Tóm tắt Q1

[1] Bitcoin - Giá giảm, tuy nhiên các tổ chức như Strategy lại tích cực mua vào

[2] Binance listing: Từ “Chén Thánh” đến hành quyết công khai - trước đây được niêm yết trên Binance giống như tìm được tấm vé vàng. Nhưng Q1 năm nay thì mọi altcoin list Binance đều giảm mạnh.

[3] Crypto nói chung giảm ~90%. Thuế quan, VC lỏ, Trump lươn đã khiến tất cả các thị trường bị ảnh hưởng xấu.

Crypto Q2

Vĩ mô không chắc chắn và bi kịch thuế quan chưa được giải quyết trong thời gian đàm phán, các tài sản rủi ro vẫn chịu áp lực.

Tuy nhiên, Bitcoin đã phản ánh đúng với góc nhìn của market update tuần trước, giá sẽ tiếp tục xu hướng tăng song song với vàng.

Tính thanh khoản đang âm thầm cải thiện và có vẻ sẽ được củng cố qua Q2. Tính riêng stablecoin mcap hiện tổng đã tăng lên >$237B (theo Defillama).

Tính thanh khoản thường ảnh hưởng đến thị trường với độ trễ khoảng ba tháng, có nghĩa là sự phục hồi trong Q1 sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất trong Q2.

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp áp dụng BTC như một tài sản quỹ (kiểu Strategy hay Metaplanet), khả năng thiếu hụt nguồn cung trong tương lai bắt đầu hình thành trong Q2.

Một logic đơn giản là càng nhiều công ty lớn đặt niềm tin vào Bitcoin → siết chặt nguồn cung mang tính cấu trúc.

Trong dài hạn, Bitcoin sẽ lại vượt trội hơn vàng theo ý kiến cá nhân. Chỉ là vấn đề thời gian.

Mục tiêu crypto chính cho Q2:

1️⃣ Bất kỳ cú giảm nào của BTC trong vùng giá $80K-$92K sẽ là cơ hội tích lũy

2️⃣ Tích trữ số ít altcoin có conviction cao - $HYPE $PENDLE chẳng hạn

Các narrative mới vẫn chưa có hiệu quả, vì vậy chờ đợi khoảnh khắc thích hợp sẽ phù hợp hơn, dù có mới hay không cũng không quan trọng.

Khi Bitcoin kéo phá lên $95K và chạm mốc tâm lý $100K - ATH, có thể đây là lúc giá khá khó vượt qua. Sẽ là cơ hội cho một số altcoin có sóng.

INFORMATION GAP = ALPHA

Khoảng trống thông tin là sự chênh lệch giữa những gì một số người hiểu rõ, biết trước mà phần còn lại của thế giới chưa nhìn ra. Và trong khoảng cách đó, alpha xuất hiện.

Alfa sinh ra từ timing + nhận thức. Khi chúng ta thấy điều mà người khác chưa thấy, chúng ta có quyền hành động trước.

Crypto là thị trường phi tập trung, thông tin rò rỉ, cảm tính nhiều, dữ liệu phân tán. Điều này tạo ra rất nhiều "information gap".

Tại sao thông tin lại tạo ra lợi thế?

• Thị trường chuyển động dựa trên thông tin mới

• Ai biết trước sẽ hành động trước

• Khi tất cả cùng biết → alfa mất

Các loại Information Gap trong Crypto:

• Options data: Dữ liệu chủ yếu của Whales lớn, tập trung ở Bitcoin. Thường mỗi phiên trung/dài hạn đánh hàng chục tỷ $ → Họ phải có insider hoặc biết gì đó… Ai biết đọc Options có thể biết được timing thị trường + cách hành động của whales trước news.

• Kiến thức TA: Biết đọc và phân tích chart… có thể tận dụng để xác nhận xu hướng giá + timing. Kết hợp với Options data tạo combo săn alfa hiệu quả.

• Kiến thức FA: Ai hiểu tokenomics, smart contract, cơ chế burn/mint, staking model... sẽ có lợi thế hơn trader FOMO.

• Dữ liệu on-chain: Người biết đọc dữ liệu ví, flow tiền, lượng token di chuyển... có thể đoán được xu hướng sớm.

• Sentiment: Nhận ra tâm lý thị trường đang chán nản, sợ hãi hay hưng phấn để đi ngược đám đông.

• Hệ sinh thái: Biết dự án Layer 1 nào đang được đầu tư mạnh (TVL tăng, dApps tăng) → mua sớm

• Đối tượng tham gia: Quốc gia → tổ chức → Founders → VCs → Infuencers/KOLs → Users… càng ở tầng cao càng có nhiều alfa.

→ Như vậy chân dung một người có alfa trong crypto như mọi người thấy sẽ là người nắm được càng nhiều kỹ năng tìm và sử dụng thông tin đúng.

Chìa khóa để tìm ra alfa không phải là biết nhiều mà là hiểu sâu và thấy trước.

Chúng ta nên tự hỏi:

"Bản chất điều này là gì?"

"Người khác chưa thấy gì?"

"Hành động từ hiểu biết riêng của mình"

Và có thể tận dụng người khác (Influencers, researcher…) để tìm ra alfa. Tìm người tỉnh táo, nhìn vào bản chất, chia sẻ kiến thức đúng khiến chúng ta “ngộ ra” thì đó là dấu hiệu một người có thể có alfa để mọi người follow.

HIỆN CÓ ALFA GÌ ĐỂ TẠO TREND?

Chưa tìm được info gap cụ thể cho giai đoạn hiện tại trong crypto, chúng ta vẫn đang xoay quanh các trend cũ. Và nổi bật nhất là AI - cùng nhóm trend nhỏ phái sinh từ đây như AI agents, DeFAI, DeAI, AI swarms, MPC, zkTLS…

Bitcoin hồi phục và nhóm AI trends gần như hồi phục song song, AI agent token tăng trung bình từ 30% - 100%. Đáng chú ý là có nhen nhóm narrative về sóng AI 2.0 tương đối hiệu quả.

Chúng ta hoàn toàn có thể tìm phái sinh mới hoặc dự án AI mới trong một số ngách AI phái sinh tiềm năng để ra alpha ở đây.

Chúng ta nhận thấy AI & Crypto có 2 nguyên lý đối nghịch – tập trung vs phi tập trung

• AI hiện nay thường đòi tập trung hoá dữ liệu, đóng, độc quyền để học tốt hơn, (OpenAI, Google, Anthropic...)

• Blockchain lại hướng tới phân tán dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư.

→ Các Narrative phái sinh nổi lên để phản ứng lại sự độc quyền:

[1] DeFAI / DeAI – Tư duy “phi tập trung hóa AI”

[2] AI Agents – Modular, đa nhiệm, tự trị

[3] AI Swarms – Intelligence from collectives

[4] MPC / ZK / zkTLS – Đảm bảo tính riêng tư + xác minh mà không tiết lộ dữ liệu

[5] Crypto x AI – Dùng blockchain để lưu trữ / quản lý / thưởng cho AI

Ngách giải pháp tiềm năng đang nhen nhúm trên CT:

• Federated Learning: AI học phân tán mà không cần thu gom dữ liệu.

• ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning): Chạy mô hình AI mà không tiết lộ dữ liệu hoặc thuật toán.

• zkTLS (Zero-Knowledge Transport Layer Security): Chứng minh rằng một người nhất định (hoặc chính xác hơn là một khách hàng/dịch vụ được sử dụng bởi người đó - như trình duyệt) đã yêu cầu thông tin cụ thể từ một máy chủ cụ thể (ví dụ: X, YouTube, Tiktok) và nhận lại thông tin chính xác đó.

[1] UX Layer cho AI Agents / Swarms

Người bình thường không thể “kết nối agent” như nối app → thiếu lớp UI/UX đơn giản hóa hành vi AI

→ alpha:

“Zapier for AI agents” – builder giao diện kéo thả, tạo chuỗi AI hành động giống Lego

AI workflows templates marketplace

→ Dự án: sophon, Virtuals, ai16z

[2] Không có công cụ tạo Swarm AI đơn giản

Swarm AI còn nằm trong giới học thuật / robot → chưa có framework "code ít" cho cộng đồng web3 dùng

→ alpha:

“Swarm Studio” – bộ công cụ mã nguồn mở tạo ra nhiều AI agents hành xử tập thể (có thể deploy on-chain)

Sử dụng ZK proofs để đảm bảo tính toàn vẹn hành vi bầy đàn

→ dự án: Theoriq, swarms

[3] Thiếu mô hình thưởng công bằng cho AI "tốt" trong cộng đồng

AI nào "hữu ích" → ai đánh giá? → hiện tại dựa vào centralized benchmark (OpenAI evals,...)

→ alpha:

AI Reputation Layer: Hệ thống điểm đánh giá AI theo mức độ được cộng đồng sử dụng / feedback

DeAI credit score: AI tốt được nhiều điểm → tham gia DAO / nhận task / phân phối token

Thực tế KaitoAI cũng dựa trên nguyên lý “Reputation Layer” này để phát triển leaderboad, mindshare… trong câu chuyện InfoFi, họ đang rất thành công với sản phẩm của mình. Khả năng có thêm các dự án trong ngách AI Reputation Layer học theo Kaito là khá cao.

MirraAI - Thực chất có dự án MirraAI có model user dạy học bằng input bài viết trên X → reward. Tuy nhiên đây là ý tưởng ăn theo câu chuyên InfoFi và chưa giải quyết vấn đề phản chiếu tư duy.

[5] Chưa có ZK cho inference (không chỉ training)

Hiện tại ZK chỉ tập trung vào training (ZKML), nhưng người dùng cần proof kết quả AI suy nghĩ là đúng

→ alpha:

ZK-CoT (Chain-of-Thought Verification): Dùng zk để chứng minh rằng AI thực sự "suy nghĩ từng bước" chứ không ra kết quả ngẫu nhiên

Ứng dụng trong AI giáo dục hoặc AI phản biện

→ dự án: Mira Network

[5] Chưa có thị trường hay dApp cho AI tư duy

Ai cũng build infra AI, nhưng chưa ai xây dựng trải nghiệm “AI học cùng người dùng” như Deep Chat trong crypto.

→ alpha:

“Reflective AI mentor” DApp – nơi người dùng học với AI phản chiếu tư duy, được reward khi cải thiện

AI lưu lại tiến trình tư duy người dùng → tạo thành hồ sơ học tập bất biến (on-chain knowledge NFT?)

→ dự án: Gensyn

Tóm tắt Q1

[1] Bitcoin - Giá giảm, tuy nhiên các tổ chức như Strategy lại tích cực mua vào

[2] Binance listing: Từ “Chén Thánh” đến hành quyết công khai - trước đây được niêm yết trên Binance giống như tìm được tấm vé vàng. Nhưng Q1 năm nay thì mọi altcoin list Binance đều giảm mạnh.

[3] Crypto nói chung giảm ~90%. Thuế quan, VC lỏ, Trump lươn đã khiến tất cả các thị trường bị ảnh hưởng xấu.

Crypto Q2

Vĩ mô không chắc chắn và bi kịch thuế quan chưa được giải quyết trong thời gian đàm phán, các tài sản rủi ro vẫn chịu áp lực.

Tuy nhiên, Bitcoin đã phản ánh đúng với góc nhìn của market update tuần trước, giá sẽ tiếp tục xu hướng tăng song song với vàng.

Tính thanh khoản đang âm thầm cải thiện và có vẻ sẽ được củng cố qua Q2. Tính riêng stablecoin mcap hiện tổng đã tăng lên >$237B (theo Defillama).

Tính thanh khoản thường ảnh hưởng đến thị trường với độ trễ khoảng ba tháng, có nghĩa là sự phục hồi trong Q1 sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất trong Q2.

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp áp dụng BTC như một tài sản quỹ (kiểu Strategy hay Metaplanet), khả năng thiếu hụt nguồn cung trong tương lai bắt đầu hình thành trong Q2.

Một logic đơn giản là càng nhiều công ty lớn đặt niềm tin vào Bitcoin → siết chặt nguồn cung mang tính cấu trúc.

Trong dài hạn, Bitcoin sẽ lại vượt trội hơn vàng theo ý kiến cá nhân. Chỉ là vấn đề thời gian.

Mục tiêu crypto chính cho Q2:

1️⃣ Bất kỳ cú giảm nào của BTC trong vùng giá $80K-$92K sẽ là cơ hội tích lũy

2️⃣ Tích trữ số ít altcoin có conviction cao - $HYPE $PENDLE chẳng hạn

Các narrative mới vẫn chưa có hiệu quả, vì vậy chờ đợi khoảnh khắc thích hợp sẽ phù hợp hơn, dù có mới hay không cũng không quan trọng.

Khi Bitcoin kéo phá lên $95K và chạm mốc tâm lý $100K - ATH, có thể đây là lúc giá khá khó vượt qua. Sẽ là cơ hội cho một số altcoin có sóng.

INFORMATION GAP = ALPHA

Khoảng trống thông tin là sự chênh lệch giữa những gì một số người hiểu rõ, biết trước mà phần còn lại của thế giới chưa nhìn ra. Và trong khoảng cách đó, alpha xuất hiện.

Alfa sinh ra từ timing + nhận thức. Khi chúng ta thấy điều mà người khác chưa thấy, chúng ta có quyền hành động trước.

Crypto là thị trường phi tập trung, thông tin rò rỉ, cảm tính nhiều, dữ liệu phân tán. Điều này tạo ra rất nhiều "information gap".

Tại sao thông tin lại tạo ra lợi thế?

• Thị trường chuyển động dựa trên thông tin mới

• Ai biết trước sẽ hành động trước

• Khi tất cả cùng biết → alfa mất

Các loại Information Gap trong Crypto:

• Options data: Dữ liệu chủ yếu của Whales lớn, tập trung ở Bitcoin. Thường mỗi phiên trung/dài hạn đánh hàng chục tỷ $ → Họ phải có insider hoặc biết gì đó… Ai biết đọc Options có thể biết được timing thị trường + cách hành động của whales trước news.

• Kiến thức TA: Biết đọc và phân tích chart… có thể tận dụng để xác nhận xu hướng giá + timing. Kết hợp với Options data tạo combo săn alfa hiệu quả.

• Kiến thức FA: Ai hiểu tokenomics, smart contract, cơ chế burn/mint, staking model... sẽ có lợi thế hơn trader FOMO.

• Dữ liệu on-chain: Người biết đọc dữ liệu ví, flow tiền, lượng token di chuyển... có thể đoán được xu hướng sớm.

• Sentiment: Nhận ra tâm lý thị trường đang chán nản, sợ hãi hay hưng phấn để đi ngược đám đông.

• Hệ sinh thái: Biết dự án Layer 1 nào đang được đầu tư mạnh (TVL tăng, dApps tăng) → mua sớm

• Đối tượng tham gia: Quốc gia → tổ chức → Founders → VCs → Infuencers/KOLs → Users… càng ở tầng cao càng có nhiều alfa.

→ Như vậy chân dung một người có alfa trong crypto như mọi người thấy sẽ là người nắm được càng nhiều kỹ năng tìm và sử dụng thông tin đúng.

Chìa khóa để tìm ra alfa không phải là biết nhiều mà là hiểu sâu và thấy trước.

Chúng ta nên tự hỏi:

"Bản chất điều này là gì?"

"Người khác chưa thấy gì?"

"Hành động từ hiểu biết riêng của mình"

Và có thể tận dụng người khác (Influencers, researcher…) để tìm ra alfa. Tìm người tỉnh táo, nhìn vào bản chất, chia sẻ kiến thức đúng khiến chúng ta “ngộ ra” thì đó là dấu hiệu một người có thể có alfa để mọi người follow.

HIỆN CÓ ALFA GÌ ĐỂ TẠO TREND?

Chưa tìm được info gap cụ thể cho giai đoạn hiện tại trong crypto, chúng ta vẫn đang xoay quanh các trend cũ. Và nổi bật nhất là AI - cùng nhóm trend nhỏ phái sinh từ đây như AI agents, DeFAI, DeAI, AI swarms, MPC, zkTLS…

Bitcoin hồi phục và nhóm AI trends gần như hồi phục song song, AI agent token tăng trung bình từ 30% - 100%. Đáng chú ý là có nhen nhóm narrative về sóng AI 2.0 tương đối hiệu quả.

Chúng ta hoàn toàn có thể tìm phái sinh mới hoặc dự án AI mới trong một số ngách AI phái sinh tiềm năng để ra alpha ở đây.

Chúng ta nhận thấy AI & Crypto có 2 nguyên lý đối nghịch – tập trung vs phi tập trung

• AI hiện nay thường đòi tập trung hoá dữ liệu, đóng, độc quyền để học tốt hơn, (OpenAI, Google, Anthropic...)

• Blockchain lại hướng tới phân tán dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư.

→ Các Narrative phái sinh nổi lên để phản ứng lại sự độc quyền:

[1] DeFAI / DeAI – Tư duy “phi tập trung hóa AI”

[2] AI Agents – Modular, đa nhiệm, tự trị

[3] AI Swarms – Intelligence from collectives

[4] MPC / ZK / zkTLS – Đảm bảo tính riêng tư + xác minh mà không tiết lộ dữ liệu

[5] Crypto x AI – Dùng blockchain để lưu trữ / quản lý / thưởng cho AI

Ngách giải pháp tiềm năng đang nhen nhúm trên CT:

• Federated Learning: AI học phân tán mà không cần thu gom dữ liệu.

• ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning): Chạy mô hình AI mà không tiết lộ dữ liệu hoặc thuật toán.

• zkTLS (Zero-Knowledge Transport Layer Security): Chứng minh rằng một người nhất định (hoặc chính xác hơn là một khách hàng/dịch vụ được sử dụng bởi người đó - như trình duyệt) đã yêu cầu thông tin cụ thể từ một máy chủ cụ thể (ví dụ: X, YouTube, Tiktok) và nhận lại thông tin chính xác đó.

[1] UX Layer cho AI Agents / Swarms

Người bình thường không thể “kết nối agent” như nối app → thiếu lớp UI/UX đơn giản hóa hành vi AI

→ alpha:

“Zapier for AI agents” – builder giao diện kéo thả, tạo chuỗi AI hành động giống Lego

AI workflows templates marketplace

→ Dự án: sophon, Virtuals, ai16z

[2] Không có công cụ tạo Swarm AI đơn giản

Swarm AI còn nằm trong giới học thuật / robot → chưa có framework "code ít" cho cộng đồng web3 dùng

→ alpha:

“Swarm Studio” – bộ công cụ mã nguồn mở tạo ra nhiều AI agents hành xử tập thể (có thể deploy on-chain)

Sử dụng ZK proofs để đảm bảo tính toàn vẹn hành vi bầy đàn

→ dự án: Theoriq, swarms

[3] Thiếu mô hình thưởng công bằng cho AI "tốt" trong cộng đồng

AI nào "hữu ích" → ai đánh giá? → hiện tại dựa vào centralized benchmark (OpenAI evals,...)

→ alpha:

AI Reputation Layer: Hệ thống điểm đánh giá AI theo mức độ được cộng đồng sử dụng / feedback

DeAI credit score: AI tốt được nhiều điểm → tham gia DAO / nhận task / phân phối token

Thực tế KaitoAI cũng dựa trên nguyên lý “Reputation Layer” này để phát triển leaderboad, mindshare… trong câu chuyện InfoFi, họ đang rất thành công với sản phẩm của mình. Khả năng có thêm các dự án trong ngách AI Reputation Layer học theo Kaito là khá cao.

MirraAI - Thực chất có dự án MirraAI có model user dạy học bằng input bài viết trên X → reward. Tuy nhiên đây là ý tưởng ăn theo câu chuyên InfoFi và chưa giải quyết vấn đề phản chiếu tư duy.

[5] Chưa có ZK cho inference (không chỉ training)

Hiện tại ZK chỉ tập trung vào training (ZKML), nhưng người dùng cần proof kết quả AI suy nghĩ là đúng

→ alpha:

ZK-CoT (Chain-of-Thought Verification): Dùng zk để chứng minh rằng AI thực sự "suy nghĩ từng bước" chứ không ra kết quả ngẫu nhiên

Ứng dụng trong AI giáo dục hoặc AI phản biện

→ dự án: Mira Network

[5] Chưa có thị trường hay dApp cho AI tư duy

Ai cũng build infra AI, nhưng chưa ai xây dựng trải nghiệm “AI học cùng người dùng” như Deep Chat trong crypto.

→ alpha:

“Reflective AI mentor” DApp – nơi người dùng học với AI phản chiếu tư duy, được reward khi cải thiện

AI lưu lại tiến trình tư duy người dùng → tạo thành hồ sơ học tập bất biến (on-chain knowledge NFT?)

→ dự án: Gensyn