Dữ liệu là tài sản: DataFi đang mở ra một biển xanh mới

Chủ đề lớn nhất trong tháng này trong lĩnh vực AI không gì khác ngoài việc Meta mạnh tay tuyển dụng nhân tài, thành lập một đội ngũ AI hoành tráng chủ yếu là các nhà nghiên cứu người Hoa. Người đứng đầu là Alexander Wang, chỉ mới 28 tuổi, người đã sáng lập Scale AI. Hiện tại, Scale AI có giá trị 29 tỷ USD, cung cấp dịch vụ dữ liệu cho nhiều gã khổng lồ AI, bao gồm quân đội Mỹ, OpenAI, Anthropic, Meta và nhiều công ty khác, với công việc cốt lõi là cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn chính xác.

Lý do Scale AI có thể nổi bật giữa nhiều kỳ lân là vì họ đã sớm nhận ra vị trí then chốt của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI. Năng lực tính toán, mô hình và dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Nếu coi mô hình lớn như một con người, thì mô hình là cơ thể, năng lực tính toán là thức ăn, và dữ liệu là tri thức và thông tin.

Trong quá trình phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, trọng tâm của ngành đã chuyển từ mô hình sang sức mạnh tính toán. Hiện nay, hầu hết các mô hình đều sử dụng transformer làm khung cơ bản, thỉnh thoảng xuất hiện các sáng tạo như MoE hoặc MoRe; các công ty lớn hoặc tự xây dựng cụm siêu máy tính hoặc ký hợp đồng dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây để giải quyết vấn đề sức mạnh tính toán. Trên nền tảng này, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên rõ ràng.

Scale AI tập trung vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc cho các mô hình AI, hoạt động kinh doanh của họ không chỉ bao gồm việc khai thác dữ liệu hiện có mà còn liên quan đến việc tạo ra dữ liệu. Công ty cũng đã thành lập một đội ngũ đào tạo AI bao gồm các chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau, cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI.

Việc đào tạo mô hình được chia thành hai giai đoạn: tiền huấn luyện và tinh chỉnh. Tiền huấn luyện giống như quá trình học nói của trẻ em, cần rất nhiều thông tin từ văn bản, mã nguồn được thu thập từ internet. Tinh chỉnh thì giống như giáo dục ở trường, có mục tiêu và định hướng rõ ràng, thông qua các tập dữ liệu được thiết kế cẩn thận để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.

Do đó, lĩnh vực dữ liệu AI chủ yếu bao gồm hai loại tập dữ liệu: một loại là lượng dữ liệu lớn không cần xử lý quá nhiều, thường đến từ các nền tảng UGC như Reddit, Twitter, Github, hoặc từ các cơ sở dữ liệu tài liệu công khai hoặc cơ sở dữ liệu riêng của doanh nghiệp; loại còn lại thì cần thiết kế và sàng lọc tinh vi, đảm bảo có thể phát triển năng lực cụ thể của mô hình, cần thực hiện các công việc như làm sạch dữ liệu, sàng lọc, gán nhãn và phản hồi từ con người.

Với sự nâng cao khả năng của mô hình, các dữ liệu huấn luyện ngày càng tinh vi và chuyên nghiệp sẽ trở thành yếu tố quyết định khả năng của mô hình. Trong dài hạn, dữ liệu AI cũng là một lĩnh vực dài hạn có hiệu ứng tuyết lăn, với việc tích lũy công việc ban đầu, tài sản dữ liệu sẽ có khả năng sinh lời kép, giá trị sẽ không ngừng tăng lên.

Web3 DataFi: Đất dữ liệu AI được chọn bởi thiên mệnh

So với đội ngũ ghi nhãn dữ liệu từ xa hàng trăm nghìn người mà một số công ty đã thành lập ở nhiều quốc gia, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó hình thành khái niệm mới DataFi. Trong lý tưởng, những lợi thế của Web3 DataFi bao gồm:

1. Hợp đồng thông minh đảm bảo chủ quyền dữ liệu, an ninh và quyền riêng tư
2. Lợi thế địa lý tự nhiên: Cấu trúc phân tán tự do, thu hút lực lượng lao động phù hợp nhất
3. Lợi thế rõ ràng về khuyến khích và thanh toán của blockchain
4. Hỗ trợ xây dựng một thị trường dữ liệu "một cửa" hiệu quả và mở hơn.

Đối với người dùng bình thường, DataFi cũng là dự án AI phi tập trung dễ tham gia nhất. Người dùng chỉ cần thực hiện một số thao tác đơn giản để tham gia, bao gồm cung cấp dữ liệu, đánh giá mô hình, sử dụng công cụ AI để sáng tạo đơn giản hoặc tham gia giao dịch dữ liệu.

Tiềm năng dự án DataFi Web3

Hiện tại, nhiều dự án DataFi đã nhận được tài trợ đáng kể. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu:

1. Sahara AI: Cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng và thị trường giao dịch AI phi tập trung siêu cấp.

2. Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI, thu thập phản hồi của người dùng về đầu ra của mô hình.

3. Vana: Chuyển đổi dữ liệu cá nhân của người dùng thành tài sản số có thể được tiền hóa.

4. Chainbase: Tập trung vào dữ liệu trên chuỗi, bao phủ hơn 200 chuỗi blockchain.

5. Sapien: Được thiết kế để chuyển đổi quy mô lớn kiến thức nhân loại thành dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao.

6. Prisma X: Cam kết trở thành lớp điều phối mở cho robot.

7. Masa: Một trong những dự án subnet hàng đầu của hệ sinh thái Bittensor.

8. Irys: Tập trung vào lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình.

9. ORO: Trao quyền cho người bình thường tham gia vào đóng góp AI.

10. Gata: Được định vị là lớp dữ liệu phi tập trung.

Các dự án này hiện có rào cản không cao, nhưng một khi tích lũy được người dùng và độ gắn kết trong hệ sinh thái, lợi thế của nền tảng sẽ nhanh chóng tích lũy. Do đó, các dự án giai đoạn đầu nên tập trung vào các biện pháp khuyến khích và trải nghiệm người dùng. Đồng thời, những nền tảng này cũng cần xem xét cách quản lý người tham gia, đảm bảo chất lượng dữ liệu, tránh tình trạng "tiền xấu đẩy tiền tốt ra ngoài".

Ngoài ra, việc tăng cường tính minh bạch cũng là một thách thức lớn mà các dự án trên chuỗi hiện đang phải đối mặt. Nhiều dự án vẫn thiếu dữ liệu công khai và có thể truy xuất đủ, điều này không có lợi cho sự phát triển lâu dài của Web3 DataFi.

Con đường ứng dụng quy mô lớn của DataFi có thể chia thành hai phần: một là thu hút đủ số lượng người dùng cá nhân tham gia, hình thành lực lượng thu thập/generate dữ liệu và người tiêu dùng của nền kinh tế AI; hai là nhận được sự công nhận từ các doanh nghiệp chủ chốt, vì trong ngắn hạn chúng là nguồn cung cấp dữ liệu lớn chính.

DataFi đại diện cho sự nuôi dưỡng trí tuệ nhân tạo lâu dài của con người, đồng thời thông qua hợp đồng thông minh đảm bảo lợi ích từ lao động của con người, cuối cùng đạt được sự hồi báo của trí tuệ nhân tạo đối với con người. Đối với những người cảm thấy không chắc chắn về kỷ nguyên AI, hoặc vẫn còn mang lý tưởng blockchain, tham gia DataFi có thể là một lựa chọn hợp thời.