AI+Crypto: Cuộc sóng kép tăng tốc kết hợp

Từ đầu năm 2024, cụm từ "AI+Crypto" ngày càng xuất hiện thường xuyên hơn trong tầm nhìn của chúng ta. Từ sự ra đời của ChatGPT, đến việc các tổ chức mô hình mới như OpenAI, Anthropic, Mistral phát triển các mô hình siêu lớn đa phương thức, cho đến việc các giao thức DeFi, hệ thống quản trị thậm chí các nền tảng xã hội NFT cố gắng tích hợp AI Agent, sự hòa quyện của "làn sóng công nghệ kép" này đã trở thành một sự tiến hóa mới đang diễn ra trong thực tế.

Động lực cơ bản của xu hướng này xuất phát từ sự bổ sung lẫn nhau giữa hai hệ thống công nghệ lớn ở cả phía cầu và phía cung. Sự phát triển của AI đã khiến cho việc "thực hiện nhiệm vụ" và "xử lý thông tin" có thể chuyển từ con người sang máy móc, nhưng nó vẫn phải đối mặt với những hạn chế cơ bản như "thiếu hiểu biết ngữ cảnh", "thiếu cấu trúc khuyến khích", "đầu ra không đáng tin cậy". Trong khi đó, hệ thống dữ liệu trên chuỗi mà công nghệ mã hóa cung cấp, cơ chế thiết kế khuyến khích và khung quản trị lập trình có thể bù đắp cho những thiếu sót này của AI. Ngược lại, ngành công nghiệp mã hóa cũng cần những công cụ thông minh hơn để xử lý hành vi người dùng, quản lý rủi ro, thực hiện giao dịch và những nhiệm vụ có tính lặp lại cao, đó chính là lĩnh vực mà AI có thế mạnh.

Nói cách khác, công nghệ mã hóa cung cấp một thế giới có cấu trúc cho AI, trong khi AI cung cấp khả năng ra quyết định chủ động cho công nghệ mã hóa. Sự kết hợp công nghệ này, với nhau tạo thành một cấu trúc mới sâu sắc "cơ sở hạ tầng lẫn nhau". Một ví dụ nổi bật là sự xuất hiện của "nhà tạo lập thị trường AI" trong các giao thức DeFi. Các hệ thống này mô hình hóa sự biến động của thị trường theo thời gian thực thông qua các mô hình AI và kết hợp dữ liệu trên chuỗi, độ sâu sổ lệnh, các chỉ số tâm lý xuyên chuỗi và các biến khác để thực hiện điều độ tính thanh khoản động, từ đó thay thế các mô hình định tham số tĩnh truyền thống. Cũng như vậy, trong các tình huống quản trị, "đại lý quản trị" hỗ trợ AI bắt đầu cố gắng phân tích nội dung đề xuất, ý định người dùng, dự đoán xu hướng bỏ phiếu và gửi cho người dùng các gợi ý quyết định cá nhân hóa. Trong bối cảnh này, AI không chỉ là một công cụ, mà còn dần dần tiến hóa thành "người thực thi nhận thức trên chuỗi".

Không chỉ vậy, từ góc độ dữ liệu, dữ liệu hành vi trên chuỗi tự nhiên có tính khả chứng, có cấu trúc và chống kiểm duyệt, điều này khiến nó trở thành nguyên liệu đào tạo lý tưởng cho các mô hình AI. Một số dự án mới nổi đã cố gắng tích hợp hành vi trên chuỗi vào quy trình tinh chỉnh mô hình, trong tương lai có thể xuất hiện "tiêu chuẩn mô hình AI trên chuỗi", giúp mô hình có khả năng hiểu ngữ nghĩa Web3 nguyên bản trong quá trình đào tạo.

Trong khi đó, cơ chế khuyến khích trên chuỗi cũng cung cấp cho hệ thống AI một động lực kinh tế bền vững và hợp lý hơn so với các nền tảng Web2. Ví dụ, thông qua giao thức MCP định nghĩa giao thức khuyến khích Agent, những người thực hiện mô hình không còn phụ thuộc vào việc tính phí gọi API, mà có thể nhận được phần thưởng token thông qua "chứng minh thực hiện nhiệm vụ trên chuỗi + sự tuân thủ ý định của người dùng + giá trị kinh tế có thể theo dõi". Nói cách khác, các đại lý AI lần đầu tiên có thể "tham gia vào hệ thống kinh tế", chứ không chỉ đơn thuần là công cụ được nhúng trong đó.

Từ góc độ vĩ mô hơn, xu hướng này không chỉ là sự hợp nhất công nghệ, mà còn là sự chuyển đổi mô hình. AI + Crypto cuối cùng có thể phát triển thành một "cấu trúc xã hội trên chuỗi lấy Agent làm trung tâm": con người không còn là người quản lý duy nhất, mà mô hình trên chuỗi không chỉ có thể thực hiện hợp đồng, mà còn có thể hiểu ngữ cảnh, phối hợp các trò chơi, quản lý chủ động, và thiết lập nền kinh tế vi mô của riêng mình thông qua cơ chế token. Đây không phải là khoa học viễn tưởng, mà là suy diễn hợp lý dựa trên quỹ đạo công nghệ hiện tại.

Chính vì lý do này, câu chuyện AI+Crypto đã nhanh chóng thu hút sự chú ý cao độ từ thị trường vốn trong nửa năm qua. Từ các tổ chức đầu tư đến việc khởi động các loại dự án, chúng ta thấy một sự đồng thuận dần dần hình thành: Các mô hình AI sẽ không chỉ đóng vai trò là "công cụ" trong Web3, mà còn là "chủ thể" ------ chúng sẽ có danh tính, có ngữ cảnh, có động lực, thậm chí có quyền quản trị.

Có thể dự đoán, trong thế giới Web3 sau năm 2025, các đại lý AI sẽ là những người tham gia hệ thống không thể tránh khỏi. Cách tham gia này không phải là cách tiếp cận truyền thống "mô hình bên ngoài + API trên chuỗi", mà dần tiến hóa thành hình thức hoàn toàn mới "mô hình chính là nút" "ý định chính là hợp đồng". Đằng sau điều này chính là các giao thức mới như MCP(Model Context Protocol) xây dựng ngữ nghĩa và mô hình thực thi.

Sự kết hợp giữa AI và Crypto là một trong số ít cơ hội "kết nối nền tảng - nền tảng" trong suốt mười năm qua. Đây không phải là một điểm bùng phát đơn lẻ mà là một cuộc tiến hóa cấu trúc, kéo dài trong thời gian. Nó sẽ quyết định cách AI hoạt động trên chuỗi, cách phối hợp, cách được khuyến khích, và cuối cùng sẽ định hình tương lai của cấu trúc xã hội trên chuỗi.

Bối cảnh và cơ chế cốt lõi của giao thức MCP

Sự kết hợp giữa AI và công nghệ blockchain đang từ giai đoạn khám phá khái niệm, bước vào giai đoạn xác thực tính khả thi. Đặc biệt từ năm 2024, các mô hình lớn như GPT-4, Claude, Gemini đã bắt đầu có khả năng quản lý ngữ cảnh ổn định, phân tích nhiệm vụ phức tạp và khả năng tự học, AI không còn chỉ cung cấp "trí tuệ ngoài chuỗi", mà dần dần có khả năng tương tác liên tục và ra quyết định tự trị trên chuỗi. Trong khi đó, thế giới tiền mã hóa cũng đang diễn ra sự tiến hóa cấu trúc. Sự trưởng thành của các công nghệ như blockchain mô-đun, trừu tượng tài khoản, Rollup-as-a-Service đã nâng cao tính linh hoạt trong việc thực thi logic trên chuỗi, dọn đường cho AI trở thành một người tham gia bản địa của blockchain.

Trong bối cảnh này, MCP được đề xuất với mục tiêu xây dựng một bộ toàn diện các mô hình AI chạy, thực hiện, phản hồi và thu lợi trên chuỗi. Điều này không chỉ nhằm giải quyết vấn đề kỹ thuật "AI không thể sử dụng hiệu quả trên chuỗi", mà còn đáp ứng nhu cầu hệ thống trong thế giới Web3 tự mình chuyển mình sang "mô hình điều khiển theo ý định". Logic gọi hợp đồng thông minh truyền thống yêu cầu người dùng có hiểu biết cao về trạng thái chuỗi, giao diện chức năng, cấu trúc giao dịch, trong khi điều này tồn tại một khoảng cách lớn với cách diễn đạt tự nhiên của người dùng thông thường. Việc can thiệp của mô hình AI có thể thu hẹp sự đứt gãy cấu trúc này, nhưng để mô hình AI phát huy tác dụng, điều kiện tiên quyết là nó phải có "danh tính", "ký ức", "quyền hạn" và "khuyến khích kinh tế" trên chuỗi. Giao thức MCP ra đời chính để giải quyết một loạt các nút thắt này.

Cụ thể, MCP không phải là một mô hình hoặc nền tảng độc lập nào đó, mà là một giao thức lớp ngữ nghĩa toàn chuỗi xuyên suốt việc gọi mô hình AI, xây dựng ngữ cảnh, hiểu ý định, thực thi trên chuỗi và phản hồi khuyến khích. Cốt lõi thiết kế xoay quanh bốn khía cạnh: đầu tiên là việc thiết lập cơ chế danh tính mô hình. Dưới khung MCP, mỗi phiên bản mô hình hoặc đại lý (Agent) đều có một địa chỉ trên chuỗi độc lập, và có thể thông qua cơ chế xác thực quyền hạn để nhận tài sản, khởi xướng giao dịch, gọi hợp đồng, từ đó trở thành "tài khoản loại một" trong thế giới blockchain. Thứ hai là hệ thống thu thập ngữ cảnh và giải thích ngữ nghĩa. Mô-đun này thông qua việc trừu tượng hóa trạng thái trên chuỗi, dữ liệu ngoài chuỗi, và lịch sử tương tác, kết hợp với đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cho mô hình cấu trúc nhiệm vụ và bối cảnh môi trường rõ ràng, giúp nó có khả năng thực thi các lệnh phức tạp trong "ngữ cảnh ngữ nghĩa".

Hiện tại đã có nhiều dự án bắt đầu xây dựng hệ thống nguyên mẫu xung quanh ý tưởng MCP. Ví dụ, Base MCP đang cố gắng triển khai mô hình AI như một đại lý trên chuỗi có thể gọi công khai, phục vụ cho việc tạo ra chiến lược giao dịch, quyết định quản lý tài sản và các tình huống khác; Flock thì đã xây dựng một hệ thống hợp tác đa tác nhân dựa trên giao thức MCP, cho phép nhiều mô hình phối hợp một cách linh hoạt xung quanh một nhiệm vụ của người dùng; trong khi đó, các dự án như LyraOS và BORK còn cố gắng phát triển MCP thành một lớp cơ sở của "hệ điều hành mô hình", bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể xây dựng các plugin mô hình với khả năng cụ thể trên đó và cung cấp cho người khác gọi, từ đó hình thành một thị trường dịch vụ AI trên chuỗi chia sẻ.

Từ góc độ của các nhà đầu tư tiền điện tử, sự ra đời của MCP không chỉ mang lại một lộ trình công nghệ mới mà còn là một cơ hội để tái cấu trúc ngành công nghiệp. Nó mở ra một "tầng kinh tế AI bản địa" mới, nơi mô hình không chỉ là công cụ, mà còn là những người tham gia kinh tế có tài khoản, tín dụng, lợi nhuận và con đường tiến hóa. Điều này có nghĩa là trong tương lai, các nhà tạo lập thị trường trong DeFi có thể là mô hình, những người tham gia bỏ phiếu cho việc quản trị DAO có thể là mô hình, những người biên tập nội dung trong hệ sinh thái NFT có thể là mô hình, thậm chí dữ liệu trên chuỗi sẽ được mô hình phân tích, kết hợp và định giá lại, dẫn đến sự ra đời của "tài sản dữ liệu hành vi AI" hoàn toàn mới. Suy nghĩ về đầu tư do đó sẽ chuyển từ "đầu tư vào một sản phẩm AI" sang "đầu tư vào trung tâm khuyến khích trong một lớp sinh thái AI, lớp tích hợp dịch vụ hoặc giao thức phối hợp giữa các mô hình", MCP với tư cách là giao thức giao tiếp và thực thi ngữ nghĩa cơ bản, hiệu ứng mạng tiềm năng và sự chênh lệch chuẩn hóa của nó rất đáng để chú ý trong trung và dài hạn.

Khi ngày càng nhiều mô hình bước vào thế giới Web3, vòng khép kín của danh tính, bối cảnh, thực thi và khuyến khích sẽ quyết định liệu xu hướng này có thực sự triển khai được hay không. MCP không phải là một điểm đột phá đơn lẻ, mà là một "giao thức cơ sở hạ tầng" cung cấp giao diện đồng thuận cho toàn bộ làn sóng AI + Crypto. Nó cố gắng trả lời không chỉ về mặt công nghệ "làm thế nào để đưa AI lên chuỗi", mà còn về mặt kinh tế "làm thế nào để khuyến khích AI liên tục tạo ra giá trị trên chuỗi".

Các kịch bản ứng dụng điển hình của AI Agent: MCP如何重构链上任务模式

Khi mô hình AI thực sự có danh tính trên chuỗi, có khả năng cảm nhận ngữ cảnh ngữ nghĩa, có thể phân tích ý định và thực hiện các nhiệm vụ trên chuỗi, nó không còn chỉ là "công cụ hỗ trợ", mà trở thành một Agent trên chuỗi có ý nghĩa thực sự, trở thành chủ thể chủ động thực hiện logic. Và điều này chính là ý nghĩa lớn nhất của giao thức MCP - nó không phải để làm cho một mô hình AI nào đó mạnh hơn, mà là để cung cấp một con đường có cấu trúc cho mô hình AI tham gia vào thế giới blockchain, tương tác với hợp đồng, hợp tác với con người, và tương tác với tài sản. Con đường này không chỉ bao gồm các khả năng cơ bản như danh tính, quyền hạn và trí nhớ, mà còn bao gồm các lớp trung gian trong các thao tác như phân tách nhiệm vụ, lập kế hoạch ngữ nghĩa và chứng minh thực hiện, cuối cùng dẫn đến khả năng AI Agent thực sự tham gia xây dựng hệ thống kinh tế Web3.

Bắt đầu từ những ứng dụng có ý nghĩa thực tiễn nhất, quản lý tài sản trên chuỗi là lĩnh vực đầu tiên mà AI Agent thâm nhập. Trong DeFi trước đây, người dùng cần cấu hình ví thủ công, phân tích tham số của các bể thanh khoản, so sánh APY, thiết lập chiến lược, toàn bộ quá trình này cực kỳ không thân thiện với người dùng bình thường. Tuy nhiên, dựa trên MCP, AI Agent có thể tự động thu thập dữ liệu trên chuỗi sau khi nhận được ý định "tối ưu hóa lợi suất" hoặc "kiểm soát rủi ro", đánh giá mức chênh lệch rủi ro và sự biến động dự kiến của các giao thức khác nhau, đồng thời tạo ra các danh mục chiến lược giao dịch một cách động, sau đó xác thực tính an toàn của các đường đi thực hiện thông qua mô phỏng hoặc kiểm tra hồi quy trên chuỗi. Mô hình này không chỉ nâng cao tính cá nhân hóa và tốc độ phản hồi của việc tạo chiến lược, mà quan trọng hơn, nó cho phép người dùng không chuyên lần đầu tiên ủy thác tài sản bằng ngôn ngữ tự nhiên, khiến cho quản lý tài sản không còn là hành động có rào cản công nghệ cao nữa.

Một bối cảnh khác đang trưởng thành nhanh chóng là danh tính trên chuỗi và tương tác xã hội. Các hệ thống danh tính trên chuỗi trước đây thường dựa trên lịch sử giao dịch, tài sản nắm giữ hoặc cơ chế chứng nhận cụ thể, sức biểu đạt và tính linh hoạt của chúng rất hạn chế. Tuy nhiên, khi mô hình AI can thiệp, người dùng có thể sở hữu một "đại diện ngữ nghĩa" luôn đồng bộ với sở thích, mối quan tâm và hành vi của họ, đại diện này có thể tham gia vào DAO xã hội, xuất bản nội dung, tổ chức các sự kiện NFT, thậm chí giúp người dùng duy trì uy tín và ảnh hưởng trên chuỗi. Chẳng hạn, một số chuỗi xã hội đã bắt đầu triển khai các Agent hỗ trợ giao thức MCP, để tự động hỗ trợ người dùng mới hoàn thành quy trình Onboarding, xây dựng đồ thị xã hội, tham gia bình luận và bỏ phiếu, từ đó chuyển "vấn đề khởi động lạnh" từ vấn đề thiết kế sản phẩm thành vấn đề tham gia của đại diện thông minh. Hơn nữa, trong tương lai khi sự đa dạng danh tính và phân nhánh nhân cách được chấp nhận rộng rãi, một người dùng có thể sở hữu nhiều đại diện AI, mỗi đại diện dùng cho các tình huống xã hội khác nhau, và MCP sẽ trở thành "tầng quản trị danh tính" để quản lý quy tắc hành vi và quyền thực thi của những đại diện này.

Điểm mấu chốt thứ ba của AI Agent là quản trị và quản lý DAO. Ở giai đoạn hiện tại, sự tham gia và độ hoạt động của DAO luôn là một rào cản, cơ chế bỏ phiếu cũng tồn tại nhiều ngưỡng kỹ thuật cao và tiếng ồn hành vi. Khi MCP được giới thiệu, Agent có khả năng phân tích ngữ nghĩa và hiểu ý định có thể giúp người dùng thường xuyên tổng hợp động thái của DAO, trích xuất thông tin quan trọng, tóm tắt ngữ nghĩa các đề xuất và dựa trên việc hiểu sở thích của người dùng để đề xuất các tùy chọn bỏ phiếu hoặc tự động thực hiện hành vi bỏ phiếu. Cơ chế quản trị trên chuỗi dựa trên "đại diện sở thích" này đã giảm đáng kể vấn đề quá tải thông tin và mất cân bằng động lực. Đồng thời, khung MCP cũng cho phép chia sẻ kinh nghiệm quản trị và lộ trình phát triển chiến lược giữa các mô hình, chẳng hạn như một Agent quan sát thấy các đề xuất quản trị nhất định dẫn đến tác động tiêu cực trong nhiều DAO, có thể phản hồi kinh nghiệm trở lại cho chính mô hình, tạo ra cơ chế chuyển giao kiến thức quản trị xuyên cộng động, từ đó xây dựng một cấu trúc quản trị ngày càng "thông minh".

Ngoài các ứng dụng chính thống nêu trên, MCP còn cung cấp khả năng giao diện thống nhất cho AI trong việc quản lý dữ liệu trên chuỗi, tương tác trong thế giới trò chơi, tạo ra chứng minh tự động ZK, và tiếp nhận nhiệm vụ xuyên chuỗi. Trong lĩnh vực trò chơi trên chuỗi, AI Agent có thể trở thành bộ não đứng sau các nhân vật không phải người chơi, thực hiện đối thoại thời gian thực, tạo cốt truyện, lập lịch nhiệm vụ và