Câu luận điểm

Trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain từng được xem là hai tuyến đường đổi mới song song, nhưng vào tháng 4 năm 2026, chúng đã va chạm để tạo ra một động cơ kinh tế tốc độ cao được gọi là Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI). Khi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) yêu cầu ngày càng nhiều năng lượng và dữ liệu, các silo tập trung truyền thống của các công ty công nghệ lớn đang đối mặt với một đối thủ đáng gờm: một hạ tầng biên giới mở, được token hóa, coi trí tuệ như một tài sản lưu động. 

Sự tích hợp này không chỉ là một sự kết hợp về mặt kỹ thuật mà còn là một bước đi cơ bản trong cách giá trị được ghi nhận, phân phối và mở rộng trên không gian kỹ thuật số. Bằng cách đưa các quy trình AI lên blockchain, các nhà phát triển đang giải quyết vấn đề “hộp đen” của các mô hình tập trung đồng thời tạo ra các con đường sinh lời mới cho mọi thứ, từ sức mạnh tính toán thô đến các quá trình tinh chỉnh chuyên biệt.

Chi phí khổng lồ để huấn luyện các mô hình LLM hiện đại đã từng giữ các phát triển AI cấp cao nằm sau cánh cửa đóng kín của vài công ty trị giá hàng nghìn tỷ đô la. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của các mạng tính toán phi tập trung như Render Network và Bittensor đã phá vỡ sự độc quyền này bằng cách cho phép bất kỳ ai có phần cứng cao cấp đều có thể đóng góp vào một nguồn lực xử lý toàn cầu. Theo các báo cáo thị trường gần đây từ tháng 4 năm 2026, Render Network (RENDER) đã thành công trong việc chuyển đổi từ một công cụ render CGI chuyên dụng thành nhà cung cấp hạ tầng chính cho các startup AI, với vốn hóa thị trường đạt khoảng 5,1 tỷ đô la. 

Mô hình này hoạt động bằng cách chia nhỏ chu kỳ GPU, cho phép một startup ở Lagos tiếp cận phần cứng chất lượng tương đương với một công ty ở Thung lũng Silicon mà không phải chịu mức giá áp bức từ các nhà cung cấp đám mây truyền thống. Bằng cách sử dụng hệ thống token trả theo mức sử dụng, các mạng này loại bỏ các chi phí vốn ban đầu khổng lồ thường kìm hãm sự đổi mới, hiệu quả giúp dân chủ hóa trí tuệ của thế hệ phần mềm tiếp theo. Lợi ích về hiệu suất là có thể đo lường được, vì các mạng phân tán thường tận dụng phần cứng đang ngủ đông mà nếu không sẽ ở trạng thái không hoạt động, tạo ra một hệ sinh thái bền vững và tiết kiệm chi phí hơn cho các đợt huấn luyện mô hình quy mô lớn.

Bittensor (TAO) đã trở thành thị trường định nghĩa cho trí tuệ phi tập trung, nơi các mô hình học máy cạnh tranh và hợp tác theo cách điểm-điểm. Vào đầu tháng 4 năm 2026, subnet Templar của Bittensor đã hoàn thành quá trình huấn luyện LLM lớn nhất từng được thực hiện trên một mạng phi tập trung, chứng minh rằng một mạng lưới phân tán các người đóng góp có thể sánh ngang với sản lượng của các trung tâm máy chủ tập trung. Mô hình kinh doanh ở đây mang tính cách mạng: thay vì một công ty duy nhất sở hữu trọng số của mô hình, giao thức thưởng cho các thợ mỏ cá nhân bằng các token TAO dựa trên giá trị khách quan mà mô hình của họ mang lại cho mạng lưới. 

Điều này tạo ra một nền dân chủ dựa trên năng lực cạnh tranh, nơi các thuật toán hiệu quả nhất tự nhiên thu hút nhiều phần thưởng nhất, thúc đẩy một chu trình liên tục về tinh chỉnh và tối ưu hóa. Các nhà đầu tư và nhà phát triển ngày càng xem Doanh thu Xác minh Trên chuỗi (VOC) này như một dấu hiệu về sự trưởng thành của ngành, chuyển dần khỏi những làn sóng đầu cơ sang các dự án thể hiện rõ ràng tính hữu dụng kỹ thuật và sản lượng thực tế. Tính đến ngày 20 tháng 4 năm 2026, Bittensor vẫn là người dẫn đầu trong lĩnh vực này với định giá thị trường vượt quá 4,2 tỷ USD, cho thấy thị trường đánh giá rất cao việc phân quyền quyền sở hữu mô hình.

Một trong những thay đổi sâu sắc nhất năm 2026 là sự chuyển đổi từ các chatbot chỉ đơn thuần trò chuyện sang các tác nhân AI có khả năng thực hiện giao dịch thực sự. Những tác nhân tự chủ này hiện nay có thể quản lý ví tiền điện tử của riêng mình, ký các hợp đồng thông minh và thực hiện các chiến lược tài chính phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. Liên minh Trí tuệ Siêu nhân tạo (FET/ASI), một sự sáp nhập giữa Fetch.ai, SingularityNET và Ocean Protocol, đã trở thành khung chính cho các tác nhân này. Các mô hình kinh doanh được xây dựng xung quanh các tác nhân này bao gồm các thị trường tác nhân, nơi các công ty có thể thuê một nhân viên kỹ thuật số để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như tối ưu hóa chuỗi cung ứng theo thời gian thực hoặc dịch vụ khách hàng tự động. 

Các tác nhân này hoạt động cả ngày và được trả bằng các token bản địa, mà sau đó chúng sử dụng để mua thêm khả năng tính toán hoặc dữ liệu từ các tác nhân khác trên mạng. Điều này tạo ra một nền kinh tế số khép kín, nơi tốc độ kinh doanh chỉ bị giới hạn bởi tốc độ của blockchain, loại bỏ sự cồng kềnh của các phê duyệt thủ công và sự chậm trễ của hệ thống ngân hàng truyền thống. Khi các tác nhân này trở nên tinh vi hơn, chúng bắt đầu xử lý mọi thứ từ các yêu cầu bảo hiểm đến giao dịch tần suất cao, đóng vai trò như hệ thống ống dẫn vô hình của một không gian tài chính tự động hóa mới.

Khi thế giới ngày càng quan tâm đến cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng dữ liệu cá nhân, các nền tảng AI chú trọng quyền riêng tư đã chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ về mức độ áp dụng và định giá. Ví dụ, token Venice AI đã tăng hơn 460% vào đầu năm 2026 bằng cách cung cấp một nền tảng nơi người dùng có thể tương tác với các mô hình mạnh mẽ mà không lo dữ liệu của họ bị thu thập để huấn luyện. Mô hình kinh doanh này tận dụng bằng chứng không tri thức và lưu trữ phi tập trung để đảm bảo rằng người dùng luôn là chủ sở hữu duy nhất của các lời nhắc và kết quả đầu ra tương ứng. 

Đối với các doanh nghiệp, đây là một bước ngoặt; nó cho phép họ sử dụng sức mạnh của các mô hình LLM trên dữ liệu nội bộ nhạy cảm mà không lo rò rỉ dữ liệu vào bộ dữ liệu huấn luyện của đối thủ. Giá trị kinh tế ở đây nằm ở trí tuệ chủ quyền, nơi tính năng bảo mật chính là sản phẩm. Khác với các mô hình miễn phí nhưng khai thác dữ liệu trong thập kỷ qua, các sản phẩm lai crypto-AI đang chứng minh rằng người dùng sẵn sàng trả phí cho các công cụ tôn trọng ranh giới kỹ thuật số của họ. Sự thay đổi này cũng đang thúc đẩy sự phát triển của các đường ống dữ liệu phi tập trung như Grass (GRASS), cho phép người dùng kiếm tiền từ băng thông không sử dụng để thu thập dữ liệu công cộng phục vụ huấn luyện AI, đồng thời bảo vệ danh tính cá nhân của họ.

Việc token hóa tài sản thực tế (RWA) đã có bước chuyển mạnh mẽ hướng đến trí tuệ vào năm 2026. Thay vì chỉ tạo một token kỹ thuật số cho một bất động sản hoặc trái phiếu doanh nghiệp, các công ty hiện đang tích hợp AI trực tiếp vào hợp đồng thông minh của token. Việc token hóa AI này cho phép định giá động, nơi giá của token tự cập nhật dựa trên các nguồn dữ liệu thực tế, chẳng hạn như xu hướng thị trường địa phương hoặc biến động lãi suất. Ví dụ, một danh mục bất động sản được token hóa có thể sử dụng mô hình học máy tích hợp để điều chỉnh phân phối tiền thuê hoặc định giá tài sản theo thời gian thực, mang lại sự phản ánh chính xác hơn về giá trị hiện tại của tài sản. 

Điều này loại bỏ nhu cầu về các đợt định giá thủ công tốn kém và định kỳ, đồng thời tạo ra một thị trường thanh khoản và minh bạch hơn. Đến năm 2026, khái niệm này đã từ một ý tưởng thí điểm trở thành hiện thực cấp doanh nghiệp, với các tổ chức tài chính sử dụng các token thông minh này để tự động quản lý rủi ro và tuân thủ. Mô hình kinh doanh chuyển từ sở hữu tĩnh sang quản lý chủ động, trong đó chính token là một tác nhân thông minh hoạt động thay mặt nhà đầu tư để tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Các mô hình LLM truyền thống thường là người làm nhiều việc nhưng không chuyên sâu vào việc nào, điều này đã mở ra cơ hội kinh doanh khổng lồ cho các mô hình chuyên biệt, được tinh chỉnh trên blockchain. Thông qua các nền tảng như NEAR Protocol, các nhà phát triển có thể tạo ra các Near Tasks hoặc các phần thưởng vi mô tương tự để thu thập dữ liệu chất lượng cao, chuyên sâu cho các ngành cụ thể như luật hoặc y học. Những người cung cấp dữ liệu chính xác, đã được xác minh bởi con người sẽ được thưởng ngay lập tức bằng các khoản thanh toán vi mô dưới dạng NEAR hoặc các token bản địa khác. Điều này tạo ra một cách hiệu quả cao để xây dựng các “mô hình chuyên gia” chính xác hơn nhiều so với các mô hình LLM phổ thông trong các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp. 

Mô hình doanh thu dành cho các nhà phát triển bao gồm việc thu phí để truy cập vào các mô hình chuyên biệt này, có thể truy cập thông qua API và thanh toán theo thời gian thực bằng tiền điện tử. Mô hình Chuyên môn như một Dịch vụ đặc biệt hấp dẫn đối với các ngành đòi hỏi độ chính xác cao và không thể chấp nhận những sai lệch phổ biến trong các mô hình tổng quát hơn. Nó cũng cho phép các cá nhân có kiến thức chuyên môn kiếm tiền trực tiếp từ chuyên môn của mình bằng cách hỗ trợ dạy AI, tạo ra một lớp học toàn cầu, phi tập trung nơi học sinh là các thuật toán và giáo viên được trả tiền bằng tiền kỹ thuật số.

Một trong những rào cản kỹ thuật lớn nhất đối với sự tích hợp AI-vật liệu tiền điện tử là khối lượng công việc nặng nề cần thiết cho suy luận, quy trình thực tế mà AI tạo ra câu trả lời. Internet Computer (ICP) đã tự định vị mình là Máy tính Toàn cầu có khả năng chạy các phép tính AI cường độ cao hoàn toàn trên chuỗi mà không phụ thuộc vào các đám mây tập trung như AWS. Đây là một mô hình kinh doanh then chốt vì nó đảm bảo toàn bộ vòng đời AI được phi tập trung và không thể bị thao túng. Vào tháng 4 năm 2026, ICP đã ghi nhận sự gia tăng việc áp dụng để lưu trữ các ứng dụng phi tập trung "toàn bộ ngăn xếp", nơi AI, cơ sở dữ liệu và giao diện người dùng đều tồn tại trên sổ cái phân tán. 

Điều này mang lại mức độ bền bỉ mà các startup truyền thống không thể sánh kịp; không có máy chủ nào duy nhất có thể bị tấn công và không có cơ quan trung tâm nào có thể loại bỏ người dùng hoặc dịch vụ. Đối với các doanh nghiệp, điều này có nghĩa là các công cụ AI của họ luôn sẵn sàng và hoạt động với tính minh bạch 100%. Mô hình chi phí cũng dễ dự đoán, vì ICP sử dụng mô hình reverse-gas, nơi các nhà phát triển trả chi phí tính toán, cho phép người dùng tương tác với AI miễn phí — điều này rất quan trọng để thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi các công cụ phi tập trung.

Sự tài chính hóa sức mạnh tính toán AI đã sinh ra một phân khúc mới trong không gian tài chính phi tập trung (DeFi): stake và restaking lỏng tập trung vào AI. Các giao thức hiện cho phép nhà đầu tư stake token của họ để bảo mật các blockchain chuyên biệt cho AI, đồng thời kiếm lợi suất, mức lợi suất này đã ổn định ở khoảng 3,5% đến 4,2% đối với các tài sản lớn vào đầu năm 2026. Điều này tạo ra tỷ suất phi rủi ro cho nền kinh tế AI-crypto, khuyến khích việc nắm giữ dài hạn và cung cấp vốn cần thiết để xây dựng hạ tầng quy mô lớn. 

Các mô hình kinh doanh mới đang nổi lên, trong đó các token được hỗ trợ bởi năng lực tính toán đóng vai trò như một dạng tài sản đảm bảo cho các khoản vay, cho phép các startup AI sử dụng tài sản phần cứng của họ để tiếp cận vốn lưu động nhằm mở rộng thêm. Sự kết hợp giữa năng lực tính toán công nghiệp mạnh mẽ và tài chính tốc độ cao là độc đáo trong không gian tiền điện tử, vì nó cho phép huy động nhanh chóng hàng tỷ đô la vốn hướng tới các công nghệ AI đầy tiềm năng nhất. Vốn hóa thị trường của ngành tiền điện tử AI đã ổn định ở mức khoảng 28 tỷ đô la vào tháng 4 năm 2026, phản ánh một thị trường trưởng thành nơi các nhà đầu tư đang tìm kiếm sự tăng trưởng bền vững thay vì những cú bùng nổ tức thì.

Việc dân chủ hóa việc tạo ra AI quan trọng không kém gì việc dân chủ hóa sức mạnh tính toán chạy nó. Các nền tảng như Virtuals Protocol (VIRTUAL) đã ra mắt các công cụ không cần mã như Virtuals Console vào đầu năm 2026, cho phép các nhà sáng tạo không chuyên kỹ thuật khởi chạy các tác nhân AI của riêng họ chỉ với vài cú nhấp chuột. Mỗi tác nhân này được khởi chạy kèm theo một token riêng, đại diện cho một phần cổ phần trong doanh thu mà tác nhân tạo ra thông qua các hoạt động trong trò chơi, DeFi hoặc các ứng dụng xã hội. Việc chào bán tác nhân ban đầu (IAO) đã trở thành cách phổ biến để các nhà sáng tạo tài trợ cho các dự án kỹ thuật số của họ. 

Mô hình kinh doanh này là một sự thay đổi radical so với SaaS truyền thống; thay vì trả phí đăng ký hàng tháng, người dùng trở thành đồng sở hữu các công cụ họ sử dụng. Chỉ riêng trong quý 1 năm 2026, khối lượng giao dịch hàng tuần của các token dựa trên tác nhân đã đạt 49 triệu USD, cho thấy nhu cầu khổng lồ đối với các nhân cách AI có thể đầu tư. Điều này tạo ra một lớp xã hội mới cho internet, nơi các người ảnh hưởng và thương hiệu có thể ra mắt các bản sao kỹ thuật số tự trị tương tác với khán giả và tạo doanh thu 24/7.

Vấn đề Oracle, việc đưa dữ liệu đáng tin cậy lên blockchain, đã được giải quyết bởi các đường ống dữ liệu do AI dẫn dắt như Grass. Năm 2026, những đường ống này đóng vai trò như đôi mắt và đôi tai cho các mô hình AI trên blockchain, thu thập dữ liệu thị trường theo thời gian thực, tin tức và cảm xúc xã hội để hỗ trợ quá trình ra quyết định. Mô hình kinh doanh của các dự án này bao gồm việc bán dữ liệu đã làm sạch, sẵn sàng cho AI đến các giao thức và quỹ phòng hộ khác. Vì việc thu thập dữ liệu là phi tập trung, nên khó bị thao túng hơn nhiều so với một nguồn cấp dữ liệu tập trung duy nhất, khiến nó trở nên cực kỳ có giá trị cho các ứng dụng tài chính. 

Đối với người dùng thông thường, điều này cung cấp cách kiếm thu nhập thụ động một cách đơn giản bằng cách chạy tiện ích mở rộng trình duyệt giúp mạng lưới quét web. Mô hình này biến lượng dữ liệu khổng lồ và chưa được tổ chức của internet thành một nguồn tài nguyên có cấu trúc, sinh lời, thúc đẩy thế hệ tiếp theo của các bot giao dịch tự động và công cụ phân tích thị trường. Đây là mối quan hệ cộng sinh, nơi con người cung cấp quyền truy cập và AI cung cấp phân tích, với blockchain đóng vai trò là sổ cái minh bạch cho tất cả các giao dịch.

Các chương trình trung thành truyền thống đang được thay thế bởi các token thương hiệu tích hợp AI, hoạt động như những trợ lý cá nhân cho người tiêu dùng. Vào tháng 4 năm 2026, các công ty đang sử dụng các tác nhân AI để phân tích lịch sử trên chuỗi của khách hàng và đưa ra các phần thưởng cá nhân hóa, mang tính liên quan cao hơn nhiều so với phiếu giảm giá 10% chung chung. Những token này có thể được lập trình để học sở thích của người dùng theo thời gian, tự động hoán đổi chúng lấy các phần thưởng hoặc quyền lợi khác mà người dùng có khả năng đánh giá cao nhất. 

Mô hình trung thành cá nhân hóa này tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng bằng cách tạo ra một công cụ thực sự giúp người dùng tiết kiệm tiền hoặc tiếp cận các sự kiện độc quyền mà không cần theo dõi thủ công. Đối với doanh nghiệp, điều này mang lại một kho báu dữ liệu (được chia sẻ tự nguyện thông qua token) giúp họ tinh chỉnh sản phẩm và dịch vụ một cách chính xác đến từng chi tiết. Các token thường có thanh khoản riêng trên các sàn giao dịch phi tập trung, nghĩa là khách hàng có thể rút khỏi hệ sinh thái của thương hiệu nếu muốn, điều này buộc các công ty phải duy trì mức giá trị cao để giữ cho các chủ sở hữu token hài lòng.

Sự thay đổi đáng kể nhất trong 30 ngày qua là dòng vốn tổ chức đổ vào các giao thức DeAI, chuyển từ giao dịch bán lẻ mang tính đầu cơ sang cơ sở hạ tầng cấp doanh nghiệp. Các báo cáo ngày 13 tháng 4 năm 2026 cho thấy 1,1 tỷ USD đã chảy vào các sản phẩm tài sản kỹ thuật số trong một tuần duy nhất, với phần lớn số vốn này nhắm đến các nền tảng cung cấp tính năng rõ ràng và mô hình doanh thu. Các ngân hàng lớn và các công ty đầu tư không còn chỉ quan tâm đến bitcoin; họ đang xem xét năng lực tính toán như dầu mỏ mới. 

Khả năng xác minh việc huấn luyện mô hình AI trên chuỗi, đảm bảo không có dữ liệu bị thiên lệch hoặc bị thao túng, đang trở thành yêu cầu bắt buộc cho việc sử dụng của các tổ chức. Điều này đã dẫn đến sự nổi lên của các mô hình kinh doanh Kiểm toán như một Dịch vụ, nơi các tác nhân AI chuyên biệt kiểm toán các mô hình AI khác để đảm bảo tuân thủ và an toàn. Khi các hệ thống này ngày càng được tích hợp sâu hơn vào cấu trúc tài chính toàn cầu, ranh giới giữa các công ty AI và công ty tiền mã hóa đang biến mất, để lại một không gian thống nhất về thương mại thông minh, phi tập trung, đủ mạnh mẽ để phục vụ những người chơi lớn nhất thế giới.

Khi chúng ta tiến sâu hơn vào năm 2026, sự hội tụ giữa AI và tiền mã hóa đang tạo ra một hệ sinh thái tài chính linh hoạt và bền bỉ hơn bất kỳ mô hình nào trước đây. Khả năng token hóa trí tuệ có nghĩa là chúng ta không còn bị giới hạn bởi băng thông con người hay các cổng kiểm soát tập trung; chúng ta đang bước vào một thời đại của sự phong phú thuật toán. Mặc dù thị trường vẫn biến động, sự chuyển dịch nền tảng hướng tới học máy phân tán và có thể xác minh là không thể chối cãi. 

Những doanh nghiệp đón nhận các mô hình mới này, tận dụng tính toán phân tán, các tác nhân tự trị và dữ liệu ưu tiên quyền riêng tư, sẽ là những người định hình thập kỷ tiếp theo của internet. Sự chuyển đổi từ LLM sang Tokens không chỉ là một xu hướng; đó là hạ tầng cho một thế giới nơi tiền tệ, dữ liệu và trí tuệ chảy cùng nhau như một thể thống nhất. Những người chiến thắng trong nền kinh tế mới này sẽ là những người nhận ra rằng tài sản có giá trị nhất trong thế kỷ 21 không chỉ là dữ liệu chúng ta có, mà còn là trí tuệ phi tập trung mà chúng ta sử dụng để hiểu rõ nó.

1. DeAI chính xác là gì, và nó khác biệt như thế nào so với các mô hình AI được các công ty như Google hoặc OpenAI sử dụng? 

DeAI là Trí tuệ nhân tạo phi tập trung, đề cập đến các hệ thống AI được xây dựng trên các mạng blockchain thay vì các máy chủ tập trung. Khác với OpenAI, nơi một công ty duy nhất kiểm soát dữ liệu, mô hình và phần cứng, DeAI phân phối các thành phần này trên một mạng toàn cầu gồm các bên tham gia. Điều này đảm bảo rằng không một thực thể nào có thể kiểm duyệt AI, đánh cắp dữ liệu người dùng hoặc tắt dịch vụ.

2. Doanh nghiệp có thể thực sự tiết kiệm chi phí bằng cách sử dụng các mạng GPU phi tập trung thay vì các nhà cung cấp đám mây truyền thống như thế nào? 

Các nhà cung cấp đám mây truyền thống như AWS hoặc Google Cloud thường tính phí biên cao và yêu cầu các hợp đồng dài hạn, phức tạp để truy cập GPU cao cấp. Các mạng phi tập trung như Render hoặc Aksh sử dụng token để tạo ra thị trường spot cho sức mạnh tính toán, tận dụng công suất rảnh của hàng ngàn GPU cá nhân trên toàn thế giới. Sự cạnh tranh này giúp giảm giá, thường khiến chi phí để các startup huấn luyện hoặc chạy mô hình của họ rẻ hơn 50% đến 70%.

3. Các tác nhân AI tự chủ có an toàn để sử dụng cho các giao dịch tài chính không, và chúng truy cập tiền bạc như thế nào? 

Trong hệ sinh thái năm 2026, các tác nhân tự chủ sử dụng hợp đồng thông minh an toàn và ví đa chữ ký để thực hiện giao dịch, mang lại một lớp bảo mật có thể lập trình. Một tác nhân có thể được gán một ngân sách nghiêm ngặt và một tập hợp các quy tắc cụ thể, ví dụ: chỉ mua tài sản này nếu giá giảm xuống dưới $100. Các tác nhân này truy cập tiền thông qua ví trên blockchain của riêng chúng, được nạp đầy bằng token. Vì mọi hành động mà một tác nhân thực hiện đều được ghi lại trên blockchain, nên có một nhật ký kiểm toán minh bạch cho phép chủ sở hữu con người theo dõi hoạt động của chúng và can thiệp nếu cần thiết, mặc dù mục tiêu là để tác nhân hoạt động độc lập trong các thông số đã thiết lập.

4. Vai trò của các token trong một mạng lưới học máy phi tập trung như Bittensor là gì? 

Trong các mạng như Bittensor, token TAO đóng vai trò vừa là phần thưởng vừa là mức độ ảnh hưởng. Những thợ mỏ đóng góp các mô hình học máy chất lượng cao vào mạng sẽ nhận được token dựa trên mức độ hữu ích của các mô hình đó đối với những người tham gia khác. Đồng thời, việc nắm giữ token cho phép người dùng "bỏ phiếu" xác định những mạng con nào có giá trị nhất, định hướng sự phát triển tương lai của mạng lưới.

5. Cá nhân có thực sự có thể kiếm tiền bằng cách chia sẻ dữ liệu hoặc băng thông của họ với các dự án AI tiền điện tử không? 

Vâng, nhiều dự án vào năm 2026, chẳng hạn như Grass hoặc NEAR Tasks, cho phép người dùng thông thường kiếm tiền từ các tài nguyên kỹ thuật số của họ. Ví dụ: bằng cách chạy một ứng dụng nền nhỏ, người dùng có thể cho phép mạng lưới sử dụng băng thông internet dư thừa của họ để thu thập dữ liệu công khai nhằm huấn luyện AI và nhận token làm phần thưởng. Tương tự, người dùng có thể tham gia vào các nhiệm vụ vi mô, nơi họ gắn nhãn hình ảnh hoặc xác minh đầu ra của AI để giúp tinh chỉnh các mô hình.

6. Tại sao các nhà đầu tư đột nhiên tập trung vào "Doanh thu trên chuỗi có thể xác minh" trong lĩnh vực AI crypto? 

Trong những năm trước, nhiều dự án tiền điện tử được thúc đẩy bởi câu chuyện và sự hâm mộ hơn là lợi nhuận thực tế. Tuy nhiên, khi thị trường trưởng thành vào năm 2026, các nhà đầu tư tổ chức bắt đầu yêu cầu bằng chứng về tính hữu dụng. Doanh thu trên blockchain có thể xác minh (VOC) đề cập đến thu nhập có thể được theo dõi trực tiếp trên blockchain, chẳng hạn như phí trả cho mạng GPU hoặc thanh toán cho một tác nhân AI để thực hiện một dịch vụ cụ thể.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Trang này được dịch bằng công nghệ AI (do GPT cung cấp) để thuận tiện cho bạn. Để biết thông tin chính xác nhất, hãy tham khảo bản gốc tiếng Anh.