a16z dự đoán: Năm 2026, AI sẽ tiến hóa từ "công cụ" thành "hạ tầng kinh tế mới"

Tác giả: a16z crypto

Biên tập: Deep潮 TechFlow

Tiêu đề gốc: a16z：Ba xu hướng lớn của trí tuệ nhân tạo năm 2026

Năm nay, AI sẽ đảm nhận nhiều nhiệm vụ nghiên cứu thực chất hơn

Là một nhà kinh tế học toán học, từ tháng 1 năm 2025, tôi rất khó để các mô hình AI tiêu chuẩn hiểu được quy trình làm việc của mình; tuy nhiên đến tháng 11 năm 2025, tôi đã có thể ra lệnh cho các mô hình AI như thể đang ra lệnh cho sinh viên tiến sĩ… và đôi khi chúng còn trả về những câu trả lời mới mẻ và chính xác. Ngoài trải nghiệm cá nhân của tôi, AI đang được ứng dụng rộng rãi hơn trong lĩnh vực nghiên cứu, đặc biệt trong lĩnh vực suy luận. Những mô hình này không chỉ hỗ trợ trực tiếp quá trình khám phá mà còn có thể tự giải quyết các vấn đề khó như Putnam (hoặc có thể là kỳ thi toán học đại học khó nhất thế giới).

Hiện vẫn chưa rõ phương pháp hỗ trợ nghiên cứu này sẽ mang lại lợi ích lớn nhất trong những lĩnh vực nào và cụ thể ra sao. Nhưng tôi dự đoán, năm nay, nghiên cứu AI sẽ thúc đẩy và khuyến khích một phong cách nghiên cứu mới hoàn toàn: phong cách này tập trung hơn vào việc xây dựng mối quan hệ giữa các ý tưởng khác nhau và có khả năng suy luận nhanh từ các câu trả lời mang tính giả thuyết hơn.

Những câu trả lời này có thể không hoàn toàn chính xác, nhưng chúng vẫn có thể hướng nghiên cứu đi đúng hướng (ít nhất là trong một số cấu trúc topo nhất định). Thật trớ trêu, điều này giống như đang tận dụng sức mạnh “ảo giác” của mô hình: khi mô hình “đủ thông minh”, việc cung cấp cho chúng một không gian trừu tượng để kích thích tư duy có thể vẫn tạo ra những kết quả vô nghĩa — nhưng đôi khi cũng dẫn đến những khám phá đột phá, giống như con người khi không làm việc theo lối suy nghĩ tuyến tính hoặc theo hướng rõ ràng, lại có thể sáng tạo hơn.

Việc suy luận theo cách này đòi hỏi một phong cách làm việc mới trong quy trình AI — không chỉ là “đối thoại đơn giản giữa các đại lý”, mà là một mô hình hợp tác phức tạp của “đại lý lồng ghép đại lý”. Trong mô hình này, các mô hình ở các cấp độ khác nhau hỗ trợ nhà nghiên cứu đánh giá các phương án của mô hình ban đầu, rồi dần rút ra những tinh hoa. Chính tôi đã bắt đầu dùng phương pháp này để viết bài báo, trong khi những người khác đang thực hiện tra cứu bằng sáng chế, phát minh các dạng tác phẩm nghệ thuật mới, thậm chí (đáng tiếc) phát hiện các phương thức tấn công hợp đồng thông minh mới.

Tuy nhiên, để vận hành các tổ hợp đại lý suy luận lồng ghép này để nghiên cứu, vẫn cần có khả năng tương tác tốt hơn giữa các mô hình, cũng như một phương pháp nhận diện và bù đắp phù hợp cho đóng góp của từng mô hình — và những vấn đề này, công nghệ blockchain có thể giúp giải quyết.

— Scott Kominers (@skominers), thành viên nhóm nghiên cứu a16z crypto, giảng viên tại Harvard Business School

Từ “Hiểu khách hàng của bạn” (KYC) đến “Hiểu đại lý của bạn” (KYA): sự chuyển đổi trong xác thực danh tính

Ngành công nghiệp xây dựng cơ sở hạ tầng KYC (Hiểu khách hàng của bạn) đang chuyển hướng từ trí tuệ sang xác thực danh tính. Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, số lượng “danh tính phi con người” hiện đã vượt quá 96 lần số nhân viên con người — tuy nhiên, những “danh tính” này vẫn là những “hồn ma” không thể tiếp cận dịch vụ ngân hàng.

Cơ sở hạ tầng then chốt còn thiếu chính là “Hiểu đại lý của bạn” (KYA, Know Your Agent). Giống như con người cần điểm tín dụng để vay tiền, các đại lý cũng cần chứng nhận ký số mã hóa để thực hiện giao dịch — những chứng nhận này liên kết đại lý với chủ thể, điều kiện ràng buộc và trách nhiệm của nó. Trước khi xây dựng cơ sở hạ tầng này, các doanh nghiệp sẽ tiếp tục chặn các đại lý này tại tường lửa.

Trong vài thập kỷ qua, ngành xây dựng cơ sở hạ tầng KYC đã có thời gian dài phát triển, giờ đây chỉ còn vài tháng để nghiên cứu cách thực hiện KYA.

— Sean Neville (@psneville), Đồng sáng lập Circle, Kiến trúc sư của USDC; CEO của Catena Labs

Giải quyết vấn đề “thuế vô hình” của mạng mở: Thách thức kinh tế thời AI

Sự trỗi dậy của đại lý AI đang tạo ra một “thuế vô hình” đối với mạng mở, làm rối loạn nền tảng kinh tế của nó một cách căn bản. Sự rối loạn này bắt nguồn từ sự ngày càng gia tăng của sự không phù hợp giữa “tầng ngữ cảnh” (Context layer) và “tầng thực thi” (Execution layer): hiện tại, các đại lý AI trích xuất dữ liệu từ các trang web hỗ trợ quảng cáo (tầng ngữ cảnh), mang lại tiện ích cho người dùng nhưng lại hệ thống hóa bỏ qua nguồn thu nhập hỗ trợ nội dung (như quảng cáo và đăng ký).

Để ngăn chặn sự suy thoái dần của mạng mở (và bảo vệ các nội dung đa dạng cung cấp nhiên liệu cho AI), chúng ta cần triển khai quy mô các giải pháp công nghệ và kinh tế. Những giải pháp này có thể bao gồm các mô hình tài trợ nội dung thế hệ tiếp theo, hệ thống phân bổ nhỏ (micro-attribution) hoặc các hình thức hỗ trợ tài chính mới khác. Tuy nhiên, các giao thức cấp phép AI hiện tại đã chứng minh tính không bền vững về mặt tài chính, vì chúng thường chỉ bù đắp một phần nhỏ doanh thu mà các nhà cung cấp nội dung mất đi do lưu lượng AI phân tán.

Mạng lưới cần một mô hình kinh tế công nghệ hoàn toàn mới, cho phép giá trị tự động luân chuyển. Trong năm tới, bước chuyển chính sẽ là từ mô hình cấp phép tĩnh sang cơ chế bù đắp dựa trên sử dụng thực thời gian thực. Điều này đòi hỏi thử nghiệm và mở rộng các hệ thống liên quan — có thể sử dụng các khoản thanh toán nhỏ dựa trên blockchain (nanopayments) và các tiêu chuẩn phân bổ phức tạp — để tự động thưởng cho các thực thể đã đóng góp thành công vào nhiệm vụ của đại lý AI.

— Liz Harkavy (@liz_harkavy), Nhóm đầu tư tiền mã hóa của a16z