AI Là Gì? Tất Tấn Tật Về AI Trong Thị Trường Crypto

AI là gì? AI được viết tắt của Artificial Intelligence là một lĩnh vực của khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ mà thông thường cần đến trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận diện giọng nói, phân loại hình ảnh, hoặc ra quyết định. Cùng Hak Research tìm hiểu về một trong những ngành công nghệ hót nhất hiện nay dưới bài viết này nhé!

Tổng Quan Về AI (Trí Tuệ Nhân Tạo)

AI Là gì?

AI được viết tắt của Artificial Intelligence là một lĩnh vực của khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ mà thông thường cần đến trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận diện giọng nói, phân loại hình ảnh, hoặc ra quyết định.

AI có thể được phân thành nhiều nhánh, bao gồm Machine Learning (ML), Deep Learning, và các kỹ thuật tối ưu hóa khác. Trong bối cảnh này, AI đang có vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong công nghệ Blockchain.

Lịch sử phát triển của AI

Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã phát triển từ những ý tưởng ban đầu về khả năng của máy móc thông minh cho đến những ứng dụng tiên tiến vượt trội hiện nay. Với tốc độ tăng trưởng chưa từng có, AI có khả năng tạo ra những phản hồi sáng tạo, từ văn bản, hình ảnh đến video. Để hiểu được hành trình AI phát triển đến hiện tại, chúng ta cần xem xét các cột mốc lịch sử quan trọng từ những năm 1950.

Sự Khởi Đầu Của AI: Những Năm 1950

Trong những năm 1950, máy tính chủ yếu được dùng để xử lý các phép tính phức tạp. Alan Turing, nhà toán học người Anh, đã mở ra khái niệm về một loại máy có khả năng vượt qua các giới hạn của chương trình ban đầu. Ông đã đặt nền móng cho AI bằng bài kiểm tra nổi tiếng - "bài kiểm tra Turing" - để đánh giá xem liệu máy có thể suy nghĩ ngang với con người hay không.

Năm 1956, tại Hội nghị Dartmouth, các nhà khoa học như John McCarthy đã đặt nền móng cho nghiên cứu AI và đặt ra thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo". Hội thảo này tập hợp các nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực, với niềm tin rằng các khía cạnh của trí thông minh có thể được mô phỏng bởi máy móc. Đây được xem là sự kiện đánh dấu sự ra đời chính thức của AI.

Đặt Nền Móng: Thập Niên 1960-1970

Sự phát triển ban đầu của AI tiếp tục trong hai thập niên sau đó. Các nhà khoa học tạo ra những Chatbot và Robot đầu tiên, mở rộng khả năng của AI.

• ELIZA: Vào năm 1966, Joseph Weizenbaum phát triển ELIZA, Chatbot đầu tiên có thể mô phỏng trò chuyện với con người.
• Shakey the Robot: Phát triển từ 1966 đến 1972, Shakey là Robot đầu tiên có thể tự di chuyển trong môi trường, giúp AI tiến một bước gần hơn đến khả năng tự động hóa.

Với nhu cầu chia sẻ thông tin và khám phá, Hiệp hội Trí Tuệ Nhân Tạo Hoa Kỳ (AAAI) được thành lập vào những năm 1980, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hiểu biết khoa học và tổ chức các hội thảo, hội nghị AI.

Mùa Đông AI: Thập Niên 1980-1990

Báo cáo chỉ trích từ Sir James Lighthill năm 1974 và những thất bại trong việc đạt được các mục tiêu đầy tham vọng đã dẫn đến "Mùa đông AI," khi tài trợ và hứng thú về AI giảm sút nghiêm trọng. Mặc dù có sự hồi phục ngắn vào đầu thập niên 1980, AI vẫn không đạt được tiến triển đáng kể.

• Xe Không Người Lái Đầu Tiên: Năm 1986, Ernst Dickmanns phát triển chiếc xe tự lái đầu tiên, mở ra hướng đi mới cho AI trong ngành ô tô.
• Deep Blue: Năm 1997, hệ thống máy tính của IBM đã đánh bại kỳ thủ Gary Kasparov, chứng minh sức mạnh xử lý của máy móc.

Sự Phát Triển Của AI: Thập Niên 2000-2019

Trong thập niên 2000, AI nhận được sự quan tâm trở lại nhờ tiến bộ về phần cứng và lượng dữ liệu khổng lồ.

• Kismet: Vào năm 2000, Cynthia Breazeal của MIT phát triển Kismet, robot có khả năng nhận diện và biểu lộ cảm xúc, mở đường cho AI trong tương tác xã hội.
• Watson của IBM: Năm 2011, Watson đã đánh bại hai nhà vô địch của trò chơi truyền hình nổi tiếng Jeopardy với nhiều lĩnh vực khác nhau, thể hiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của AI.
• Siri và Alexa: Apple ra mắt trợ lý ảo Siri vào năm 2011 và Amazon giới thiệu Alexa vào năm 2014, cả hai đều đánh dấu sự phổ biến của AI trong đời sống hàng ngày.

Năm 2012, Geoffrey Hinton và đồng nghiệp giới thiệu mạng nơ-ron trong cuộc thi ImageNet, mở ra thời kỳ bùng nổ của học sâu (Deep Learning), định hình các tiến bộ về nhận diện ngôn ngữ và giọng nói.

Sự Tăng Trưởng Vượt Bậc Của AI Từ 2020 Đến Nay

Những năm gần đây, AI đã đạt đến tầm cao mới với các ứng dụng AI tạo sinh, mang lại khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh và video từ các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

• GPT-3 và DALL-E: OpenAI ra mắt GPT-3 năm 2020 và DALL-E năm 2021, hai hệ thống AI tạo sinh có khả năng tạo ra văn bản và hình ảnh theo yêu cầu.
• ChatGPT: Vào năm 2022, ChatGPT xuất hiện, tạo nên làn sóng mới nhờ khả năng trò chuyện tự nhiên, vượt xa các chatbot trước đây.
• GPT-4: Năm 2023, OpenAI giới thiệu GPT-4 với khả năng phản hồi sáng tạo và chính xác hơn, góp phần nâng cao các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

Sự phát triển không ngừng của AI trong những năm qua cho thấy tiềm năng lớn của nó trong việc thay đổi cách con người tương tác với máy móc và tận dụng công nghệ để nâng cao hiệu suất và sáng tạo. Những bước tiến này chỉ là khởi đầu cho một kỷ nguyên mới, nơi AI ngày càng hiện diện sâu rộng trong mọi mặt của cuộc sống.

Những Thành Phần Chính Của AI

Hiện nay, AI đã phát triển với nhiều nhánh khác nhau, mỗi thành phần lại có các ứng dụng và đặc điểm riêng biệt nhằm phục vụ các mục đích cụ thể. Các thành phần chính của AI có thể kể đến như sau:

Machine Learning

Machine Learning là mảng AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp hệ thống máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà không cần phải lập trình cụ thể cho từng tác vụ. Machine Learning có thể chia nhỏ thành các loại chính sau:

• Supervised Learning: Học có giám sát, trong đó mô hình được huấn luyện dựa trên dữ liệu đã dán nhãn.
• Unsupervised Learning: Học không giám sát, thường sử dụng để tìm kiếm các mẫu hoặc mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
• Reinforcement Learning (RL): Học tăng cường, nơi mô hình học qua tương tác với môi trường và nhận được phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó.
• Semi-Supervised Learning: Kết hợp giữa học có giám sát và không giám sát, thường được sử dụng khi có ít dữ liệu được dán nhãn.

Deep Learning

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning nhưng sử dụng mạng Nơ-Ron nhân tạo nhiều lớp để mô phỏng cách thức hoạt động của não người. Các ứng dụng phổ biến của Deep Learning bao gồm:

• Xử Lý Ảnh và Video: Nhận diện hình ảnh, phân loại video, và phát hiện đối tượng trong các khung hình.
• Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP): Các ứng dụng như phân tích ngữ điệu, dịch tự động, và chatbot.
• Speech Recognition: Nhận diện và chuyển đổi giọng nói thành văn bản, chẳng hạn như Siri hoặc Google Assistant.

Natural Language Processing - NLP

NLP là mảng AI tập trung vào việc hiểu và xử lý ngôn ngữ con người, cho phép máy tính giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các ứng dụng của NLP bao gồm:

• Phân Tích Sentiment: Nhận diện cảm xúc trong văn bản.
• Dịch Máy (Machine Translation): Dịch tự động từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
• Tạo Văn Bản Tự Động (Text Generation): Viết nội dung, tóm tắt văn bản, và thậm chí sáng tạo văn chương tự động.

Computer Vision

Computer Vision giúp máy tính "nhìn" và hiểu được các hình ảnh và video. Lĩnh vực này bao gồm các kỹ thuật để nhận diện, phân loại và xử lý hình ảnh. Một số ứng dụng phổ biến là:

• Nhận Diện Khuôn Mặt: Phát hiện và xác định danh tính con người.
• Phát Hiện Đối Tượng (Object Detection): Xác định các đối tượng trong hình ảnh, ứng dụng trong ngành tự động hóa và an ninh.
• Image Segmentation: Phân chia hình ảnh thành các vùng hoặc đối tượng khác nhau để phân tích chi tiết.

Robotics

Robotics liên quan đến việc phát triển các Robot thông minh có thể thực hiện các tác vụ tự động. AI trong Robotics giúp cải thiện khả năng tự chủ của robot, từ việc điều hướng đến việc xử lý các tác vụ phức tạp. Các ứng dụng bao gồm:

• Robot Công Nghiệp: Robot tự động trong dây chuyền sản xuất.
• Robot Dịch Vụ: Robot phục vụ trong y tế, nhà hàng, hoặc tại nhà.
• Xe Tự Lái: Sử dụng các kỹ thuật AI để phân tích môi trường và đưa ra các quyết định lái xe an toàn.

Ngoài ra còn có Expert Systems, là các hệ thống dựa trên kiến thức chuyên môn được mã hóa, có khả năng ra quyết định giống như một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể. Các hệ thống này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, và phân tích kỹ thuật.

Các Mảng AI Hiện Có Trên Blockchain

Hệ sinh thái AI trong Crypto đang phát triển với nhiều mô hình đa dạng. Các dự án AI trong Blockchain có thể được phân thành các nhóm chính như sau:

AI Infrastructure

AI Infrastructure (Cơ sở hạ tầng AI) là tập hợp các thành phần công nghệ và tài nguyên cần thiết để phát triển, huấn luyện, triển khai và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo. Cơ sở hạ tầng này cung cấp nền tảng hỗ trợ cho việc xây dựng và triển khai các ứng dụng AI phức tạp, từ phần cứng, phần mềm, đến các công cụ quản lý và xử lý dữ liệu.

AI Infrastructure là nền tảng cần thiết cho sự phát triển và triển khai các ứng dụng AI, giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình từ xây dựng đến triển khai và quản lý mô hình AI. Trong các lĩnh vực yêu cầu tính bảo mật và khả năng mở rộng cao, AI Infrastructure ngày càng trở nên quan trọng và tạo điều kiện cho những bước tiến mới của công nghệ AI.

Một số dự án nổi bật tại mảng này có thể kể đế như sau:

• Olas (OLAS): Olas (Autonolas) là một mạng lưới cung cấp dịch vụ tự động hóa, oracle và AI chia sẻ, với mục tiêu xây dựng một nền tảng có thể kết hợp để phát triển các dịch vụ này. 
• Bittensor (TAO): Bittensor là một giao thức phi tập trung hỗ trợ mạng lưới máy học dựa trên Blockchain. Người dùng có thể truy cập và sử dụng các mô hình máy học để trích xuất và điều chỉnh thông tin. 
• Cortex (CTXC): Cortex cung cấp môi trường cho DApp AI và hợp đồng thông minh, cho phép người dùng mua và tích hợp các mô hình AI.

AI Market Prediction

AI Market Prediction là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán các xu hướng và biến động trong thị trường tài chính và các loại thị trường khác. Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực, AI có thể cung cấp các dự báo chính xác về giá cả, xu hướng thị trường, và hành vi của người tham gia thị trường, giúp các nhà đầu tư và tổ chức tài chính ra quyết định tốt hơn.

AI Market Prediction đang trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhà đầu tư và tổ chức tài chính, giúp họ tối ưu hóa quyết định đầu tư và gia tăng lợi nhuận. Với sự phát triển của công nghệ AI và khả năng xử lý dữ liệu ngày càng cao, lĩnh vực này tiếp tục phát triển mạnh mẽ và hứa hẹn mang đến nhiều tiềm năng trong tương lai.

Một số dự nổi bật trong mảng này:

• Ocean Protocol (OCEAN): Giao thức phi tập trung cung cấp dịch vụ trao đổi dữ liệu và mô hình AI, hỗ trợ dự đoán thị trường.
• Numeraire (NMR): Nền tảng này khuyến khích các nhà nghiên cứu dự đoán thị trường chứng khoán.
• Augur (REP): Nền tảng dự đoán phi tập trung sử dụng AI để phân tích thị trường và các yếu tố dự đoán.

AI Data

AI Data là dữ liệu được sử dụng để phát triển, huấn luyện, và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là thành phần cốt lõi để AI có thể học hỏi và đưa ra các quyết định chính xác. AI Data có thể bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và các loại dữ liệu số liệu thời gian thực khác.

AI Data đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng AI mạnh mẽ và hiệu quả. Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu có ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và khả năng của các mô hình AI, vì vậy việc thu thập và xử lý dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ dự án AI nào.

Một số dự án nổi bật tại mảng này như sau:

• Grass: Grass là một nền tảng phi tập trung giúp chuyển đổi dữ liệu Web công khai thành các tập dữ liệu AI, đặc biệt hữu ích cho các dự án AI mã nguồn mở. 
• The Graph (GRT): The Graph là giao thức lập chỉ mục phi tập trung giúp truy vấn dữ liệu Web3, với kế hoạch tích hợp truy vấn AI trong tương lai.
• KNN3 Network: Giao thức quản lý dữ liệu Web3 dựa trên AI, hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu đa chuỗi với các công cụ như TypoX AI và KNexus.

AI Computing

AI Computing đề cập đến các hệ thống và tài nguyên tính toán cần thiết để phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Khối lượng dữ liệu lớn và các phép tính phức tạp trong AI đòi hỏi các giải pháp tính toán mạnh mẽ để xử lý, phân tích và học hỏi từ dữ liệu. AI Computing cung cấp các công cụ và hạ tầng tính toán để hỗ trợ toàn bộ quá trình này.

AI Computing là yếu tố then chốt để phát triển các ứng dụng AI tiên tiến, cung cấp sức mạnh và tài nguyên cần thiết để AI có thể thực hiện các tác vụ phức tạp. Với sự phát triển của các giải pháp điện toán đám mây và điện toán phi tập trung, AI Computing đang ngày càng trở nên linh hoạt và dễ tiếp cận, thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo.

Một số dự án nổi bật trong mảng này là:

• Clore.ai (CLORE): Clore.ai cung cấp dịch vụ thuê GPU cho các nhiệm vụ như đào tạo AI và render video.
• Golem (GLM): Một thị trường điện toán phi tập trung giúp chia sẻ tài nguyên máy tính.
• Render Network (RNDR): Mạng lưới render GPU phi tập trung, cho phép nghệ sĩ sử dụng GPU hiệu suất cao để render đồ họa và AI.

AI DeFi & Cross-Chain

AI DeFi (Decentralized Finance) & Cross-Chain là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ tài chính phi tập trung (DeFi), đặc biệt là các giải pháp chuỗi chéo (Cross-Chain). Mục tiêu của sự kết hợp này là tối ưu hóa các dịch vụ tài chính phi tập trung, tăng cường khả năng tương tác giữa các chuỗi Blockchain khác nhau, đồng thời mang lại các lợi ích của AI trong việc quản lý, dự đoán và tự động hóa các quy trình tài chính.

AI và Cross-chain trong DeFi đang ngày càng phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa và bảo mật hệ sinh thái tài chính phi tập trung. Trong tương lai, sự kết hợp này có thể tạo ra những ứng dụng phức tạp và hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu của người dùng và tăng cường khả năng mở rộng của DeFi trên nhiều nền tảng Blockchain.

Một số dự án nổi bật của mảng này là:

• SingularityDAO: SingularityDAO là một nền tảng DeFi được AI điều khiển, tập trung vào quản lý danh mục đầu tư phi tập trung và hỗ trợ các chiến lược giao dịch tự động. SDAO sử dụng AI để dự báo xu hướng thị trường và điều chỉnh danh mục đầu tư cho phù hợp.
• inSure DeFi: Giao thức bảo hiểm phi tập trung sử dụng AI để đánh giá rủi ro và cung cấp các giải pháp bảo hiểm cho tài sản crypto. Người dùng có thể mua token SURE để bảo hiểm cho danh mục đầu tư của mình, giảm thiểu rủi ro khi đầu tư vào các sản phẩm DeFi.
• ARC (ARC): ARC là nền tảng DeFi đa chuỗi tích hợp AI để tạo ra các công cụ tài chính thông minh và đổi mới trong không gian DeFi. Nền tảng này cung cấp dịch vụ giao dịch và quản lý tài sản đa chuỗi, giúp người dùng tương tác với nhiều Blockchain khác nhau.

AI Game NFT

AI Game NFT là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI), các tài sản kỹ thuật số không thể thay thế (NFT), Game và Metaverse. AI giúp nâng cao trải nghiệm người dùng trong các nền tảng Game và Metaverse bằng cách cá nhân hóa tương tác, tạo ra các nhân vật thông minh hơn và xây dựng các thế giới ảo phức tạp hơn. Trong khi đó, NFT cung cấp phương thức sở hữu và trao đổi tài sản kỹ thuật số trong các môi trường này, cho phép người dùng mua, bán và sở hữu các vật phẩm độc đáo trong Game và Metaverse.

Sự kết hợp của AI, NFT, và Metaverse đang tạo ra một kỷ nguyên mới trong ngành giải trí số. Khi công nghệ phát triển, những thế giới ảo này sẽ ngày càng phong phú, hấp dẫn và dễ tiếp cận, mang lại nhiều cơ hội tương tác và kinh tế cho người dùng. Trong tương lai, Metaverse sẽ không chỉ là nền tảng giải trí mà còn là nơi làm việc, học tập và kinh doanh của hàng triệu người, với AI và NFT đóng vai trò quan trọng trong việc định hình và vận hành các thế giới ảo này.

Một số dự án nổi bật tại mảng này có thể kế đến như:

• Delysium: Delysium là một Game MMO phi tập trung, tích hợp AI để tạo ra các NPC có khả năng học hỏi và tương tác phức tạp, tạo ra trải nghiệm game phong phú. Các vật phẩm trong Game được mã hóa thành NFT, giúp người chơi sở hữu và trao đổi tài sản kỹ thuật số.
• Matr1x: Matr1x là một nền tảng Game và Metaverse phi tập trung dựa trên công nghệ Blockchain, kết hợp các yếu tố của trí tuệ nhân tạo (AI), tài sản kỹ thuật số không thể thay thế (NFT), và thế giới ảo. Dự án này đặt mục tiêu xây dựng một không gian kỹ thuật số nơi người dùng có thể tham gia vào các trò chơi, giao tiếp và tương tác với những người chơi khác trong một hệ sinh thái toàn diện và mở.
• AI Arena: AI Arena là một nền tảng nơi người dùng có thể tạo ra các AI và huấn luyện chúng để thi đấu với AI khác. Các AI được xây dựng trên nền tảng này có khả năng tự động học hỏi và thích nghi với chiến thuật của đối thủ.

AI Chatbot

AI Chatbot là một chương trình máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để mô phỏng và xử lý cuộc hội thoại với con người, thường là qua văn bản hoặc giọng nói. AI Chatbot có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện yêu cầu của người dùng, và đưa ra phản hồi phù hợp một cách tự động. Các chatbot này thường được sử dụng trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo, thương mại điện tử, và nhiều ứng dụng khác nhằm tối ưu hóa quy trình và cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn.

AI Chatbot đang ngày càng phổ biến và được cải tiến để đáp ứng nhu cầu của người dùng trong nhiều lĩnh vực. Với sự phát triển của AI và NLP, các chatbot này sẽ ngày càng thông minh và gần gũi hơn, trở thành công cụ hữu ích trong cuộc sống và công việc hàng ngày.

Một số dự án nổi bật của mảng này có thể kể đến như:

• MyShell: MyShell là một dự án AI phát triển các bot trò chuyện thông minh (AI chatbots) nhằm hỗ trợ người dùng trong các hoạt động giao tiếp và quản lý thông tin. MyShell sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Học Máy (Machine Learning) để cung cấp trải nghiệm trò chuyện tự nhiên, linh hoạt, và có khả năng cá nhân hóa cao.

Ngoài những mảng nổi bật ở trên thì lĩnh vực AI còn một số mảng nhỏ như AI Education, AI Security, AI Search Engine,...

Xu Hướng Đầu Tư Vào AI Trong Thị Trường Crypto

Trong năm qua, AI đã trở thành một xu hướng đầu tư quan trọng trong thị trường tiền điện tử (crypto), đặc biệt khi kết hợp với các ứng dụng Web3. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ GPT-3.5 và sau đó là GPT-4, trí tuệ nhân tạo ngày càng được các nhà đầu tư quan tâm và xem là yếu tố tiềm năng để cách mạng hóa thị trường Crypto. Các tổ chức đầu tư lớn đã và đang đẩy mạnh dòng vốn vào các dự án AI với nhiều lĩnh vực từ hạ tầng cơ sở, dữ liệu đến Metaverse và DeFi.

Sự gia tăng mạnh mẽ của đầu tư vào các dự án AI trong crypto không chỉ phản ánh tiềm năng của công nghệ này mà còn cho thấy sự dịch chuyển của thị trường hướng đến các ứng dụng thông minh và tối ưu hơn. Sự phát triển của Web3 + AI đã thu hút các quỹ đầu tư lớn và mở ra nhiều triển vọng mới cho các nhà phát triển cũng như các nhà đầu tư trong lĩnh vực Crypto, với dự báo rằng AI sẽ tiếp tục dẫn dắt làn sóng đổi mới trong năm tới.

Tăng trưởng đầu tư vào các dự án AI Web3

Theo báo cáo mới nhất từ Foresight News, hiện có ít nhất 140 dự án AI liên quan đến Web3, trong đó 85 dự án đã phát hành Token. Số lượng dự án AI trong lĩnh vực Web3 đã tăng đáng kể so với năm 2022, cho thấy sự quan tâm ngày càng lớn từ cộng đồng đầu tư.

Xu hướng đầu tư vào các dự án AI kết hợp Web3 đã có sự tăng trưởng đáng kể, với sự tham gia mạnh mẽ từ cả các công ty đầu tư truyền thống và các quỹ mạo hiểm trong lĩnh vực crypto. Điều này cho thấy một xu hướng phát triển dài hạn, khi AI không chỉ cải thiện các ứng dụng Web3 mà còn mở ra những cơ hội đầu tư mới, giúp ngành công nghiệp Crypto phát triển đa dạng và bền vững hơn trong tương lai.

Phân bổ vốn theo lĩnh vực

Các dự án AI trong mảng cơ sở hạ tầng chiếm số lượng lớn nhất với 30 dự án, phản ánh nhu cầu cao về việc xây dựng các nền tảng AI hỗ trợ cho các ứng dụng Web3.

NFT, Game, và Metaverse thì có 26 dự án tập trung vào các ứng dụng AI trong không gian NFT và Metaverse, cho thấy nhu cầu lớn về công nghệ AI để phát triển các thế giới ảo và tài sản số độc nhất.

Các lĩnh vực khác như Dữ Liệu, Máy Tính AI, và Chatbot AI cũng nhận được sự quan tâm mạnh mẽ, với hơn 10 dự án mỗi lĩnh vực, phản ánh sự đa dạng trong ứng dụng của AI vào nhiều khía cạnh của Web3.

Nhà đầu tư lớn đầu tư vào AI

Một số quỹ đầu tư mạo hiểm lớn nhất thế giới như a16z crypto, Jump Crypto, Hashed, Binance Labs, CoinFund, Galaxy Digital, và Sequoia Capital đều đã rót vốn vào các dự án AI Web3. 

DWF Labs, một trong những nhà tạo lập thị trường hàng đầu, đã thể hiện sự quan tâm đặc biệt đối với các dự án AI phi tập trung, thường xuyên bày tỏ ý định đầu tư và hợp tác trên các nền tảng mạng xã hội.

Nguồn vốn đầu tư dự kiến

Theo CoinFund, AI được dự đoán sẽ là lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong thị trường Crypto vào năm 2024. Báo cáo từ Messari cũng khẳng định sự kết hợp giữa AI và Crypto đang mở ra nhiều cơ hội mới cho thị trường, thu hút ngày càng nhiều nhà đầu tư và nguồn vốn.

Các vòng gọi vốn đáng chú ý

Các dự án trong lĩnh vực AI gần đây cũng đã gây tiếng vang lớn khi kêu gọi được số tiền đầu tư rất lớn, chúng ta cùng điểm qua một số dự án gọi vốn nổi bật:

• Sentient: Vào tháng 07/2024, dự án thành công kêu gọi được $85M tại vòng Seed từ 32 nhà đầu tư, được dẫn đầu bởi Founders Fund, Pantera và Framework và có thêm vài tên tuổi nổi bật như Delphi Ventures, Hack VC...
• Auradine: Dự án thành công kêu gọi được $161M từ 2 vòng Series A (05/2023) và Series B (04/2024) từ các nhà đầu tư như Celesta, Mayfield, Marathon Digital Holdings...
• Sahara Labs: Dự án thành công kêu gọi được $49M từ 2 vòng gọi vốn, với sự tham gia của các quỹ lớn như Polychain Capital, Pantera, Binane Labs, Sequoia. Samsung Next...
• Balance: Dự án thành công kêu gọi được $30M vào tháng 09/2024 từ 20 nhà đầu tư và được dẫn đầu bởi A16z và Galaxy Interactive...
• Champions Ascension: Dự án thành công kêu gọi được $32M tại vòng Seed vào tháng 01/2023 từ A16z.
• Gensyn: Dự án thành công kêu gọi được $50.6M  từ 2 vòng gọi vốn từ các quỹ lớn như A16z, CoinFund,...

Tổng Kết

Với những bước tiến nhanh chóng trong công nghệ, AI không chỉ trở thành công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và tự động hóa quy trình, mà còn mở ra nhiều tiềm năng mới cho các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm cả thị trường tiền điện tử. Qua việc ứng dụng AI vào Web3, Blockchain, DeFi, NFT, và nhiều lĩnh vực khác, AI không chỉ mang đến những cải tiến về mặt công nghệ mà còn thúc đẩy các mô hình kinh doanh sáng tạo.

Nếu bạn vẫn đang băn khoăn AI là gì? thì có thể thấy rằng đây là lĩnh vực không ngừng phát triển, mang đến vô số cơ hội và thách thức. Khi các dự án AI ngày càng tích hợp sâu hơn vào thị trường Crypto, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển đột phá và rộng lớn hơn nữa. Trong tương lai gần, sự kết hợp giữa AI và crypto có thể sẽ định hình lại cả một hệ sinh thái tài chính số, mang lại lợi ích to lớn cho người dùng cũng như nhà đầu tư.