Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các cơ hội hợp tác tiềm năng giữa Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo tiêu dùng. Bài viết được chia thành ba phần:
为什么选择Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI？
Tổng quan về trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống
Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI 的机遇
为什么选择Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI？
Trong suốt năm qua, sự kết hợp giữa AI và Tài sản tiền điện tử đã trở thành một điểm nóng được theo dõi bởi người tiêu dùng, thúc đẩy việc khởi động nhiều dự án mới. Hầu hết theo dõi và nguồn vốn đã chảy vào lĩnh vực cơ sở hạ tầng của AI, chẳng hạn như khả năng tính toán, đào tạo, suy luận, mô hình thông minh và cơ sở dữ liệu.
Mặc dù những dự án này có tầm quan trọng lớn và có thể mang lại kết quả quy mô lớn, nhưng công nghệ vẫn chưa chín chắn đến mức có thể triển khai quy mô lớn, việc thương mại hóa trong tương lai gần không thực sự khả thi. Điều này khiến cho một khoảng trống tồn tại trên thị trường ở mức độ tiếp xúc với người tiêu dùng, cần một ứng dụng công nghệ mang tính ảnh hưởng trực tiếp mạnh mẽ hơn.
Trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng được thiết kế cho người dùng thông thường, không phải là sản phẩm dành riêng cho doanh nghiệp hoặc ứng dụng kinh doanh cụ thể. Các sản phẩm này bao gồm trợ lý thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo, hệ thống gợi ý, công cụ tạo nội dung và phần mềm sáng tạo. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các ứng dụng dành cho người tiêu dùng trở nên ngày càng trực quan, cá nhân hóa hơn và dễ sử dụng hơn cho người dùng thông thường.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay cho người tiêu dùng
Khác với trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp cần kết quả chính xác và xác định, trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng chú trọng đến sự linh hoạt, sáng tạo và tính linh hoạt - đây đều là những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo xuất sắc.
Mặc dù vẫn ở giai đoạn sớm, sự kết hợp giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo tiêu dùng rất hấp dẫn. Hiếm khi có cơ hội để thấy hai công nghệ này cùng phát triển. Vì vậy, lĩnh vực này đáng để khám phá sâu hơn, dù kết quả khó có thể dự đoán.
Trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử, cần có thêm ứng dụng dành cho người tiêu dùng để tương tác với công nghệ cơ bản một cách mới mẻ và hấp dẫn hơn. Trong thập kỷ qua, đầu tư vào Blockchain đã thúc đẩy sự phát triển cơ sở hạ tầng, mang lại thời gian tạo Khối nhanh hơn, phí Gas thấp hơn, trải nghiệm người dùng tốt hơn và thành công trong việc giải quyết nhiều rắc rối mà chúng ta đã đối mặt vài năm trước.
Bạn chỉ cần thử ứng dụng như Moonshot và mua Meme coin ngay lập tức qua Apple Pay để trải nghiệm sự tiến bộ trong ngành. Tuy nhiên, vẫn thiếu những người sáng lập và nhà phát triển sẵn lòng giải quyết vấn đề thú vị về tiền điện tử của người tiêu dùng.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo cấp tiêu dùng đã sẵn sàng để nhập vào thị trường, cung cấp một cơ hội tuyệt vời cho các nhà phát triển kết hợp hai công nghệ này, xây dựng ứng dụng có thể tạo ra cách tương tác, sở hữu và tham gia với tài sản kỹ thuật số và hệ thống thông minh tổng hợp của chúng ta.
Tổng quan thị trường AI tiêu dùng truyền thống
Đầu tiên, chúng tôi sẽ sử dụng hai nguồn tài nguyên để giúp chúng tôi hiểu rõ về những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu dùng truyền thống (không mã hóa):
Phiên bản thứ ba của sản phẩm tiêu dùng có lưu lượng mạng cao nhất của a16z
Dự án ủy thác khởi nghiệp được Y Combinator ra mắt vào mùa đông năm 2024
《Ứng dụng tiêu dùng có lưu lượng mạng cao nhất》của a16z
Báo cáo a16z nhằm xếp hạng mỗi sáu tháng các sản phẩm AI tiêu dùng và di động có lưu lượng truy cập lớn nhất bằng cách xem xét dữ liệu lưu lượng mạng.
Bằng cách phân tích các dữ liệu này, họ có thể nhận biết xu hướng người tiêu dùng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo tiêu dùng như thế nào, những danh mục nào đang được theo dõi, những danh mục nào đang suy thoái và những dự án nào là những người chiến thắng sớm trong từng danh mục.
Dưới đây là 100 sản phẩm tiêu dùng AI hàng đầu cho đến tháng 8 năm 2024, được phân loại theo các danh mục ứng dụng mạng và di động.
Rõ ràng, các công cụ tạo và chỉnh sửa nội dung đang dẫn đầu trong trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Những ứng dụng này hiện chiếm 52% trong 50 ứng dụng mạng hàng đầu và 36% trong 100 ứng dụng di động hàng đầu. Đáng chú ý, loại này đang mở rộng từ văn bản sang hình ảnh, video và âm nhạc, mở rộng tiềm năng sáng tạo do AI đưa ra.
Các danh mục phổ biến như Trợ lý chung, Đối tác và Công cụ sản xuất duy trì vị trí ổn định trong danh sách 100, phản ánh nhu cầu thị trường liên tục. Phiên bản thứ ba của báo cáo a16z đã thêm danh mục 'Mỹ thuật và Hẹn hò', trong đó có ba dự án được liệt kê.
Đáng chú ý là, một dự án mã hóa cũng nổi bật trong các danh mục khác nhau. Yodayo (hiện đang là Moescape AI), một ứng dụng đối tác anime, đứng thứ 22 trên bảng xếp hạng ứng dụng web.
Moescape AI
So sánh báo cáo mới nhất của a16z với báo cáo trước đó, chúng ta có thể thấy rằng trong khi các danh mục trung tâm AI tiêu dùng vẫn ổn định, khoảng 30% trong số 100 dự án hàng đầu là mới, điều này làm nổi bật sự tiếp tục phát triển của ngành này.
Dự án ủy thác khởi nghiệp được Y Combinator ra mắt vào mùa đông năm 2024
Tiếp theo, chúng tôi đã xem xét chương trình ủy thác khởi nghiệp của Y Combinator được ra mắt vào mùa đông năm 2024 để xác định các dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng mới nổi và các hạng mục có thể chưa đủ sự theo dõi trên bảng xếp hạng 100 lượt truy cập mạng của a16z.
Ở đây, chúng tôi hy vọng rằng những thông tin này có thể giúp chúng tôi dự đoán xu hướng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng trong 6 đến 12 tháng tới, mặc dù vẫn còn sự không chắc chắn về nhu cầu thực tế của người tiêu dùng đối với những sản phẩm này.
Trong 235 lô hàng dự án gần đây, 63% tập trung vào trí tuệ nhân tạo, trong đó có 70% được xây dựng trên Lớp ứng dụng. Chỉ có khoảng 14% dự án Lớp ứng dụng được xác định là hướng đến người tiêu dùng.
Dưới đây là những nỗ lực phân loại của chúng tôi đối với các dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Tương tự, việc tạo nội dung vẫn là một trong những loại hình phổ biến nhất trong số các nhà sáng lập, và các dự án mới đang không ngừng mở rộng ranh giới sáng tạo.
Tương tự như xu hướng mà tôi thấy trong báo cáo của a16z, đợt mới nhất của YC đang khám phá các loại nội dung cao cấp, bao gồm kể chuyện, tạo kịch bản thành phim, âm nhạc, video và nội dung tập trung vào trình diễn.
Tương tự như xu hướng trong báo cáo a16z, chương trình mới nhất của Y Combinator đang khám phá các loại nội dung cao cấp hơn, bao gồm kể chuyện, tạo ra phim từ kịch bản, âm nhạc, video và nội dung tập trung vào trình diễn.
Cuối cùng, các danh mục như trò chơi, tự phục vụ, thị trường và phương tiện truyền thông xuất hiện trong số này, đánh dấu một hướng mới, nhưng những hướng này chưa xuất hiện trong báo cáo của a16z.
mã hóa与消费级 AI 的机遇
Sau khi hiểu được xu hướng nền tảng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống, chúng tôi chuyển sự chú ý đến mã hóa trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Đầu tiên, chúng ta có thể thảo luận ngắn gọn về cách AI mang lại giá trị cho các sản phẩm mã hóa, hoặc ngược lại, cách công nghệ mã hóa mang lại lợi ích cho các sản phẩm AI tiêu dùng.
Tiền điện tử và AI đều cung cấp các đề xuất giá trị rất khác nhau.
Có thể nói, hai công nghệ này tồn tại xung đột giá trị đến một mức độ nào đó - Công nghệ mã hóa nhấn mạnh tính tập trung, quyền riêng tư và sở hữu cá nhân, trong khi trí tuệ nhân tạo có khuynh hướng tập trung quyền lực và kiểm soát vào tay những người phát triển và sở hữu các mô hình tiên tiến nhất.
Với sự phát triển của Phi tập trung và Mã nguồn mở trong lĩnh vực AI, ranh giới này bắt đầu trở nên mờ nhạt.
Trong ngữ cảnh sản phẩm tiêu dùng, sự đổi mới cốt lõi của AI là thông qua việc tạo ra nội dung mới lạ để mô phỏng và mở rộng sức tưởng tượng của con người, đồng thời học hỏi từ lượng dữ liệu lớn, sử dụng kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến để mô phỏng các mối quan hệ phức tạp và tạo ra đầu ra chất lượng cao.
Các dấu hiệu ban đầu cho thấy ứng dụng AI có tiềm năng giữ người dùng và chuyển đổi thành doanh thu mạnh mẽ. Tuy nhiên, họ cũng đối mặt với vấn đề gọi là "vấn đề khách du lịch", nghĩa là lượng người dùng truy cập cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi từ người dùng miễn phí sang người dùng trả phí thấp hơn dự kiến.
另一方面，mã hóa技术是一个设计空间，具备Phi tập trung、mã hóa经济激励和超金融化的特点。它是一个Sổ cái phân bổ，可以透明且有出处地存储任何数字对象的价值。
Công nghệ mã hóa đã cho thấy sự xuất sắc trong việc phối hợp hoạt động, tích hợp cơ sở hạ tầng Phi tập trung và tạo ra thị trường mới mà không gặp ma sát. Tuy nhiên, ngoài cơ sở hạ tầng tài chính, công nghệ mã hóa vẫn chưa phát triển ra một ứng dụng tiêu dùng nổi bật và bền vững.
AI có thể là một phần quan trọng trong việc giải phóng mã hóa công nghệ để mở rộng tiềm năng tiêu dùng. Một nghiên cứu gần đây cho thấy tốc độ áp dụng của trí tuệ nhân tạo theo hướng sáng tạo rất nhanh, vượt qua tốc độ phổ cập của máy tính cá nhân và internet - khoảng 32% cư dân Mỹ hiện nay sử dụng trí tuệ nhân tạo hàng tuần. Với tốc độ phát triển như vậy, việc phát triển công nghệ mã hóa tiêu dùng cùng với việc áp dụng nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại nhiều lợi ích lớn.
Chúng tôi tin rằng ứng dụng tiêu dùng sáng tạo sẽ tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và khả năng độc đáo của công nghệ mã hóa và mạng Phi tập trung và tài chính, từ đó mang lại sự phát triển đột phá.
Phân tích thị trường
Trong lĩnh vực kết hợp mã hóa và trí tuệ nhân tạo, số lượng dự án tập trung vào người tiêu dùng vẫn còn khá ít. Theo nghiên cứu của chúng tôi, có khoảng 28 dự án như vậy, nhưng con số này không chắc chắn.
Trong biểu đồ thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung xây dựng bởi công việc đám đông, phân loại người tiêu dùng chỉ chiếm khoảng 13% tổng thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung, điều này cho thấy tiềm năng tăng lên lớn của chúng tôi trong lĩnh vực này. So sánh với thị trường công nghệ, khoảng 60-70% là sản phẩm Lớp ứng dụng, trong đó khoảng 70-80% là ứng dụng dành cho người tiêu dùng.
Mặc dù báo cáo này chỉ bao gồm một số dự án nhỏ, nhưng chúng tôi đã phát hiện ra một số thông tin sớm.
Chúng tôi đã tổng hợp một số ý tưởng ban đầu của các nhóm về việc tích hợp mã hóa và trí tuệ nhân tạo. Những hiểu biết này đã được rút trích thành các kịch bản áp dụng rộng hơn, trong đó một số đã cho thấy triển vọng tốt, trong khi một số khác có thể không bền vững lâu dài.
Cơ chế động viên: Sử dụng công nghệ mã hóa để động viên và thưởng cho người dùng hoạt động trên nền tảng hoặc ứng dụng AI. Ví dụ, Token cục bộ của Wayfinder được sử dụng để thưởng cho các tác nhân và người tham gia tạo ra các đường dẫn có giá trị cho AI trên chuỗi. Botto, một nghệ sĩ AI tự trị, được thưởng bằng cách cho cộng đồng đánh giá về tác phẩm nghệ thuật của mình và phân phối một phần lợi nhuận từ việc bán tác phẩm nghệ thuật dưới dạng $BOTTO Tokens.
Tài chính hóa: Khả năng thực hiện giao dịch on-chain, sở hữu và tạo ra thu nhập từ tài sản AI. Ví dụ, Virtuals Protocol cung cấp một nền tảng cho phép bất kỳ ai cũng có thể mua, sở hữu một phần của các tác nhân trí tuệ nhân tạo và hưởng lợi từ thu nhập được tạo ra bởi những tác nhân mà họ tin tưởng. Quyền sở hữu được thể hiện thông qua TOKEN.
Quyền sở hữu版权: Cho phép holder quyền sở hữu sở hữu trí tuệ theo dõi, xác minh và yêu cầu tiền bản quyền trên chuỗi Khối. Ví dụ, các dự án như Oh.xyz tạo ra mã hóa để tạo ra Token song sinh số học số không thể thay thế để xác minh tính chân thực của nội dung và yêu cầu tiền bản quyền trong tương lai.
Kinh tế trong ứng dụng hoặc trong trò chơi: Sử dụng Tài sản tiền điện tử như một đơn vị tiền tệ trong ứng dụng hoặc trong trò chơi. Ví dụ, các trò chơi như Parallel và Today sẽ có hệ thống kinh tế trong trò chơi, người chơi và các đại diện trí tuệ nhân tạo của họ có thể sử dụng Token của mình để giao dịch tài nguyên.
Phi tập trung: Đạt được tính phi tập trung cho mạng lưới, dịch vụ và mô hình. Ví dụ, BitMind là một mạng con trên mạng lưới Bittensor, đang xây dựng hệ thống phát hiện giả mạo Độ sâu đầu tiên với tính phi tập trung. Thông qua Bittensor, họ có thể khuyến khích sự cạnh tranh mở giữa các nhà phát triển AI để phát triển chung mô hình phát hiện giả mạo Độ sâu tốt nhất.
Chống kiểm duyệt: Giải phóng hạn chế của việc tạo nội dung trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, Venice là một trợ lý trí tuệ nhân tạo phi tập trung và không cần phép được xây dựng trên mạng lưới tập trung tổng hợp Morpheus. Không giống như trợ lý trí tuệ nhân tạo truyền thống, Venice không kiểm duyệt trí tuệ nhân tạo và không tải xuống cuộc trò chuyện của người dùng.
Hệ thống thành viên: Sử dụng Tiền điện tử làm phương tiện truy cập vào các tính năng cao cấp. Ví dụ, Token hệ sinh thái MyShell có nhiều mục đích, trong đó một trong số đó là cung cấp quyền truy cập vào các tính năng cao cấp cho chủ sở hữu.
Trợ lý thông minh: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác giữa con người và công nghệ mã hóa. Ví dụ, Wayfinder, Fere AI, Fungi và PAAL AI là các trợ lý hoặc robot chung trong lĩnh vực mã hóa được thiết kế nhằm đơn giản hóa trải nghiệm mã hóa của người dùng cuối.
Nội dung hóa tình huống: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung theo tình huống và cá nhân hóa trên chuỗi khối. Ví dụ, Unofficial dự định sử dụng zkTLS và RAG để xây dựng một cỗ máy tìm kiếm xã hội trên chuỗi khối trên Farcaster.
Sau khi phân tích thị trường tiền điện tử và AI tiêu dùng hiện tại, bao gồm cách chúng đang được sử dụng và tình trạng của các danh mục đã được thiết lập và mới nổi trong AI tiêu dùng truyền thống, phần tiếp theo khám phá các không gian thiết kế hứa hẹn nhất tại giao lộ này.
Trò chơi và thực thể thông minh/đối tác
Việc game và đối tác/đồng hành thông minh trở thành hai hướng kinh doanh phổ biến nhất trong lĩnh vực giao thoa này với người khởi nghiệp là bởi chúng cung cấp môi trường lý tưởng cho việc thử nghiệm công nghệ AI và mã hóa.
Trò chơi và các thực thể thông minh thường hoạt động trong thế giới tưởng tượng, với mục đích chính là giải trí cho người tiêu dùng. Kết quả thường không cần phải quyết định và ảnh hưởng ít đến cuộc sống thực tế. Do đó, điều này tạo điều kiện tuyệt vời cho việc thử nghiệm.
Môi trường trò chơi của hôm nay
Hiện tại, các trò chơi như Parallel Colony và Today đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như một phần trải nghiệm cốt lõi của sản phẩm, nghĩa là nhân vật NPC AI trong trò chơi có thể hành động giống như người thật, có khả năng tự chủ và trò chuyện.
Công nghệ mã hóa được sử dụng trong cơ sở hạ tầng tài chính cho thanh toán trong trò chơi, thanh toán giữa các thực thể thông minh hoặc mở khóa quyền sở hữu nhân vật.
Quan trọng ở chỗ, nền kinh tế số mới này cung cấp lợi thế cạnh tranh đối với một loạt trò chơi AI sắp tới, cho những trò chơi mã hóa này.
Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mang tính cách mạng, không còn nghi ngờ gì nữa rằng nó đang trở thành một phần quan trọng của sự phát triển trò chơi và trải nghiệm trò chơi trong tương lai - nhưng chúng tôi tin rằng những nhóm đã xem xét kinh tế số nguyên bản khi phát triển trò chơi trí tuệ nhân tạo sẽ có lợi thế cạnh tranh cuối cùng.
Các đại lý thông minh AI trong trò chơi rất thú vị, trong khi mã hóa kỹ thuật là lần đầu tiên đưa ra một hệ thống giả lập trải nghiệm kinh tế giống như con người trong trò chơi. NPC trong trò chơi không thể mở tài khoản ngân hàng, thực hiện giao dịch hoặc đưa ra quyết định kinh tế thực sự. Điều này có thể mang lại nhiều hành vi và cơ hội chưa từng có.
Như người sáng lập của Parallel Kalos đã nói trên Twitter:
Ý tưởng này hiện rõ nhất trong môi trường ảo hiện nay, chẳng hạn như trong trò chơi.
Dự án phát triển AI thông minh và đối tác cũng sử dụng công nghệ mã hóa AI và - AI là trải nghiệm cốt lõi, công nghệ mã hóa là cơ sở tài chính. Tuy nhiên, khác với trò chơi, thực thể thông minh hoạt động trong một môi trường hạn chế, cho phép tương tác phức tạp hơn và có ít ảnh hưởng đến cuộc sống thực. Hiện tại, các thực thể thông minh và đối tác chủ yếu được giới hạn trong mối quan hệ một một hoặc một nhiều.
Ví dụ, thông qua MyShell, Giao thức Ảo hoặc MoeMate, người dùng có thể tương tác với vai trò của bot trò chuyện AI thông qua tính năng trò chuyện hoặc âm thanh - tương tác này chỉ giới hạn trong việc người dùng giao tiếp với bot trò chuyện (hoặc các phương tiện khác). Bot trò chuyện là một bọc mô hình ngôn ngữ lớn có các tính năng hạn chế, các tính năng có thể được tùy chỉnh bởi người tạo ra bot, chẳng hạn như cách thức giao tiếp, ngoại hình của thực thể thông minh, v.v. Do đó, tương tác của người dùng với những bot trò chuyện này cũng bị hạn chế về mặt sáng tạo.
Trải nghiệm trò chuyện với trí tuệ nhân tạo Draco Malfoy của MoeMate
Mặc dù tương tự như các đối thủ cạnh tranh, ai16z đã áp dụng cách tiếp cận Mã nguồn mở và từ dưới lên để xây dựng cơ sở hạ tầng tác nhân AI trên chuỗi sẽ cung cấp các công cụ cho các hệ thống đa tác nhân trong tương lai. Bạn có thể kiểm tra dự án trên Github của họ.
Trong lĩnh vực trò chơi và trí tuệ nhân tạo, còn nhiều hướng đi đáng khám phá như trải nghiệm tương tác đa trí tuệ hoặc chế độ chơi vô tận. Mặc dù trải nghiệm người tiêu dùng tương tác giữa nhiều đại lý trí tuệ nhân tạo và con người là phức tạp, nhưng có thể mang lại trải nghiệm sôi động và hấp dẫn hơn, cũng như hệ thống kinh tế mã hóa phức tạp hơn. Những điều này chưa được khám phá đầy đủ ngoài môi trường trò chơi.
Chúng tôi vẫn tin rằng đây là một trong những lĩnh vực xây dựng tiềm năng nhất cho các nhà sáng lập, và chúng tôi rất mong đợi sự phát triển trong tương lai.
Trợ lý chung và tạo nội dung
Trong thị trường AI tiêu dùng truyền thống, các trợ lý thông dụng và công cụ tạo nội dung chiếm ưu thế. Tuy nhiên, do sự cạnh tranh gay gắt, việc gia nhập thị trường này đầy thách thức và tốn kém, điều này giải thích tại sao những loại này ít đại diện trong thị trường tiền điện tử, trong khi lại chiếm vị thế mạnh mẽ trong thị trường AI truyền thống.
Tuy nhiên, nhu cầu về những công cụ này vẫn rất mạnh mẽ và luôn xếp đầu trong phân tích lưu lượng mạng của a16z. Đối với các nhà khởi nghiệp ở giao điểm của mã hóa và trí tuệ nhân tạo, các danh mục này vẫn đầy triển vọng, đặc biệt là các sản phẩm được thiết kế đặc biệt cho người dùng mã hóa. Bằng cách tập trung vào các nhu cầu cụ thể trong lĩnh vực mã hóa, bạn có thể tạo ra giá trị độc đáo mà không cạnh tranh trực tiếp với thị trường truyền thống.
Dưới đây là một số ví dụ:
Trợ lý mã hóa AI: Lĩnh vực mã hóa thông thường được coi là khó điều hướng. Có rất nhiều rào cản để mua hoặc trao đổi TOKEN trên on-chain, hoặc đáp ứng các yêu cầu tham gia trò chơi hoặc hoạt động xã hội.
Bạn có đang ở trên mạng đúng không? Làm thế nào để chuyển mạng? Bạn có có TOKEN Gas đúng không? Làm thế nào để chuyển tiền sang mạng đúng?
Đối với Người mới, học courbe rất dốc. Ngay cả với những người am hiểu về mã hóa, những nhiệm vụ này cũng có thể tốn thời gian.
Mặc dù ngành công nghiệp đã dành rất nhiều công sức cho việc trừu tượng hóa tài khoản, thiết kế ý định và cải tiến UI/UX, nhưng AI có thể tích hợp những tiến bộ này và thúc đẩy sự thay đổi hơn. Một số nhóm như Wayfinder, Fungi, PAAL AI và Fere AI đã đang khám phá các giải pháp, mặc dù hiện tại chưa thu hút được sự chú ý đáng kể từ thị trường - điều này tạo ra khoảng trống cho nhiều sự cạnh tranh và chuyên môn hóa hơn.
Sơ lược về trợ lý mã hóa của Wayfinder
Nhu cầu của các nhà phát triển Solidity có kinh nghiệm có thể khác biệt lớn so với Người mới. Chúng tôi cho rằng, việc tập trung vào các nhóm người dùng cụ thể (tùy chỉnh trải nghiệm hoàn toàn dành riêng cho nhóm người dùng đó), cung cấp trải nghiệm người dùng tinh tế (tận dụng trừu tượng hóa tài khoản và thiết kế ý định tiên tiến nhất) cùng dịch vụ cá nhân hóa (dựa trên lịch sử hoạt động on-chain của người dùng) có thể sẽ thành công hơn.
Tạo tài sản do AI điều khiển: Trong lĩnh vực mã hóa, việc tạo nội dung có thể được coi là việc tạo tài sản. Bằng cách sử dụng các chuẩn ERC20, ERC721, ERC1155 và các chuẩn khác, có thể tạo ra vô số tài sản. Tương tự như việc Midjourney và DALL-E tạo ra hình ảnh, hoặc SUNO sáng tác âm nhạc, AI cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tài sản mã hóa.
Ví dụ, các dự án như Token $GOAT của Truth Terminal, đại lý triển khai tài sản của Wayfinder, thị trường tạo ra tài sản theo hình thức trò chơi sắp ra mắt của Swan và bảng khởi động đại lý AI của Virtuals Protocol, đều là các ví dụ sớm về việc tạo ra tài sản mã hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Đây là một video demo cho thấy cách sử dụng Wayfinder để tạo tài sản.
Ngoài việc tạo ra tài sản, trí tuệ AI còn có thể định hình câu chuyện, quảng bá tài sản và trao cho chúng “tiến âm”. Đồng thời, với những loại tài sản cố đền như memecoins (không phụ thuộc vào bên ngoài), trí tuệ AI có thể hiểu quả để giảm thiệu quá trình phát triển tài sản từ đầu đến cuối.
Trong một thế giới nơi một đại lý trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra vô số tài sản mã hóa một cách mượt mà, cơ hội của các nhà phát triển là nhận ra hướng đi của giá trị và sự chú ý có thể chuyển đến. Ví dụ, Virtuals Protocol tin rằng các hoạt động đầu cơ sẽ chuyển sang tầng tác giả, cho phép người tiêu dùng đầu tư vào khả năng thu hút sự chú ý và tạo ra các tài sản thú vị của đại lý trí tuệ nhân tạo.
Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một thực tế mới nổi, trong thực tế này, AI có thể tạo ra giá trị tài chính thực sự dưới dạng mã hóa và cho phép mọi người thưởng thức và đầu cơ. Mặc dù tương lai của sự phát triển này khó có thể dự đoán, nhưng có nhiều lĩnh vực đáng thử nghiệm ở đây, chúng ta sẽ theo dõi chặt chẽ hướng đi của nó.
Các lĩnh vực khác
Tại sự giao điểm của công nghệ mã hóa và trí tuệ nhân tạo của người tiêu dùng, còn nhiều lĩnh vực chưa được khám phá. Với sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, những lĩnh vực này có thể mở rộng và phát triển nhanh chóng. Mặc dù một số lĩnh vực có thể có tuổi thọ ngắn, số lượng lĩnh vực phù hợp kết hợp với công nghệ mã hóa cũng ít, nhưng vẫn có đủ không gian thử nghiệm - chúng tôi rất hoan nghênh điều này!
Một cách suy nghĩ là xem xét phiên bản mã hóa của một số dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống, những dự án này thường không kết hợp với công nghệ mã hóa. Ví dụ, chúng tôi áp dụng công nghệ mã hóa cho hai danh mục trong danh sách a16z và YC và thêm một danh mục bổ sung.
Edtech là một danh mục AI tiêu dùng phổ biến, có thể hưởng lợi từ mã hóa ở các mức độ khác nhau trong ngăn xếp công nghệ. Giáo dục bao gồm khu vực, môn học, ngôn ngữ, trình độ giáo dục và phương pháp giảng dạy. Thay vì sử dụng phương pháp tập trung, Edtech có thể được hưởng lợi từ phát triển mã nguồn mở của các nhà đóng góp toàn cầu. Trong trường hợp này, mạng con tập trung vào Edtech trên Bittensor có thể giúp xây dựng những mô hình này.
Công nghệ mã hóa cũng có thể được áp dụng trong mặt khích lệ của ứng dụng công nghệ giáo dục. Vượt qua chiến lược trò chơi truyền thống như mỗi ngày chiến thắng của Duolingo, giáo viên và học sinh có thể nhận được phần thưởng từ cả hai phía cung và cầu thông qua công nghệ mã hóa.
Trong lĩnh vực tự phục vụ, tiềm năng của công nghệ mã hóa trong quyền sở hữu dữ liệu và tiền tệ hóa có thể hấp dẫn. Do chi phí, sự xấu hổ, thiếu nhận thức và thiếu nhân viên chuyên nghiệp, dịch vụ sức khỏe tâm lý vẫn khó tiếp cận. Các dự án như Sonia và Maia (cả hai đều là dự án gần đây của Y Combinator) đã cho thấy ánh sáng ban đầu của các giải pháp trị liệu AI có thể chi trả được. Truyền thống, các ghi chú của các nhà trị liệu thường được lưu trữ trong tệp giấy hoặc tệp số tại văn phòng, dữ liệu khó truy cập. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các nhà trị liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, dữ liệu có thể được lưu trữ trực tuyến một cách riêng tư, mở khóa các tình huống ứng dụng hoàn toàn mới từ dữ liệu sức khỏe tâm lý của bạn.
Hãy tưởng tượng, nếu bạn có thể thực sự sở hữu dữ liệu của cuộc trò chuyện điều trị của trí tuệ nhân tạo của bạn. Bạn có thể chọn giữ bí mật, tiến hành tiền mã hóa, hoặc ẩn danh đóng góp cho một mạng lưới dữ liệu sức khỏe để hỗ trợ nghiên cứu có ý nghĩa. Các dự án nguyên sinh mã hóa như Vana đang thực hiện điều này ở mức mạng lưới, giúp mọi người có thể kiểm soát dữ liệu của họ.
Trong lĩnh vực giải trí, các dự án như Unlonely đều đang thử nghiệm mã hóa trực tiếp từ nguồn phát sóng, người dùng có thể tham gia và ảnh hưởng đến kết quả của cuộc trực tiếp thông qua Token trên nền tảng giao dịch. Hiện tại, mô hình này chỉ giới hạn trong các sự kiện trong cuộc sống thực, nhưng trong tương lai cũng có thể mở rộng đến nội dung được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Điều này sẽ tạo ra trực tiếp 24/7 và người dùng có thể kiểm soát câu chuyện của cuộc trực tiếp một cách toàn diện hơn. MineTard AI là một ví dụ sớm mới xuất hiện gần đây. Đó là một tác nhân trí tuệ nhân tạo, trực tiếp chơi Minecraft trên nền tảng Kick, người dùng sở hữu $MTard có thể ảnh hưởng lên tác nhân trí tuệ nhân tạo.
Năm ngoái, TikTok đã xuất hiện một xu hướng lan truyền như virus, trong đó các tác giả đóng vai NPC và thực hiện hành động cụ thể dựa trên 'quà' mà họ nhận được. Mặc dù thể loại nội dung này chỉ thịnh hành trong thời gian ngắn, nhưng nó đã rõ ràng cho thấy sự quan tâm của người tiêu dùng đối với trải nghiệm phát sóng tương tác. Với sự tiến bộ của công nghệ NPC được định hướng bởi trí tuệ nhân tạo, việc tương tác theo phong cách trò chơi tương tự có thể phù hợp với mã hóa phát trực tiếp, trong đó NPC AI có thể phản ứng theo thời gian thực với đầu vào của người dùng.
Đây chỉ là một vài trong số những ý tưởng ban đầu về cách áp dụng mãhóa và AI vào các ứng dụng tiêu dùng. Có nhiều ý tưởng khác không được đề cập trong báo cáo này và chúng tôi hy vọng sẽ có nhiều ứng dụng mới xuất hiện khi ngành công nghiệp phát triển nhanh chóng.
Kết luận
Như bạn có thể đã nhận thấy, chúng tôi đặt rất nhiều kỳ vọng vào sự giao thoa giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo của người tiêu dùng. Những dự án hiện đang phát triển trong lĩnh vực này chỉ thể hiện một phần nhỏ của tiềm năng.
Với sự đồng bộ hoàn thiện của hai công nghệ này, các doanh nhân đã có một cơ hội độc đáo để tạo ra một loạt ứng dụng tiêu dùng mới, những ứng dụng này có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với tài sản kỹ thuật số và trí tuệ tổng hợp.
Chúng tôi khuyến khích những người đang đổi mới trong không gian này tiếp tục vượt qua ranh giới và khám phá các ứng dụng phi truyền thống của các công nghệ này. Hy vọng rằng, bài viết này sẽ là một nguồn tài nguyên hữu ích cho một số người để bắt đầu hành trình này.
Nếu bạn là một nhà sáng tạo đang phát triển tại điểm giao nhau này, chúng tôi rất mong được trò chuyện với bạn!
Tiết lộ/Tuyên bố Miễn trừ trách nhiệm: Tại thời điểm bài viết này được phát hành, Collab+Currency hoặc các thành viên của nó có thể nắm giữ một số tài sản được đề cập trong bài viết này. Tác giả bài viết và Collab+Currency không ủng hộ hoặc khuyến nghị sở hữu bất kỳ dự án hoặc sưu tập nào được đề cập trong bài viết.
Thông tin được cung cấp trong bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo chung, không nên coi là lời khuyên đầu tư. Mặc dù chúng tôi đã nỗ lực xác minh tính chính xác của thông tin được cung cấp, nhưng không thể đảm bảo bất kỳ điều gì. Nhà đầu tư nên nhận thức rằng đầu tư tài sản kỹ thuật số liên quan đến rủi ro cao, chỉ phù hợp với những người sẵn lòng chấp nhận mức độ rủi ro này. Bất kỳ tuyên bố về tương lai nào đều dựa trên giả định cụ thể, phân tích, quan điểm về xu hướng lịch sử, tình hình hiện tại và dự đoán về tương lai. Những tuyên bố này không đảm bảo hiệu suất trong tương lai và có mức độ rủi ro, không chắc chắn và không thể dự đoán được nhất.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng gặp mã hóa, những dự án và hướng nào đáng được theo dõi?
Tác giả: Karen Shen
Biên dịch: DeepTechFlow
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các cơ hội hợp tác tiềm năng giữa Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo tiêu dùng. Bài viết được chia thành ba phần:
为什么选择Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI？
Tổng quan về trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống
Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI 的机遇
为什么选择Tài sản tiền điện tử x 消费级 AI？
Trong suốt năm qua, sự kết hợp giữa AI và Tài sản tiền điện tử đã trở thành một điểm nóng được theo dõi bởi người tiêu dùng, thúc đẩy việc khởi động nhiều dự án mới. Hầu hết theo dõi và nguồn vốn đã chảy vào lĩnh vực cơ sở hạ tầng của AI, chẳng hạn như khả năng tính toán, đào tạo, suy luận, mô hình thông minh và cơ sở dữ liệu.
Mặc dù những dự án này có tầm quan trọng lớn và có thể mang lại kết quả quy mô lớn, nhưng công nghệ vẫn chưa chín chắn đến mức có thể triển khai quy mô lớn, việc thương mại hóa trong tương lai gần không thực sự khả thi. Điều này khiến cho một khoảng trống tồn tại trên thị trường ở mức độ tiếp xúc với người tiêu dùng, cần một ứng dụng công nghệ mang tính ảnh hưởng trực tiếp mạnh mẽ hơn.
Trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng được thiết kế cho người dùng thông thường, không phải là sản phẩm dành riêng cho doanh nghiệp hoặc ứng dụng kinh doanh cụ thể. Các sản phẩm này bao gồm trợ lý thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo, hệ thống gợi ý, công cụ tạo nội dung và phần mềm sáng tạo. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các ứng dụng dành cho người tiêu dùng trở nên ngày càng trực quan, cá nhân hóa hơn và dễ sử dụng hơn cho người dùng thông thường.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay cho người tiêu dùng
Khác với trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp cần kết quả chính xác và xác định, trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng chú trọng đến sự linh hoạt, sáng tạo và tính linh hoạt - đây đều là những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo xuất sắc.
Mặc dù vẫn ở giai đoạn sớm, sự kết hợp giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo tiêu dùng rất hấp dẫn. Hiếm khi có cơ hội để thấy hai công nghệ này cùng phát triển. Vì vậy, lĩnh vực này đáng để khám phá sâu hơn, dù kết quả khó có thể dự đoán.
Trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử, cần có thêm ứng dụng dành cho người tiêu dùng để tương tác với công nghệ cơ bản một cách mới mẻ và hấp dẫn hơn. Trong thập kỷ qua, đầu tư vào Blockchain đã thúc đẩy sự phát triển cơ sở hạ tầng, mang lại thời gian tạo Khối nhanh hơn, phí Gas thấp hơn, trải nghiệm người dùng tốt hơn và thành công trong việc giải quyết nhiều rắc rối mà chúng ta đã đối mặt vài năm trước.
Bạn chỉ cần thử ứng dụng như Moonshot và mua Meme coin ngay lập tức qua Apple Pay để trải nghiệm sự tiến bộ trong ngành. Tuy nhiên, vẫn thiếu những người sáng lập và nhà phát triển sẵn lòng giải quyết vấn đề thú vị về tiền điện tử của người tiêu dùng.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo cấp tiêu dùng đã sẵn sàng để nhập vào thị trường, cung cấp một cơ hội tuyệt vời cho các nhà phát triển kết hợp hai công nghệ này, xây dựng ứng dụng có thể tạo ra cách tương tác, sở hữu và tham gia với tài sản kỹ thuật số và hệ thống thông minh tổng hợp của chúng ta.
Tổng quan thị trường AI tiêu dùng truyền thống
Đầu tiên, chúng tôi sẽ sử dụng hai nguồn tài nguyên để giúp chúng tôi hiểu rõ về những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu dùng truyền thống (không mã hóa):
Phiên bản thứ ba của sản phẩm tiêu dùng có lưu lượng mạng cao nhất của a16z
Dự án ủy thác khởi nghiệp được Y Combinator ra mắt vào mùa đông năm 2024
《Ứng dụng tiêu dùng có lưu lượng mạng cao nhất》của a16z
Báo cáo a16z nhằm xếp hạng mỗi sáu tháng các sản phẩm AI tiêu dùng và di động có lưu lượng truy cập lớn nhất bằng cách xem xét dữ liệu lưu lượng mạng.
Bằng cách phân tích các dữ liệu này, họ có thể nhận biết xu hướng người tiêu dùng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo tiêu dùng như thế nào, những danh mục nào đang được theo dõi, những danh mục nào đang suy thoái và những dự án nào là những người chiến thắng sớm trong từng danh mục.
Dưới đây là 100 sản phẩm tiêu dùng AI hàng đầu cho đến tháng 8 năm 2024, được phân loại theo các danh mục ứng dụng mạng và di động.
Rõ ràng, các công cụ tạo và chỉnh sửa nội dung đang dẫn đầu trong trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Những ứng dụng này hiện chiếm 52% trong 50 ứng dụng mạng hàng đầu và 36% trong 100 ứng dụng di động hàng đầu. Đáng chú ý, loại này đang mở rộng từ văn bản sang hình ảnh, video và âm nhạc, mở rộng tiềm năng sáng tạo do AI đưa ra.
Các danh mục phổ biến như Trợ lý chung, Đối tác và Công cụ sản xuất duy trì vị trí ổn định trong danh sách 100, phản ánh nhu cầu thị trường liên tục. Phiên bản thứ ba của báo cáo a16z đã thêm danh mục 'Mỹ thuật và Hẹn hò', trong đó có ba dự án được liệt kê.
Đáng chú ý là, một dự án mã hóa cũng nổi bật trong các danh mục khác nhau. Yodayo (hiện đang là Moescape AI), một ứng dụng đối tác anime, đứng thứ 22 trên bảng xếp hạng ứng dụng web.
Moescape AI
So sánh báo cáo mới nhất của a16z với báo cáo trước đó, chúng ta có thể thấy rằng trong khi các danh mục trung tâm AI tiêu dùng vẫn ổn định, khoảng 30% trong số 100 dự án hàng đầu là mới, điều này làm nổi bật sự tiếp tục phát triển của ngành này.
Dự án ủy thác khởi nghiệp được Y Combinator ra mắt vào mùa đông năm 2024
Tiếp theo, chúng tôi đã xem xét chương trình ủy thác khởi nghiệp của Y Combinator được ra mắt vào mùa đông năm 2024 để xác định các dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng mới nổi và các hạng mục có thể chưa đủ sự theo dõi trên bảng xếp hạng 100 lượt truy cập mạng của a16z.
Ở đây, chúng tôi hy vọng rằng những thông tin này có thể giúp chúng tôi dự đoán xu hướng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng trong 6 đến 12 tháng tới, mặc dù vẫn còn sự không chắc chắn về nhu cầu thực tế của người tiêu dùng đối với những sản phẩm này.
Trong 235 lô hàng dự án gần đây, 63% tập trung vào trí tuệ nhân tạo, trong đó có 70% được xây dựng trên Lớp ứng dụng. Chỉ có khoảng 14% dự án Lớp ứng dụng được xác định là hướng đến người tiêu dùng.
Dưới đây là những nỗ lực phân loại của chúng tôi đối với các dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Tương tự, việc tạo nội dung vẫn là một trong những loại hình phổ biến nhất trong số các nhà sáng lập, và các dự án mới đang không ngừng mở rộng ranh giới sáng tạo.
Tương tự như xu hướng mà tôi thấy trong báo cáo của a16z, đợt mới nhất của YC đang khám phá các loại nội dung cao cấp, bao gồm kể chuyện, tạo kịch bản thành phim, âm nhạc, video và nội dung tập trung vào trình diễn.
Tương tự như xu hướng trong báo cáo a16z, chương trình mới nhất của Y Combinator đang khám phá các loại nội dung cao cấp hơn, bao gồm kể chuyện, tạo ra phim từ kịch bản, âm nhạc, video và nội dung tập trung vào trình diễn.
Cuối cùng, các danh mục như trò chơi, tự phục vụ, thị trường và phương tiện truyền thông xuất hiện trong số này, đánh dấu một hướng mới, nhưng những hướng này chưa xuất hiện trong báo cáo của a16z.
mã hóa与消费级 AI 的机遇
Sau khi hiểu được xu hướng nền tảng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống, chúng tôi chuyển sự chú ý đến mã hóa trí tuệ nhân tạo tiêu dùng.
Đầu tiên, chúng ta có thể thảo luận ngắn gọn về cách AI mang lại giá trị cho các sản phẩm mã hóa, hoặc ngược lại, cách công nghệ mã hóa mang lại lợi ích cho các sản phẩm AI tiêu dùng.
Tiền điện tử và AI đều cung cấp các đề xuất giá trị rất khác nhau.
Có thể nói, hai công nghệ này tồn tại xung đột giá trị đến một mức độ nào đó - Công nghệ mã hóa nhấn mạnh tính tập trung, quyền riêng tư và sở hữu cá nhân, trong khi trí tuệ nhân tạo có khuynh hướng tập trung quyền lực và kiểm soát vào tay những người phát triển và sở hữu các mô hình tiên tiến nhất.
Với sự phát triển của Phi tập trung và Mã nguồn mở trong lĩnh vực AI, ranh giới này bắt đầu trở nên mờ nhạt.
Trong ngữ cảnh sản phẩm tiêu dùng, sự đổi mới cốt lõi của AI là thông qua việc tạo ra nội dung mới lạ để mô phỏng và mở rộng sức tưởng tượng của con người, đồng thời học hỏi từ lượng dữ liệu lớn, sử dụng kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến để mô phỏng các mối quan hệ phức tạp và tạo ra đầu ra chất lượng cao.
Các dấu hiệu ban đầu cho thấy ứng dụng AI có tiềm năng giữ người dùng và chuyển đổi thành doanh thu mạnh mẽ. Tuy nhiên, họ cũng đối mặt với vấn đề gọi là "vấn đề khách du lịch", nghĩa là lượng người dùng truy cập cao nhưng tỷ lệ chuyển đổi từ người dùng miễn phí sang người dùng trả phí thấp hơn dự kiến.
另一方面，mã hóa技术是一个设计空间，具备Phi tập trung、mã hóa经济激励和超金融化的特点。它是一个Sổ cái phân bổ，可以透明且有出处地存储任何数字对象的价值。
Công nghệ mã hóa đã cho thấy sự xuất sắc trong việc phối hợp hoạt động, tích hợp cơ sở hạ tầng Phi tập trung và tạo ra thị trường mới mà không gặp ma sát. Tuy nhiên, ngoài cơ sở hạ tầng tài chính, công nghệ mã hóa vẫn chưa phát triển ra một ứng dụng tiêu dùng nổi bật và bền vững.
AI có thể là một phần quan trọng trong việc giải phóng mã hóa công nghệ để mở rộng tiềm năng tiêu dùng. Một nghiên cứu gần đây cho thấy tốc độ áp dụng của trí tuệ nhân tạo theo hướng sáng tạo rất nhanh, vượt qua tốc độ phổ cập của máy tính cá nhân và internet - khoảng 32% cư dân Mỹ hiện nay sử dụng trí tuệ nhân tạo hàng tuần. Với tốc độ phát triển như vậy, việc phát triển công nghệ mã hóa tiêu dùng cùng với việc áp dụng nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại nhiều lợi ích lớn.
Chúng tôi tin rằng ứng dụng tiêu dùng sáng tạo sẽ tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và khả năng độc đáo của công nghệ mã hóa và mạng Phi tập trung và tài chính, từ đó mang lại sự phát triển đột phá.
Phân tích thị trường
Trong lĩnh vực kết hợp mã hóa và trí tuệ nhân tạo, số lượng dự án tập trung vào người tiêu dùng vẫn còn khá ít. Theo nghiên cứu của chúng tôi, có khoảng 28 dự án như vậy, nhưng con số này không chắc chắn.
Trong biểu đồ thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung xây dựng bởi công việc đám đông, phân loại người tiêu dùng chỉ chiếm khoảng 13% tổng thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung, điều này cho thấy tiềm năng tăng lên lớn của chúng tôi trong lĩnh vực này. So sánh với thị trường công nghệ, khoảng 60-70% là sản phẩm Lớp ứng dụng, trong đó khoảng 70-80% là ứng dụng dành cho người tiêu dùng.
Mặc dù báo cáo này chỉ bao gồm một số dự án nhỏ, nhưng chúng tôi đã phát hiện ra một số thông tin sớm.
Chúng tôi đã tổng hợp một số ý tưởng ban đầu của các nhóm về việc tích hợp mã hóa và trí tuệ nhân tạo. Những hiểu biết này đã được rút trích thành các kịch bản áp dụng rộng hơn, trong đó một số đã cho thấy triển vọng tốt, trong khi một số khác có thể không bền vững lâu dài.
Cơ chế động viên: Sử dụng công nghệ mã hóa để động viên và thưởng cho người dùng hoạt động trên nền tảng hoặc ứng dụng AI. Ví dụ, Token cục bộ của Wayfinder được sử dụng để thưởng cho các tác nhân và người tham gia tạo ra các đường dẫn có giá trị cho AI trên chuỗi. Botto, một nghệ sĩ AI tự trị, được thưởng bằng cách cho cộng đồng đánh giá về tác phẩm nghệ thuật của mình và phân phối một phần lợi nhuận từ việc bán tác phẩm nghệ thuật dưới dạng $BOTTO Tokens.
Tài chính hóa: Khả năng thực hiện giao dịch on-chain, sở hữu và tạo ra thu nhập từ tài sản AI. Ví dụ, Virtuals Protocol cung cấp một nền tảng cho phép bất kỳ ai cũng có thể mua, sở hữu một phần của các tác nhân trí tuệ nhân tạo và hưởng lợi từ thu nhập được tạo ra bởi những tác nhân mà họ tin tưởng. Quyền sở hữu được thể hiện thông qua TOKEN.
Quyền sở hữu版权: Cho phép holder quyền sở hữu sở hữu trí tuệ theo dõi, xác minh và yêu cầu tiền bản quyền trên chuỗi Khối. Ví dụ, các dự án như Oh.xyz tạo ra mã hóa để tạo ra Token song sinh số học số không thể thay thế để xác minh tính chân thực của nội dung và yêu cầu tiền bản quyền trong tương lai.
Kinh tế trong ứng dụng hoặc trong trò chơi: Sử dụng Tài sản tiền điện tử như một đơn vị tiền tệ trong ứng dụng hoặc trong trò chơi. Ví dụ, các trò chơi như Parallel và Today sẽ có hệ thống kinh tế trong trò chơi, người chơi và các đại diện trí tuệ nhân tạo của họ có thể sử dụng Token của mình để giao dịch tài nguyên.
Phi tập trung: Đạt được tính phi tập trung cho mạng lưới, dịch vụ và mô hình. Ví dụ, BitMind là một mạng con trên mạng lưới Bittensor, đang xây dựng hệ thống phát hiện giả mạo Độ sâu đầu tiên với tính phi tập trung. Thông qua Bittensor, họ có thể khuyến khích sự cạnh tranh mở giữa các nhà phát triển AI để phát triển chung mô hình phát hiện giả mạo Độ sâu tốt nhất.
Chống kiểm duyệt: Giải phóng hạn chế của việc tạo nội dung trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, Venice là một trợ lý trí tuệ nhân tạo phi tập trung và không cần phép được xây dựng trên mạng lưới tập trung tổng hợp Morpheus. Không giống như trợ lý trí tuệ nhân tạo truyền thống, Venice không kiểm duyệt trí tuệ nhân tạo và không tải xuống cuộc trò chuyện của người dùng.
Hệ thống thành viên: Sử dụng Tiền điện tử làm phương tiện truy cập vào các tính năng cao cấp. Ví dụ, Token hệ sinh thái MyShell có nhiều mục đích, trong đó một trong số đó là cung cấp quyền truy cập vào các tính năng cao cấp cho chủ sở hữu.
Trợ lý thông minh: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tương tác giữa con người và công nghệ mã hóa. Ví dụ, Wayfinder, Fere AI, Fungi và PAAL AI là các trợ lý hoặc robot chung trong lĩnh vực mã hóa được thiết kế nhằm đơn giản hóa trải nghiệm mã hóa của người dùng cuối.
Nội dung hóa tình huống: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung theo tình huống và cá nhân hóa trên chuỗi khối. Ví dụ, Unofficial dự định sử dụng zkTLS và RAG để xây dựng một cỗ máy tìm kiếm xã hội trên chuỗi khối trên Farcaster.
Sau khi phân tích thị trường tiền điện tử và AI tiêu dùng hiện tại, bao gồm cách chúng đang được sử dụng và tình trạng của các danh mục đã được thiết lập và mới nổi trong AI tiêu dùng truyền thống, phần tiếp theo khám phá các không gian thiết kế hứa hẹn nhất tại giao lộ này.
Trò chơi và thực thể thông minh/đối tác
Việc game và đối tác/đồng hành thông minh trở thành hai hướng kinh doanh phổ biến nhất trong lĩnh vực giao thoa này với người khởi nghiệp là bởi chúng cung cấp môi trường lý tưởng cho việc thử nghiệm công nghệ AI và mã hóa.
Trò chơi và các thực thể thông minh thường hoạt động trong thế giới tưởng tượng, với mục đích chính là giải trí cho người tiêu dùng. Kết quả thường không cần phải quyết định và ảnh hưởng ít đến cuộc sống thực tế. Do đó, điều này tạo điều kiện tuyệt vời cho việc thử nghiệm.
Môi trường trò chơi của hôm nay
Hiện tại, các trò chơi như Parallel Colony và Today đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như một phần trải nghiệm cốt lõi của sản phẩm, nghĩa là nhân vật NPC AI trong trò chơi có thể hành động giống như người thật, có khả năng tự chủ và trò chuyện.
Công nghệ mã hóa được sử dụng trong cơ sở hạ tầng tài chính cho thanh toán trong trò chơi, thanh toán giữa các thực thể thông minh hoặc mở khóa quyền sở hữu nhân vật.
Quan trọng ở chỗ, nền kinh tế số mới này cung cấp lợi thế cạnh tranh đối với một loạt trò chơi AI sắp tới, cho những trò chơi mã hóa này.
Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mang tính cách mạng, không còn nghi ngờ gì nữa rằng nó đang trở thành một phần quan trọng của sự phát triển trò chơi và trải nghiệm trò chơi trong tương lai - nhưng chúng tôi tin rằng những nhóm đã xem xét kinh tế số nguyên bản khi phát triển trò chơi trí tuệ nhân tạo sẽ có lợi thế cạnh tranh cuối cùng.
Các đại lý thông minh AI trong trò chơi rất thú vị, trong khi mã hóa kỹ thuật là lần đầu tiên đưa ra một hệ thống giả lập trải nghiệm kinh tế giống như con người trong trò chơi. NPC trong trò chơi không thể mở tài khoản ngân hàng, thực hiện giao dịch hoặc đưa ra quyết định kinh tế thực sự. Điều này có thể mang lại nhiều hành vi và cơ hội chưa từng có.
Như người sáng lập của Parallel Kalos đã nói trên Twitter:
Ý tưởng này hiện rõ nhất trong môi trường ảo hiện nay, chẳng hạn như trong trò chơi.
Dự án phát triển AI thông minh và đối tác cũng sử dụng công nghệ mã hóa AI và - AI là trải nghiệm cốt lõi, công nghệ mã hóa là cơ sở tài chính. Tuy nhiên, khác với trò chơi, thực thể thông minh hoạt động trong một môi trường hạn chế, cho phép tương tác phức tạp hơn và có ít ảnh hưởng đến cuộc sống thực. Hiện tại, các thực thể thông minh và đối tác chủ yếu được giới hạn trong mối quan hệ một một hoặc một nhiều.
Ví dụ, thông qua MyShell, Giao thức Ảo hoặc MoeMate, người dùng có thể tương tác với vai trò của bot trò chuyện AI thông qua tính năng trò chuyện hoặc âm thanh - tương tác này chỉ giới hạn trong việc người dùng giao tiếp với bot trò chuyện (hoặc các phương tiện khác). Bot trò chuyện là một bọc mô hình ngôn ngữ lớn có các tính năng hạn chế, các tính năng có thể được tùy chỉnh bởi người tạo ra bot, chẳng hạn như cách thức giao tiếp, ngoại hình của thực thể thông minh, v.v. Do đó, tương tác của người dùng với những bot trò chuyện này cũng bị hạn chế về mặt sáng tạo.
Trải nghiệm trò chuyện với trí tuệ nhân tạo Draco Malfoy của MoeMate
Mặc dù tương tự như các đối thủ cạnh tranh, ai16z đã áp dụng cách tiếp cận Mã nguồn mở và từ dưới lên để xây dựng cơ sở hạ tầng tác nhân AI trên chuỗi sẽ cung cấp các công cụ cho các hệ thống đa tác nhân trong tương lai. Bạn có thể kiểm tra dự án trên Github của họ.
Trong lĩnh vực trò chơi và trí tuệ nhân tạo, còn nhiều hướng đi đáng khám phá như trải nghiệm tương tác đa trí tuệ hoặc chế độ chơi vô tận. Mặc dù trải nghiệm người tiêu dùng tương tác giữa nhiều đại lý trí tuệ nhân tạo và con người là phức tạp, nhưng có thể mang lại trải nghiệm sôi động và hấp dẫn hơn, cũng như hệ thống kinh tế mã hóa phức tạp hơn. Những điều này chưa được khám phá đầy đủ ngoài môi trường trò chơi.
Chúng tôi vẫn tin rằng đây là một trong những lĩnh vực xây dựng tiềm năng nhất cho các nhà sáng lập, và chúng tôi rất mong đợi sự phát triển trong tương lai.
Trợ lý chung và tạo nội dung
Trong thị trường AI tiêu dùng truyền thống, các trợ lý thông dụng và công cụ tạo nội dung chiếm ưu thế. Tuy nhiên, do sự cạnh tranh gay gắt, việc gia nhập thị trường này đầy thách thức và tốn kém, điều này giải thích tại sao những loại này ít đại diện trong thị trường tiền điện tử, trong khi lại chiếm vị thế mạnh mẽ trong thị trường AI truyền thống.
Tuy nhiên, nhu cầu về những công cụ này vẫn rất mạnh mẽ và luôn xếp đầu trong phân tích lưu lượng mạng của a16z. Đối với các nhà khởi nghiệp ở giao điểm của mã hóa và trí tuệ nhân tạo, các danh mục này vẫn đầy triển vọng, đặc biệt là các sản phẩm được thiết kế đặc biệt cho người dùng mã hóa. Bằng cách tập trung vào các nhu cầu cụ thể trong lĩnh vực mã hóa, bạn có thể tạo ra giá trị độc đáo mà không cạnh tranh trực tiếp với thị trường truyền thống.
Dưới đây là một số ví dụ:
Trợ lý mã hóa AI: Lĩnh vực mã hóa thông thường được coi là khó điều hướng. Có rất nhiều rào cản để mua hoặc trao đổi TOKEN trên on-chain, hoặc đáp ứng các yêu cầu tham gia trò chơi hoặc hoạt động xã hội.
Bạn có đang ở trên mạng đúng không? Làm thế nào để chuyển mạng? Bạn có có TOKEN Gas đúng không? Làm thế nào để chuyển tiền sang mạng đúng?
Đối với Người mới, học courbe rất dốc. Ngay cả với những người am hiểu về mã hóa, những nhiệm vụ này cũng có thể tốn thời gian.
Mặc dù ngành công nghiệp đã dành rất nhiều công sức cho việc trừu tượng hóa tài khoản, thiết kế ý định và cải tiến UI/UX, nhưng AI có thể tích hợp những tiến bộ này và thúc đẩy sự thay đổi hơn. Một số nhóm như Wayfinder, Fungi, PAAL AI và Fere AI đã đang khám phá các giải pháp, mặc dù hiện tại chưa thu hút được sự chú ý đáng kể từ thị trường - điều này tạo ra khoảng trống cho nhiều sự cạnh tranh và chuyên môn hóa hơn.
Sơ lược về trợ lý mã hóa của Wayfinder
Nhu cầu của các nhà phát triển Solidity có kinh nghiệm có thể khác biệt lớn so với Người mới. Chúng tôi cho rằng, việc tập trung vào các nhóm người dùng cụ thể (tùy chỉnh trải nghiệm hoàn toàn dành riêng cho nhóm người dùng đó), cung cấp trải nghiệm người dùng tinh tế (tận dụng trừu tượng hóa tài khoản và thiết kế ý định tiên tiến nhất) cùng dịch vụ cá nhân hóa (dựa trên lịch sử hoạt động on-chain của người dùng) có thể sẽ thành công hơn.
Tạo tài sản do AI điều khiển: Trong lĩnh vực mã hóa, việc tạo nội dung có thể được coi là việc tạo tài sản. Bằng cách sử dụng các chuẩn ERC20, ERC721, ERC1155 và các chuẩn khác, có thể tạo ra vô số tài sản. Tương tự như việc Midjourney và DALL-E tạo ra hình ảnh, hoặc SUNO sáng tác âm nhạc, AI cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tài sản mã hóa.
Ví dụ, các dự án như Token $GOAT của Truth Terminal, đại lý triển khai tài sản của Wayfinder, thị trường tạo ra tài sản theo hình thức trò chơi sắp ra mắt của Swan và bảng khởi động đại lý AI của Virtuals Protocol, đều là các ví dụ sớm về việc tạo ra tài sản mã hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Đây là một video demo cho thấy cách sử dụng Wayfinder để tạo tài sản.
Ngoài việc tạo ra tài sản, trí tuệ AI còn có thể định hình câu chuyện, quảng bá tài sản và trao cho chúng “tiến âm”. Đồng thời, với những loại tài sản cố đền như memecoins (không phụ thuộc vào bên ngoài), trí tuệ AI có thể hiểu quả để giảm thiệu quá trình phát triển tài sản từ đầu đến cuối.
Trong một thế giới nơi một đại lý trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra vô số tài sản mã hóa một cách mượt mà, cơ hội của các nhà phát triển là nhận ra hướng đi của giá trị và sự chú ý có thể chuyển đến. Ví dụ, Virtuals Protocol tin rằng các hoạt động đầu cơ sẽ chuyển sang tầng tác giả, cho phép người tiêu dùng đầu tư vào khả năng thu hút sự chú ý và tạo ra các tài sản thú vị của đại lý trí tuệ nhân tạo.
Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của một thực tế mới nổi, trong thực tế này, AI có thể tạo ra giá trị tài chính thực sự dưới dạng mã hóa và cho phép mọi người thưởng thức và đầu cơ. Mặc dù tương lai của sự phát triển này khó có thể dự đoán, nhưng có nhiều lĩnh vực đáng thử nghiệm ở đây, chúng ta sẽ theo dõi chặt chẽ hướng đi của nó.
Các lĩnh vực khác
Tại sự giao điểm của công nghệ mã hóa và trí tuệ nhân tạo của người tiêu dùng, còn nhiều lĩnh vực chưa được khám phá. Với sự tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, những lĩnh vực này có thể mở rộng và phát triển nhanh chóng. Mặc dù một số lĩnh vực có thể có tuổi thọ ngắn, số lượng lĩnh vực phù hợp kết hợp với công nghệ mã hóa cũng ít, nhưng vẫn có đủ không gian thử nghiệm - chúng tôi rất hoan nghênh điều này!
Một cách suy nghĩ là xem xét phiên bản mã hóa của một số dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống, những dự án này thường không kết hợp với công nghệ mã hóa. Ví dụ, chúng tôi áp dụng công nghệ mã hóa cho hai danh mục trong danh sách a16z và YC và thêm một danh mục bổ sung.
Edtech là một danh mục AI tiêu dùng phổ biến, có thể hưởng lợi từ mã hóa ở các mức độ khác nhau trong ngăn xếp công nghệ. Giáo dục bao gồm khu vực, môn học, ngôn ngữ, trình độ giáo dục và phương pháp giảng dạy. Thay vì sử dụng phương pháp tập trung, Edtech có thể được hưởng lợi từ phát triển mã nguồn mở của các nhà đóng góp toàn cầu. Trong trường hợp này, mạng con tập trung vào Edtech trên Bittensor có thể giúp xây dựng những mô hình này.
Công nghệ mã hóa cũng có thể được áp dụng trong mặt khích lệ của ứng dụng công nghệ giáo dục. Vượt qua chiến lược trò chơi truyền thống như mỗi ngày chiến thắng của Duolingo, giáo viên và học sinh có thể nhận được phần thưởng từ cả hai phía cung và cầu thông qua công nghệ mã hóa.
Trong lĩnh vực tự phục vụ, tiềm năng của công nghệ mã hóa trong quyền sở hữu dữ liệu và tiền tệ hóa có thể hấp dẫn. Do chi phí, sự xấu hổ, thiếu nhận thức và thiếu nhân viên chuyên nghiệp, dịch vụ sức khỏe tâm lý vẫn khó tiếp cận. Các dự án như Sonia và Maia (cả hai đều là dự án gần đây của Y Combinator) đã cho thấy ánh sáng ban đầu của các giải pháp trị liệu AI có thể chi trả được. Truyền thống, các ghi chú của các nhà trị liệu thường được lưu trữ trong tệp giấy hoặc tệp số tại văn phòng, dữ liệu khó truy cập. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các nhà trị liệu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, dữ liệu có thể được lưu trữ trực tuyến một cách riêng tư, mở khóa các tình huống ứng dụng hoàn toàn mới từ dữ liệu sức khỏe tâm lý của bạn.
Hãy tưởng tượng, nếu bạn có thể thực sự sở hữu dữ liệu của cuộc trò chuyện điều trị của trí tuệ nhân tạo của bạn. Bạn có thể chọn giữ bí mật, tiến hành tiền mã hóa, hoặc ẩn danh đóng góp cho một mạng lưới dữ liệu sức khỏe để hỗ trợ nghiên cứu có ý nghĩa. Các dự án nguyên sinh mã hóa như Vana đang thực hiện điều này ở mức mạng lưới, giúp mọi người có thể kiểm soát dữ liệu của họ.
Trong lĩnh vực giải trí, các dự án như Unlonely đều đang thử nghiệm mã hóa trực tiếp từ nguồn phát sóng, người dùng có thể tham gia và ảnh hưởng đến kết quả của cuộc trực tiếp thông qua Token trên nền tảng giao dịch. Hiện tại, mô hình này chỉ giới hạn trong các sự kiện trong cuộc sống thực, nhưng trong tương lai cũng có thể mở rộng đến nội dung được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Điều này sẽ tạo ra trực tiếp 24/7 và người dùng có thể kiểm soát câu chuyện của cuộc trực tiếp một cách toàn diện hơn. MineTard AI là một ví dụ sớm mới xuất hiện gần đây. Đó là một tác nhân trí tuệ nhân tạo, trực tiếp chơi Minecraft trên nền tảng Kick, người dùng sở hữu $MTard có thể ảnh hưởng lên tác nhân trí tuệ nhân tạo.
Năm ngoái, TikTok đã xuất hiện một xu hướng lan truyền như virus, trong đó các tác giả đóng vai NPC và thực hiện hành động cụ thể dựa trên 'quà' mà họ nhận được. Mặc dù thể loại nội dung này chỉ thịnh hành trong thời gian ngắn, nhưng nó đã rõ ràng cho thấy sự quan tâm của người tiêu dùng đối với trải nghiệm phát sóng tương tác. Với sự tiến bộ của công nghệ NPC được định hướng bởi trí tuệ nhân tạo, việc tương tác theo phong cách trò chơi tương tự có thể phù hợp với mã hóa phát trực tiếp, trong đó NPC AI có thể phản ứng theo thời gian thực với đầu vào của người dùng.
Đây chỉ là một vài trong số những ý tưởng ban đầu về cách áp dụng mãhóa và AI vào các ứng dụng tiêu dùng. Có nhiều ý tưởng khác không được đề cập trong báo cáo này và chúng tôi hy vọng sẽ có nhiều ứng dụng mới xuất hiện khi ngành công nghiệp phát triển nhanh chóng.
Kết luận
Như bạn có thể đã nhận thấy, chúng tôi đặt rất nhiều kỳ vọng vào sự giao thoa giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo của người tiêu dùng. Những dự án hiện đang phát triển trong lĩnh vực này chỉ thể hiện một phần nhỏ của tiềm năng.
Với sự đồng bộ hoàn thiện của hai công nghệ này, các doanh nhân đã có một cơ hội độc đáo để tạo ra một loạt ứng dụng tiêu dùng mới, những ứng dụng này có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác với tài sản kỹ thuật số và trí tuệ tổng hợp.
Chúng tôi khuyến khích những người đang đổi mới trong không gian này tiếp tục vượt qua ranh giới và khám phá các ứng dụng phi truyền thống của các công nghệ này. Hy vọng rằng, bài viết này sẽ là một nguồn tài nguyên hữu ích cho một số người để bắt đầu hành trình này.
Nếu bạn là một nhà sáng tạo đang phát triển tại điểm giao nhau này, chúng tôi rất mong được trò chuyện với bạn!
Tiết lộ/Tuyên bố Miễn trừ trách nhiệm: Tại thời điểm bài viết này được phát hành, Collab+Currency hoặc các thành viên của nó có thể nắm giữ một số tài sản được đề cập trong bài viết này. Tác giả bài viết và Collab+Currency không ủng hộ hoặc khuyến nghị sở hữu bất kỳ dự án hoặc sưu tập nào được đề cập trong bài viết.
Thông tin được cung cấp trong bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo chung, không nên coi là lời khuyên đầu tư. Mặc dù chúng tôi đã nỗ lực xác minh tính chính xác của thông tin được cung cấp, nhưng không thể đảm bảo bất kỳ điều gì. Nhà đầu tư nên nhận thức rằng đầu tư tài sản kỹ thuật số liên quan đến rủi ro cao, chỉ phù hợp với những người sẵn lòng chấp nhận mức độ rủi ro này. Bất kỳ tuyên bố về tương lai nào đều dựa trên giả định cụ thể, phân tích, quan điểm về xu hướng lịch sử, tình hình hiện tại và dự đoán về tương lai. Những tuyên bố này không đảm bảo hiệu suất trong tương lai và có mức độ rủi ro, không chắc chắn và không thể dự đoán được nhất.