Chu kỳ AI đã đến, các nhà khởi nghiệp Web3 có nên chuyển sang AI không?

“Bạn đã nuôi tôm hùm chưa?” Gần đây, khi Web3er chào hỏi, có thể đa số đều là câu này.

Bắt đầu năm 2026, sau khi chương trình truyền hình Tết của Trung Quốc dùng robot gây ấn tượng mạnh, thế hệ AI Agent mới đại diện cho OpenClaw trở thành trò 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 kỹ thuật số”. Gần đây, khái niệm “công ty một người” thường xuyên được nhắc đến trên các nền tảng internet, nghĩa là một người có thể vận hành một quy trình làm việc dựa trên AI, thay thế cho một nhóm nhỏ để hoàn thành công việc trước đây cần nhiều người.

Trong lĩnh vực Web3 tất nhiên cũng không đứng ngoài cuộc. Gần đây, nếu xem các phương tiện truyền thông ngành, sẽ thấy nhiều dự án bắt đầu xoay quanh AI Agent. Có dự nghiên cứu cách Agent gọi trực tiếp tài sản hoặc hợp đồng trên chuỗi, có dự phát triển hạ tầng thanh toán, danh tính hoặc tài chính cho Agent, có người thảo luận về “hệ sinh thái kinh tế Agent”, cho phép AI tham gia mạng như người dùng, thậm chí còn có người bắt đầu hô hào khẩu hiệu mới “Web4.0”.

Nhìn vào đây, thực sự sẽ có cảm giác rất quen thuộc.

Người ta thường nói thời trang là vòng lặp, vậy mà không ngờ giới công nghệ (hoặc gọi là giới mã hóa) cũng vậy. Nhớ lại đợt thị trường gấu bắt đầu từ năm 2022, ChatGPT bùng nổ trong một đêm, AI trở thành chủ đề ai cũng 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 lại bắt đầu tăng trưởng, mọi người nhanh chóng quay trở lại tập trung vào Crypto.

Lần này, vào nửa cuối năm 2025, thị trường tiền mã hóa lại có xu hướng giảm, Web3 bắt đầu tìm kiếm khái niệm mới để tiếp nhận.

Tuy nhiên, theo Portal Labs, vấn đề nằm chính xác ở chỗ này. Khi một câu chuyện bắt đầu phổ biến, nhiều đội nhóm khởi nghiệp Web3 thực ra không phải đang làm về công nghệ hay đánh giá thương mại, mà đang đánh giá về câu chuyện: khái niệm nào hot thì làm khái niệm đó. Và rồi, họ thất bại —

Nhiều đội nhóm khi thực sự đẩy mạnh dự án mới phát hiện, khái niệm có thể nhanh chóng xây dựng, nhưng sản phẩm lại rất khó để triển khai thực tế. Người dùng ở đâu? Tình huống cụ thể là gì? Dựa vào đâu để duy trì thu phí? Có thể thu hút đầu tư không? Những câu hỏi này thường chỉ xuất hiện sau một thời gian dự án hoạt động.

Đến khi nhiệt huyết giảm đi, thị trường để lại thường là một đống dự án chưa vận hành trơn tru. Có dự dừng lại ở giai đoạn Demo, có dự cố gắng ra mắt nhưng không tìm được người dùng, 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 lại rất ít thứ thực sự tồn tại.

Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: tiếp tục phát triển Crypto hay chuyển sang AI, đều là bài toán khó. Chọn cái trước, thị trường không tốt, đầu tư chưa chắc có lợi nhuận; chọn cái sau, lại thiếu nền tảng. Công nghệ AI, rào cản kỹ thuật, cấu trúc nhân lực và môi trường cạnh tranh khác xa Web3. Nhiều đội nhóm tích lũy kỹ năng, sản phẩm, cộng đồng trong vài năm qua đều dựa trên hệ sinh thái Crypto, một khi chuyển hoàn toàn sang AI, như thể phải bắt đầu lại từ đầu trong một lĩnh vực hoàn toàn xa lạ. Từ khả năng của mô hình, nguồn dữ liệu đến đội ngũ kỹ thuật, hầu như đều cần xây dựng lại.

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 đội khởi nghiệp nhỏ, đều đã đầu tư lớn vào lĩnh vực này. Đối với một đội nhóm khởi nghiệp ban đầu làm Web3, nếu chỉ vì câu chuyện chuyển hướng mà tham gia thị trường này, rất dễ nhận ra mình không có lợi thế về công nghệ cũng như nguồn lực ngành.

Thật ra, đối với nhiều đội nhóm khởi nghiệp Web3, còn có một con đường thực hành khả thi. Không nhất thiết phải chuyển đổi sang 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 thống AI.

Nếu xem xét kỹ lưỡng đợt phát triển AI hiện tại, sẽ thấy nhiều vấn đề 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 pháp không, đặc biệt là làm thế nào để AI Agent tùy chỉnh 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 vấn đề nền tảng lâu dài.

Ví dụ nữa là danh tính và hợp tác. Khi AI Agent bắt đầu tham gia thực hiện nhiệm vụ, tự giao dịch hoặc ra quyết định vận hành, chúng cũng cần có danh tính, quyền hạn và quy tắc hợp tác. Ai có thể gọi một Agent? Các Agent phối hợp thế nào? Sau khi thực hiện nhiệm vụ, làm thế nào để thanh toán? Những câu hỏi này về bản chất đều liên quan đến danh tính và phân phối giá trị trong mạng mở.

Vấn đề thanh toán cũng không ngoại lệ. Khi AI Agent bắt đầu tự động gọi dịch vụ, lấy dữ liệu hoặc thực hiện 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 thực hiện.

Tất cả những vấn đề này tưởng chừng là của AI, nhưng nhiều giải pháp đã tồn tại trong hệ thống công nghệ của Crypto. Dù là mạng thúc đẩy dữ liệu, hệ thống danh tính trên chuỗi hay mạng thanh toán mở, đều là những hướng mà Web3 đã khám phá trong vài năm qua.

Nếu các đội nhóm khởi nghiệp Web3 thực sự muốn thử nghiệm các hướng này, có vài điều cần phải suy nghĩ rõ ràng.

Trước tiên là khả năng công nghệ của đội nhóm. Các dự án Web3 khác nhau có trình độ kỹ thuật khác nhau. Có đội giỏi về giao thức chuỗi, có đội chuyên về mạng dữ liệu dài hạn, hoặc 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 AI dựa trên dữ liệu sẽ tự nhiên hơn, như mạng đóng góp dữ liệu, nguồn dữ liệu có thể xác thực hoặc thị trường dữ liệu có thể kích thích. Nếu đội chủ yếu về giao thức chuỗi hoặc hạ tầng, có thể tập trung vào môi trường vận hành của AI Agent, như danh tính trên chuỗi, quản lý quyền hạn, giao thức thực thi nhiệm vụ hoặc cung cấp khả năng thanh toán tự động cho Agent. Còn các đội đã làm sản phẩm ứng dụng như công cụ giao dịch, nền tảng nội dung, cộng đồng hoặc ứng dụng tiêu dùng, AI phù hợp hơn để tích hợp như một khả năng trong hệ thống sản phẩm hiện có, ví dụ nâng cao phân tích dữ liệu, tự động hóa vận hành hoặc dùng Agent để thực hiện các chức năng cần nhân lực thủ công.

Thứ hai là khả năng có các tình huống thực tế. Nhiều dự án AI nhanh chóng biến mất không phải do công nghệ kém, mà vì ban đầu không xác định rõ tình huống sử dụng. Khái niệm có thể nóng, nhưng người cần sản phẩm này là ai, họ vì sao dùng, và vì sao sẵn sàng trả phí, thường chưa được trả lời rõ ràng. Có những khái niệm được thảo luận nhiều trong ngành như “AI + Web3”, “hệ sinh thái Agent”, “nhà giao dịch AI”, nghe có vẻ hoành tráng, nhưng khi hỏi sâu hơn, thực tế không có nhiều nhóm người dùng ổn định. Ngược lại, những nhu cầu không quá “hấp dẫn” như xử lý dữ liệu, tự động hóa vận hành, lọc thông tin hoặc thực thi nhiệm vụ lại tồn tại lâu dài trong thực tế. Vì vậy, khi xem xét tham gia một hướng AI nào đó, không nên chỉ dựa vào khái niệm hot, mà phải xem xét tình huống thực tế: liệu đây có phải vấn đề kinh doanh lâu dài, đã có ai trả phí cho nó chưa, và AI có thể nâng cao hiệu quả trong khâu này không. Nếu các điều kiện này phù hợp, thì hướng đó mới có khả năng biến từ câu chuyện thành sản phẩm.

Tiếp theo, cần xem đội nhóm Web3 có đủ nguồn lực để thực sự tham gia vào các khâu này không.

Các 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 nguồn lực.

Chẳng hạn, mạng dữ liệu, nếu đội không có nguồn dữ liệu ổn định hoặc không có cộng đồng 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, cần có nhà phát triển, ứng dụng hoặc Agent thực sự tham gia, nếu không, hệ sinh thái khó hình thành. Hệ thống thanh toán và thanh toán cũng tương tự. Khi AI Agent bắt đầu tự động gọi dịch vụ, lấy dữ liệu hoặc thực hiện nhiệm vụ, các khoản thanh toán nhỏ sẽ diễn ra 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 không thì vẫn 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 nhóm đã 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 khái niệm.