AI, web3 và tiền mã hóa bước vào cuộc đua mới: dữ liệu, bảo mật mô hình và tự động hóa triển khai dApp

Theo The Information đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), ba diễn biến lớn xoay quanh **“AI”**, **“tiền mã hóa”** và **“web3”** đang cho thấy cuộc đua không chỉ còn nằm ở hiệu năng mô hình, mà đang chuyển mạnh sang cuộc chơi về *dữ liệu, bảo mật và tự động hóa triển khai*.

Theo CoinDesk đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), Anthropic cáo buộc các đối thủ AI đến từ Trung Quốc – DeepSeek, Moonshot AI và MiniMax – đã sử dụng trái phép mô hình Claude để khai thác ở *quy mô công nghiệp*. Báo cáo nội bộ cho biết khoảng 2,4 vạn tài khoản giả mạo đã được tạo ra, thực hiện hơn 1,6 triệu lượt tương tác nhằm thu thập dữ liệu đầu ra của Claude. Anthropic cho rằng đây là hành vi vi phạm điều khoản dịch vụ và vượt qua giới hạn truy cập theo khu vực, được họ phát hiện thông qua tương quan địa chỉ IP, phân tích metadata, chỉ dấu hạ tầng và đối chiếu với dữ liệu từ các đối tác trong ngành.

Anthropic gọi trọng tâm của chiến dịch này là *“chưng cất (distillation)”* – kỹ thuật dùng đầu ra của một mô hình mạnh làm dữ liệu huấn luyện cho mô hình nhỏ hơn. Về mặt kỹ thuật, đây là phương pháp phổ biến, cũng được các hãng lớn sử dụng để tạo ra phiên bản mô hình nhẹ. Tuy nhiên, công ty nhấn mạnh trường hợp lần này không nhằm tối ưu nội bộ, mà được thiết kế để sao chép có hệ thống khả năng *lập luận, lập trình và sử dụng công cụ* của Claude. DeepSeek bị cho là đã tập trung vào bài toán suy luận với hơn 1,5 vạn cuộc hội thoại để kéo ra lời giải từng bước; Moonshot AI nhắm đến “tác tử suy luận”, khả năng coding và điều khiển máy tính với hơn 3,4 triệu lượt trao đổi; còn MiniMax chiếm khối lượng lớn nhất với khoảng 1,3 triệu tương tác, kèm theo những thay đổi bất thường về lưu lượng sau các lần Anthropic ra mắt mô hình mới.

Theo Anthropic, mô hình được xây dựng bằng hình thức *chưng cất bất hợp pháp* như vậy có nguy cơ suy yếu “hàng rào an toàn”, khi các cơ chế kiểm soát được thiết kế để ngăn lạm dụng trong những vùng nhạy cảm như tấn công mạng hay sinh học tổng hợp có thể không được sao chép đầy đủ. Công ty cảnh báo thêm rằng đây có thể trở thành cách *vượt qua kiểm soát xuất khẩu* của Mỹ, giúp các phòng thí nghiệm nước ngoài nhanh chóng tái tạo năng lực AI tiên tiến vốn bị hạn chế chia sẻ. Để đối phó, Anthropic triển khai hệ thống phát hiện hành vi theo thời gian thực, siết chặt xác minh tài khoản, chia sẻ dữ liệu với các hãng cùng ngành và cơ quan chức năng, đồng thời phát triển các biện pháp kỹ thuật nhằm *giảm hiệu quả chưng cất* ở tầng sản phẩm và API nhưng không làm tổn hại trải nghiệm người dùng hợp pháp. bình luận Sự kiện này khiến vấn đề “bảo vệ mô hình” và “kiểm soát truy cập API” trở thành mặt trận cạnh tranh chiến lược mới giữa các phòng thí nghiệm AI tuyến đầu, nhất là trong bối cảnh địa chính trị công nghệ ngày càng căng thẳng.

Ở một hướng khác, theo The Information đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), OpenAI đang chuẩn bị bước chân trực tiếp vào thị trường phần cứng tiêu dùng với một dòng **“thiết bị AI”** mới, có thể bao gồm loa thông minh và kính thông minh. Sản phẩm đầu tiên được đồn đoán là một loa thông minh có khả năng *quan sát thụ động* môi trường xung quanh, sau đó sử dụng ChatGPT để phản hồi theo bối cảnh thực tế. Các chức năng được đề cập gồm nhận diện vật thể bằng camera và cảm biến để phát hiện đồ dùng trong nhà sắp hết và tự động hỗ trợ đặt hàng, hay đưa ra gợi ý cá nhân hóa dựa trên dữ liệu môi trường theo thời gian thực.

Dự kiến, thiết bị đầu tiên có thể ra mắt sớm nhất vào tháng 2 năm 2027, với mức giá khoảng 200–300 USD. Quy đổi theo tỷ giá 1 USD = 1.446,20 KRW, mức giá tương đương khoảng 289.000–434.000 KRW, nhắm thẳng tới phân khúc smart home nơi Amazon Echo và Apple HomePod đang chiếm lĩnh. OpenAI được cho là đang hợp tác với nhà thiết kế Jony Ive – người từng dẫn dắt mảng thiết kế sản phẩm chủ lực của Apple – và tuyển dụng thêm nhiều kỹ sư phần cứng xuất thân từ Apple. Các thiết bị tiếp theo như kính thông minh nhiều khả năng chỉ bước vào giai đoạn sản xuất hàng loạt sau năm 2028. bình luận Nếu chiến lược này thành công, OpenAI có thể chuyển từ vị thế “nhà cung cấp mô hình nền tảng” thành một hệ sinh thái phần cứng–phần mềm khép kín, tạo thêm lớp khóa chặt người dùng xung quanh ChatGPT và các dịch vụ AI khác.

Trong khi đó, ở mảng **“web3”** và **“tiền mã hóa”**, xu hướng “tự nhiên ngữ → code/bản triển khai” đang bắt đầu đi vào thực tế. Theo CoinDesk đưa tin ngày 24 (giờ địa phương), Sonic Labs – đơn vị đứng sau mạng Sonic – đã công bố “Spawn”, một nền tảng AI cho phép người dùng mô tả ý tưởng bằng tiếng Anh thông thường rồi tự động tạo và triển khai ứng dụng phi tập trung (dApp) lên chuỗi. Spawn vận hành trên mạng Sonic, vốn được quảng bá có khả năng xử lý trên 10.000 giao dịch mỗi giây, thời gian hoàn tất nhanh và phí thấp. Nền tảng này tích hợp toàn bộ chu trình phát triển web3: từ tạo và biên dịch smart contract, triển khai on-chain, đến xây dựng giao diện người dùng có kết nối ví. Công cụ trợ lý AI “Spawny” cho phép người dùng điều chỉnh hợp đồng và UI bằng câu lệnh tự nhiên, thay vì phải can thiệp trực tiếp vào mã.

Nhà đóng góp chủ chốt của Sonic Labs, Samuel Harcourt, cho rằng lý do khiến phát triển web3 lâu nay chỉ xoay quanh một nhóm nhỏ lập trình viên là rào cản tiếp cận quá cao; mục tiêu của Spawn là “nếu bạn mô tả được ý tưởng thì bạn sẽ triển khai được”. Tại ETHDenver 2026, Sonic Labs đã trình diễn một bản demo, trong đó chỉ với một prompt văn bản duy nhất, hệ thống đã tạo ra trò chơi “Snake” chạy on-chain kèm bảng xếp hạng. Spawn hiện được mở ở chế độ truy cập sớm hạn chế trước khi ra mắt chính thức. bình luận Nếu các nền tảng kiểu Spawn trưởng thành, thị trường **dApp** có thể “bùng nổ chiều ngang”, với rất nhiều sản phẩm thử nghiệm được tạo và thay thế nhanh chóng, dịch chuyển trọng tâm cạnh tranh trong hệ sinh thái **web3** từ “ai viết code giỏi hơn” sang “ai có ý tưởng và kịch bản sản phẩm tốt hơn”.

Nhìn trên toàn cảnh, ba diễn biến này cho thấy cạnh tranh trong hệ sinh thái **AI** và **tiền mã hóa** đang vượt xa câu chuyện hiệu năng mô hình. Vấn đề bảo vệ mô hình trước chưng cất quy mô lớn, thiết kế thiết bị phần cứng để kiểm soát điểm tiếp xúc với người dùng, và tự động hóa toàn bộ vòng đời phát triển **dApp web3** bằng ngôn ngữ tự nhiên đang trở thành những mặt trận mới. Trong bối cảnh đó, các chuyên gia nhận định rằng tiêu chuẩn ngành có thể sẽ dần hình thành xoay quanh *chính sách truy cập mô hình, lớp phòng vệ API và nền tảng triển khai tự động*, đồng thời giúp dịch chuyển trọng tâm của hệ sinh thái **web3** từ kỹ năng lập trình sang tốc độ hiện thực hóa ý tưởng.