Trong năm qua, sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử đã trở thành một lĩnh vực nổi bật mà người tiêu dùng theo dõi, xu hướng này đã thúc đẩy việc khởi động nhiều dự án mới.

Viết bởi: Karen Shen

Biên dịch: Block unicorn

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá cơ hội tiềm năng của việc hợp tác giữa Tiền điện tử và Trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho người tiêu dùng. Bài viết được chia thành ba phần:

Tại sao chọn mã hóa x AI cấp tiêu dùng?

Tổng quan thị trường trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống

mã hóa x cơ hội của AI cấp tiêu dùng

Tại sao lựa chọn mã hóa x AI cấp người dùng

Trong năm qua, sự giao thoa giữa AI và tiền điện tử đã trở thành một lĩnh vực nóng được người tiêu dùng quan tâm, một xu hướng đã thúc đẩy sự ra mắt của một số lượng lớn các dự án mới. Phần lớn trọng tâm và vốn tập trung vào cơ sở hạ tầng của AI, chẳng hạn như sức mạnh tính toán, quy trình đào tạo, kỹ thuật suy luận, mô hình tác nhân thông minh và cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Mặc dù nhiều dự án trong đó rất tham vọng và có thể mang lại kết quả quy mô lớn, nhưng công nghệ này vẫn chưa đạt đến mức độ sản xuất (tính đến hiện tại), khả năng thương mại hóa rộng rãi trong tương lai ngắn là khá thấp. Điều này tạo ra một khoảng trống trên thị trường cho các ứng dụng công nghệ có tác động trực tiếp mạnh mẽ hơn, đặc biệt là ứng dụng ở mức độ tiêu dùng.

Trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng được thiết kế cho người dùng hàng ngày, không phải cho doanh nghiệp hoặc ứng dụng cụ thể của doanh nghiệp. Các sản phẩm này bao gồm trợ lý và hệ thống gợi ý dựa trên trí tuệ nhân tạo, công cụ tạo ra 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 càng trực quan hơn, cá nhân hóa hơn và dễ sử dụng hơn đối với người dùng thông thường.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiêu dùng phổ biến ngày nay

Khác với trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp thường yêu cầu độ chính xác và kết quả xác định, trí tuệ nhân tạo tiêu dùng được hưởng lợi từ tính linh hoạt, sáng tạo và khả năng thích nghi - đó là những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo hiện tại thể hiện xuất sắc.

Mặc dù vẫn ở giai đoạn đầu, sự kết hợp giữa công nghệ mã hóa và trí tuệ nhân tạo cấp người tiêu dùng không thể phủ nhận là một chủ đề hấp dẫn. Rất ít khi thấy hai công nghệ cùng tiến vào giai đoạn chín muối, vì vậy, điều đó xứng đáng được khám phá - mặc dù dự đoán kết quả rất khó khăn.

Trong lĩnh vực mã hóa, hiện đang cần thêm ứng dụng dành cho người tiêu dùng để tạo ra cách tương tác mới, thú vị với công nghệ cơ bản. Trong thập kỷ qua, đầu tư vào Blockchain đã thúc đẩy tiến bộ đáng kể về cơ sở hạ tầng, bao gồm tốc độ tạo Khối nhanh hơn, chi phí Gas thấp hơn, trải nghiệm người dùng (UX) tốt hơn và giảm đáng kể các rào cản mà người dùng thường gặp phải vài năm trước.

Bạn chỉ cần thử tham gia ứng dụng Moonshot và các ứng dụng khác, bạn có thể sử dụng Apple Pay để mua ngay MEME coin và cảm nhận rõ ràng được sự tiến bộ lớn lao của toàn ngành. Tuy nhiên, vẫn thiếu những người sáng lập và nhà phát triển sẵn lòng giải quyết vấn đề mã hóa thú vị của người tiêu dùng.

Trong khi đó, AI tiêu dùng đã sẵn sàng cho thị trường và cung cấp cho các nhà phát triển một cơ hội chín muồi để kết hợp hai công nghệ này và xây dựng các ứng dụng để tạo hình cách chúng ta tương tác, sở hữu và tham gia với tài sản kỹ thuật số và hệ thống AI.

Tổng quan thị trường trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống

Trước tiên, hãy tận dụng hai tài nguyên để giúp chúng tôi tăng tốc các thử nghiệm trong lĩnh vực AI cấp tiêu dùng truyền thống (không phải tiền điện tử):

Sản phẩm tiêu dùng hàng đầu theo thứ tự lưu lượng mạng của a16z (phiên bản 3)

Dự án W24 mới nhất của nhóm YC

Sản phẩm tiêu dùng hàng đầu theo thứ tự lưu lượng mạng của a16z

Báo cáo này của a16z xếp hạng các trang web và ứng dụng di động AI tiêu dùng phổ biến nhất hàng sáu tháng dựa trên dữ liệu lưu lượng mạng.

Thông qua việc phân tích các dữ liệu này, họ nhận ra xu hướng người tiêu dùng tham gia tích cực vào công nghệ trí tuệ nhân tạo cấp tiêu dùng như thế nào, những danh mục nào đang được theo dõi, những danh mục nào đang suy thoái, và các dự án dẫn đầu sớm trong mỗi danh mục.

Dưới đây là 100 sản phẩm trí tuệ nhân tạo tiêu dùng hàng đầu cho đến tháng 8 năm 2024, được phân loại theo hai loại trang web và ứng dụng di động.

Rõ ràng, các công cụ tạo và chỉnh sửa nội dung đang dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng.

Những ứng dụng này hiện chiếm 52% trong 50 ứng dụng trang web hàng đầu và 36% trong 50 ứng dụng di động hàng đầu. Đáng chú ý, loại ứng dụng này đang mở rộng từ tạo hình thành ảnh đến bao gồm cả tạo video và âm nhạc, mở rộng thêm tiềm năng biểu đạt sáng tạo được động lực bởi trí tuệ nhân tạo.

Các danh mục phổ biến như trợ lý thông minh, công cụ hỗ trợ và công cụ tăng năng suất tiếp tục duy trì ổn định trong danh sách top 100, phản ánh nhu cầu liên tục. Phiên bản thứ ba của báo cáo a16z đã thêm danh mục 'Thẩm mỹ và Hẹn hò', với ba dự án thuộc danh mục này đã vào danh sách.

Đáng chú ý, một dự án mã hóa chuyên ngành đã lọt vào danh sách. Ứng dụng đồng hành hoạt hình Yodayo (hiện đổi tên thành Moescape AI) đứng thứ 22 trên bảng ứng dụng web.

Moescape AI

So sánh báo cáo mới nhất của a16z với các báo cáo trước đó, ta có thể thấy rằng trong khi danh mục AI tiêu dùng cốt lõi vẫn ổn định, khoảng 30% trong 100 dự án đầu tiên là các dự án mới, nhấn mạnh sự phát triển liên tục của lĩnh vực này.

Dự án W24 mới nhất của nhóm YC

Tiếp theo, hãy cùng nhìn lại lô hàng dự án W24 của YC (phiên bản mới nhất) như một nguồn tài nguyên hỗ trợ trong việc nhận biết dự án và danh mục trí tuệ nhân tạo tiêu dùng mới nổi, mặc dù những dự án và danh mục này đã có mặt trên thị trường, nhưng có thể chưa đủ hấp dẫn để xuất hiện trong danh sách 100 trang web có lưu lượng truy cập cao nhất của a16z.

Ý tưởng ở đây là dù có sự không chắc chắn về nhu cầu thực tế của người tiêu dùng đối với những sản phẩm này, nhưng thông tin này có thể giúp chúng ta dự đoán xu hướng trí tuệ nhân tạo của người tiêu dùng trong 6-12 tháng tới.

Trong số 235 dự án gần đây, 63% tập trung vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trong đó có 70% được xây dựng trên nền tảng Lớp ứng dụng. Chỉ khoảng 14% dự án Lớp ứng dụng được xác định là tập trung vào người tiêu dùng.

Dưới đây là sự cố gắng của chúng tôi để phân loại dự án trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng.

Tương tự, việc tạo ra nội dung vẫn là một trong những loại hình phổ biến nhất trong số các nhà sáng lập, và các dự án mới liên tục vượt qua giới hạn của khả năng sáng tạo.

Như báo cáo của a16z, nhóm khởi nghiệp mới nhất của YC đang khám phá các loại nội dung cao cấp, bao gồm kể chuyện, viết kịch bản và tạo phim, âm nhạc, video và nội dung chủ yếu dựa trên bài thuyết trình.

Ngoài việc tạo ra nội dung, người sáng lập còn tập trung vào công nghệ tìm kiếm, năng suất và giáo dục. Ba lĩnh vực này tương đồng với báo cáo của a16z, mặc dù hầu hết các công ty trong YC phát triển các giải pháp tập trung và cụ thể cho các ngành công nghiệp này.

Cuối cùng, nhóm này có sự xuất hiện của các danh mục như trò chơi, tự động hóa, thị trường và phương tiện truyền thông, đánh dấu một số hướng mới không xuất hiện trong báo cáo a16z.

Tài sản tiền điện tử x Cơ hội của AI cho người tiêu dùng

Vì đã giới thiệu về xu hướng nền tảng truyền thống của thị trường AI dành cho người tiêu dùng, hãy chuyển sự chú ý sang AI dành cho người tiêu dùng.

Đầu tiên, có thể hữu ích cho chúng tôi khi đưa ra một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về cách AI có thể hữu ích cho các sản phẩm mãhóa hoặc cách mã hóa có thể hữu ích cho các sản phẩm AI cấp tiêu dùng.

mã hóa和 AI 提供了非常不同的价值主张。

Có thể nói, giá trị của hai công nghệ này có sự xung đột - mã hóa tập trung vào Phi tập trung, quyền riêng tư và sở hữu cá nhân, trong khi trí tuệ nhân tạo thường tập trung quyền lực và kiểm soát vào tay những người phát triển và sở hữu mô hình tiên tiến nhất.

Tuy nhiên, với sự xuất hiện của Phi tập trung và Mã nguồn mở AI, những ranh giới này bắt đầu trở nên mờ mịt.

Trong lĩnh vực sản phẩm tiêu dùng, sự đổi mới cốt lõi của trí tuệ nhân tạo (AI) là thông qua việc tạo ra nội dung mới lạ, bắt chước và mở rộng sự sáng tạo của con người, đồng thời học từ các tập dữ liệu khổng lồ, 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.

Có dấu hiệu ban đầu cho thấy ứng dụng AI có tiềm năng mạnh mẽ về việc giữ chân người dùng và tiềm năng tiền tệ. Tuy nhiên, họ cũng đối mặt với vấn đề 'khách du lịch', tức là lưu lượng người dùng cao, nhưng tỷ lệ chuyển đổi từ người dùng miễn phí sang người dùng trả phí thấp hơn bình thường.

Mặt khác, công nghệ mã hóa là một không gian thiết kế bao gồm các đặc tính Phi tập trung, khích lệ kinh tế mã hóa và siêu tài chính. Nó là một Sổ cái phân bổ, cho phép giá trị của bất kỳ đối tượng số nào được lưu trữ một cách透明且有来源可查的方式.

Công nghệ mã hóa rất hiệu quả trong việc điều phối hoạt động, tạo hạ tầng Phi tập trung và tạo ra thị trường không ma sát ở những nơi trước đây không có thị trường. Tuy nhiên, ngoài hạ tầng tài chính, công nghệ mã hóa chưa tạo ra một ứng dụng tiêu dùng đáng chú ý và bền vững.

AI có thể là một trong những yếu tố quan trọng để mở khóa tiềm năng tiêu dùng rộng lớn hơn của công nghệ mã hóa. Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra sự nhanh chóng của việc áp dụng AI sinh sản, với tỷ lệ sử dụng đã vượt qua cả máy tính cá nhân và internet - khoảng 32% cư dân Mỹ sử dụng AI hàng tuần. Với tốc độ phát triển này, những nhà phát triển công nghệ mã hóa cho tiêu dùng nếu có thể thử nghiệm và đổi mới đồng bộ với việc áp dụng nhanh chóng của AI, sẽ có ưu thế lớn.

Chúng tôi tin rằng, thông qua các ứng dụng tiêu dùng sáng tạo, kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và khả năng độc đáo của mạng Phi tập trung và tài chính hóa được cung cấp bởi mã hóa, những thành tựu đột phá sẽ được tạo ra.

Tổng quan thị trường

Trong lĩnh vực kinh doanh tập trung vào người tiêu dùng kết hợp mã hóa và trí tuệ nhân tạo, số lượng dự án vẫn còn tương đối ít, ước tính nghiên cứu của chúng tôi là khoảng 28 dự án, mặc dù đây không phải là con số cuối cùng.

Trong bản đồ thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung thuộc lĩnh vực đóng góp của đám đông này, phân loại dành cho người tiêu dùng chỉ chiếm khoảng 13% tổng thị trường trí tuệ nhân tạo Phi tập trung, điều này cho thấy chúng ta vẫn còn rất nhiều không gian tăng lên. Để so sánh nhanh, khoảng 60-70% sản phẩm trên thị trường công nghệ nằm ở Lớp ứng dụng, trong đó khoảng 70-80% là ứng dụng dành cho người tiêu dùng.

Mặc dù chúng tôi chỉ bao gồm một số dự án nhỏ trong báo cáo này, nhưng chúng tôi vẫn có thể nhận ra một số nhận định sớm.

Chúng tôi đã nhận diện một số ý tưởng sớm của nhóm trong việc kết hợp mã hóa và AI. Những hiểu biết này đã được rút ra thành một số trường hợp sử dụng rộng lớn hơn sau đây, trong đó một số đã thể hiện tiềm năng, trong khi một số khác có thể không ổn định.

Cơ chế động viên: Tiền điện tử được sử dụng như một cách thưởng và khuyến khích người dùng hoạt động trên nền tảng / ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, một trong các ứng dụng của Token nguyên sinh Wayfinder là thưởng cho các đại lý và người tham gia tạo ra các con đường on-chain có giá trị khi điều hướng trên chuỗi on-chain cho AI. Đối với Botto, các nghệ sĩ trí tuệ nhân tạo tự động yêu cầu cộng đồng cung cấp phản hồi về tác phẩm nghệ thuật của họ. Botto sẽ thưởng một phần doanh thu bán hàng của tác phẩm nghệ thuật dưới dạng Token $BOTTO để động viên sự tham gia này.

Tài chính hóa: Khả năng thực hiện giao dịch on-chain, sở hữu và tạo ra thu nhập tài sản AI. Ví dụ, Giao protoclol Virtuals cung cấp một nền tảng, mọi người đều có thể mua, sở hữu một phần đại lý AI và hưởng lợi từ thu nhập được tạo ra bởi đại lý AI mà họ tin tưởng. Quyền sở hữu được biểu thị dưới dạng Token.

Quyền sở hữu: Cho phép chủ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ theo dõi, xác minh và yêu cầu tiền tác quyền trên Khối on-chain. Ví dụ, các dự án phối hợp không được kiểm duyệt như Oh.xyz đang sử dụng công nghệ mã hóa để tạo ra mã thông báo sinh học số của tác giả trên nền tảng của mình, để xác minh tính chính xác của nội dung và yêu cầu tiền tác quyền trong tương lai.

Kinh tế trong ứng dụng hoặc trong trò chơi: Tiền điện tử được sử dụng như một loại tiền tệ trong ứng dụng hoặc trong trò chơi. Ví dụ, các trò chơi như Parallel và Today sẽ có kinh tế trong trò chơi, người chơi và đại diện AI của họ có thể giao dịch tài nguyên bằng Token của mình.

Phi tập trung: Mạng lưới, dịch vụ và mô hình phi tập trung. Ví dụ, BitMind là một mạng con trên Bittensor, đang xây dựng hệ thống phát hiện giả mạo Độ sâu đầu tiên phi tập trung. Sử dụng Bittensor, họ có thể thúc đẩy sự cạnh tranh công khai giữa các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo, đóng góp vào việc xây dựng mô hình phát hiện giả mạo Độ sâu tốt nhất.

Chống kiểm duyệt: Hủy bỏ kiểm duyệt nội dung tạo ra bằng AI dựa trên mô hình. Ví dụ, Venice là một trợ lý AI tạo ra bằng mô hình riêng tư và không cần phải được cấp phép, được xây dựng trên mạng lưới đại diện chung Phi tập trung của Morpheus. Khác với các trợ lý AI truyền thống, Venice không kiểm duyệt nội dung AI hoặc tải xuống cuộc trò chuyện của bạn.

Hệ thống thành viên: Tài sản tiền điện tử được sử dụng như một phương tiện để truy cập vào các tính năng cao cấp. Ví dụ, Token hệ sinh thái MyShell có nhiều trường hợp sử dụng, trong đó một trong số đó là cấp phép cho holder truy cập vào các tính năng cao cấp.

Trợ lý: Trí tuệ nhân tạo (AI) là một cách để làm cho tương tác giữa con người và tài sản tiền điện tử trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ, Wayfinder, Fere AI, Fungi và PAAL AI là các trợ lý hoặc robot dành cho ngành tài sản tiền điện tử, nhằm mục đích làm cho trải nghiệm mã hóa của người dùng cuối trở nên thuận tiện hơn.

Contextualization: AI là một cách để cá nhân hóa nội dung on-chain bằng cách đặt vào bối cảnh. Ví dụ, Unofficial nhằm xây dựng một công cụ tìm kiếm xã hội trên chuỗi sử dụng zkTLS và RAG trên Farcaster.

Sau khi xem xét thị trường Tiền điện tử và AI hiện tại - bao gồm tình hình ứng dụng Tiền điện tử và AI và tình hình các lĩnh vực AI tiêu dùng truyền thống đã được xác định và mới nổi, phần tiếp theo sẽ khám phá không gian thiết kế tiềm năng nhất trong lĩnh vực giao nhau này để tham khảo của các nhà phát triển.

Trò chơi và đại lý / Đối tác

Lý do tại sao trò chơi và đại lý / đối tác trở thành hai danh mục phổ biến nhất của các nhà sáng lập trong lĩnh vực giao cắt này là vì chúng cung cấp môi trường lý tưởng nhất cho thử nghiệm AI và tiền điện tử.

Trò chơi và đại lý thường hoạt động trong lĩnh vực tưởng tượng, với mục tiêu là giải trí cho người tiêu dùng. Kết quả của chúng thường không cần phải quyết định và thường có ít ảnh hưởng đối với cuộc sống thực tế. Do đó, điều này tạo điều kiện hoàn hảo cho thực nghiệm.

Môi trường trò chơi siêu hiện thực hiện nay

Cho đến nay, các trò chơi như Parallel Colony và Today đều sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) làm trải nghiệm chính của sản phẩm, tức là hành vi của các nhân vật AI NPC trong trò chơi giống như con người thực sự, có tính tự chủ và có thể tiến hành đối thoại.

Tiền điện tử được sử dụng như một kênh tài chính để thanh toán trong trò chơi, thanh toán từ đại lý cho đại lý hoặc mở khóa quyền sở hữu nhân vật.

Quan trọng nhất là, nền kinh tế số mới này là lợi thế của những trò chơi mã hóa này so với rất nhiều trò chơi AI sắp ra mắt.

Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ mang tính chất biến đổi, không còn nghi ngờ gì nữa rằng nó sẽ trở thành một phần quan trọng của việc phát triển và trải nghiệm trò chơi trong tương lai - nhưng chúng tôi tin rằng những nhóm xây dựng trò chơi AI với mục tiêu là kinh tế số nguyên thủy sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn nhất.

Trong trò chơi, đại lý AI rất thú vị, nhưng khả năng mà Tài sản tiền điện tử mở khóa là khả năng đưa ra hệ thống kinh tế sao chép trải nghiệm con người lần đầu tiên trong trò chơi. NPC trong trò chơi hoàn toàn không thể mở tài khoản ngân hàng của họ, thực hiện giao dịch và đưa ra quyết định kinh tế thực sự. Do đó, có thể xuất hiện nhiều hành vi và cơ hội chưa từng có.

Như người sáng lập Parallel Kalos đã nói trên Twitter:

Hiện nay, trong các môi trường ảo như trò chơi, điều này được thể hiện rõ nhất.

Dự án xây dựng AI đại lý và đối tác có điểm tương đồng khi sử dụng AI và Tài sản tiền điện tử - AI là trải nghiệm cốt lõi, Tài sản tiền điện tử là cơ sở tài chính. Tuy nhiên, so với đại lý trong trò chơi chạy trong môi trường hạn chế, cho phép tương tác phức tạp hơn và gần như không có hậu quả trong cuộc sống thực, đại lý và đối tác hiện chỉ hạn chế trong mối quan hệ một một hoặc một nhiều.

Ví dụ, thông qua MyShell, Virtuals Protocol hoặc MoeMate, người dùng cuối cùng tương tác với trí tuệ nhân tạo thông qua tính năng trò chuyện hoặc giọng nói - tương tác chỉ giới hạn trong khoảng bạn và trí tuệ nhân tạo (hoặc phương tiện khác) giữa. Trí tuệ nhân tạo là một trình bao bọc LLM với tính năng hạn chế, có thể được tùy chỉnh bởi người tạo ra trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như cách thức giao tiếp, diện mạo đại diện và những thứ tương tự. Do đó, sự tương tác của bạn với những trí tuệ nhân tạo này cũng bị giới hạn về mặt sáng tạo.

Trải nghiệm với trò trò chuyện trí tuệ nhân tạo Draco Malfoy của MoeMate

Mặc dù tương tự như đối thủ cạnh tranh của nó, nhưng ai16z đã sử dụng Mã nguồn mở và phương pháp từ dưới lên, tập trung vào xây dựng cơ sở hạ tầng đại diện AI trên chuỗi, cung cấp công cụ cho tương lai đa đại diện.

Trong hai lĩnh vực trò chơi và đại lý, vẫn còn nhiều điều đáng khám phá, như trải nghiệm đa đại lý hoặc chế độ trò chơi vô hạn. Một trải nghiệm tương tác phức tạp hơn, hấp dẫn hơn và hệ thống kinh tế mã hóa phức tạp hơn có thể được mang đến thông qua sự tương tác giữa nhiều đại lý AI và con người. Lĩnh vực này vẫn chưa được khám phá đầy đủ ngoài môi trường trò chơi.

Chúng tôi vẫn tin rằng đây là một trong những lĩnh vực mà người sáng lập quan tâm nhất, và chúng tôi háo hức đón chờ xem tương lai sẽ mang lại những đổi mới gì.

Công cụ trợ giúp và tạo nội dung tổng quát

Trình trợ lý và công cụ tạo nội dung chiếm ưu thế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống. Tuy nhiên, sự cạnh tranh gay gắt khiến việc thâm nhập vào thị trường này trở nên đầy thách thức và tốn kém, điều này cũng giải thích tại sao những hạng mục này không mạnh mẽ như trong trí tuệ nhân tạo truyền thống trên bản đồ thị trường tiền điện tử.

Tuy nhiên, nhu cầu về các công cụ này vẫn rất mạnh mẽ, luôn nằm trong top đầu trong phân tích lưu lượng mạng của a16z. Đối với những người sáng lập trong lĩnh vực mã hóa và trí tuệ nhân tạo, những danh mục này vẫn có triển vọng rất lớn, đặc biệt là các sản phẩm được thiết kế đặc biệt cho người dùng mã hóa. Bằng cách tập trung vào nhu cầu cụ thể trong lĩnh vực mã hóa, có thể tạo ra giá trị độc đáo mà không cần phải cạnh tranh trong thị trường truyền thống bão hòa.

Dưới đây là một số ví dụ:

Trợ lý mã hóa AI hỗ trợ: Như đã biết, mã hóa rất khó điều khiển. Dù bạn đang cố gắng mua hoặc trao đổi Token trên chuỗi, hoặc đáp ứng các điều kiện cần thiết để tham gia trò chơi hoặc trải nghiệm xã hội, đều tồn tại nhiều rào cản.

Bạn có đang ở trên mạng đúng không? Làm thế nào để chuyển mạng? Bạn có đủ Token Gas không? Làm thế nào để chuyển tiền sang mạng đích?

Đối với Người mới, việc học rất khó. Ngay cả với những người quen thuộc với Tài sản tiền điện tử, những nhiệm vụ này vẫn có thể mất rất nhiều thời gian.

Mặc dù cho đến nay, ngành này chủ yếu đã cải thiện trong các khía cạnh trừu tượng hóa tài khoản, ý định và giao diện người dùng khác, nhưng AI có khả năng tích hợp những phát triển này và thúc đẩy sự thay đổi này tiến xa hơn. Một số nhóm như Wayfinder, Fungi, PAAL AI và Fere AI đã khám phá các giải pháp mặc dù chưa có một nhóm nào đạt được tiến triển đáng kể - điều này để mở ra không gian cho nhiều đối thủ và chuyên gia hóa.

Danh sách trợ lý mã hóa của Wayfinder

Nhu cầu của các nhà phát triển Solidity có kinh nghiệm có thể khác với Người mới. Chúng tôi tin rằng nhóm có khả năng thành công nhất là nhóm xem xét cụ thể người dùng (tùy chỉnh trải nghiệm dựa trên vấn đề cụ thể của họ), cung cấp trải nghiệm người dùng tinh tế (tận dụng tiến bộ về trừu tượng tài khoản và ý định) và dịch vụ cá nhân hóa (dựa trên hoạt động on-chain trước đó của người dùng).

Hỗ trợ tài sản tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo: Trong lĩnh vực mã hóa, việc tạo nội dung có thể được coi là việc tạo ra tài sản. Những tài sản này có thể là Token ERC20, ERC721, ERC1155 hoặc các dạng chuẩn khác của Token và tài sản kỹ thuật số, cách tạo ra chúng gần như vô hạn. Tương tự như cách Midjourney và DALL-E tạo ra hình ảnh hoặc cách SUNO sáng tác âm nhạc, trí tuệ nhân tạo cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tài sản mã hóa.

Các ví dụ sớm của mã hóa tài sản được động lực bởi AI bao gồm Token $GOAT của Truth Terminal, đại diện triển khai tài sản của Wayfinder, thị trường tạo ra tài sản game hóa sắp ra mắt của Swan và nền tảng khởi động đại diện AI của Virtuals Protocol.

Ngoài việc tạo ra tài sản, trí tuệ nhân tạo còn có thể hình thành câu chuyện, tài sản tiếp thị và đưa ra 'âm thanh' cho chúng. Đối với các loại tài sản cụ thể như MEME (không phụ thuộc vào bên ngoài), trí tuệ nhân tạo có thể đơn giản hóa quy trình phát triển tài sản từ đầu đến cuối một cách hiệu quả.

Trong thế giới này, nơi mà AI đại diện có thể tạo ra vô số tài sản mã hóa mà không gây ma sát, cơ hội của nhà phát triển nằm ở việc nhận ra giá trị và luồng chú ý. Ví dụ, chiến lược mà Virtuals Protocol áp dụng là chuyển hành vi đầu cơ sang mức tác giả, cho phép người tiêu dùng dự đoán khả năng thu hút chú ý của AI đại diện và tạo ra tài sản thú vị.

Chúng ta đang sống trong giai đoạn ban đầu của một thực tại mới điên cuồng, trong đó AI có thể tạo ra giá trị tài chính thực sự dưới dạng mã hóa tài sản, và con người có thể tận hưởng và đầu tư vào sự phát triển của những tài sản này. Mặc dù tương lai của xu hướng này khó có thể dự đoán, nhưng lĩnh vực này có một không gian thử nghiệm lớn và chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi hướng đi của nó.

Hỗn hợp

Trong lĩnh vực giao thoa giữa mã hóa và trí tuệ nhân tạo tiêu dùng, còn nhiều loại hình chưa được khám phá đầy đủ. Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, những loại hình này có thể tăng lên và tiến hóa nhanh chóng. Mặc dù nhiều loại hình có thể chỉ tồn tại trong một thời gian ngắn và có ít loại hình thích hợp cho hợp tác mã hóa, nhưng vẫn còn đủ không gian thử nghiệm trong lĩnh vực này - chúng tôi rất hoan nghênh điều này!

Một cách tiếp cận là xem xét các phiên bản tương đương mã hóa của các dự án trí tuệ nhân tạo tiêu dùng truyền thống, đặc biệt là những dự án không có sự giao thoa mã hóa hiện tại. Ví dụ, chúng tôi đã áp dụng công nghệ mã hóa vào hai danh mục trong danh sách a16z và YC, và bổ sung thêm một danh mục để thảo luận.

Giáo dục công nghệ (Edtech) là một trong những danh mục trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu dùng phổ biến, có thể được hưởng lợi từ các phương diện khác nhau của ngăn xếp thông qua công nghệ mã hóa. Nó bao gồm khu vực giáo dục, chuyên ngành, ngôn ngữ, trình độ giáo dục và phương pháp giảng dạy. Trong trường hợp này, thay vì tiếp cận theo hướng tập trung, việc phát triển hợp tác với các nhà đóng góp toàn cầu thông qua mã nguồn mở có thể thúc đẩy công nghệ giáo dục. Trong bối cảnh này, mạng con tập trung vào giáo dục 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 (Edtech). Vượt ra ngoài chiến lược gamification truyền thống (ví dụ cơ chế đăng nhập liên tục hàng ngày của Duolingo), thông qua công nghệ mã hóa, giáo viên và học sinh có thể nhận được phần thưởng vì đóng góp và nỗ lực của họ ở cả hai phía cung cầu.

Đối với tự chăm sóc bản thân, Tiền điện tử có thể có tiềm năng rất đáng chú ý trong việc thực hiện quyền sở hữu dữ liệu và hóa đồng tiền. Với nhiều lý do như chi phí, sự xấu hổ xã hội, thiếu nhận thức và thiếu nhân lực chuyên nghiệp, nhiều người vẫn gặp khó khăn trong việc tiếp cận. Các dự án như Sonia và Maia (đều là các dự án mới nhất của YC) đã cho thấy sự khả thi về giải pháp tư vấn tâm lý được định hướng bởi trí tuệ nhân tạo có giá cả phải chăng. Truyền thống, ghi chú của những nhà trị liệu được lưu trữ trong tệp giấy hoặc tệp số tại văn phòng và không thể truy cập. Tuy nhiên, đối với những nhà trị liệu trí tuệ nhân tạo, dữ liệu có thể được lưu trữ trực tuyến và riêng tư, mở ra cảnh quan mới từ dữ liệu sức khỏe tâm lý cá nhân.

Hãy tưởng tượng nếu bạn thực sự có thể sở hữu dữ liệu từ khóa học điều trị bằng trí tuệ nhân tạo. Bạn có thể chọn giữ bí mật nó, bán nó để kiếm tiền hoặc thậm chí ẩn danh đóng góp cho một mạng lưới dữ liệu sức khỏe để hỗ trợ nghiên cứu có ý nghĩa. Như những dự án mã hóa nguyên sinh như Vana đang làm điều này trở thành có thể, cho phép mọi người sở hữu cổ phần trong dữ liệu của chính mình.

Trong lĩnh vực giải trí, các dự án như Unlonely đang thử nghiệm mã hóa phát trực tiếp gốc, người dùng có thể đoán và ảnh hưởng đến kết quả phát trực tiếp thông qua Token của nền tảng giao dịch. Hiện tại, điều này chỉ giới hạn trong các hoạt động trong đời thực, nhưng có thể mở rộng sang nội dung được tạo ra bởi AI. Điều này có thể thực hiện phát trực tiếp 24/7 và người dùng có quyền kiểm soát câu chuyện trực tiếp lớn hơn. MineTard AI là một ví dụ sớm gần đây. Đó là một đại lý AI, phát trực tiếp Minecraft trên Kick 24/7 và đại lý có thể bị ảnh hưởng bởi $MTard holder.

Năm ngoái, có một xu hướng lan truyền trên TikTok, nơi những người sáng tạo giả vờ là NPC và thực hiện các hành động cụ thể dựa trên "quà tặng" mà họ nhận được. Mặc dù loại nội dung này là phù du, nhưng đó là một dấu hiệu rõ ràng về sự quan tâm của người tiêu dùng đối với trải nghiệm phát trực tiếp tương tác. Với những tiến bộ trong công nghệ NPC được hỗ trợ bởi AI, các tương tác được trò chơi hóa tương tự có thể cho vay để phát trực tiếp, nơi các NPC AI có thể phản hồi đầu vào của người dùng trong thời gian thực.

Xu hướng NPC hot trên TikTok

Đây chỉ là một số ý tưởng sơ bộ về cách áp dụng mã hóa và trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng tiêu dùng. Trong báo cáo này, chúng tôi không bao quát tất cả các ứng dụng có thể có, và chúng tôi dự đoán sẽ xuất hiện nhiều đổi mới như vậy hơn nữa theo sự phát triển nhanh chóng của ngành.

Lời chúc

Bạn có thể đã nhận ra rằng chúng tôi rất hào hứng với tiềm năng của mã hóa và trí tuệ nhân tạo tiêu dùng. Những dự án hiện đang được xây dựng trong lĩnh vực này chỉ đại diện cho một phần nhỏ của tiềm năng.

Với sự phát triển song song của hai công nghệ này, những người sáng lập có một cửa sổ độc đáo để tạo ra một loạt ứng dụng tiêu dùng mới, những ứng dụng này có thể thay đổi cách chúng ta tương tác và tham gia vào tài sản kỹ thuật số và thông minh tổng hợp.

Đối với những người đang xây dựng trong lĩnh vực này, chúng tôi khuyến khích bạn tiếp tục vượt qua giới hạn, khám phá ứng dụng phi truyền thống của những công nghệ này. Chúng tôi cũng hy vọng tài nguyên này có thể giúp đỡ cho hành trình của một số người.