Những ý tưởng lớn trong lĩnh vực công nghệ năm 2025 của a16z

• Những ý tưởng lớn cho năm 2025 mà a16z dự đoán
• Đây là bài tổng hợp các ý kiến từ từng thành viên, nên cần thận trọng về cách diễn giải và độ tin cậy
• Tuy vậy, có thể rút ra bức tranh hiện tại và nhiều ý tưởng đa dạng trong các lĩnh vực như bio + health, công nghệ tiêu dùng, crypto, enterprise + fintech, game, công nghệ giai đoạn tăng trưởng và hạ tầng

[American Dynamism]

Sự hồi sinh của năng lượng hạt nhân

• Trong năm 2025, nhu cầu phát điện từ lò phản ứng hạt nhân được dự báo sẽ tăng mạnh trở lại sau thời gian dài, khi cải cách quy định, sự quan tâm của công chúng, dòng vốn quy mô lớn và nhu cầu năng lượng khổng lồ từ các trung tâm dữ liệu AI cùng hội tụ
• Khi nhu cầu năng lượng tại Mỹ tăng vọt, lưới điện đã cũ đang chịu áp lực, và sự quan tâm tới các nguồn điện ổn định lại gia tăng
• Các nhà máy điện hạt nhân đã đóng cửa như Three Mile Island dự kiến sẽ được tái khởi động, trong khi sự ủng hộ từ cả hai đảng ở Mỹ và khát vọng của người dân đối với năng lượng sạch đang hậu thuẫn cho sự phục hưng của điện hạt nhân
• Không chỉ là vấn đề năng lượng, hạt nhân còn giữ vai trò then chốt xét từ góc độ đảm bảo năng lực cạnh tranh AI, nâng cao sức mạnh quốc gia và xây dựng lưới điện ổn định

Việc làm của tương lai: thu hẹp khoảng cách giữa phần cứng và phần mềm

• Trong thập niên 2000~2010, việc đào tạo nhân lực chủ yếu thiên về coding diễn ra rất sôi động
• Gần đây, nhu cầu đối với các vị trí áp dụng công nghệ AI vào phần cứng thực tế để nâng cao tính ứng dụng đang tăng mạnh
• Do reshoring sản xuất, làn sóng nghỉ hưu hàng loạt của lao động lành nghề, cùng sự lan rộng của AI và tự động hóa, nhiều lĩnh vực như kỹ thuật cơ khí, điện, điều khiển, RF, công nghiệp và chất lượng đang được chú ý trở lại
• Trong 10 năm tới, đà tăng trưởng của một số vị trí kỹ thuật liên quan đến phần cứng có thể vượt cả kỹ thuật phần mềm truyền thống

“Catch” báo hiệu giai đoạn tiếp theo của ngành công nghiệp vũ trụ

• Với thành công của “catch” trong việc hạ cánh booster của Starship, kỷ nguyên vận chuyển nhanh và tái sử dụng đối với hàng hóa cỡ lớn trên 150 tấn đang đến gần
• Nhờ đó, không chỉ việc vận chuyển người và hàng hóa lên Mặt Trăng hoặc Sao Hỏa, mà cả khả năng triển khai các trung tâm dữ liệu lớn, trạm vũ trụ và phòng thí nghiệm y sinh trong không gian cũng tăng lên
• Vận tải siêu tốc có thể di chuyển đến bất kỳ điểm nào trên Trái Đất trong vòng 40 phút cũng có thể trở thành hiện thực
• Lấy năm 2025 làm mốc, đây có thể là bước ngoặt đưa các công nghệ từng được xem là khoa học viễn tưởng vào đời thực

Tương lai của quốc phòng phân tán

• Một thời đại mà drone tự hành, mạng lưới cảm biến và AI chiến trường dần đưa ra quyết định tức thời mà không cần con người can thiệp đang đến gần
• Lực lượng tác chiến có thể sẽ phải nhận thông tin theo thời gian thực ở những khu vực xa xôi và điều chỉnh chiến lược ngay tại chỗ thông qua phân tích dựa trên AI
• Hệ thống chỉ huy phân tán như vậy đòi hỏi phải bảo đảm được nguồn điện ổn định và tài nguyên tính toán ngay cả ở các khu vực nguy hiểm
• Những tiến bộ công nghệ trong các lĩnh vực năng lượng, vũ trụ và AI được dự báo sẽ gắn trực tiếp với năng lực cạnh tranh an ninh quốc gia

Thiết bị XR, cú bứt phá dành cho nhà phát triển

• Thiết bị XR (thực tế mở rộng) đang cho thấy tiềm năng ngày càng lớn trong các ứng dụng gắn với thế giới vật lý
• Các nền tảng mới như Apple Vision Pro và Meta Orion đã xuất hiện, nhưng mức độ tiếp nhận của người tiêu dùng và hệ sinh thái nhà phát triển vẫn còn ở giai đoạn đầu
• Đặc biệt, thiết bị XR đang đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực robotics, xe tự hành và mô phỏng
• Khả năng cao việc ứng dụng thiết bị XR sẽ tăng lên trong các ngành có nhiều dữ liệu hoặc tương tác liên quan đến không gian vật lý

Khai thác dữ liệu quan sát Trái Đất

• Trong 5 năm gần đây, số lượng vệ tinh quan sát Trái Đất đã tăng gấp đôi từ 500 lên hơn 1.000, mở rộng nền tảng giúp hình ảnh và dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn
• Trong khối chính phủ và học thuật, nhiều công cụ khai thác dữ liệu quan sát Trái Đất đã được xây dựng nhờ các khoản đầu tư quy mô lớn
• Tuy nhiên, khả năng tạo doanh thu thương mại trong lĩnh vực này hiện vẫn còn khá hạn chế
• Cơ hội thực sự nhiều khả năng sẽ đến từ các sản phẩm không chỉ dừng ở công cụ phân tích hay dashboard, mà sử dụng dữ liệu quan sát Trái Đất như một trong nhiều công cụ để giải quyết vấn đề cụ thể của từng ngành
• Trong tương lai, dữ liệu quan sát Trái Đất có thể trở thành tài nguyên thiết yếu trong nhiều lĩnh vực như chuỗi cung ứng, quy hoạch đô thị và ứng phó thiên tai

Giai đoạn tiếp theo của thu thập dữ liệu robot

• Nhiều công ty đang thu thập dữ liệu robot ở quy mô lớn bằng teleoperation, mô phỏng (sim2real), cánh tay robot mô-đun và nhiều phương pháp khác
• Đây là nỗ lực nhằm phát triển robot có thể hoạt động đa dụng trong thế giới thực thông qua dữ liệu quy mô lớn
• Trước đây, cùng với làn sóng xe tự hành, Scale AI tập trung vào việc thu thập “dữ liệu chính sách chính xác” như gán nhãn hình ảnh; nhưng giờ đây các lĩnh vực phức tạp và tốn kém hơn như benchmark, sở thích, an toàn và red team đang trở nên quan trọng
• Trong lĩnh vực robot, có vẻ cũng sẽ xuất hiện các hệ thống benchmark phức tạp hoặc đánh giá an toàn trong môi trường rủi ro
• Cuối cùng, ngay cả khi xây dựng được dữ liệu chính sách quy mô lớn, vẫn cần đồng thời xây dựng các hệ thống thứ cấp như kiểm thử an toàn và hệ thống đánh giá phức tạp để có thể triển khai thực chiến

Bước tiến mới của truyền thông quang không gian tự do

• Truyền thông quang không gian tự do được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển hơn nữa trong năm 2025
• So với truyền thông không dây (RF) hiện có, nó có thể đạt tốc độ cao hơn và tính trực hướng lớn hơn, nhưng công nghệ giải quyết các vấn đề như downtime và nhiễu vẫn còn chưa hoàn thiện
• Nhiều khả năng sẽ xuất hiện các công nghệ giúp nâng cao hiệu quả như kỹ thuật điều chế tiên tiến tương đương với các kỹ thuật truyền thông vô tuyến như QPSK và OFDM, cùng các công nghệ cải thiện beam steering và hiệu chỉnh lỗi
• Các hệ thống PNT (định vị, dẫn đường và đồng bộ thời gian) chính xác hơn sẽ được tích hợp, đặc biệt giúp cải thiện việc căn chỉnh chùm tia trong truyền thông di động
• Những tiến bộ này được dự báo sẽ có ảnh hưởng lớn tới các ngành truyền thông, vệ tinh và quốc phòng

[Bio + Health]

Thách thức lại những căn bệnh lớn: Big is Back

• Trong năm 2025, ngay cả các startup biotech ở giai đoạn đầu trong lĩnh vực bio và dược phẩm cũng có thể bắt đầu quay lại thách thức những căn bệnh lớn, phổ biến
• Các loại thuốc nhóm GLP-1 được dự báo sẽ hình thành thị trường hơn 100 tỷ USD trong lĩnh vực béo phì và tiểu đường vào năm 2030, đồng thời thổi luồng sinh khí mới vào mảng bệnh tim mạch và chuyển hóa
• Đổi mới cũng đang âm thầm diễn ra trong lĩnh vực bệnh tự miễn
  • Dr. Georg Schett tại Munich, Đức, đưa ra giả thuyết rằng liệu pháp tế bào CAR-T vốn điều trị một số bệnh ung thư tế bào B cụ thể cũng có thể áp dụng cho các bệnh tự miễn có liên quan đến tế bào B, như lupus và viêm khớp
  • Trong nghiên cứu được công bố gần đây, toàn bộ 15 bệnh nhân vốn không cải thiện với các phương pháp điều trị hiện có đều cho thấy tiến triển vượt bậc sau điều trị CAR-T
  • Dr. Schett ví điều này như “nút reset của máy tính, khởi động lại hoàn toàn hệ miễn dịch để nó hoạt động bình thường trở lại”
• Nhờ các kết quả lâm sàng ấn tượng như vậy và những câu chuyện thành công của thuốc điều trị béo phì thế hệ mới, đổi mới từ các startup bio mới nhắm vào những căn bệnh phổ biến nhất và có quy mô lớn nhất được dự báo sẽ được thúc đẩy

Dân chủ hóa y tế: thay đổi do công nghệ dẫn dắt

• Trong vài năm gần đây, với sự xuất hiện của các công nghệ như AI phân tích chỉ số máu, thiết bị đeo theo dõi tín hiệu sinh học và sàng lọc toàn thân, quá trình “dân chủ hóa sức khỏe” đang diễn ra
• Một thời đại đang mở ra, trong đó bệnh nhân có thể kiểm tra dữ liệu của chính mình ngoài môi trường lâm sàng và chủ động quản lý sức khỏe
• AI cung cấp các phân tích và khuyến nghị cá nhân hóa, đồng thời tìm ra những mẫu hình từng bị bỏ sót, qua đó hỗ trợ chẩn đoán sớm và phòng ngừa
• Trong hệ thống y tế phức tạp vốn tập trung vào điều trị bệnh, các công nghệ này đang thúc đẩy sự chuyển đổi sang mô hình mới tập trung vào phòng ngừa và phát hiện sớm
• Nhờ các insight dựa trên dự báo, bệnh nhân sẽ có thể đưa ra quyết định sáng suốt đúng thời điểm

“Super staffing” trong chăm sóc sức khỏe

• Ngành chăm sóc sức khỏe đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng lớn về thiếu hụt nhân lực lâm sàng
  • Trong 5 năm tới, số bác sĩ và điều dưỡng là quá thiếu so với nhu cầu khám chữa bệnh sẽ tăng vọt
• Trong khi đó, ở mảng hành chính y tế, có quá nhiều nhân sự đang xử lý những công việc lặp đi lặp lại không cần thiết, làm gia tăng chi phí
• Nói cách khác, đang có nhu cầu cấp bách phải tận dụng hiệu quả tối đa nguồn nhân lực hiện có và tự động hóa công việc đơn giản bằng công nghệ
• AI đang được chú ý như một trong những chìa khóa để giải quyết vấn đề này
  • Năm 2025, các mô hình AI chuyên biệt trong môi trường y tế được dự báo sẽ đóng vai trò như một nền tảng “super staffing”
  • Khi đó, thay vì chủ yếu lấy từ ngân sách IT như trước, các khoản đầu tư nhiều khả năng sẽ mở ra cơ hội lớn hơn ở phía ngân sách nhân sự

Các mục tiêu thuốc mới giống như “quả bơ”

• Việc phát triển thuốc mới cực kỳ khó, và sinh học thì phức tạp đến mức gần như không thể đong đếm
  • Cần tìm ra các mục tiêu triển vọng và kiểm chứng kỹ lưỡng, đồng thời phải mất hơn 10 năm cùng chi phí khổng lồ để được FDA phê duyệt
• Tuy nhiên, thuốc mới tạo ra giá trị rất lớn cho bệnh nhân, doanh nghiệp và xã hội
  • Chọn sai mục tiêu có thể dẫn đến thất bại quy mô lớn, và việc bỏ lỡ cơ hội với các mục tiêu chủ chốt thế hệ tiếp theo như GLP-1 cũng có thể là điều chí mạng
• Các mục tiêu sinh học giống như quả bơ
  • “Còn quá sớm… còn quá sớm… vẫn chưa chín… giờ phải ăn rồi! …đã quá muộn”
  • Rất khó căn đúng thời điểm, và khi một mục tiêu cụ thể được xác thực, nhiều công ty sẽ đồng loạt lao vào
  • Trung Quốc và các nơi khác cũng đang tham gia rất quyết liệt, khiến cạnh tranh ngày càng khốc liệt hơn
• Vậy startup nên làm gì
  • Khi nhìn tới năm 2025, có vẻ như “bí mật tự mình khám phá ra” (earned secret) sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn
  • Cần có góc nhìn riêng về các mục tiêu triển vọng mới nổi, hoặc nhắm tới các mục tiêu vốn đã nóng nhưng phải bảo đảm được cách tiếp cận khác biệt
  • Cần tích cực tận dụng công nghệ và AI để tìm ra và duy trì “bí mật” này; nếu bỏ lỡ thời điểm, doanh nghiệp có thể bị đẩy khỏi thị trường

[Consumer Tech]

“Tay trống AI” và tiềm năng của AI thời gian thực

• Một tay trống AI có thể điều chỉnh theo những thay đổi ngẫu hứng của nhạc công con người trong thời gian thực, nhờ đó hòa vào buổi biểu diễn của ban nhạc một cách tự nhiên
• Sự xuất hiện của Latent Consistency Models (LCMs) đang mở ra tốc độ xử lý AI gần như theo thời gian thực
• Khi tốc độ tạo sinh tăng lên, các trường hợp sử dụng mới như live video-to-video được dự báo sẽ tiếp tục xuất hiện
• Trong giáo dục, cũng mở ra khả năng phân tích phản ứng của học sinh theo thời gian thực để điều chỉnh hướng dạy học
• Bằng cách cung cấp vòng lặp phản hồi tức thì ngay tại thời điểm ý tưởng được tạo ra, AI sẽ cho phép sự cộng tác thực sự giữa con người và AI trong công việc sáng tạo

Sự chuyên biệt hóa của video AI

• Thời đại mà ai cũng có thể tạo ra các đoạn video chân thực chỉ từ hình ảnh đơn giản hoặc prompt văn bản đang đến
• Tuy nhiên, vào năm 2025, các công cụ video AI được tối ưu cho từng mục đích cụ thể được dự báo sẽ gia tăng, cho phép hiện thực hóa những câu chuyện sâu hơn và cách thể hiện nhân vật nhất quán hơn
• Các mô hình phân hóa theo từng nhu cầu như marketing sản phẩm, phim điện ảnh dài, avatar 3D siêu chân thực, B-roll làm nền, hoạt hình... được dự báo sẽ ngày càng tinh vi hơn để phù hợp với từng kênh như TikTok, YouTube, quảng cáo, rạp chiếu phim
• Nhiều khả năng lĩnh vực này sẽ vượt ra khỏi mức nguyên mẫu ban đầu để phát triển thành một thể loại nghệ thuật riêng

Năm của “AI brain”

• Khái niệm “bộ não số” nơi AI hiểu và tận dụng các dấu vết số của chúng ta như tin nhắn, email, bình luận mạng xã hội đang thu hút sự chú ý
• Khi “xuất” một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và nhật ký hoạt động vào LLM để khai thác, người ta nhận thấy nó không chỉ hỗ trợ ra quyết định hằng ngày mà còn rất hữu ích trong việc ứng phó với các tình huống cá nhân
• Năm 2025 được dự báo sẽ chứng kiến sự xuất hiện của nhiều ứng dụng giúp AI hiểu sâu hơn về khuynh hướng cá nhân, từ đó cải thiện khả năng tự thấu hiểu, các mối quan hệ và năng suất công việc
• Thông qua AI với trí nhớ gần như vô hạn, con người có thể nhận được sự hỗ trợ thực chất trong quá trình ra quyết định và phát triển bản thân

Cá nhân hóa công việc tri thức

• Dù AI có thể tạo văn bản tốt, vẫn tồn tại vấn đề là nếu không phản ánh được giọng điệu và phong cách riêng của người dùng thì tính hữu dụng lại giảm đi
• Tương tự như trong lĩnh vực hình ảnh, nơi LoRAs, SREFs... đã cho phép kiểm soát phong cách, công việc tài liệu và tri thức cũng cần một kiểu kiểm soát tương tự
  • Ví dụ: cá nhân hóa văn phong email, hoặc tự động áp dụng định dạng theo template slide của công ty
• Tùy tình huống, cũng có thể xuất hiện hình thức cộng tác trong đó AI chủ động nhờ con người hỗ trợ rồi tiếp tục đảm nhận phần việc còn lại
• Thông qua quá trình cá nhân hóa và cộng tác này, hiệu quả của lao động tri thức có thể tăng mạnh khi AI đảm nhận một phần công việc

Ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu định tính

• Phần mềm phân tích truyền thống chủ yếu xử lý dữ liệu số và dữ liệu có cấu trúc, nhưng bối cảnh thực sự quan trọng lại nằm trong văn bản, câu chuyện và thông tin phi cấu trúc
• Sự xuất hiện của LLM, agent dựa trên web và các mô hình đa phương thức đang giúp nắm bắt thông tin định tính và kết hợp chúng với dữ liệu số
• Năm 2025 được dự báo sẽ xuất hiện hàng loạt công cụ phân tích mới hợp nhất dữ liệu định tính và định lượng, nhờ đó mang lại những insight rộng hơn
• Dựa trên sự thay đổi này, khả năng cao sẽ xuất hiện các doanh nghiệp AI-native quy mô lớn trong tương lai

[Crypto]

Điều AI cần để trở thành agent: ví tự chủ và hoạt động on-chain

• Để AI có thể hành động tự chủ như một nhân vật chính thay vì chỉ là NPC (Non-Playing Character), nó phải có khả năng thực hiện giao dịch, phân bổ tài nguyên và thể hiện sở thích theo cách có thể được thị trường kiểm chứng
• Các AI agent như @truth_terminal đã bắt đầu xử lý giao dịch bằng crypto, qua đó mở ra những cơ hội nội dung mới
• Trong tương lai, khi AI agent trực tiếp sở hữu ví, lưu giữ khóa, ký giao dịch và vận hành tài sản crypto, những use case mới được dự báo sẽ xuất hiện
  • Ví dụ: vận hành và xác thực các node của DePIN (mạng hạ tầng vật lý phi tập trung), hoặc trở thành người chơi game có giá trị cao
• Cuối cùng, thậm chí còn có khả năng xuất hiện các blockchain do AI tự thiết kế và vận hành

Sự xuất hiện của “chatbot tự chủ phi tập trung (DAC)”

• Có thể dùng TEE để chứng minh rằng không phải con người mà chính bot đang thực sự vận hành một cách tự chủ
• Tiến thêm một bước, khái niệm “chatbot tự chủ phi tập trung (Decentralized Autonomous Chatbot, DAC)” đang nổi lên
  • Nó có thể tạo ra nội dung hấp dẫn để thu hút follower, hoạt động trên mạng xã hội phi tập trung, và trực tiếp quản lý tài sản crypto
  • Bằng cách khóa phần mềm của bot và private key bên trong TEE, có thể bảo đảm rằng trên thực tế sẽ không có người nào truy cập được vào khóa của bot
• Tất nhiên, khi rủi ro tăng lên thì có thể sẽ cần đến quy định quản lý
• Tuy nhiên, nếu chatbot này hoạt động trên giao thức đồng thuận của các node permissionless và tự quản lý doanh thu cũng như tài sản của mình, nó có thể trở thành thực thể hoàn toàn tự chủ đầu tiên trên thế giới ở quy mô hàng trăm triệu đô la

“Proof of Personhood” cần thiết trong thời đại AI

• Khi AI có thể tạo ra khối lượng lớn nội dung bắt chước con người một cách dễ dàng và rẻ chưa từng có, việc chứng minh một người là con người trở nên quan trọng hơn bao giờ hết
• Để phân biệt liệu nội dung có phải do “người thật” tạo ra hay không, việc liên kết dữ liệu cá nhân theo cách bảo mật riêng tư để chứng minh tính người là điều thiết yếu
• Việc được cấp một ID bảo đảm tính người duy nhất có thể là miễn phí, nhưng phải được thiết kế sao cho AI không thể xin cấp với số lượng vô hạn
• Thuộc tính “tính duy nhất” này, tức khả năng chống Sybil (Sybil resistance), được dự báo sẽ trở thành đặc tính cốt lõi của danh tính số

Sau thị trường dự đoán: sự tiến hóa của các cơ chế tổng hợp thông tin

• Thị trường dự đoán được chú ý trở lại sau cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2024, nhưng thứ thực sự tạo ra thay đổi trong năm 2025 sẽ là “các cơ chế tổng hợp thông tin”
• Thị trường dự đoán có thể hiệu quả với các sự kiện “vĩ mô” quy mô lớn, nhưng với những vấn đề nhỏ hơn hoặc chi tiết hơn, dữ liệu có ý nghĩa có thể không đủ
• Trong kinh tế học và thiết kế thị trường, nhiều phương án thiết kế incentive khác nhau đã được nghiên cứu từ lâu, và nay đang được kết hợp với công nghệ blockchain
• Blockchain là nền tảng tối ưu để triển khai các kỹ thuật này xét về tính phi tập trung và minh bạch
  • Mọi người đều có thể kiểm tra và diễn giải kết quả theo thời gian thực

Các tập đoàn lớn tăng tốc áp dụng thanh toán bằng stablecoin

• Stablecoin đã khẳng định được sự phù hợp với thanh toán phổ thông khi trở thành “phương thức chuyển đô la rẻ nhất”
• Hiện tại vẫn chủ yếu xoay quanh một số cá nhân và doanh nghiệp nhỏ, nhưng đến năm 2025, nhiều doanh nghiệp vừa và lớn hơn được dự báo sẽ áp dụng thanh toán bằng stablecoin
• Đặc biệt, các cửa hàng offline như quán cà phê hay nhà hàng đang chịu gánh nặng phí thẻ tín dụng lớn, nên có động lực mạnh để chuyển sang thanh toán bằng stablecoin
• Các tập đoàn lớn cũng có khả năng sẽ tích cực tận dụng rail này để giảm phí dịch vụ thanh toán

Phát hành trái phiếu chính phủ on-chain

• Thay vì những hình thức gây lo ngại về giám sát như CBDC (tiền kỹ thuật số của ngân hàng trung ương), đang có đề xuất phát hành trái phiếu chính phủ on-chain để tạo ra tài sản số có sự bảo chứng của chính phủ và có trả lãi
• Những trái phiếu chính phủ được phát hành theo cách này có thể được dùng làm tài sản thế chấp trong các giao thức DeFi, qua đó gia tăng tính ổn định cho hệ sinh thái phi tập trung
• Nhiều quốc gia như Anh đã xem xét khả năng phát hành trái phiếu số, và được dự báo sẽ tiến hành các thử nghiệm công khai trong tương lai
• Tại Mỹ, trong bối cảnh hạ tầng thanh toán và thanh toán bù trừ trái phiếu chính phủ hiện tại ngày càng phức tạp, hiệu quả giao dịch trái phiếu qua blockchain có vẻ cũng sẽ được đưa ra thảo luận

Sự lan rộng của hình thức pháp nhân mới ‘DUNA’ trong các mạng lưới blockchain tại Mỹ

• Năm 2024, bang Wyoming đã triển khai cơ chế công nhận DAO (tổ chức tự trị phi tập trung) là một pháp nhân chính thức
• Một cấu trúc có tên DUNA (Decentralized Unincorporated Nonprofit Association) đã xuất hiện, mở ra con đường để các dự án có trụ sở tại Mỹ vận hành DAO một cách hợp pháp
• Cấu trúc này cho phép DAO vừa vận hành mạng lưới tự trị, vừa có công cụ để quản lý trách nhiệm pháp lý cũng như các vấn đề thuế và quy định
• Khả năng cao trong năm 2025, DUNA sẽ trở thành cấu trúc tiêu chuẩn cho các dự án crypto và phi tập trung tại Mỹ

‘Dân chủ lỏng’ từng được thử nghiệm trên mạng đang được đưa vào thế giới vật lý

• Trong bối cảnh sự bất mãn với các hệ thống quản trị và bỏ phiếu hiện tại ngày càng gia tăng, đang xuất hiện xu hướng mở rộng các thử nghiệm trong lĩnh vực blockchain và DAO ra thế giới thực
• Có thể dùng blockchain để hiện thực hóa bỏ phiếu điện tử an toàn và riêng tư, đồng thời áp dụng ‘dân chủ lỏng’ (bỏ phiếu trực tiếp theo từng vấn đề hoặc bỏ phiếu ủy quyền) ở các đơn vị nhỏ như chính quyền địa phương
• Các dự án crypto đã áp dụng khái niệm này và tích lũy dữ liệu thực nghiệm ở quy mô lớn
• Vì vậy, có vẻ như trong tương lai sẽ có ngày càng nhiều trường hợp được tích hợp vào hình thức bỏ phiếu và ra quyết định ngoài đời thực

Xu hướng tái sử dụng thay vì phát minh lại hạ tầng

• Trong thời gian qua, trong stack blockchain, nhiều dự án thường tự xây lại từ đầu các thành phần như thuật toán đồng thuận, ngôn ngữ lập trình và VM
• Tuy nhiên, ngay cả ngôn ngữ chuyên biệt cũng có nguy cơ cho hiệu năng thấp hơn ngôn ngữ phổ thông nếu thiếu công cụ thực tế hoặc tài liệu đầy đủ
• Trong năm 2025, xu hướng tái sử dụng giao thức đồng thuận, vốn staking, hệ thống bằng chứng không kiến thức (Proof) và các thành phần khác để chỉ tập trung vào khác biệt hóa sản phẩm được dự báo sẽ mạnh lên
• Cuối cùng, để ra mắt nhanh hơn và cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn, tránh cách làm ‘Not Invented Here’ và chủ động áp dụng hạ tầng sẵn có sẽ có lợi hơn

Kỷ nguyên UX quyết định hạ tầng

• Trước đây, hạ tầng blockchain thường được quyết định trước, và trải nghiệm người dùng (UX) bị chi phối theo lựa chọn đó
• Giờ đây, xu hướng ưu tiên suy nghĩ về UX cuối cùng mà nhà phát triển mong muốn trước, rồi lựa chọn và kết hợp hạ tầng phù hợp với nó được dự báo sẽ mở rộng
• Không gian khối dồi dào hơn, công cụ phát triển tiến bộ và chain abstraction được cải thiện đang hỗ trợ, tạo ra môi trường có thể tập trung vào UX ngay từ giai đoạn hoạch định sản phẩm
• Cuối cùng, xu hướng sẽ tiến tới việc người dùng có thể sử dụng dApp một cách tự nhiên mà không cần biết đến stack công nghệ bên trong

Sự xuất hiện của killer app Web3 che giấu ‘dây điện’ bên trong

• Những thế mạnh kỹ thuật của blockchain như tính phi tập trung đồng thời cũng tạo ra rào cản gia nhập với người dùng phổ thông
• Các sản phẩm công nghệ thành công thường giấu sự phức tạp kỹ thuật ở phía sau và mang lại giá trị cho người dùng bằng giao diện trực quan
  • Ví dụ: email với giao thức SMTP được ẩn đi, Spotify không phơi bày định dạng tệp
• Trong năm 2025, ở lĩnh vực Web3, kiểu ‘UX đơn giản’ này nhiều khả năng cũng sẽ trở thành tiêu chuẩn, làm tăng số lượng dịch vụ mà người dùng có thể dùng dễ dàng ngay cả khi không biết các thuật ngữ nội bộ như ví, NFT hay zkRollups

Sự trỗi dậy của app store riêng và các kênh khám phá (discovery)

• Các ứng dụng crypto vốn bị cản trở bởi quy định của các app store tập trung (Apple, Google) đang bắt đầu thu hút người dùng thông qua các chợ ứng dụng độc lập
  • Ví dụ: World App của Worldcoin, dApp Store dành riêng cho điện thoại Solana
• Những nền tảng này đôi khi có thể thu hút hàng trăm nghìn người dùng chỉ trong thời gian ngắn, và đặc biệt có thế mạnh trong các hệ sinh thái gắn với phần cứng
• Dự kiến cũng sẽ có nhiều nỗ lực hơn nhằm port các dịch vụ vốn dựa trên messenger hiện có hoặc các nền tảng web2 sang mô hình onchain

Từ ‘sở hữu’ sang ‘sử dụng’: tầng lớp người dùng crypto mới

• Năm 2024, tiền mã hóa đã thu hút sự chú ý trong các lĩnh vực chính trị và tài chính
• Có dự báo rằng đến năm 2025, nó sẽ tiến hóa thành một ‘phong trào điện toán’ thực sự
  • Hiện tại, những người chỉ nắm giữ (sở hữu) crypto mà thực sự sử dụng nó chỉ chiếm khoảng 5~10%
  • Vì vậy, cần tích cực onboarding hàng trăm triệu người dùng đã sở hữu coin, để khuyến khích họ trải nghiệm nhiều dApp khác nhau như DeFi, NFT, gaming, social, thị trường dự đoán và DAO
• Khi phí giao dịch giảm xuống và UX được cải thiện, nhiều ứng dụng hơn được dự báo sẽ có thể bước vào dòng chính

Token hóa ‘tài sản phi truyền thống’

• Khi hạ tầng công nghệ trưởng thành hơn và chi phí giảm xuống, xu hướng đưa lên onchain và tạo thanh khoản cho những tài sản trước đây không có giá trị hoặc khó tiếp cận được dự báo sẽ tăng mạnh
• Ví dụ: dữ liệu sinh trắc học hay các tài sản tri thức độc đáo cũng có thể phát triển thành các hình thức có thể cho thuê hoặc mua bán thông qua smart contract
• Hiện đã có những nỗ lực trong các lĩnh vực như DeSci nhằm cải thiện quyền sở hữu, tính minh bạch và sự đồng thuận đối với dữ liệu y tế
• Qua đó, dự kiến sẽ mở ra cơ hội để cá nhân trực tiếp token hóa các nguồn lực và dữ liệu trước đây chưa được khai thác, từ đó tạo ra giá trị gia tăng mới

[Enterprise + Fintech]

Quy định trở thành mã

• Các ngành ngân hàng, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe đang tốn rất nhiều thời gian và chi phí để tuân thủ khối lượng quy định khổng lồ
• AI có thể học từ các tài liệu quy định dài hàng nghìn trang để trả lời ngay lập tức các truy vấn như “[X] có phù hợp với quy định hay không”
• Ví dụ: tư vấn AI giúp khách hàng chậm trả mortgage nhanh chóng hiểu hướng dẫn của Fannie Mae để tìm ra giải pháp
• Kiểu tự động hóa tuân thủ (compliance) dựa trên AI này có tiềm năng lớn trong việc vừa nâng cao lợi ích cho người tiêu dùng vừa cải thiện hiệu quả công việc

Gỡ bỏ các system of record (SOR) kế thừa

• Xu hướng AI thay thế các hệ thống cốt lõi của doanh nghiệp hiện hữu (Workday, Salesforce, v.v.) đang gia tăng
• Trong thập niên 2010, nhiều trường hợp chủ yếu là tích hợp với hệ thống hiện có, nhưng giờ đây đang xuất hiện xu hướng xây dựng các ‘system of record (SOR)’ hoàn toàn mới với AI làm trung tâm
• Cơ sở dữ liệu quan hệ sẽ được AI mở rộng theo hướng đa phương thức (multimodal), và không chỉ lưu trữ dữ liệu mà cả công việc thực tế cũng sẽ được xử lý theo cách ‘AI dẫn dắt’, còn con người tập trung vào khâu rà soát
• Dữ liệu khổng lồ và nguồn lực của các tập đoàn hiện hữu là rào cản gia nhập rất vững chắc, nhưng các nhà sáng lập vẫn muốn thách thức lĩnh vực này vì xem đây là thị trường phần mềm lớn nhất

Khác biệt hóa vs. khả năng phòng thủ bền vững

• AI đã trở thành một phương tiện khác biệt hóa để “biến lao động thành phần mềm” trong nhiều ngành khác nhau
• Năm 2024 đã chứng kiến việc áp dụng AI ban đầu để giải quyết các vấn đề như ‘messy inbox’, và đến năm 2025 được dự báo sẽ có nhiều trường hợp xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trên nền tảng đó hơn
• Những tài sản vô hình truyền thống như hiệu ứng mạng lưới, chi phí chuyển đổi và hiệu ứng lan truyền vẫn tiếp tục quan trọng trong kỷ nguyên AI
• Khác biệt hóa bằng cách giải quyết một vấn đề nhỏ tốt hơn gấp 10 lần trên thị trường là điều thiết yếu, nhưng chỉ như vậy thôi chưa đảm bảo được năng lực phòng thủ dài hạn

Sự phát triển của AI: từ thu thập dữ liệu đến thực thi dữ liệu

• Hiện tại, AI đang ở giai đoạn trích xuất dữ liệu quan trọng từ email, cuộc gọi, fax và các nguồn khác để tự động hóa các tác vụ hành chính lặp đi lặp lại
• Giai đoạn tiếp theo là đề xuất một chuỗi hành động dựa trên dữ liệu đã trích xuất, đồng thời cho phép người dùng xem xét rồi phê duyệt hoặc chỉnh sửa
• Ví dụ: dashboard AI tự động tạo bản nháp email theo dõi và gợi ý nên liên hệ khách hàng nào vào thời điểm nào cho nhân viên sales
• Trong ngắn hạn, con người vẫn sẽ kiểm tra, nhưng khi mức độ tin cậy tăng lên, khả năng AI trực tiếp dẫn dắt việc thực thi dựa trên dữ liệu sẽ ngày càng lớn

Lãng mạn hóa tăng trưởng phi hữu cơ (Romanticizing Inorganic Growth)

• Trong các ngành dịch vụ truyền thống như bảo hiểm, pháp lý, bất động sản và IT, AI đang nâng cao lợi nhuận và khả năng mở rộng nhờ tự động hóa
• Trong tương lai có thể có kịch bản các quỹ private equity lớn mua lại những công ty như vậy, nhưng hướng hứa hẹn hơn là các startup chuyên sâu theo chiều dọc dùng AI để thay thế và tự động hóa công việc hiện có
• Những công ty này có thể hợp tác với các doanh nghiệp quy mô nhỏ để chứng minh cải thiện doanh thu, rồi tiếp tục mua lại các công ty nhỏ hơn nữa để tạo ra hiệp lực
• Việc thực thi không hề dễ, nhưng nếu thành công, cách vận hành của các ngành dịch vụ truyền thống có thể thay đổi rất lớn

UI và UX native AI

• Năm 2025 được dự báo sẽ là năm UI/UX SaaS thế hệ mới dựa trên AI thực sự định hình
• Nếu trước đây trọng tâm chủ yếu là huấn luyện mô hình và phát triển hạ tầng, thì giờ đây có thể thử nghiệm các giao diện mới để người dùng tương tác với AI
• Nếu trước đây người dùng phải tự điền trực tiếp vào biểu mẫu, thì về sau rất có thể sẽ chuyển sang hình thức AI agent chủ động thực thi công việc còn con người chỉ phụ trách rà soát và QA
• Ngoài chat, nhiều UI/UX đa dạng và sáng tạo khác cũng được kỳ vọng sẽ xuất hiện

Mọi nhân viên văn phòng đều sẽ có AI copilot

• Trong năm 2025, dự kiến mỗi nhân viên văn phòng sẽ có một AI copilot để giao lại các công việc lặp đi lặp lại và tập trung vào các công việc sáng tạo, chiến lược
• AI agent có thể nạp dữ liệu trước vào các hệ thống hiện có để tự động hóa những việc như nghiên cứu lead bán hàng hoặc gửi email đầu tiên
• Theo nghiên cứu của OpenAI và Đại học Pennsylvania, khi có quyền truy cập LLM, khoảng 15% công việc của người lao động Mỹ được xử lý nhanh hơn đáng kể
• Nếu tận dụng thêm các công cụ bổ sung, 47~56% công việc có thể được rút ngắn đáng kể
• Một số vị trí được dự đoán sẽ gần như có thể được tự động hóa toàn diện bằng AI

[Game]

Sự xuất hiện của Pixar thế hệ tiếp theo

• Đang có làn sóng xóa nhòa ranh giới giữa phim ảnh và trò chơi bằng các định dạng kể chuyện mới sử dụng AI
• Trò chơi điện tử truyền thống dùng các tài sản được dựng sẵn, nhưng “interactive video” phát triển theo đầu vào của người chơi dựa trên các khung hình được tạo theo thời gian thực bằng mạng nơ-ron
• Các mô hình tạo video được giới thiệu bởi Luma Labs, Pika, Runway và các bên khác đang thúc đẩy xu hướng này, còn Deepmind và Microsoft cũng đang tiến hành nghiên cứu
• Điều này làm tăng khả năng xuất hiện một loại hình công ty truyền thông mới kết hợp phim ảnh, trò chơi và AI

AI đồng hành có đời sống nội tâm riêng

• Hiện nay, AI đồng hành mang đặc điểm thụ động, chỉ phản hồi khi người dùng bắt đầu cuộc trò chuyện
• AI đồng hành trong tương lai sẽ có bạn bè ảo, sự kiện, cảm xúc và động cơ riêng, đồng thời tự mình chủ động tương tác
• Các cuộc trò chuyện giữa người dùng và AI đồng hành có thể diễn ra theo mục tiêu hoặc “quest”, đồng thời cùng chia sẻ các mối quan hệ và câu chuyện với những nhân vật khác
• Mức độ nhập vai được dự báo sẽ cao đến mức người dùng có thể tin rằng AI đồng hành thực sự có một “thế giới đang sống” của riêng mình

Công nghệ game thúc đẩy doanh nghiệp tương lai

• Công nghệ game hiện không chỉ ảnh hưởng đến giải trí mà còn tác động đến cả cách doanh nghiệp vận hành
• Công nghệ đồ họa của Nvidia, công nghệ dựng hình 3D thời gian thực của Unreal Engine và các công nghệ khác đang được ứng dụng vượt ra ngoài lĩnh vực game truyền thống, trong các mảng như mô phỏng xe tự lái, quốc phòng, bất động sản và sản xuất
• Sự phát triển của AI tạo sinh, công nghệ capture 3D số hóa thế giới thực và việc phổ cập các thiết bị XR thế hệ mới đang tạo ra hiệu ứng cộng hưởng
• Những nỗ lực huấn luyện trong môi trường ảo hoặc nâng cao hiệu quả thông qua mô phỏng đang gia tăng ở nhiều ngành khác nhau

Làn sóng thứ hai của các nhà sáng tạo video “không lộ mặt”

• “Faceless Creator”, tức những người sản xuất nội dung video mà không công khai gương mặt của mình, đang trở thành một xu hướng mới
• Nhờ AI, nhiều hình thức thể hiện như chuyển đổi giọng nói, biến đổi giọng, tạo avatar đã trở nên khả thi
• Không cần camera hay thiết bị cao cấp, giờ đây chỉ với laptop và phần mềm AI cũng có thể tạo nội dung, giúp hạ thấp rào cản gia nhập
• Nếu nội dung hữu ích hoặc thú vị, khán giả sẽ chú ý nhiều hơn đến việc truyền tải thông tin và giá trị thay vì việc người sáng tạo có lộ mặt hay không

[Growth-Stage Tech]

Sự suy tàn của “googling”

• Dù Google vẫn có thị phần tìm kiếm cao, thế độc quyền này có vẻ sẽ bị lung lay bởi các thay đổi pháp lý và công nghệ
• Các chatbot AI mới như ChatGPT, Claude, Grok đang chia nhau thị trường tìm kiếm, trong khi Perplexity và các bên khác cho thấy tốc độ tăng trưởng nhanh
• Hình thức tìm kiếm đang chuyển dịch sang chatbot AI, với các truy vấn dài hơn và các câu hỏi nối tiếp
• Google cũng có thể cung cấp kết quả tìm kiếm dựa trên AI, nhưng điều đó có thể xung đột với doanh thu quảng cáo trong ngắn hạn

Thời kỳ hoàng kim của sales

• AI tạo sinh sẽ không thay thế lực lượng sales mà sẽ giảm gánh nặng cho quản lý và nhân sự hỗ trợ, đồng thời trở thành động lực mở rộng tổ chức bán hàng
• AI sẽ tự động hóa công việc hành chính của nhân viên kinh doanh, giúp họ tập trung vào các công việc giá trị cao như tư vấn khách hàng và đề xuất giải pháp phù hợp
• Nếu năng suất phát triển tăng lên và ngày càng nhiều phần mềm được phát hành, nhu cầu về nhân sự sales phụ trách bán hàng và tư vấn cũng sẽ tăng theo
• Nhờ AI coach, AI SDR, AI sales engineer và các vai trò tương tự, năng suất của nhân viên sales được dự báo sẽ tăng mạnh

Vượt ra ngoài GPT wrapper

• Năm 2024 đã mở ra một thị trường đa mô hình, nơi nhiều mô hình khác nhau thực sự được thương mại hóa, và năm 2025 được dự đoán sẽ là lúc các ứng dụng tối ưu cho AI trỗi dậy
• Các doanh nghiệp đang áp dụng cách mua hàng coi trọng ROI, vì vậy điều quan trọng không còn là ứng dụng chỉ kết nối với GPT, mà là cách kết hợp nhiều mô hình lớn với các mô hình nhỏ tự phát triển để tối đa hóa hiệu quả
• Muốn tồn tại như một “ứng dụng tận dụng AI”, cần cung cấp tối đa dữ liệu khách hàng cho mô hình để tạo ra giá trị cá nhân hóa
• Những ứng dụng thực sự có năng lực cạnh tranh sẽ không phải là wrapper đơn thuần của GPT, mà là dạng giải quyết vấn đề bằng chiến lược đa mô hình và tích hợp dữ liệu người dùng

[Infrastructure]

Hypercenter: cạnh tranh khu vực về hạ tầng AI

• Việc huấn luyện và suy luận cho các mô hình AI quy mô lớn đòi hỏi lượng điện năng khổng lồ và không gian vật lý đáng kể
• Những khu vực có đủ năng lượng và hệ thống làm mát sẽ trở thành “AI hypercenter”
• Trên toàn cầu, cạnh tranh để đảm bảo hạ tầng quy mô nhiều gigawatt đang ngày càng gay gắt, với các đại diện tiêu biểu như Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore và Saudi Arabia
• Khi chính phủ và doanh nghiệp coi hạ tầng AI là tài nguyên chiến lược quốc gia, họ đang tìm cách kết hợp năng lượng, quỹ đất và hỗ trợ chính sách để bảo đảm năng lực cạnh tranh trong tương lai

Nhỏ nhưng mạnh mẽ: AI on-device

• Trong tương lai gần, các mô hình nhỏ thực hiện suy luận ngay trên smartphone, thiết bị IoT và các thiết bị tương tự được dự báo sẽ chiếm đa số về mức độ sử dụng
• Nhu cầu về xử lý dữ liệu tức thì và phản hồi thời gian thực ngày càng tăng, đồng thời AI on-device cũng có lợi thế về bảo vệ quyền riêng tư và hiệu quả kinh tế
• Các framework phần mềm như TensorFlow Lite, PyTorch Edge và phần cứng tùy biến như Google Edge TPU đang phát triển theo xu hướng này
• Dù các mô hình lớn có thể dẫn đầu về doanh thu, các mô hình nhỏ nhiều khả năng sẽ nắm quyền chủ đạo trong trải nghiệm người dùng thực tế

Vượt ra ngoài “reasoning”: tiến bộ AI trong toán học, vật lý và lập trình

• Dù LLM không suy luận theo cách giống con người, chúng vẫn đang cho thấy hiệu năng đáng kinh ngạc trong toán học, vật lý và lập trình nhờ các kỹ thuật huấn luyện mới
• Các mô hình đạt thành tích cấp huy chương vàng tại International Math Olympiad đã xuất hiện, và đây là kết quả của việc áp dụng “tăng cường quá trình suy luận” trong quá trình huấn luyện mô hình
• Ngay cả khi mô hình suy luận (ở giai đoạn test), ngày càng có nhiều trường hợp sử dụng các kỹ thuật đa dạng để nâng cao độ chính xác
• Điều này đang mở ra những khả năng mới cho LLM, và nhiều nhóm AI đang tiếp tục nghiên cứu phát triển

AI tạo sinh hiện diện ở mọi nơi

• AI tạo sinh được dự báo sẽ chạy không chỉ trên các máy chủ lớn mà còn trên nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại, laptop và đồ gia dụng
• Có thể cài các mô hình nhỏ nhưng hiệu năng cao ngay trên máy để hỗ trợ thời gian thực cho việc soạn email, chỉnh sửa ảnh và video
• Điều này sẽ mang lại phản hồi nhanh không có độ trễ mạng cùng trải nghiệm cá nhân hóa, từ đó nâng cao chất lượng trải nghiệm người dùng
• AI có vẻ sẽ được tích hợp vào khắp các ứng dụng hằng ngày như trình soạn thảo văn bản và app camera, qua đó nâng cao mạnh mẽ năng suất của người dùng

[kipsong133]

Không biết đến bao giờ XR và VR mới thực sự trở thành xu hướng chủ đạo, nhưng cũng thấy rất háo hức chờ khoảnh khắc chúng được ứng dụng rộng rãi.

[fbtmdxor]

AI đúng là chủ đề nóng nhỉ

[xguru]

Những ý tưởng lớn trong lĩnh vực công nghệ của a16z năm 2024