Báo cáo mới của O.XYZ nêu bật cách những biến động địa chính trị, sự khan hiếm tài nguyên và những thay đổi quy định đang định hình lại bối cảnh AI và Web3, với sức mạnh và hạ tầng mạng trở thành những điểm nghẽn mới.
Tổ chức nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo phi tập trung O.XYZ, tập trung vào việc xây dựng O, một siêu trí tuệ độc lập, đã công bố một báo cáo có tiêu đề "Trò chơi quyền lực AI–Web3 2025: Cách phân chia quyền lực toàn cầu và khủng hoảng hạ tầng ảnh hưởng đến Web3."
Báo cáo này xem xét những thay đổi địa chính trị trong chuỗi cung ứng AI, sự khan hiếm ngày càng tăng về năng lượng và khả năng mạng, cũng như áp lực mà những phát triển này đặt lên các công nghệ phi tập trung.
Phân tích dựa trên một loạt các nguồn, bao gồm dữ liệu vận chuyển, hồ sơ tòa án, bảng điều khiển giá đám mây và các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia trong ngành trên năm châu lục. Báo cáo lập luận rằng bối cảnh AI toàn cầu hiện đã được chia thành ba lĩnh vực ảnh hưởng cạnh tranh. Nó nhấn mạnh rằng, tính đến năm 2025, các điểm nghẽn chính trong phát triển AI đã chuyển từ phần cứng, chẳng hạn như silicon, sang các tài nguyên quan trọng như điện, làm mát và sợi.
Báo cáo chi tiết cách mà các biện pháp kiểm soát xuất khẩu nghiêm ngặt hơn của Malaysia đối với các bộ tăng tốc được sản xuất tại Mỹ đã làm sâu sắc thêm sự chia rẽ giữa Mỹ và Trung Quốc, trùng với nỗ lực của Trung Quốc trong việc tăng cường sản xuất bộ xử lý Ascend 910C của Huawei và cụm CloudMatrix.
Ngoài ra, báo cáo chỉ ra sự gia tăng của một liên minh mới giữa UAE, Ả Rập Xê Út và Ấn Độ, đang tài trợ cho việc phát triển các khả năng điện toán chủ quyền quy mô lớn, thiết lập một trung tâm quyền lực thứ ba không hoàn toàn đồng nhất với Washington hay Bắc Kinh. Mặc dù giá giao ngay của chip Nvidia H-class đã giảm kể từ đầu năm 2024, báo cáo lưu ý rằng lịch triển khai và chi phí ngày càng bị chi phối bởi các sự chậm trễ trong kết nối lưới, thiếu hụt biến áp, và các biện pháp hạn chế nội bộ, chẳng hạn như "Dự án Greenland" của Amazon.
“Tính toán đã trở thành một tài sản địa chính trị,” ông Ahmad Shadid, Người sáng lập & Giám đốc điều hành của O.XYZ cho biết. “Các dự án Web3 mà phớt lờ địa lý mới của chip, năng lượng và pháp luật sẽ thấy mình bị ràng buộc vào các Cổng tập trung. Những người sống sót sẽ là những người có kế hoạch cho sự khan hiếm, xác minh phần cứng và nội dung, và đa dạng hóa qua các khu vực pháp lý,” ông nói thêm.
Sự chênh lệch giá cả GPU đám mây và sự cạnh tranh tài năng gia tăng thúc đẩy sự thay đổi trong bối cảnh AI
Giá GPU đám mây tiếp tục cho thấy sự biến động. Giá công khai cho các phiên bản A3 của Google, cùng với việc cắt giảm giá dự kiến vào giữa năm 2025 từ AWS, làm nổi bật những khác biệt khu vực có thể lên đến sáu lần. Ngoài ra, các khoản giảm giá trên thị trường và các khoản hoàn tiền từ các đề nghị riêng tư càng làm phức tạp thêm sự minh bạch về chi phí thực tế. Đồng thời, sự cạnh tranh cho tài năng có tay nghề đã tăng cường mạnh mẽ, với các công ty như Meta và nhiều phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng đầu cung cấp các gói bồi thường gần một trăm triệu đô la. Xu hướng này đang góp phần làm tăng tỷ lệ nghỉ việc trong số các nhà nghiên cứu và giảm số lượng tài năng có sẵn cho các cộng đồng mã nguồn mở.
Đồng thời, các khuôn khổ quy định ngày càng tập trung vào nguồn gốc và chứng thực. Quy định về AI Đa Năng của Liên minh Châu Âu, một phần có hiệu lực từ ngày 2 tháng 8 năm 2025, hiện yêu cầu theo dõi dòng dõi mô hình, tài liệu rủi ro và chứng chỉ nội dung cho nhiều sản phẩm AI. Tương tự, tại Hoa Kỳ, Đạo luật An ninh Chip lưỡng đảng, cùng với hướng dẫn của Nhà Trắng, hiện yêu cầu xác minh vị trí và hồ sơ chuỗi quyền sở hữu cho các bộ xử lý AI tiên tiến, thực sự đặt trách nhiệm về nguồn gốc phần cứng lên tất cả các nhà phát triển AI nghiêm túc.
Ahmad Shadid Chia Sẻ Những Hiểu Biết Về Việc Thích Nghi Web3 Với Sự Đô Chiếm Của AI Và Đưa Ra Các Giải Pháp Thực Tiễn Để Vượt Qua Các Thách Thức Tính Toán
Trong một bình luận với Mpost, Ahmad Shadid, Giám đốc điều hành của O.XYZ, đã thảo luận về khoảng cách ngày càng rộng giữa sự đổi mới do các công ty AI quy mô lớn thúc đẩy và những hạn chế về nguồn lực mà Web3 phải đối mặt. Ông giải thích rằng mặc dù sự chia rẽ này mang lại những thách thức cho sự phi tập trung, nhưng nó không làm cho điều đó trở nên không thể đạt được.
“Các công ty hyperscaler kiểm soát các tài nguyên khan hiếm như GPU, điện và kết nối lưới, cho phép họ ưu tiên nhu cầu của riêng mình và chọn lọc hạ giá, điều này kéo các dự án về phía các ngăn xếp của họ. Đồng thời, các chương trình phân phối nội bộ như ‘Dự án Greenland’ của Amazon chứng minh cách thức năng lực được phân bổ một cách tập trung, càng củng cố thêm lợi thế của họ,” Ahmad Shadid nói với Mpost. “Đối với các đội ngũ Web3 không thể đảm bảo tính toán ổn định, việc dựa vào các API tập trung trở thành mặc định, làm suy yếu tính trung lập đáng tin cậy. Tính khả thi lâu dài của các dự án phi tập trung sẽ phụ thuộc vào việc thiết kế cho sự khan hiếm và khả năng chứng minh ( chứng nhận, nguồn gốc) để chúng có thể hoạt động trên các hạ tầng hỗn hợp, không chỉ riêng các hyperscaler,” ông nói thêm.
Chia sẻ các giải pháp và chiến lược thực tiễn cho các nhà xây dựng Web3 để điều hướng chi phí cao của tính toán AI và duy trì tính cạnh tranh trong một bối cảnh ngày càng tập trung vào AI, Ahmad Shadid đã đưa ra một số lời khuyên.
Ông ấy đầu tiên đề xuất tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc đã được lượng tử hóa, hoặc các mô hình Mixture-of-Experts, và tận dụng sự chênh lệch giá giữa các khu vực và nhà cung cấp, vì sự chênh lệch giữa các đám mây và các chương trình là rất quan trọng. Chuyên gia sau đó đã gợi ý áp dụng cách tiếp cận đa đường để tính toán, kết hợp các đám mây tập trung với các thị trường GPU phi tập trung nơi mà các thỏa thuận mức dịch vụ (SLAs) phù hợp, lưu ý rằng nghiên cứu độc lập cho thấy các mạng DePIN như Akash cung cấp mức giá theo giờ thấp hơn và một kho GPU cao cấp đang ngày càng tăng. Ahmad Shadid cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng khả năng xác minh vào hệ thống bằng cách sử dụng xác minh từ xa GPU/TEE, chẳng hạn như NVIDIA NRAS hoặc Intel Trust Authority cho H100, để đảm bảo rằng các bên liên quan có thể tin tưởng vào kết quả, bất kể workloads chạy ở đâu. Cuối cùng, ông ấy đã khuyên nên phòng ngừa rủi ro năng lượng bằng cách triển khai trên nhiều khu vực pháp lý và nhà cung cấp khác nhau, vì các ràng buộc lưới và các thỏa thuận phản hồi nhu cầu có thể làm giảm công suất trong thời gian ngắn.
Nêu ra những quan điểm khác, Ahmad Shadid bày tỏ kỳ vọng rằng các giao thức Web3 cuối cùng sẽ điều chỉnh theo sự thống trị ngày càng tăng của AI, trong khi hạ tầng AI tập trung có khả năng sẽ vẫn là lực lượng chiếm ưu thế, vượt trội hơn các công nghệ phi tập trung trong tương lai gần.
“Hạ tầng tập trung của AI sẽ duy trì ảnh hưởng lớn lao vì quyền lực, đất đai và chi phí vốn ủng hộ các công ty lớn, và các xu hướng thực thi như nghĩa vụ GPAI của EU và các biện pháp xác minh vị trí/chống buôn lậu của Mỹ giới thiệu phần tốn kém tuân thủ mà các nhà cung cấp lớn có thể hấp thụ. Tuy nhiên, các giao thức Web3 thích ứng bằng cách chứng minh nơi và cách mà các mô hình hoạt động, đa dạng hóa tính toán, và coi nguồn gốc là bắt buộc, có thể đồng tồn tại và thậm chí cung cấp các lớp tin cậy và khả năng di chuyển mà AI tập trung hiện tại thiếu. Theo thời gian, những người thắng cuộc trong Web3 sẽ là những người biến ‘AI được chứng thực, có thể di chuyển’ thành một tính năng, chứ không phải một khát khao,” chuyên gia kết luận.
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.
O.XYZ phát hành 'Hướng dẫn thực địa cơ sở hạ tầng AI 2025': Xây dựng cho sự khan hiếm và đảm bảo xác minh
Tóm tắt
Báo cáo mới của O.XYZ nêu bật cách những biến động địa chính trị, sự khan hiếm tài nguyên và những thay đổi quy định đang định hình lại bối cảnh AI và Web3, với sức mạnh và hạ tầng mạng trở thành những điểm nghẽn mới.
Tổ chức nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo phi tập trung O.XYZ, tập trung vào việc xây dựng O, một siêu trí tuệ độc lập, đã công bố một báo cáo có tiêu đề "Trò chơi quyền lực AI–Web3 2025: Cách phân chia quyền lực toàn cầu và khủng hoảng hạ tầng ảnh hưởng đến Web3."
Báo cáo này xem xét những thay đổi địa chính trị trong chuỗi cung ứng AI, sự khan hiếm ngày càng tăng về năng lượng và khả năng mạng, cũng như áp lực mà những phát triển này đặt lên các công nghệ phi tập trung.
Phân tích dựa trên một loạt các nguồn, bao gồm dữ liệu vận chuyển, hồ sơ tòa án, bảng điều khiển giá đám mây và các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia trong ngành trên năm châu lục. Báo cáo lập luận rằng bối cảnh AI toàn cầu hiện đã được chia thành ba lĩnh vực ảnh hưởng cạnh tranh. Nó nhấn mạnh rằng, tính đến năm 2025, các điểm nghẽn chính trong phát triển AI đã chuyển từ phần cứng, chẳng hạn như silicon, sang các tài nguyên quan trọng như điện, làm mát và sợi.
Báo cáo chi tiết cách mà các biện pháp kiểm soát xuất khẩu nghiêm ngặt hơn của Malaysia đối với các bộ tăng tốc được sản xuất tại Mỹ đã làm sâu sắc thêm sự chia rẽ giữa Mỹ và Trung Quốc, trùng với nỗ lực của Trung Quốc trong việc tăng cường sản xuất bộ xử lý Ascend 910C của Huawei và cụm CloudMatrix.
Ngoài ra, báo cáo chỉ ra sự gia tăng của một liên minh mới giữa UAE, Ả Rập Xê Út và Ấn Độ, đang tài trợ cho việc phát triển các khả năng điện toán chủ quyền quy mô lớn, thiết lập một trung tâm quyền lực thứ ba không hoàn toàn đồng nhất với Washington hay Bắc Kinh. Mặc dù giá giao ngay của chip Nvidia H-class đã giảm kể từ đầu năm 2024, báo cáo lưu ý rằng lịch triển khai và chi phí ngày càng bị chi phối bởi các sự chậm trễ trong kết nối lưới, thiếu hụt biến áp, và các biện pháp hạn chế nội bộ, chẳng hạn như "Dự án Greenland" của Amazon.
“Tính toán đã trở thành một tài sản địa chính trị,” ông Ahmad Shadid, Người sáng lập & Giám đốc điều hành của O.XYZ cho biết. “Các dự án Web3 mà phớt lờ địa lý mới của chip, năng lượng và pháp luật sẽ thấy mình bị ràng buộc vào các Cổng tập trung. Những người sống sót sẽ là những người có kế hoạch cho sự khan hiếm, xác minh phần cứng và nội dung, và đa dạng hóa qua các khu vực pháp lý,” ông nói thêm.
Sự chênh lệch giá cả GPU đám mây và sự cạnh tranh tài năng gia tăng thúc đẩy sự thay đổi trong bối cảnh AI
Giá GPU đám mây tiếp tục cho thấy sự biến động. Giá công khai cho các phiên bản A3 của Google, cùng với việc cắt giảm giá dự kiến vào giữa năm 2025 từ AWS, làm nổi bật những khác biệt khu vực có thể lên đến sáu lần. Ngoài ra, các khoản giảm giá trên thị trường và các khoản hoàn tiền từ các đề nghị riêng tư càng làm phức tạp thêm sự minh bạch về chi phí thực tế. Đồng thời, sự cạnh tranh cho tài năng có tay nghề đã tăng cường mạnh mẽ, với các công ty như Meta và nhiều phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng đầu cung cấp các gói bồi thường gần một trăm triệu đô la. Xu hướng này đang góp phần làm tăng tỷ lệ nghỉ việc trong số các nhà nghiên cứu và giảm số lượng tài năng có sẵn cho các cộng đồng mã nguồn mở.
Đồng thời, các khuôn khổ quy định ngày càng tập trung vào nguồn gốc và chứng thực. Quy định về AI Đa Năng của Liên minh Châu Âu, một phần có hiệu lực từ ngày 2 tháng 8 năm 2025, hiện yêu cầu theo dõi dòng dõi mô hình, tài liệu rủi ro và chứng chỉ nội dung cho nhiều sản phẩm AI. Tương tự, tại Hoa Kỳ, Đạo luật An ninh Chip lưỡng đảng, cùng với hướng dẫn của Nhà Trắng, hiện yêu cầu xác minh vị trí và hồ sơ chuỗi quyền sở hữu cho các bộ xử lý AI tiên tiến, thực sự đặt trách nhiệm về nguồn gốc phần cứng lên tất cả các nhà phát triển AI nghiêm túc.
Ahmad Shadid Chia Sẻ Những Hiểu Biết Về Việc Thích Nghi Web3 Với Sự Đô Chiếm Của AI Và Đưa Ra Các Giải Pháp Thực Tiễn Để Vượt Qua Các Thách Thức Tính Toán
Trong một bình luận với Mpost, Ahmad Shadid, Giám đốc điều hành của O.XYZ, đã thảo luận về khoảng cách ngày càng rộng giữa sự đổi mới do các công ty AI quy mô lớn thúc đẩy và những hạn chế về nguồn lực mà Web3 phải đối mặt. Ông giải thích rằng mặc dù sự chia rẽ này mang lại những thách thức cho sự phi tập trung, nhưng nó không làm cho điều đó trở nên không thể đạt được.
“Các công ty hyperscaler kiểm soát các tài nguyên khan hiếm như GPU, điện và kết nối lưới, cho phép họ ưu tiên nhu cầu của riêng mình và chọn lọc hạ giá, điều này kéo các dự án về phía các ngăn xếp của họ. Đồng thời, các chương trình phân phối nội bộ như ‘Dự án Greenland’ của Amazon chứng minh cách thức năng lực được phân bổ một cách tập trung, càng củng cố thêm lợi thế của họ,” Ahmad Shadid nói với Mpost. “Đối với các đội ngũ Web3 không thể đảm bảo tính toán ổn định, việc dựa vào các API tập trung trở thành mặc định, làm suy yếu tính trung lập đáng tin cậy. Tính khả thi lâu dài của các dự án phi tập trung sẽ phụ thuộc vào việc thiết kế cho sự khan hiếm và khả năng chứng minh ( chứng nhận, nguồn gốc) để chúng có thể hoạt động trên các hạ tầng hỗn hợp, không chỉ riêng các hyperscaler,” ông nói thêm.
Chia sẻ các giải pháp và chiến lược thực tiễn cho các nhà xây dựng Web3 để điều hướng chi phí cao của tính toán AI và duy trì tính cạnh tranh trong một bối cảnh ngày càng tập trung vào AI, Ahmad Shadid đã đưa ra một số lời khuyên.
Ông ấy đầu tiên đề xuất tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc đã được lượng tử hóa, hoặc các mô hình Mixture-of-Experts, và tận dụng sự chênh lệch giá giữa các khu vực và nhà cung cấp, vì sự chênh lệch giữa các đám mây và các chương trình là rất quan trọng. Chuyên gia sau đó đã gợi ý áp dụng cách tiếp cận đa đường để tính toán, kết hợp các đám mây tập trung với các thị trường GPU phi tập trung nơi mà các thỏa thuận mức dịch vụ (SLAs) phù hợp, lưu ý rằng nghiên cứu độc lập cho thấy các mạng DePIN như Akash cung cấp mức giá theo giờ thấp hơn và một kho GPU cao cấp đang ngày càng tăng. Ahmad Shadid cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng khả năng xác minh vào hệ thống bằng cách sử dụng xác minh từ xa GPU/TEE, chẳng hạn như NVIDIA NRAS hoặc Intel Trust Authority cho H100, để đảm bảo rằng các bên liên quan có thể tin tưởng vào kết quả, bất kể workloads chạy ở đâu. Cuối cùng, ông ấy đã khuyên nên phòng ngừa rủi ro năng lượng bằng cách triển khai trên nhiều khu vực pháp lý và nhà cung cấp khác nhau, vì các ràng buộc lưới và các thỏa thuận phản hồi nhu cầu có thể làm giảm công suất trong thời gian ngắn.
Nêu ra những quan điểm khác, Ahmad Shadid bày tỏ kỳ vọng rằng các giao thức Web3 cuối cùng sẽ điều chỉnh theo sự thống trị ngày càng tăng của AI, trong khi hạ tầng AI tập trung có khả năng sẽ vẫn là lực lượng chiếm ưu thế, vượt trội hơn các công nghệ phi tập trung trong tương lai gần.
“Hạ tầng tập trung của AI sẽ duy trì ảnh hưởng lớn lao vì quyền lực, đất đai và chi phí vốn ủng hộ các công ty lớn, và các xu hướng thực thi như nghĩa vụ GPAI của EU và các biện pháp xác minh vị trí/chống buôn lậu của Mỹ giới thiệu phần tốn kém tuân thủ mà các nhà cung cấp lớn có thể hấp thụ. Tuy nhiên, các giao thức Web3 thích ứng bằng cách chứng minh nơi và cách mà các mô hình hoạt động, đa dạng hóa tính toán, và coi nguồn gốc là bắt buộc, có thể đồng tồn tại và thậm chí cung cấp các lớp tin cậy và khả năng di chuyển mà AI tập trung hiện tại thiếu. Theo thời gian, những người thắng cuộc trong Web3 sẽ là những người biến ‘AI được chứng thực, có thể di chuyển’ thành một tính năng, chứ không phải một khát khao,” chuyên gia kết luận.