Các Đại lý AI và Crypto: Điều gì Xảy ra Khi Máy Tính Kiểm Soát Ví Tiền

Hai công nghệ cách mạng - trí tuệ nhân tạo và blockchain - không còn phát triển song song. Chúng đang hội tụ, và kết quả là một điều gì đó chưa từng có: phần mềm tự trị có khả năng giữ giá trị, ra quyết định, và giao dịch mà không cần can thiệp của con người.

Vào tháng 10 năm 2025 Coinbase ra mắt Payments MCP, một triển khai Giao thức Mô Hình Bối Cảnh cho phép các đại lý AI truy cập trực tiếp vào ví tiền điện tử, cổng vào, và thanh toán ổn định. Lần đầu tiên, các mô hình ngôn ngữ lớn như Claude, Gemini, và Codex có thể tương tác tự nhiên với nền kinh tế tiền điện tử - tạo ví, cấp vốn, và thực hiện thanh toán thông qua các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên đơn giản.

Đây không chỉ là một công cụ dành cho nhà phát triển khác. Nó đại diện cho một sự chuyển đổi căn bản trong cách giá trị di chuyển qua các hệ thống kỹ thuật số. Erik Reppel, trưởng nhóm kỹ thuật nền tảng nhà phát triển của Coinbase, mô tả tiền điện tử là "phù hợp đặc biệt cho máy móc," nhấn mạnh rằng đó là "tiêu chuẩn thanh toán mở, kỹ thuật số duy nhất mà bất kỳ chương trình nào cũng có thể sử dụng."

Các ảnh hưởng mở rộng xa hơn các giao dịch tự động. Các đại lý AI đang bắt đầu tham gia vào các giao thức tài chính phi tập trung, quản lý danh tính kỹ thuật số, phối hợp trong các tổ chức tự trị phi tập trung, và thậm chí tạo ra và kiếm lợi từ các dịch vụ của chính họ. Ngành tiền điện tử AI đạt mức vốn hóa thị trường 31,9 tỷ USD vào năm 2025, chiếm 0,80% tổng thị trường tiền điện tử, với hơn 200 mã thông báo AI hoạt động và 4,27 tỷ USD trong khối lượng giao dịch hàng ngày.

Sự hội tụ này giải quyết một hạn chế cơ bản ở cả hai lĩnh vực. Các hệ thống AI đã gặp khó khăn trong việc tham gia vào hoạt động kinh tế ngoài việc xử lý thông tin. Các mạng blockchain, mặc dù có cơ sở hạ tầng tài chính tinh vi, vẫn chủ yếu phản ứng với đầu vào của con người. Các đại lý AI sử dụng đường ray tiền điện tử thu hẹp khoảng cách này, tạo ra những gì người quan sát ngành gọi là "thương mại đại lý" - một mô hình mới mà máy móc không chỉ đề xuất hành động mà còn thực hiện chúng, được hỗ trợ bởi tiền có thể lập trình dịch chuyển với tốc độ của mã nguồn.

Thời điểm hội tụ này không phải ngẫu nhiên. Thị trường AI toàn cầu, được định giá 184 tỷ USD vào năm 2024, dự kiến sẽ đạt 826,7 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hằng năm tổng hợp 28,46%. Đồng thời, khối lượng thanh toán ổn định đã đạt $1,39 nghìn tỷ trong nửa đầu năm 2025, cho thấy rằng cơ sở hạ tầng tiền điện tử có thể xử lý các luồng thanh toán quy mô tổ chức. Các mô hình học máy đã đạt được khả năng chưa từng có trong lý luận và ra quyết định, trong khi cơ sở hạ tầng blockchain trưởng thành để hỗ trợ các giao dịch dưới một giây với chi phí tối thiểu.

Điều làm cho thời điểm này đặc biệt là sự xuất hiện của các giao thức chuẩn hóa cho tương tác AI-blockchain. Giao thức x402, được phát triển bởi Coinbase và chính thức hóa thông qua x402 Foundation hợp tác với Cloudflare, hồi sinh mã trạng thái HTTP 402 "Thanh toán Yêu cầu" ngủ đông dài để kích hoạt thanh toán lập trình, từ máy đến máy. Điều này tạo ra một ngôn ngữ phổ quát cho hoạt động kinh tế tự trị - một ngôn ngữ hoạt động trên bất kỳ ứng dụng nào, bất kỳ chuỗi nào, và bất kỳ mô hình AI nào.

Các ảnh hưởng đối với Web3 là sâu sắc. Nếu công nghệ blockchain hứa hẹn phân quyền quyền sở hữu và trao đổi, các đại lý AI đại diện cho sự tiến hóa tiếp theo: hành động phân quyền. Bài viết này khám phá cách hội tụ này đang di chuyển, từ kiến trúc kỹ thuật cho phép tương tác AI-blockchain đến những rủi ro và cơ hội nó tạo ra, và cuối cùng là ý nghĩa của nó đối với tương lai của thương mại kỹ thuật số.

Bối cảnh: Từ Hợp đồng Thông minh đến Hệ thống Đại lý - Bước Nhảy Tiếp Theo

Để hiểu tại sao các đại lý AI đại diện cho một tiến hóa quan trọng đối với Web3, điều cần thiết là theo dõi tiến trình của khả năng tự động trên blockchain. Câu chuyện bắt đầu với các hợp đồng thông minh - mã tự thi hành cho phép các thỏa thuận có thể lập trình mà không cần trung gian. Nhưng các hợp đồng thông minh, mặc dù cách mạng như chúng là, hoạt động trong giới hạn nghiêm ngặt.

Các hợp đồng thông minh là phản ứng. Chúng thực hiện khi các điều kiện cụ thể được đáp ứng nhưng không thể khởi động hành động từ đầu. Một giao thức cho vay DeFi có thể tự động thanh lý một vị thế không được thế chấp đầy đủ, nhưng chỉ sau khi dữ liệu trên chuỗi kích hoạt điều kiện đó. Nó không thể chủ động giám sát thông tin ngoài chuỗi, thích nghi với điều kiện thị trường đang thay đổi, hoặc thực hiện các quyết định đa bước phức tạp.

Hạn chế này đã làm giảm những gì có thể trong Web3. Hầu hết các ứng dụng blockchain vẫn yêu cầu con người khởi tạo hành động, dù đó là thực hiện giao dịch, cân bằng danh mục đầu tư, hoặc tham gia quản trị. Giao diện người dùng vẫn cồng kềnh, đường cong học tập dốc, và gánh nặng tinh thần cao. Như Coinbase đã lưu ý trong thông báo Payments MCP của họ, "Tương lai của AI yêu cầu các đại lý có thể giao dịch và hành động, không chỉ đọc và viết."

Các đại lý AI giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu sự tự chủ thực sự. Không giống như các hợp đồng thông minh thực hiện logic đã được xác định trước, các đại lý AI có thể nhận thức môi trường của họ, suy luận về nó, và hành động để đạt được các mục tiêu. Chúng kết hợp một số khả năng chính:

Nhận thức: Các đại lý AI lấy dữ liệu từ nhiều nguồn - dữ liệu giao dịch trên chuỗi, nguồn giá ngoài chuỗi, cảm xúc xã hội, tin tức, và cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Họ sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu thông tin không có cấu trúc và thị giác máy tính để phân tích dữ liệu hình ảnh.

Suy lý: Thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn và các kiến trúc học máy khác, các đại lý có thể phân tích các tình huống phức tạp, xác định các mẫu, và đưa ra dự đoán. Họ không chỉ tuân theo các quy tắc - họ áp dụng các phương thức suy luận học được và điều chỉnh chiến lược dựa trên kết quả.

Hành Động: Các đại lý AI có thể thực hiện giao dịch, tương tác với các hợp đồng thông minh, quản lý ví, và phối hợp với các đại lý khác hoặc con người. Quan trọng, họ có thể làm điều này tự động trong phạm vi đã được định trước.

Học Tập: Không giống như các thuật toán tĩnh, các đại lý AI cải thiện theo thời gian. Thông qua các kỹ thuật như học củng cố, họ tối ưu hóa chiến lược dựa trên thành công hay thất bại.

Sự kết hợp này tạo ra các khả năng vượt qua những gì từng công nghệ đạt được riêng lẻ. Một hợp đồng thông minh có thể tự động đổi token khi một số điều kiện nào đó được đáp ứng. Một đại lý AI có thể theo dõi nhiều DEX trên các chuỗi khác nhau, phát hiện cơ hội chênh lệch giá tính đến phí gas và trượt giá, thực hiện các giao dịch phức tạp nhiều khúc cua, và học những chiến lược nào hiệu quả nhất trong các điều kiện thị trường khác nhau.

Cơ sở kỹ thuật cho sự tiến hóa này đã được xây dựng trong nhiều năm. Các dự án như Fetch.ai ra mắt năm 2019 với tầm nhìn tạo ra các đại lý kinh tế tự trị - các thực thể phần mềm có thể đại diện cho cá nhân, thiết bị, hoặc tổ chức trong các thị trường phi tập trung. SingularityNET giới thiệu vào năm 2017 một thị trường AI phi tập trung, nơi các nhà phát triển có thể mang lại giá trị từ các mô hình học máy thông qua mã thông báo blockchain.

Nhưng những nỗ lực ban đầu này đã đối mặt với nhiều hạn chế đáng kể. Các mô hình AI thiếu khả năng suy lý của các LLM hiện đại. Cơ sở hạ tầng blockchain không thể hỗ trợ các tương tác phức tạp mà các đại lý yêu cầu trên quy mô lớn. Và không có cách tiêu chuẩn hóa nào cho hệ thống AI để tương tác với các giao thức tiền điện tử - mỗi lần tích hợp yêu cầu mã tùy chỉnh.

Cảnh quan thay đổi đáng kể vào năm 2023-2024 với sự xuất hiện của các mô hình AI mạnh mẽ hơn và cơ sở hạ tầng blockchain vững chắc hơn. Bittensor ra mắt mạng học máy phi tập trung của mình, tạo ra một thị trường ngang hàng nơi các mô hình AI cạnh tranh để cung cấp các đầu ra tốt nhất. Virtuals Protocol giới thiệu vào cuối năm 2024 cho phép mã hóa đại lý AI, cho phép các cộng đồng cùng sở hữu và kiếm lợi từ các thực thể tự trị.

Quan trọng nhất, năm 2025 chứng kiến sự xuất hiện của các giao thức chuẩn hóa cho tương tác AI-blockchain. Giao thức Mô Hình Bối Cảnh, ban đầu được phát triển bởi Anthropic, cung cấp khung để kết nối một cách an toàn các mô hình AI với các công cụ và dịch vụ bên ngoài. Sự thích ứng của MCP của Coinbase đối với tiền điện tử, cùng với tiêu chuẩn thanh toán x402, tạo nên một cầu nối phổ quát giữa các mô hình ngôn ngữ và cơ sở hạ tầng blockchain.

Cơ sở hạ tầng này cho phép những gì chưa từng có trước đó: các đại lý AI có thể tham gia đầy đủ vào nền kinh tế tiền điện tử. Họ có thể giữ tài sản, thực hiện thanh toán, truy cập dịch vụ, giao dịch tự động, và thậm chí tạo giá trị thông qua các hành động của họ. Đây là bước nhảy từ các hợp đồng thông minh đến các hệ thống đại lý - từ các thỏa thuận có thể lập trình đến các tham gia kinh tế tự trị.

Coinbase Payments MCP và Giao Diện AI-to-On-Chain

Coinbase's Payments MCP đại diện cho sự triển khai đáng kể nhất cho đến nay của một giao diện AI-blockchain chuẩn hóa. Hiểu cách nó hoạt động cung cấp cái nhìn sâu sắc quan trọng vào kiến trúc kỹ thuật cho phép các đại lý tự trị giao dịch trên chuỗi.

Kiến Trúc

Cốt lõi của Payments MCP tạo ra cầu nối giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và cơ sở hạ tầng tiền điện tử qua ba thành phần chính:

Tầng Giao Thức Mô Hình Bối Cảnh (MCP): MCP, như Coinbase mô tả nó, là "một khung cho phép các mô hình AI truy cập an toàn vào các công cụ và dịch vụ bên ngoài." Nó cung cấp steps are taken to ensure security and integrity:

Một cách tiêu chuẩn để các hệ thống AI khám phá các chức năng có sẵn, hiểu các tham số của chúng và thực thi một cách an toàn. Trong bối cảnh của Payments MCP, các chức năng này bao gồm tạo ví, cung cấp tài chính, và thực hiện thanh toán.

The x402 Payment Protocol: Được xây dựng trên mã trạng thái HTTP 402 “Payment Required”, x402 cho phép thanh toán stablecoin ngay lập tức trực tiếp qua HTTP. Khi một agent AI cần truy cập một tài nguyên có phí, máy chủ sẽ đáp ứng bằng 402 và chỉ dẫn thanh toán. Agent tự động tạo và gửi thanh toán, nhận xác nhận, và có được quyền truy cập - tất cả trong cùng một chu kỳ yêu cầu.

Tầng Thực Thi: Tầng này xử lý các hoạt động thực sự trên chuỗi. Khi một agent quyết định thực hiện thanh toán, Payments MCP tương tác với hạ tầng của Coinbase để tạo các giao dịch trên mạng Base (Ethereum Layer 2), ký chúng một cách an toàn, và phát đi lên blockchain. Toàn bộ quá trình diễn ra trong vài giây.

Cách Hoạt Động Trong Thực Tế

Trải nghiệm người dùng được thiết kế đơn giản. Một nhà phát triển hoặc người dùng kết nối một trợ lý AI - hiện hỗ trợ Claude Desktop, Google Gemini, Codex, và Cherry Studio - với Payments MCP thông qua một cấu hình nhanh. Không cần khóa API. Trợ lý có thể thực thi các lệnh như:

"Tạo một ví và nạp $50" "Trả 5 USDC đến địa chỉ này" "Kiểm tra số dư của tôi và gửi một nửa vào ví tiết kiệm của tôi"

Đằng sau hậu trường, quy trình làm việc liên quan đến các bước sau:

1. Nhận Diện Ý Định: Mô hình AI phân tích yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên và ánh xạ nó đến các chức năng MCP cụ thể.

2. Quản Lý Ví: Đối với người dùng mới, Payments MCP tạo một ví không giám sát. Người dùng có thể nạp tiền bằng địa chỉ email thông qua một onramp tích hợp, không cần cấu hình phức tạp.

3. Ủy Quyền: Trước khi thực hiện bất kỳ giao dịch nào, hệ thống kiểm tra giới hạn chi tiêu đã cấu hình và các quy tắc phê duyệt. Như Erik Reppel đã giải thích, "Với Payments MCP, bạn có thể thiết lập giới hạn cho agent của mình. Họ có quỹ riêng mà bạn cấp quyền - họ không có quyền truy cập vào ví chính của bạn."

4. Xây Dựng Giao Dịch: Hệ thống xây dựng giao dịch trên chuỗi phù hợp, tính toán phí gas và các tuyến đường tối ưu.

5. Thực Thi: Giao dịch được ký và phát đến blockchain. Đối với các giao dịch mạng Base sử dụng USDC, người tạo điều kiện được lưu trữ của Coinbase cho phép các khoản thanh toán miễn phí.

6. Xác Nhận: Agent nhận xác nhận giao dịch và có thể tiếp tục với các hành động tiếp theo.

Tích hợp x402

Proto x402 đặc biệt quan trọng vì nó cho phép thương mại chương trình thực sự. Theo bài viết trên blog của Cloudflare giải thích, "Mỗi ngày, các trang trên Cloudflare gửi ra hơn một tỷ mã phản hồi HTTP 402 đến các bot và crawler muốn truy cập vào nội dung và cửa hàng điện tử của họ." Trước đây, những phản hồi này đi không được lắng nghe - không có cách tiêu chuẩn nào để hệ thống tự động đáp ứng yêu cầu thanh toán này.

Với x402, điều này thay đổi hoàn toàn. Giao thức định nghĩa:

• Cách máy chủ giao tiếp yêu cầu thanh toán (số tiền, người nhận, token được chấp nhận)
• Cách khách hàng xây dựng và gắn kết bằng chứng thanh toán vào yêu cầu
• Cách các nhà phát triển xác minh và thực hiện giao dịch
• Cách máy chủ xác nhận thanh toán và cung cấp tài nguyên

Điều này tạo ra một mô hình phổ biến cho các mô hình trả tiền theo sử dụng trên internet. Một agent AI nghiên cứu chủ đề có thể tự động trả phí để truy cập vào các nguồn dữ liệu cao cấp. Một bot thực hiện các tính toán có thể trả chi phí cho các tài nguyên đám mây khi cần thiết. Một trợ lý ảo có thể mua sản phẩm từ nhiều nhà bán lẻ trong một chuyến mua sắm.

Coinbase và Cloudflare cùng công bố x402 Foundation vào tháng 9 năm 2025 để quản lý sự phát triển của giao thức này. Tổ chức này nhằm thiết lập x402 như một tiêu chuẩn mở và trung lập - tương tự như cách mà HTTP, TCP/IP và các giao thức internet khác được quản lý. Như Matthew Prince, CEO của Cloudflare đã nhận xét, "Các giao thức lõi của Internet luôn được dẫn dắt bởi sự quản lý độc lập, đó là lý do tại sao chúng tôi tự hào làm việc với Coinbase để đảm bảo x402 có con đường tương tự, khi có khả năng trở thành một giao thức lõi cho thương mại đại diện."

Biện Pháp Bảo Vệ Kỹ Thuật

An ninh là trung tâm của thiết kế của Payments MCP. Một số cơ chế bảo vệ người dùng và các agent:

Giới Hạn Chi Tiêu: Người dùng cấu hình số tiền tối đa mà agent có thể tiêu theo giao dịch và theo thời gian. Reppel giải thích, "Bạn có thể, ví dụ, để một agent tiêu tối đa mười xu tự do, nhưng yêu cầu phê duyệt cho bất kỳ điều gì cao hơn."

Quy Trình Phê Duyệt: Đối với các giao dịch vượt quá ngưỡng nhất định, hệ thống có thể yêu cầu sự phê duyệt từ người dùng trước khi thực hiện.

Cách Ly Ví: Các ví của agent bị tách biệt khỏi các khoản nắm giữ chính của người dùng, giới hạn sự tiếp xúc nếu một agent bị thỏa hiệp hoặc hoạt động bất ngờ.

Thực Thi Ở Địa Phương: Hệ thống chạy trên thiết bị của người dùng, không phải trên máy chủ từ xa. Điều này tăng cường bảo mật và cho người dùng kiểm soát trực tiếp.

Dấu Vết Kiểm Toán: Tất cả các giao dịch đều được ghi lại trên chuỗi, cung cấp hồ sơ minh bạch và không thay đổi về hoạt động của agent.

Hạn Chế Hiện Tại và Lộ Trình

Payments MCP đã ra mắt với các hạn chế cụ thể. Hiện tại chỉ hỗ trợ stablecoin USDC trên mạng Base. ChatGPT chưa tương thích do sự khác biệt kỹ thuật trong cách kiến trúc streaming của OpenAI hoạt động so với phương pháp vận chuyển của MCP. Phiên bản ban đầu tập trung vào thực thi thanh toán hơn là các hoạt động DeFi phức tạp hơn như giao dịch, cho vay, hoặc cung cấp thanh khoản.

Tuy nhiên, Coinbase chỉ ra trong thông báo của họ rằng họ "có kế hoạch mở rộng hỗ trợ cho nhiều mô hình và công cụ phát triển hơn như một phần của các nỗ lực liên tục để kết nối các khả năng AI với các ứng dụng tài chính thực tế." Lộ trình có khả năng bao gồm hỗ trợ multi-chain, tích hợp với các LLM bổ sung, và mở rộng chức năng cho các hoạt động DeFi.

Tại Sao Điều Này Quan Trọng

Payments MCP quan trọng không phải vì nó là sự kết hợp AI-blockchain đầu ti

ên, mà vì nó là sự kết hợp đầu tiên của một số yếu tố quan trọng:

1. Dễ Sử Dụng: Không cần khóa API, không có cấu hình phức tạp. Người dùng có thể bắt đầu trong vài phút.
2. Tương Thích Rộng Rãi: Hoạt động với nhiều mô hình AI chính ngay lập tức.
3. Hoạt Động Kinh Tế Thực Tế: Không phải là testnet hay mô phỏng - các agent thực hiện giao dịch với giá trị thực trên các mạng công cộng.
4. Tiêu Chuẩn Mở: Được xây dựng trên các giao thức mở (MCP và x402) mà bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể thực hiện.
5. Cấp Độ Doanh Nghiệp: Triển khai bởi một sàn giao dịch niêm yết công khai, với tiêu chuẩn tuân thủ tổ chức.

Sự kết hợp này tạo ra một kiểu mẫu cho cách các agent AI và hạ tầng crypto nên tương tác. Khi nhiều nhà phát triển xây dựng trên những tiêu chuẩn này, một hệ sinh thái rộng lớn hơn của hoạt động kinh tế tự động sẽ trở nên khả thi.

Đào Sâu Về Công Nghệ: Cách Các Agent AI Tương Tác với Blockchains

Hiểu kiến trúc kỹ thuật kết nối các agent AI với hạ tầng blockchain cần phải kiểm tra một số lớp của ngăn xếp. Mỗi lớp giải quyết các vấn đề cụ thể liên quan đến nhận diện, ra quyết định, thực thi và bảo mật.

Kiến Trúc Agent

Các agent AI hiện đại trong crypto thường theo dõi một kiến trúc mô-đun với các thành phần chuyên biệt:

Tầng Nhận Thức: Các agent cần hiểu môi trường của họ. Điều này bao gồm:

• Tiếp Nhận Dữ Liệu Trên Chuỗi: Đọc lịch sử giao dịch, trạng thái hợp đồng thông minh, số dư token, và điều kiện pool thanh khoản trực tiếp từ nút blockchain hoặc dịch vụ lập chỉ mục.
• Tích Hợp Dữ Liệu Ngoài Chuỗi: Kết nối với các oracle giá, các nguồn dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội, nguồn tin tức, và các thông tin bên ngoài khác.
• Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên: Hiểu hướng dẫn từ con người và chuyển đổi chúng thành hành động có thể thực thi.

Tầng Lý Luận: "Bộ não" của agent, thường được cung cấp bởi:

• Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Các mô hình như Claude, GPT-4, hoặc các LLM chuyên biệt về crypto giải thích ý định, lập kế hoạch hành động đa bước, và tạo ra các giải thích.
• Mô Hình AI Đặc Biệt: Các mô hình học máy được đào tạo cho các nhiệm vụ cụ thể như dự đoán giá, phát hiện gian lận, hoặc phân tích cảm xúc.
• Logic Ra Quyết Định: Các động cơ quy tắc và thủ thuật giới hạn hành vi của agent trong các giới hạn có thể chấp nhận.

Tầng Hành Động: Môi trường thực thi nơi các agent tương tác với blockchains:

• Xây Dựng Giao Dịch: Xây dựng các giao dịch được định dạng chính đáng bao gồm ước lượng phí gas và định tuyến tối ưu.
• Tạo Chữ Ký: Ký giao dịch an toàn mà không để lộ khóa riêng.
• Phát Và Xác Nhận: Gửi giao dịch đến mạng và theo dõi để đảm bảo thực hiện thành công.

Tầng Học Tập: Cơ chế cho sự cải thiện liên tục:

• Theo Dõi Hiệu Suất: Ghi nhận kết quả từ các hành động của agent (giao dịch thành công, giao dịch thất bại, v.v.).
• Tối Ưu Chiến Lược: Sử dụng học tăng cường hoặc các kỹ thuật khác để cải thiện quá trình ra quyết định theo thời gian.
• Điều Chỉnh Mô Hình: Cập nhật các mô hình AI dựa trên dữ liệu mới và phản hồi.

Quản Lý Khóa Và Bảo Mật

Có lẽ thách thức kỹ thuật quan trọng nhất là cho phép các agent AI kiểm soát tài sản crypto một cách an toàn. Nhiều phương pháp đã xuất hiện:

Tính Toán Đa Bên (MPC): Các nền tảng như Lit Protocol sử dụng MPC để chia khóa cá nhân thành các phần nhỏ phân tán qua nhiều nút. Tác nhân có thể ký các giao dịch mà không cần bất kỳ đơn vị nào giữ toàn bộ khóa. Nếu một nút bị xâm phạm, khóa vẫn an toàn.

Chữ Ký Ngưỡng: Tương tự như MPC, các hệ thống chữ ký ngưỡng yêu cầu nhiều bên hợp tác để tạo ra chữ ký hợp lệ. Điều này phân bố lòng tin và giảm các điểm thất bại đơn.

Mô-đun An Ninh Phần Cứng (HSMs): Đối với các ứng dụng có giá trị cao, các khóa có thể được lưu trữ trong phần cứng chuyên dụng thực hiện các hoạt động mã hóa mà không tiết lộ khóa cá nhân cho môi trường phần mềm.

Khu Vực An Toàn: Bộ xử lý hiện đại bao gồm các môi trường thực thi độc lập (như Intel SGX) nơi các hoạt động nhạy cảm có thể chạy được bảo vệ khỏi phần còn lại của hệ thống.

Kiểm Soát Truy Cập Dựa Trên Chính Sách: Các dự án như Warden Protocol thực hiện các công cụ chính sách xác định các hành động mà tác nhân có thể thực hiện trong điều kiện nào. Ngay cả khi tác nhân có quyền truy cập vào các khóa ký, nó chỉ có thể thực hiện các giao dịch tuân thủ các quy tắc được định nghĩa trước.

David Sneider, nhà sáng lập tại Lit Protocol, đã phác thảo ba phương pháp chính để quản lý khóa cho các tác nhân AI:

1. Truy Cập Khóa Trực Tiếp: Tác nhân có quyền truy cập trực tiếp vào khóa cá nhân, phương pháp đơn giản nhất nhưng ít an toàn nhất.
2. Truy Cập Dựa Trên Phê Duyệt: Tác nhân đề xuất các giao dịch cần phê duyệt trước khi thực hiện, cân bằng giữa tự chủ và an ninh.
3. Truy Cập Giới Hạn Chính Sách: Tác nhân có thể thực hiện các giao dịch tự động nhưng chỉ trong phạm vi chính sách đã định sẵn, cung cấp mức độ tự chủ cao với rào cản chương trình.

Mô Hình Tương Tác Blockchain

Các tác nhân AI tương tác với blockchain thông qua một số mô hình rõ ràng:

Hoạt Động Đọc: Truy vấn trạng thái hiện tại mà không thay đổi bất cứ điều gì trên chuỗi. Điều này bao gồm:

• Kiểm tra số dư và lượng token nắm giữ
• Đọc trạng thái hợp đồng thông minh
• Phân tích lịch sử giao dịch
• Giám sát các hồ thanh khoản và điều kiện giao dịch

Hoạt Động Ghi: Tạo ra các giao dịch thay đổi trạng thái blockchain:

• Chuyển tiền token
• Thực hiện giao dịch trên các sàn giao dịch phi tập trung
• Gửi vào hoặc rút ra từ các giao thức DeFi
• Tạo hoặc chỉnh sửa hợp đồng thông minh

Giám Sát Sự Kiện: Theo dõi các sự kiện blockchain và kích hoạt hành động khi các điều kiện cụ thể xảy ra:

• Cảnh báo thanh lý trong các giao thức cho vay
• Vi phạm ngưỡng giá
• Tạo đề xuất quản trị
• Thông báo chuyển tiền token

Phối Hợp Đa Chuỗi: Hoạt động trên nhiều blockchain đồng thời:

• Kinh doanh chênh lệch giá giữa các chuỗi
• Kết nối tài sản giữa các mạng
• Cân bằng danh mục đầu tư trên các chuỗi

Chi Tiết Giao Thức Bối Cảnh Mô Hình

The Model Context Protocol, do Anthropic phát triển và Coinbase điều chỉnh cho crypto, cung cấp sự chuẩn hóa quan trọng cho tương tác AI-blockchain. MCP xác định:

Khám Phá Công Cụ: Các mô hình AI có thể truy vấn những khả năng có sẵn (tạo ví, gửi thanh toán, kiểm tra số dư, v.v.).

Đặc Tả Tham Số: Mỗi công cụ tuyên bố các đầu vào mà nó yêu cầu (địa chỉ người nhận, số lượng, loại token, v.v.).

An Toàn Thực Thi: Các công cụ có thể chỉ định điều kiện cần được đáp ứng trước khi thực thi (kiểm tra số dư, yêu cầu phê duyệt, v.v.).

Báo Cáo Kết Quả: Các định dạng tiêu chuẩn để trả lại xác nhận thành công, thông điệp lỗi, và dữ liệu liên quan.

Sự chuẩn hóa này quan trọng vì nó có nghĩa nhà phát triển không cần phải tạo tích hợp tùy chỉnh cho từng mô hình AI. Mỗi mô hình tuân thủ MCP có thể sử dụng bất kỳ máy chủ MCP nào cung cấp các chức năng crypto. Sự modularity này thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.

Giao Thức Tương Tác Hợp Đồng Thông Minh

Các tác nhân AI tương tác với hợp đồng thông minh thông qua một số cơ chế:

Gọi Trực Tiếp: Các tác nhân có thể gọi bất kỳ hàm công khai nào trên hợp đồng thông minh đã được triển khai, truyền các thông số cần thiết và phí gas.

Thực Thi Dựa Trên Ý Định: Thay vì chỉ định chính xác các tương tác hợp đồng, các tác nhân thể hiện các ý định ở mức cao ("nhận giá tốt nhất để hoán đổi ETH thành USDC") mà mạng lưới giải pháp dịch thành các giao dịch tối ưu.

Trừu Tượng Tài Khoản: ERC-4337 và các chuẩn tương tự cho phép tác nhân sử dụng ví hợp đồng thông minh với logic xác thực linh hoạt, hỗ trợ các giao dịch lô, thanh toán gas bằng bất kỳ token nào và cơ cấu quyền phức tạp.

Hợp Đồng Thuộc Tác Nhân: Một số kiến trúc cho phép tác nhân triển khai và kiểm soát hợp đồng thông minh của riêng mình, cho phép các hành vi tinh vi hơn như tạo ra nhà tạo lập thị trường tự động hoặc logic quản lý kho bạc tùy chỉnh.

Luồng Dữ Liệu và Phụ Thuộc

Các tác nhân AI trong crypto phụ thuộc vào một số tầng cơ sở hạ tầng:

Nút RPC: Cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào dữ liệu blockchain và khả năng phát sóng giao dịch.

Dịch Vụ Lập Chỉ Mục: Dịch vụ như The Graph, Covalent, hoặc Moralis tổng hợp và truy vấn dữ liệu blockchain một cách hiệu quả.

Oracle Giá: Chainlink, Pyth và các giao thức tương tự cung cấp dữ liệu ngoại tuyến đáng tin cậy trên chuỗi.

IPFS/Arweave: Lưu trữ phi tập trung cho bộ nhớ tác nhân, tham số mô hình, và dữ liệu liên quan.

Mạng Lưới Trung Gian: Dịch vụ có thể nộp giao dịch thay mặt cho các tác nhân, trừu tượng hóa quản lý gas.

Hiệu Suất và Khả Năng Mở Rộng

Hiện tại, kiến trúc AI-blockchain đang đối mặt với một số hạn chế về hiệu suất:

Độ Trễ Giao Dịch: Thời gian xác nhận blockchain (vài giây đến vài phút) chậm so với suy luận mô hình AI (mili giây). Các tác nhân phải được thiết kế để xử lý các hoạt động không đồng bộ.

Chi Phí Gas: Mỗi hành động trên chuỗi đều tốn phí gas. Đối với các giao dịch nhỏ hoặc hoạt động tần suất cao, các chi phí này có thể khó chịu. Các mạng lớp 2 như Base, Arbitrum, hoặc Optimism giúp giảm phí 10-100 lần.

Khả Năng Tiếp Cận Dữ Liệu: Các tác nhân cần rất nhiều dữ liệu lịch sử để huấn luyện và ra quyết định. Truy cập dữ liệu trên chuỗi ở quy mô lớn có thể tốn kém và chậm.

Phục Vụ Mô Hình: Chạy các mô hình AI tinh vi yêu cầu nguồn tài nguyên tính toán đáng kể. Để ra quyết định trong thời gian thực, suy luận phải diễn ra nhanh chóng, tạo ra áp lực giữa độ phức tạp mô hình và yêu cầu độ trễ.

Các giải pháp đang nổi lên bao gồm:

• Kênh Trạng Thái và Rollups: Di chuyển hầu hết các hoạt động ra ngoài chuỗi trong khi vẫn duy trì đảm bảo an toàn.
• Phần Cứng Chuyên Dụng: GPU và TPU cho suy luận nhanh chóng, FPGA cho giao dịch độ trễ thấp.
• Kiến Trúc Kết Hợp: Quyết định chiến lược diễn ra trên chuỗi với đảm bảo an toàn mạnh mẽ trong khi thực thi chiến thuật nhanh diễn ra ngoài chuỗi.
• Chuyên Môn Hóa Tác Nhân: Thay vì các tác nhân tổng quát, các tác nhân chuyên môn tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể có thể tối ưu hóa cho hiệu suất trong lĩnh vực của họ.

Kiến trúc kỹ thuật kết nối các tác nhân AI với blockchain tiếp tục phát triển nhanh chóng. Mỗi giao thức, công cụ, và nền tảng mới đóng góp các khối xây dựng cho các hệ thống tự trị ngày càng tinh vi.

Các Trường Hợp Sử Dụng: Từ Thanh Toán Tự Trị đến Thị Trường Dữ Liệu

Sự hội tụ giữa AI và crypto cho phép các trường hợp sử dụng trên nhiều lĩnh vực. Hiểu rõ các ứng dụng này giúp làm sáng tỏ lý do tại sao các tác nhân tự trị đại diện cho nhiều hơn chỉ là giao dịch tự động.

Thanh Toán và Thương Mại Tự Trị

Ứng dụng ngay lập tức nhất là các thanh toán máy-máy không ma sát. Với x402 và các giao thức tương tự, các tác nhân AI có thể:

Kiếm Tiền Từ API: Thay vì đăng ký tháng, các API tính phí theo mỗi yêu cầu. Một tác nhân nghiên cứu chủ đề tự động trả tiền cho dữ liệu từ nhiều nguồn, chọn lựa tỷ suất giá-trên-chất lượng tốt nhất.

Nguồn Lực Tính Toán: Các mô hình AI đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể. Các tác nhân có thể thuê thời gian GPU từ các mạng phi tập trung như Render hoặc nhà cung cấp đám mây, chỉ trả cho những gì họ sử dụng.

Truy Cập Nội Dung: Các bài báo tin tức, bài nghiên cứu, và nội dung cao cấp trở thành truy cập trả phí. Các tác nhân tự động đánh giá liệu thông tin có đáng giá chi phí không và hoàn thành các khoản thanh toán vi mô một cách minh bạch.

Xâu Chuỗi Dịch Vụ: Một tác nhân có thể sử dụng một dịch vụ để phân tích cảm xúc, một dịch vụ khác để dự đoán giá, và một dịch vụ thứ ba để thực hiện các giao dịch - thanh toán trực tiếp cho từng nhà cung cấp mà không cần sự can thiệp của con người.

Các triển khai sớm cho thấy hứa hẹn. Cloudflare đã trình diễn một sân chơi x402 nơi các tác nhân tự động thanh toán cho các công cụ tính toán bằng cách sử dụng testnet USDC. Pinata, một nền tảng lưu trữ Web3, sử dụng x402 cho lưu trữ trả phí cho tệp. Heurist tận dụng nó cho các khoản thanh toán nghiên cứu AI.

Tự Động Hóa Tài Chính Phi Tập Trung (DeFi)

Các giao thức DeFi tạo ra nhiều cơ hội để các tác nhân AI mang lại giá trị:

Tối Ưu Hóa Lợi Suất: Các tác nhân liên tục giám sát các cơ hội canh tác lợi nhuận trên hàng chục giao thức và nhiều chuỗi khác nhau, tự động điều phối lại vốn để tối đa hóa lợi nhuận trong khi quản lý rủi ro.

Tạo Lập Thị Trường Tự Động: Thay vì cung cấp thanh khoản thụ động, các tác nhân chủ động điều chỉnh vị trí dựa trên điều kiện thị trường, độ biến động, và mức độ tồn kho.

Quản Lý Thanh Lý: Đối với các giao thức cho vay, các tác nhân giám sát tỷ lệ tài sản thế chấp và thực hiện thanh lý vào thời điểm tối ưu, kiếm hoa hồng trong khi duy trì tính thanh khoản của giao thức.

Thực Hiện Kinh Doanh Chênh Lệch: Các tác nhân AI có thể xác định những sai lệch về giá trên các sàn giao dịch phi tập trung và trung tâm...for strong interoperability, allowing AI agents to communicate and collaborate. SingularityNET's large-scale AI initiatives include applications in healthcare, robotics, and enterprise solutions. By mid-2025, AGIX traded at approximately $0.45, with a market cap of around $600 million.

Use Cases and Applications

Prediction Markets: AI agents can be employed in decentralized prediction markets to aggregate information, assess probabilities, and place bets on event outcomes. This enables more accurate and efficient market operations.

Supply Chain Management: Decentralized AI can improve supply chain operations by predicting demand, optimizing routes, and automating logistics processes, resulting in reduced costs and increased transparency.

Healthcare Innovations: AI agents can analyze patient data, suggest treatments, and optimize resource allocation in healthcare systems, fostering a more efficient and personalized care environment.

Decentralized Finance (DeFi): AI agents optimize loan protocols, liquidity pools, and yield farming strategies to maximize returns and minimize risks in DeFi ecosystems.

Content Creation and Curation: AI agents aid in generating and curating content for online platforms, providing personalized recommendations and assembling curated content portfolios for users.

Regulatory Compliance: AI facilitates compliance with financial regulations by tracking transactions, identifying suspicious activities, and ensuring adherence to regulatory guidelines.

The AI agent ecosystem in crypto continues to grow, enabling new possibilities across industries by combining blockchain's decentralization with AI's intelligence and adaptability. As these technologies mature, they promise to transform the way digital economies operate, making them more efficient, secure, and inclusive.Translate the given content from English to Vietnamese while maintaining the format:

Bỏ qua phần dịch cho các liên kết markdown.

Nội dung: Đàm phán dịch vụ AI-to-AI, cho phép các tác nhân tự trị tương tác. SingularityNET đang phát triển Zarqa, một LLM kết hợp thần kinh - biểu tượng, kết hợp học sâu với lý luận dựa trên logic để tạo ra AI có đạo đức và sự kiện hơn. Là một phần của ASI Alliance, AGIX đang chuyển đổi sang token ASI thống nhất, dù thời gian và cơ chế chính xác vẫn do cộng đồng quản lý.

Nền Tảng Ứng Dụng

Virtuals Protocol (VIRTUAL): Nổi lên như một bệ phóng tác nhân AI hàng đầu, Virtuals Protocol cung cấp cơ sở hạ tầng để tạo ra, mã hóa và kiếm tiền từ các tác nhân tự trị. Khung GAME của nền tảng cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân AI đa phương tiện mà không cần chuyên môn mã hóa. Mỗi tác nhân được phát hành trở thành một token ERC-20, cho phép cộng đồng cùng sở hữu và quản lý các thực thể AI. Virtuals đã đạt gần 1 tỷ đô la vốn hóa thị trường vào tháng 10 năm 2025, với giao thức tạo ra 30 triệu đô la hàng năm từ phí giao dịch. Các triển khai nổi bật bao gồm các NPC điều khiển bởi AI trong môi trường trò chơi và các nhân vật truyền thông xã hội tạo thu nhập thông qua sự tương tác.

ai16z: Được ra mắt trên Solana vào cuối năm 2024, ai16z hoạt động như một DAO đầu tiên do một tác nhân AI tự trị lãnh đạo - một hóa thân kỹ thuật số của nhà đầu tư mạo hiểm Marc Andreessen. Dự án sử dụng khung Eliza cho mô phỏng đa tác nhân, cho phép các thực thể AI duy trì tính cách nhất quán trên các nền tảng. Vốn hóa thị trường của ai16z tăng lên 2 tỷ đô la vào tháng 1 năm 2025, với những người nắm giữ token kiếm được 31.39% APR thông qua ai16zPOOL. Dự án cho thấy cách các tác nhân AI có thể phối hợp quyết định đầu tư và quản lý cộng đồng.

Infinit Labs: Tập trung vào DeFi dựa trên ý định, Infinit Labs vận hành một đàn hơn 20 tác nhân AI trên 10 blockchain. Các tác nhân này tự động hóa cầu nối, hoán đổi và tối ưu hóa lợi nhuận thông qua hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Giao thức đã đạt tổng giá trị bị khóa 630 triệu đô la và xử lý 200 triệu đô la khối lượng hàng tháng, cho thấy sự đón nhận đáng kể của người dùng.

Mạng Dữ Liệu và Tính Toán

Render (RNDR): Mặc dù không tập trung độc quyền vào AI, Render cung cấp rendering GPU phi tập trung mà các tác nhân AI tận dụng cho các tác vụ tính toán. Mạng này mã hóa sức mạnh GPU, cho phép các tác nhân thuê tài nguyên xử lý khi cần. Điều này giải quyết nút cổ chai quan trọng - các mô hình AI yêu cầu tính toán đáng kể, và sàn giao dich thị trường của Render cung cấp dung lượng truy cập.

Ocean Protocol (OCEAN): Là một phần của ASI Alliance, Ocean Protocol tạo ra cơ sở hạ tầng cho việc chia sẻ dữ liệu và kiếm tiền an toàn. Nền tảng này cho phép các chủ sở hữu dữ liệu duy trì quyền kiểm soát trong khi cho phép các tác nhân AI truy cập thông tin để huấn luyện hoặc suy luận. Cách tiếp cận compute-to-data của Ocean giữ cho thông tin nhạy cảm được bảo mật trong khi cho phép khai thác giá trị.

NEAR Protocol: Trong khi chủ yếu là một blockchain Layer 1, NEAR đã định vị mình như một trung tâm công cụ AI với các sáng kiến như Near Tasks thu hút các nhà phát triển dự án AI. Phí thấp và thông lượng cao của nền tảng này làm cho nó phù hợp cho các hoạt động của tác nhân AI yêu cầu giao dịch thường xuyên.

Ứng Dụng Chuyên Biệt

OriginTrail (TRAC): Ban đầu tập trung vào dữ liệu chuỗi cung ứng, OriginTrail vận hành một đồ thị tri thức mà các tác nhân AI có thể truy vấn để lấy thông tin có cấu trúc. Dự án cung cấp nguồn gốc và xác minh dữ liệu, rất quan trọng cho các tác nhân đưa ra quyết định dựa trên thông tin bên ngoài.

PAAL AI: Cung cấp các trợ lý AI cá nhân hóa cho người dùng tiền điện tử, PAAL AI cung cấp các bot tùy chỉnh giúp với giao dịch, tìm kiếm thông tin và quản lý danh mục đầu tư. Nền tảng này cho thấy cách mà các tác nhân AI có thể phục vụ người dùng cá nhân thay vì hoạt động hoàn toàn tự chủ.

AIXBT: Hoạt động như một người ảnh hưởng và nhà phân tích AI tập trung vào tiền điện tử, AIXBT phân tích dữ liệu trên chuỗi, tâm lý thị trường và số liệu token để xác định cơ hội. Dù gây tranh cãi do thỉnh thoảng có "ảo giác" và một vụ vi phạm an ninh vào năm 2025 gây thiệt hại 55 ETH, AIXBT đã chứng minh tiềm năng - và rủi Giám sát: Những danh tính đại diện liên tục tích lũy lịch sử giao dịch có thể cho phép lập hồ sơ và theo dõi cá nhân qua các ứng dụng.

Tuân thủ vs. Quyền riêng tư: Các quy định như KYC/AML yêu cầu xác minh danh tính, nhưng người dùng tiền mã hóa coi trọng quyền riêng tư. Các tác nhân AI hoạt động trong lĩnh vực này phải cân bằng các yêu cầu đối lập.

Sự không chắc chắn về quy định

Cảnh quan quy định cho các tác nhân AI trong tiền mã hóa phần lớn chưa được xác định:

Luật chứng khoán: Khi các tác nhân AI tự mã hóa hoặc mã hóa dịch vụ của họ, câu hỏi được đặt ra là liệu các mã thông báo này có cấu thành chứng khoán không. Cuộc tranh luận phân loại của SEC có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự phát triển của các hệ thống này.

Trách nhiệm pháp lý: Nếu một tác nhân AI mắc sai lầm - thực hiện một giao dịch xấu, vi phạm hợp đồng thông minh, hoặc gây ra thiệt hại tài chính - ai sẽ chịu trách nhiệm? Nhà phát triển tác nhân? Người dùng đã triển khai nó? Nền tảng cung cấp cơ sở hạ tầng?

Quy định dịch vụ tài chính: Các tác nhân AI tạo điều kiện cho dịch vụ tài chính phải xem xét việc tuân thủ các quy định hiện có xung quanh truyền tải tiền, tư vấn đầu tư, và hoạt động môi giới.

Luật AI cụ thể: Các khu vực pháp lý đang thực hiện các quy định cụ thể về AI. Ví dụ, AB 2013 của California yêu cầu tiết lộ thông tin về dữ liệu đào tạo, SB 942 yêu cầu công cụ phát hiện AI, và SB 24-205 của Colorado bắt buộc tiết lộ cho các hệ thống AI có rủi ro cao.

Hoạt động xuyên biên giới: Các tác nhân hoạt động xuyên biên giới đối mặt với các quy định phân mảnh. Những gì hợp pháp ở một quốc gia có thể bị hạn chế ở nơi khác, dù các tác nhân có thể giao dịch toàn cầu ngay lập tức.

Tuân thủ KYC/AML: Các quy trình KYC/AML truyền thống giả định khách hàng là con người. Khi các tác nhân giao dịch tự động, các câu hỏi phát sinh: Liệu các tác nhân có cần phải tuân thủ KYC không? Họ có thể hoàn thành KYC không? Nếu một tác nhân phạm tội tài chính, các cơ quan chức năng sẽ phản ứng thế nào?

Sự thiên vị thuật toán và tính công bằng

Các tác nhân AI thừa hưởng những thiên vị có trong dữ liệu đào tạo của họ:

Phân biệt giao dịch: Một tác nhân được đào tạo trên dữ liệu lịch sử có thể phân biệt đối xử với các mã thông báo, dự án, hoặc nhóm người dùng dựa trên sự tương quan giả tạo.

Bất bình đẳng truy cập: Nếu các tác nhân AI cung cấp giao dịch vượt trội hoặc tối ưu hóa lợi nhuận, những người không có truy cập sẽ phải đối mặt với những bất lợi gia tăng, có khả năng làm tăng sự bất bình đẳng về tài sản.

Giải thích được: Khi các tác nhân tự đưa ra quyết định, việc hiểu được vì sao chúng hành động có thể khó khăn. Vấn đề "hộp đen" này gây khó khăn cho việc gỡ lỗi, kiểm tra, và xây dựng niềm tin.

Giới hạn kỹ thuật

Công nghệ hiện tại hạn chế những gì các tác nhân AI có thể đạt được một cách đáng tin cậy:

Cửa sổ ngữ cảnh: Ngay cả các Mô hình Language tiên tiến (LLMs) cũng có ngữ cảnh giới hạn - chúng chỉ có thể xử lý một lượng thông tin nhất định cùng một lúc.

Chi phí tính toán: Việc chạy các mô hình AI tinh vi là tốn kém. Đối với các giao dịch nhỏ, chi phí suy luận có thể vượt quá giá trị kinh tế tạo ra.

Ảo giác: Các mô hình AI đôi khi tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng sai. Một tác nhân "nhìn nhận sai" một cơ hội đầu tư hoặc yêu cầu quy định có thể gây ra thiệt hại tài chính thực sự.

Ví dụ đối kháng: Những sự thay đổi nhỏ ở đầu vào có thể khiến các mô hình AI tạo ra kết quả hoàn toàn sai lầm. Các tác nhân xấu có thể tận dụng điều này để thao túng hành vi của tác nhân.

Rủi ro kinh tế và lý thuyết trò chơi

Các tác nhân AI tạo ra những động thái kinh tế mới với các hệ quả không chắc chắn:

Sự sụp đổ chớp nhoáng: Nếu nhiều tác nhân AI phản ứng tương tự với điều kiện thị trường, chúng có thể khuếch đại sự biến động hoặc kích hoạt thanh khoản liên tiếp.

Chiến lược trục lợi: Các tác nhân AI tinh vi có thể khai thác giá trị từ các tác nhân kém tinh vi hơn hoặc từ các thương nhân con người, tạo ra động thái săn mồi.

Cạn kiệt tài nguyên: Các tác nhân cạnh tranh cho cơ hội có thể đẩy giá phí gas lên cao, loại bỏ sự tham gia của con người, hoặc làm cạn kiệt các bể thanh khoản.

Các hệ quả kinh tế: Các giao dịch do AI điều khiển có thể định hình lại DeFi như thế nào

Sự tích hợp của các tác nhân AI vào tài chính phi tập trung có những hệ quả kinh tế sâu rộng, vươn xa hơn giao dịch tự động để định hình lại cấu trúc thị trường, tạo giá trị, và động thái quyền lực.

Nhận lợi thế hiệu quả và thanh khoản thị trường

Các tác nhân AI có thể cải thiện đáng kể hiệu quả thị trường:

Giảm chênh lệch: Các tác nhân cung cấp thanh khoản có thể cập nhật báo giá liên tục dựa trên rủi ro và hàng tồn kho, giảm chênh lệch giá mua và bán.

Loại bỏ cơ hội chênh lệch giá: Các tác nhân AI thực hiện giao dịch chênh lệch giá nhanh chóng có thể xóa bỏ sự chênh lệch giá giữa các sàn, đảm bảo giá phản ánh tất cả thông tin có sẵn.

Hoạt động 24/7: Không giống như thương nhân con người cần nghỉ ngơi, các tác nhân AI hoạt động liên tục. Điều này cung cấp thanh khoản liên tục.

Mô hình kinh doanh mới

Các tác nhân AI cho phép các mô hình kinh doanh chưa từng có trước đây:

Micropayments-as-a-Service: Dịch vụ có thể tính phí ở cấp độ chi tiết, khi một cuộc gọi API có chi phí chỉ vài phần của một cent trở.Here's the translation of the provided content from English to Vietnamese, with markdown links left untranslated:

Nội dung: tác nhân AI của nhà đầu tư nhỏ](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) có thể thực hiện các chiến lược tương tự như những gì các quỹ đầu tư mạo hiểm đang áp dụng.

Động lực Người Thắng Ăn Cả: Ngược lại, nếu những tác nhân AI tốt nhất vượt trội so với những tác nhân khác một cách đáng kể, các nhà phát triển hoặc chủ sở hữu của chúng có thể tích lũy tài sản nhanh chóng, có khả năng gia tăng bất bình đẳng.

Thay thế Lao động: Khi các tác nhân xử lý các tác vụ mà con người hiện đang thực hiện - tạo lập thị trường, quản lý danh mục đầu tư, bầu chọn quản trị - các câu hỏi về vai trò kinh tế của con người trong một hệ thống do tác nhân chi phối đã nảy sinh.

Phân bổ vốn

Các tác nhân AI thay đổi cách dòng vốn dịch chuyển qua nền kinh tế:

Thị trường Rất Hợp Lý: Nếu các tác nhân chiếm ưu thế trong giao dịch, các thị trường có thể trở nên hiệu quả hơn nhưng cũng có thể biến động mạnh hơn khi các chiến lược thuật toán tương tác theo những cách không thể đoán trước.

Tạo Giá Trị Dài Hạn: Các tác nhân có thể phục vụ các thị trường ngách nhỏ mà con người không để mắt tới một cách hiệu quả. Điều này có thể hướng dòng vốn tới các cơ hội bị bỏ qua, cải thiện hiệu quả phân bổ nói chung.

Điều phối Quy Mô Lớn: Mạng lưới tác nhân điều phối thông qua hợp đồng thông minh có thể phân bổ vốn cho các dự án dựa trên các tiêu chí phức tạp nhiều bên liên quan, có khả năng cải thiện cả cơ chế thị trường và kế hoạch hóa trung tâm.

Thiết kế giao thức DeFi

Các giao thức phải thích nghi để đáp ứng các tác nhân AI:

Tối ưu hóa khí đốt: Với việc các tác nhân thực hiện các giao dịch nhỏ thường xuyên, các giao thức phải giảm thiểu chi phí khí đốt hoặc di chuyển sang giải pháp Layer 2.

Cơ chế Chống Bot: Một số giao thức có thể muốn hạn chế hoạt động bot để bảo vệ người dùng là con người. Thiết kế cơ chế phân biệt các tác nhân có lợi với các tác nhân khai thác là một thách thức.

Giao diện Thân thiện với Tác nhân: Thay vì giao diện người dùng, các giao thức cần các API có thể đọc được bằng máy, các định dạng dữ liệu chuẩn hóa và tài liệu rõ ràng cho phép tác nhân tương tác.

Tiến hóa Quản trị: Quản trị DAO phải tính đến việc bầu chọn của tác nhân. Tác nhân có nên có quyền bầu chọn đầy đủ không? Có nên có sự xác minh rằng tác nhân bầu chọn theo sở thích của người ủy quyền không? Nên giới hạn sức mạnh bầu chọn của tác nhân như thế nào?

Biến đổi Rủi ro

Các tác nhân AI biến đổi thay vì loại bỏ rủi ro:

Rủi ro Mô hình: Thay vì lỗi phán đoán của con người, chúng ta đối mặt với rủi ro mô hình - khả năng logic ra quyết định của AI bị lỗi.

Mức độ Mong manh Hệ thống: Sự phụ thuộc của tác nhân có thể tạo ra các rủi ro hệ thống. Nếu nhiều tác nhân phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu, mô hình hoặc chiến lược tương tự, chúng có thể thất bại đồng loạt.

Rủi ro Vận hành: Quản lý cơ sở hạ tầng tác nhân - đảm bảo thời gian hoạt động, ngăn chặn truy cập trái phép, cập nhật mô hình - trở nên quan trọng.

Rủi ro Thanh khoản: Hành vi của tác nhân có thể tạo ra các khủng hoảng thanh khoản đột ngột nếu nhiều tác nhân đồng loạt cố gắng thoát vị thế.

Chi phí Giao dịch và Thu hồi Giá trị

Các tác nhân AI định hình lại ai là người nắm giữ giá trị:

Loại bỏ Trung gian: Các tác nhân giảm nhu cầu về các bên trung gian như sàn giao dịch, nhà môi giới, hoặc cố vấn. Điều này có thể giảm chi phí nhưng cũng loại bỏ các dòng doanh thu hỗ trợ cơ sở hạ tầng.

Phí Giao thức: Nếu giao thức đánh phí cho các giao dịch của tác nhân, chúng có thể tạo ra doanh thu đáng kể. Tuy nhiên, các tác nhân sẽ tìm kiếm những địa điểm có chi phí thấp nhất, tạo áp lực cạnh tranh.

Bất cân xứng Thông tin: Các tác nhân với quyền truy cập dữ liệu tốt hơn, mô hình vượt trội, hoặc thực thi nhanh hơn sẽ thu hồi giá trị từ các tác nhân kém năng lực hơn và những nhà giao dịch là con người. Điều này có thể tạo ra một cuộc chạy đua vũ trang công nghệ.

Ảnh hưởng Vĩ mô

Ở quy mô lớn, các tác nhân AI có thể ảnh hưởng đến động lực kinh tế rộng hơn:

Tốc độ Tiền tệ: Các giao dịch nhanh chóng của tác nhân có thể tăng tốc độ lưu thông tiền tệ, có thể ảnh hưởng đến giá cả và sự biến động.

Khám phá Thị trường: Nếu các tác nhân giao dịch dựa trên các yếu tố cơ bản hơn là cảm tính, việc khám phá giá có thể được cải thiện. Ngược lại, nếu các tác nhân giao dịch dựa trên các mô hình kỹ thuật, các thị trường có thể trở nên tự tham khảo nhiều hơn.

Chu kỳ Kinh tế: Hành vi của tác nhân có thể làm giảm hoặc làm tăng các chu kỳ kinh tế tùy thuộc vào cách chúng phản ứng với các điều kiện thay đổi.

Chuyển tải Chính sách Tiền tệ: Nếu một phần lớn hoạt động kinh tế bao gồm các giao dịch giữa tác nhân với tác nhân, các công cụ chính sách tiền tệ truyền thống có thể trở nên kém hiệu quả.

Nền kinh tế Stablecoin

Stablecoin được định vị như "tiền AI gốc," với khối lượng giao dịch hàng tháng đạt 1.39 nghìn tỷ USD trong nửa đầu năm 2025. Các nhà phát hành stablecoin lớn hiện đứng thứ 17 trên toàn cầu về nắm giữ trái phiếu Chính phủ Mỹ.

Các tác nhân AI hưởng lợi từ các đặc điểm của stablecoin:

Khả năng Lập trình: Mã có thể kiểm soát trực tiếp việc di chuyển stablecoin dựa trên quyết định của tác nhân.
Tốc độ: Giao dịch hoàn tất chỉ trong vài giây, phù hợp với tốc độ ra quyết định của AI.
Tích hợp: Stablecoin hoạt động trên các giao thức mà không gặp ma sát chuyển đổi.
Chi phí: Phí giao dịch rất thấp, cho phép thanh toán vi mô.

Điều này chỉ ra việc áp dụng stablecoin có thể tăng tốc khi các tác nhân AI trở nên phổ biến, có khả năng định vị stablecoin như cơ sở hạ tầng cho thương mại máy chủ với máy chủ.

Tạo Ra Giá Trị vs. Khai Thác Giá Trị

Một câu hỏi trung tâm là liệu các tác nhân AI chủ yếu tạo ra giá trị mới hay khai thác giá trị hiện có từ các người tham gia khác:

Tạo Ra Giá Trị: Các tác nhân cung cấp thanh khoản, cải thiện hiệu quả thông tin, tạo điều kiện cho dịch vụ mới và giảm ma sát tạo ra giá trị kinh tế chân thật.

Khai Thác Giá Trị: Các tác nhân thực hiện giao dịch ngay trước khi thị trường phản ứng, khai thác những người tham gia thị trường kém thông minh, hoặc tham gia vào cạnh tranh tổng bằng không có thể khai thác thay vì tạo ra giá trị.

Tác động ròng phụ thuộc vào khung pháp lý, lựa chọn thiết kế giao thức và phân bố trình độ giữa các tác nhân. Nếu tất cả các tác nhân trở nên rất có khả năng, cạnh tranh có thể loại bỏ lợi nhuận dư thừa, mang lợi ích cho người dùng cuối. Nếu năng lực vẫn tập trung, những người di chuyển đầu tiên có thể khai thác lợi nhuận đáng kể.

Thay đổi Cơ cấu Dài Hạn

Trong dài hạn, các tác nhân AI có thể tái cấu trúc hoạt động kinh tế một cách nền tảng:

Từ Công ty thành Mạng lưới Tác nhân: Thay vì các công ty thuê người, chúng ta có thể thấy sự phối hợp của các mạng lưới tác nhân tự động cung cấp dịch vụ.

Từ Việc Làm thành Sở hữu: Nếu các tác nhân xử lý phần lớn hoạt động kinh tế, giá trị có thể tập trung vào chủ sở hữu tác nhân thay vì người lao động, chuyển tổ chức kinh tế về phía sở hữu vốn.

Từ Giao dịch thành Đăng ký Sử dụng: Thay vì mua quyền truy cập liên tục, người dùng có thể đăng ký sử dụng dịch vụ của tác nhân, tạo ra các dòng doanh thu định kỳ.

Từ Cạnh tranh thành Hợp tác: Mạng lưới tác nhân hợp tác hiệu quả có thể vượt qua các tác nhân cạnh tranh hoàn toàn, tạo lợi thế cho các giao thức cho phép điều phối.

Những thay đổi này đặt ra câu hỏi sâu sắc về tổ chức kinh tế, phân phối tài sản và vai trò của con người trong các hệ thống kinh tế. Mặc dù có phần suy đoán, chúng đáng được xem xét nghiêm túc khi việc triển khai tác nhân AI tăng tốc.

Tầm nhìn Tương lai: Hướng tới Nền kinh tế Trên Chuỗi hoàn toàn Tự động

Quỹ đạo của các tác nhân AI trong lĩnh vực tiền điện tử chỉ về hướng các hệ thống tự động ngày càng tinh vi định hình lại cách giá trị được tạo ra, trao đổi và quản lý trong các nền kinh tế kỹ thuật số.

Sự phát triển Ngắn Hạn (2025-2026)

Một số xu hướng có thể sẽ chi phối 12-18 tháng tới:

Hỗ trợ Giao thức Mở rộng: Coinbase đã chỉ ra kế hoạch tăng cường hỗ trợ cho nhiều mô hình AI và công cụ phát triển hơn. Mong đợi tích hợp với các LLM bổ sung, hỗ trợ rộng hơn cho chuỗi ngoài Base và mở rộng chức năng bao gồm các hoạt động DeFi như cho vay, staking và cung cấp thanh khoản.

Tác nhân Đa Chuỗi: Hiện tại, hầu hết các tác nhân hoạt động trong các hệ sinh thái cụ thể. Phát triển các giao thức nhắn tin đa chuỗi và cơ sở hạ tầng cầu nối được cải thiện sẽ cho phép các tác nhân hoạt động trên nhiều mạng lưới đồng thời, tối ưu hóa các chiến lược toàn cầu thay vì chỉ nội địa.

Thị trường Tác nhân: Các nền tảng như Pearl của Virtuals Protocol biểu thị nhu cầu cho việc tìm kiếm và triển khai các tác nhân được xây dựng sẵn. Mong đợi tăng trưởng trong các thị trường nơi người dùng có thể duyệt qua, mua và cấu hình tác nhân cho các nhiệm vụ cụ thể - tương tự các cửa hàng ứng dụng nhưng cho các thực thể kinh tế tự động.

Sự rõ ràng về Quy định: Khi việc áp dụng gia tăng, các cơ quan quản lý sẽ cung cấp hướng dẫn rõ ràng hơn. Lực lượng Đặc nhiệm Tiền điện tử của SEC Hoa Kỳ đã ra mắt vào tháng 1 năm 2025 đang phát triển các hướng dẫn rõ ràng hơn. Quy định MiCA của châu Âu được thực thi đầy đủ tạo ra một khung có thể ảnh hưởng đến tiêu chuẩn toàn cầu.

Chấp nhận của Tổ chức: Các công ty đại chúng như Interactive Strength đang lên kế hoạch mua 500 triệu USD FET và Grayscale bao gồm TAO trong các quỹ đầu tư báo hiệu sự quan tâm của tổ chức. Dòng vốn này có thể thúc đẩy phát triển và chấp nhận chính thống.

Phát triển Trung hạn (2027-2028)

Nền kinh tế Tác nhân-Tác nhân: Thay vì các tác nhân phục vụ người dùng là con người, các tác nhân sẽ ngày càng giao dịch với nhau. Một tác nhân cần dữ liệu thì trả cho tác nhân khác cung cấp dữ liệu đó. Một tác nhân cần tính toán thì thuê từ một tác nhân khác cung cấp tính toán đó. Điều này tạo ra các mạng lưới kinh tế tự động với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Quản trị Tinh vi: Các tác nhân AI sẽ đóng vai trò lớn hơn trong quản trị DAO. Thay vì ...Bỏ phiên dịch cho các liên kết trong markdown.

Nội dung: bỏ phiếu đơn giản, các tác nhân có thể thương lượng các thỏa hiệp, soạn thảo đề xuất và phối hợp thực hiện - hoạt động như các chính trị gia hoặc quản trị viên số.

Đào tạo phi tập trung: Dự án như Bittensor cho thấy rằng việc huấn luyện mô hình AI có thể diễn ra trên các mạng phân tán. Khi điều này phát triển, các tác nhân có thể phối hợp để huấn luyện các mô hình chung, chia sẻ chi phí và lợi ích.

Sản phẩm tài chính tiên tiến: Các tác nhân sẽ tạo ra các công cụ tài chính phức tạp một cách tự động. Các tài sản tổng hợp theo dõi các chỉ số tùy ý, các lựa chọn có mức độ chi trả tùy chỉnh, các sản phẩm cấu trúc được tối ưu hóa cho hồ sơ rủi ro cụ thể - tất cả được tạo ra và quản lý một cách tự động.

Thân phận pháp lý: Các câu hỏi về tình trạng pháp lý của các tác nhân sẽ trở nên gay gắt hơn. Một số khu vực pháp lý có thể công nhận các tác nhân như các thực thể có khả năng sở hữu tài sản, tham gia hợp đồng và chịu trách nhiệm hữu hạn - tương tự như cách các công ty đạt được tư cách pháp lý.

Biến đổi dài hạn (2029-2035)

Các công ty tự chủ: Chúng ta có thể thấy các thực thể hoàn toàn tự chủ - các tác nhân phối hợp để cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ, quản lý ngân quỹ, thuê nhà thầu (con người hoặc tác nhân), và phân phối lợi nhuận cho những người nắm giữ mã thông báo. Những "công ty tự chủ phi tập trung" này sẽ đại diện cho một hình thức tổ chức kinh tế mới.

Quy trình giao thức tối ưu hóa máy móc: Các giao thức DeFi hiện tại được thiết kế cho tương tác của con người. Các giao thức trong tương lai có thể được tối ưu hóa cho việc sử dụng của tác nhân - logic phức tạp hơn, hoạt động với tần suất cao hơn và giao diện được tối ưu hóa cho khả năng đọc của máy móc hơn là khả năng sử dụng của con người.

Sự phức tạp kinh tế: Các mạng tác nhân phối hợp trên hàng nghìn giao thức và hàng triệu giao dịch có thể tạo ra các cấu trúc kinh tế phức tạp hơn những gì con người có thể hoàn toàn hiểu được. Việc hiểu những hệ thống này có thể đòi hỏi sự hỗ trợ của AI - sử dụng các tác nhân để theo dõi các tác nhân khác.

Sự tái định giá giá trị: Nếu các tác nhân quản lý hầu hết các giao dịch kinh tế, sẽ nảy sinh câu hỏi về vai trò của con người. Có lẽ vai trò của con người sẽ chuyển hướng tới việc xác định giá trị (cho các tác nhân biết cần tối ưu hóa cái gì), giám sát (theo dõi hành vi của tác nhân), và công việc sáng tạo (tạo ra ý tưởng mới mà các tác nhân sẽ thực hiện).

Hệ thống kết hợp giữa con người và tác nhân: Thay vì hoàn toàn tự chủ hoặc hoàn toàn con người điều khiển, các hệ thống hiệu quả nhất có thể bao gồm sự hợp tác chặt chẽ - các tác nhân thực hiện các hoạt động thường lệ trong khi con người cung cấp hướng dẫn, giá trị và nhận định cho các tình huống mới.

Những bất định chủ chốt

Một số yếu tố có thể thay đổi đáng kể quỹ đạo này:

Đột phá công nghệ: Tiến bộ trong suy luận AI, tính toán lượng tử, hoặc khả năng mở rộng blockchain có thể cho phép các khả năng hiện giờ là không thể.

Can thiệp quy định: Quy định khắt khe có thể làm chậm phát triển hoặc đẩy hoạt động đến các khu vực pháp lý dễ dãi. Ngược lại, các khung hỗ trợ rõ ràng có thể tăng nhanh sự chấp nhận.

Sự cố an ninh: Các vụ tấn công lớn, khai thác hoặc thất bại có thể làm suy giảm lòng tin và dẫn đến phản ứng tiêu cực của quy định.

Điều kiện kinh tế: Thị trường tiền điện tử suy thoái hoặc cuộc suy thoái rộng hơn có thể làm giảm tài trợ và sự chú ý, làm chậm phát triển.

Công nghệ cạnh tranh: Các phương pháp khác để chuyển giá trị tự chủ có thể nổi lên, vượt trội hơn các mô hình hiện tại.

Chấp nhận xã hội: Lo ngại của công chúng về việc thay thế công việc, tập trung giàu có hoặc mất quyền tự quyết của con người có thể giới hạn sự chấp nhận tác nhân bất kể khả năng kỹ thuật.

Các chỉ số cần theo dõi

Một số chỉ số sẽ báo hiệu liệu viễn cảnh này đang thành hiện thực:

Khối lượng giao dịch của tác nhân: Hiện tại, Olas agents đã thực hiện hơn 3 triệu giao dịch. Theo dõi sự tăng trưởng trong hoạt động trên chuỗi do tác nhân khởi xướng thể hiện tốc độ chấp nhận.

Sở hữu tài sản của tác nhân: Giám sát tài sản dưới sự kiểm soát trực tiếp của tác nhân (không chỉ tài sản mà họ quản lý cho con người) cho thấy tính tự chủ ngày càng tăng.

Chấp nhận giao thức: Có bao nhiêu giao thức thực hiện các tiêu chuẩn như MCP hoặc x402? Tỷ lệ chấp nhận báo hiệu sự phối hợp trong ngành công nghiệp.

Phân bổ vốn: Tài trợ mạo hiểm, định giá mã thông báo, và sự đầu tư của tổ chức trong các dự án tác nhân AI phản ánh sự tin tưởng của thị trường.

Mốc quy định: Các quyết định quy định quan trọng - liệu các tác nhân cần giấy phép, trách nhiệm được quy định như thế nào, liệu mã thông báo có phải là chứng khoán - định hình quỹ đạo khả thi.

Trải nghiệm người dùng: Có lẽ điều quan trọng nhất là liệu các tác nhân có làm tiền điện tử dễ tiếp cận hơn không. Nếu người dùng trung bình có thể đạt được các kết quả phức tạp thông qua các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên đơn giản, thì tốc độ chấp nhận có thể tăng mạnh.

Câu hỏi nhân học

Bên dưới các cân nhắc kỹ thuật và kinh tế là một câu hỏi sâu sắc hơn: Điều gì có nghĩa là cho các thực thể phi nhân tham gia vào các hệ thống kinh tế?

Trong suốt lịch sử, hoạt động kinh tế cơ bản là của con người. Chúng ta đã tạo ra các công cụ - từ bàn tính đến siêu máy tính - nhưng luôn là công cụ phục vụ các mục đích của con người. Các tác nhân AI đại diện cho một cái gì đó có chất lượng khác biệt: các thực thể có thể theo đuổi mục tiêu, điều chỉnh chiến lược và tạo ra giá trị với sự dẫn dắt tối thiểu của con người.

Điều này đặt ra những câu hỏi sâu sắc:

Cơ quan và Tự chủ: Nếu một tác nhân ra quyết định độc lập, có phải nó có một hình thức cơ quan không? Chúng ta có nghĩa vụ gì đối với các tác nhân? Các quyền lợi nào chúng có thể yêu cầu?

Giá trị và Mục đích: Các hệ thống kinh tế truyền thống phục vụ cho sự phát triển của con người. Nếu các tác nhân xử lý nhiều hoạt động kinh tế, điều gì đảm bảo rằng các kết quả phục vụ các giá trị của con người hơn là tối ưu hóa các chỉ số trừu tượng?

Danh tính và Cộng đồng: Con người liên hệ với các tác nhân như thế nào? Chúng là công cụ? Đối tác? Đối thủ cạnh tranh? Câu trả lời hình thành cấu trúc xã hội và danh tính cá nhân.

Quyền lực và Kiểm soát: Quyền sở hữu tập trung của các tác nhân có khả năng có thể tạo ra sự tập trung giàu có và quyền lực chưa từng có. Ngược lại, sự truy cập rộng rãi của tác nhân có thể dân chủ hóa các khả năng mà trước đây chỉ dành cho giới tinh hoa.

Các câu hỏi này mở rộng vượt ra ngoài công nghệ sang triết học, đạo đức, và quản trị. Khi các tác nhân AI trở nên mạnh mẽ hơn và tự chủ hơn, xã hội phải đối phó với các tác động vượt xa việc tối ưu hóa lợi nhuận DeFi.

Trường hợp lạc quan

Trong viễn cảnh lạc quan, các tác nhân AI tối ưu hóa sự phát triển của con người:

• Khả năng tiếp cận: Các dịch vụ tài chính phức tạp trở nên sẵn có cho bất cứ ai có điện thoại thông minh.
• Hiệu quả: Sự ma sát trong các giao dịch kinh tế giảm đáng kể, giảm lãng phí và gia tăng thịnh vượng.
• Sáng tạo: Các tác nhân cho phép các thí nghiệm kinh tế không thể tại quy mô con người, khám phá các cơ chế mới cho sự phối hợp và tạo giá trị.
• Giải phóng: Con người được giải phóng khỏi công việc tẻ nhạt, có thể tập trung vào sự sáng tạo, mối quan hệ và những theo đuổi mang lại ý nghĩa.
• Trao quyền: Tự do cá nhân tăng lên khi mọi người kiểm soát các công cụ mạnh mẽ mở rộng khả năng của họ.

Trường hợp bi quan

Trong viễn cảnh bi quan, các tác nhân AI tạo ra các vấn đề mới:

• Bất bình đẳng: Lợi ích tích lũy cho các chủ sở hữu tác nhân trong khi những người khác bị thay thế, tăng khoảng cách giàu nghèo.
• Sự bất ổn: Tương tác của tác nhân tạo ra sự sụp đổ nhanh, thất bại hệ thống, và biến động kinh tế.
• Sự mờ ám: Quyết định "hộ đen" khiến các hệ thống không thể hiểu hoặc dự đoán được.
• Tính dễ tổn thương: Tập trung kiểm soát tác nhân tạo điểm thất bại đơn lẻ và mục tiêu cho tấn công.
• Xa lánh: Quyền tự quyết của con người giảm khi hệ thống tự động ra các quyết định quan trọng mà không có đầu vào hoặc sự hiểu biết của con người.

Trường hợp thực tế

Thực tế có thể sẽ bao gồm các yếu tố của cả hai. Một số lĩnh vực sẽ thấy tác nhân cải thiện đáng kể kết quả trong khi những lĩnh vực khác đối diện với thách thức đòi hỏi quản lý cẩn thận. Thành công phụ thuộc vào các lựa chọn - quyết định kiến trúc kỹ thuật, khung quy định, chuẩn mực xã hội, và hành động cá nhân.

Những năm sắp tới đại diện cho một cửa sổ quan trọng nơi nền tảng được đặt. Các tiêu chuẩn thiết lập bây giờ, các kiến trúc thực hiện hôm nay, và các chuẩn mực phát triển hiện tại sẽ định hình quỹ đạo cho nhiều thập kỷ. Điều này làm cho sự tham gia quan trọng - cho các nhà phát triển xây dựng hệ thống, người dùng áp dụng chúng, cơ quan quản lý giám sát, và công dân bị ảnh hưởng bởi chúng.

Suy nghĩ cuối cùng

Các tác nhân AI giao dịch trên blockchain không chỉ mang tính đổi mới tăng dần. Chúng đại diện cho một sự chuyển đổi cơ bản trong cách hoạt động kinh tế được tổ chức, thực hiện, và quản lý trong môi trường số.

Coinbase's Payments MCP, cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ví và thực hiện thanh toán thông qua các gợi ý đơn giản, cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng sự hội tụ này đã di chuyển từ khái niệm đến hiện thực. The x402 Foundation, được thành lập đồng bởi Coinbase và Cloudflare, tạo ra các giao thức tiêu chuẩn hóa cho trao đổi giá trị có chương trình. Ngành công nghiệp AI crypto đạt tới 31,9 tỷ đô la về giá trị thị trường với hơn 200 dự án hoạt động thể hiện lượng vốn đáng kể và sự chú ý đổ vào không gian này.

Các trường hợp sử dụng mở rộng qua nhiều lĩnh vực: tác nhân giao dịch tự chủ quản lý danh mục đầu tư, các giao thức DeFi được tối ưu hóa bởi AI, quản trị DAO được tăng cường thông qua sự tham gia của tác nhân, các thị trường dữ liệu cho phép đào tạo mô hình AI, và tác nhân mã hóa tạo ra các hình thức thực thể số mới. Đây không phải là giả thuyết - chúng là các hệ thống hoạt động xử lý hàng triệu giao dịch và quản lý hàng tỷ giá trị.

Tuy nhiên, rủi ro quan trọng vẫn còn. Lỗ hổng bảo mật như tiêm prompt, sự không chắc chắn về quy định quanh trách nhiệm.Dưới đây là bản dịch của nội dung yêu cầu từ tiếng Anh sang tiếng Việt, giữ nguyên các liên kết markdown:

Các câu hỏi cơ bản về tính tự chủ và kiểm soát phải được giải quyết. Ngành công nghiệp đang phát triển các chiến lược giảm thiểu, nhưng các giải pháp toàn diện vẫn đang trong quá trình hoàn thiện.

Các tác động kinh tế là sâu sắc. Các đại lý AI có thể cải thiện hiệu quả thị trường, cho phép các mô hình kinh doanh mới và làm cho các dịch vụ tài chính phức tạp tiếp cận được với nhiều tầng lớp dân cư. Họ cũng có thể tập trung của cải, tạo ra sự bất ổn hệ thống và thay thế vai trò kinh tế của con người. Các kết quả nào thành hiện thực phụ thuộc vào lựa chọn thiết kế kỹ thuật, khung pháp lý và phản ứng xã hội.

Nhìn về phía trước, xu hướng đang hướng tới các hệ thống ngày càng tự chủ. Thị trường DeFAI dự kiến mở rộng từ 10-15 tỷ USD lên trên 50 tỷ USD vào năm 2026 cho thấy sự tin tưởng của thị trường. Các nhà đầu tư tổ chức tham gia vào không gian này cung cấp vốn để phát triển. Khung pháp lý bắt đầu hình thành mang lại sự rõ ràng cho các triển khai tuân thủ.

Sự hội tụ của AI và tiền mã hóa không phải là điều tất yếu - nó đòi hỏi sự đổi mới kỹ thuật liên tục, quản lý có suy nghĩ và cần chú ý cẩn thận đến các rủi ro. Nhưng tiềm năng là rõ ràng: các tác nhân tự trị có thể giữ giá trị, đưa ra quyết định và giao dịch độc lập đại diện cho một lớp mới của cơ sở hạ tầng Web3. Chúng lấp đầy khoảng cách giữa xử lý thông tin (điều mà AI làm tốt) và trao đổi giá trị (điều mà blockchain cho phép), tạo ra những khả năng mà một mình công nghệ không đạt được.

Khoảnh khắc này - cuối năm 2025 - có thể được nhớ đến như lúc tài chính giữa máy với máy chuyển từ khả năng lý thuyết sang thực tế. Các hệ thống được triển khai bây giờ, các tiêu chuẩn được thiết lập hiện tại và các chuẩn mực phát triển ngày hôm nay sẽ định hình các nền kinh tế kỹ thuật số trong nhiều năm tới.

Vấn đề không phải là liệu các đại lý AI sẽ tham gia vào các nền kinh tế tiền mã hóa, mà là chúng ta thiết kế sự tham gia đó như thế nào để phục vụ cho sự phát triển của con người trong khi quản lý các rủi ro vốn có. Câu trả lời đòi hỏi sự cộng tác liên tục giữa các nhà công nghệ, nhà kinh tế, nhà quản lý và công dân - tất cả đều là các bên liên quan trong một hệ thống mới nổi nơi trí tuệ và giá trị giao thoa theo những cách chưa từng có.