kiến trúc mô-đun này là yếu tố kích hoạt quan trọng để mở rộng AI trong các hệ thống phi tập trung mà không phụ thuộc vào các nhà cung cấp tính toán tập trung như Amazon Web Services.
Đào Tạo Phân Tán và Thị Trường GPU
Ngoài Bittensor, một số giao thức tiền điện tử tập trung vào AI khác đang khám phá các cơ chế đào tạo phân tán. Một ví dụ là Prime Intellect, đã đào tạo các mô hình với hơn 30 tỷ tham số bằng cách sử dụng các GPU nhàn rỗi do người tham gia toàn cầu đóng góp.
Nếu phương pháp này chứng minh được quy mô, nó có thể giảm chi phí cao đi kèm với việc đào tạo mô hình AI tập trung và giảm phụ thuộc vào hạ tầng công nghệ lớn.
Các dự án khác, như Gensyn và Nous Research, cũng đang xây dựng hướng tới các thị trường GPU phi tập trung và có thể giới thiệu các token sau đó trong năm. Các nền tảng này nhằm hỗ trợ phát triển mô hình AI trong các môi trường nơi những người đóng góp được thưởng token tiền điện tử cho tính toán hoặc chia sẻ dữ liệu, thay vì dựa vào hạ tầng doanh nghiệp lớn tập trung.
Kiếm Tiền Dữ Liệu và Các Trường Hợp Sử Dụng Phi Tài Chính
Một lĩnh vực mới nổi khác trong giao thoa AI-tiền điện tử là kiếm tiền dữ liệu. Grass, một giao thức thu thập và bán dữ liệu web bị cạo cho các phòng thí nghiệm AI, đã được cho là đạt hàng chục triệu đô la doanh thu hàng năm mà không cung cấp một token. Dự án này cho thấy cách các mạng phi tập trung có thể tận dụng nhu cầu hiện có từ các nhà phát triển AI trong khi tạo ra thu nhập thế giới thực từ các nguồn phi tài chính.
Nền kinh tế dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng khi các hệ thống AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu đa dạng và được cập nhật thường xuyên để đào tạo mô hình một cách hiệu quả. Trajectory của Grass cho thấy rằng các công cụ kiếm tiền và tiếp cận dữ liệu có nguồn gốc từ tiền điện tử có thể cùng tồn tại song song với các đại lý dữ liệu truyền thống, có thể mở ra các thị trường mới cho sự tham gia của người tiêu dùng bán lẻ vào vòng lặp đào tạo AI.
Tương tự, Virtuals - một nền tảng cung cấp quyền truy cập token hóa cho các đại lý AI - đã thấy mức phí giao dịch hàng năm hóa lên tới 30 triệu đô la. Sự bùng nổ này cho thấy nhu cầu sớm cho các nền kinh tế dựa trên đại lý, nơi các mô hình AI hoạt động tự trị và tham gia vào thương mại bằng cách sử dụng token kỹ thuật số.
Những suy nghĩ cuối cùng
Mặc dù lạc quan, lĩnh vực này phải đối mặt với những rủi ro rõ ràng, bao gồm sự không chắc chắn về quy định, thách thức thực thi kỹ thuật và các câu chuyện thổi phồng quá mức. Phần lớn vốn hóa thị trường hiện tại là đầu cơ và gắn liền với sự kỳ vọng trong tương lai về sự tăng trưởng của giao thức hoặc tiện ích của token.
Tuy nhiên, sự hội tụ của AI, tiền điện tử và tiền lập trình dường như phù hợp về cấu trúc với các xu hướng công nghệ dài hạn. Nếu các khung pháp lý mới như Đạo luật GENIUS hoặc một dự thảo cấu trúc thị trường tiền điện tử hoàn thiện cung cấp hướng dẫn rõ ràng hơn cho các hoạt động AI–tiền điện tử, sự chấp nhận của tổ chức có thể theo sau.
Hiện tại, lĩnh vực tiền điện tử AI vẫn còn thử nghiệm và biến động - nhưng ngày càng nhìn thấy được. Khi các ứng dụng thế giới thực phát triển và hạ tầng trưởng thành, giai đoạn tiếp theo có thể thấy nó chuyển đổi từ một danh mục ngách thành một thành phần tích hợp hơn của cả hai hệ sinh thái tiền điện tử và AI.