Thách thức mới trong kỷ nguyên AI: Dữ liệu trở thành nút thắt chính
Với sự gia tăng nhanh chóng về quy mô và khả năng tính toán của các mô hình trí tuệ nhân tạo, một vấn đề lâu nay bị bỏ qua dần dần nổi lên - cung cấp dữ liệu. Mâu thuẫn cấu trúc mà ngành công nghiệp AI hiện nay đang đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh xử lý của chip, mà là làm thế nào để biến dữ liệu hành vi con người phân mảnh thành tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và thân thiện với AI. Nhận thức này không chỉ tiết lộ những khó khăn hiện tại trong sự phát triển của AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "tài chính dữ liệu (DataFi) thời đại" - trong thời đại này, dữ liệu sẽ trở thành yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, có thể giao dịch và có thể gia tăng giá trị, giống như điện và sức mạnh tính toán.
Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến sự thiếu hụt dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay được thúc đẩy bởi "mô hình - sức mạnh tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, số lượng tham số của mô hình đã tăng từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân. Chi phí để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu đô la, trong đó 90% dành cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", cuộc khủng hoảng cung cấp dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể truy cập công khai trên internet khoảng 10^12 từ, trong khi một mô hình với 100 tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng 10^13 từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là hồ dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ việc đào tạo 10 mô hình cùng quy mô. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu lặp lại và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, làm thu hẹp thêm nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi các mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính chúng tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay xem dữ liệu như một "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là một "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Các mô hình và sức mạnh tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn ở "thời kỳ hoang dã". Các chuyên gia trong ngành nhấn mạnh: Mười năm tiếp theo của AI sẽ là mười năm của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: "Cơ sở dữ liệu hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh thiếu dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền điện tử đang thể hiện giá trị độc đáo. So với dữ liệu của Internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi có tính xác thực của "sự khớp nối động lực" - mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành vi của địa chỉ ví đều liên kết trực tiếp với vốn thực và không thể bị thay đổi. Những dữ liệu này được định nghĩa là "dữ liệu hành vi động lực khớp nối của con người tập trung nhất trên Internet", thể hiện qua ba chiều:
"Tín hiệu ý định" trong thế giới thực: Dữ liệu trên chuỗi ghi lại hành vi quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật, chứ không phải là những bình luận cảm xúc hay những cú nhấp chuột ngẫu nhiên. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị rất cao trong việc đào tạo khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy nguyên: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy nguyên đầy đủ. Lịch sử giao dịch, giao thức tương tác, và sự thay đổi tài sản của một địa chỉ ví tạo thành một "chuỗi hành vi" liên kết. Dữ liệu hành vi có cấu trúc như vậy chính là "mẫu suy diễn con người" khan hiếm nhất hiện nay đối với các mô hình AI.
Mô hình "truy cập không cần giấy phép" trong hệ sinh thái mở: Dữ liệu trên chuỗi là công khai và không cần giấy phép, cung cấp nguồn dữ liệu "không rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, tính mở này cũng mang lại thách thức: Dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết để được mô hình AI sử dụng. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đạt 5%, nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Siêu mạng dữ liệu: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đưa ra khái niệm mạng dữ liệu siêu - một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi các tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu thân thiện với AI, có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực. Chủ yếu bao gồm các thành phần sau:
Tiêu chuẩn dữ liệu mở: thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác, có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh ẩn sau dữ liệu.
Cơ chế xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS(Active Validator Set) của Ethereum. Các nút xác thực sẽ xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi, giải quyết vấn đề niềm tin trong xác thực dữ liệu tập trung truyền thống.
Tầng khả dụng dữ liệu với khả năng xử lý cao: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được khả năng xử lý hàng trăm nghìn sự kiện trên chuỗi mỗi giây, đáp ứng nhu cầu dữ liệu có độ trễ thấp và khả năng xử lý cao của các ứng dụng AI.
Thời đại DataFi: Dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của mạng dữ liệu siêu cấp là thúc đẩy ngành công nghiệp AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "tài liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch, tăng giá trị. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: Chuyển đổi dữ liệu gốc trên chuỗi thành dữ liệu có cấu trúc mà mô hình AI có thể trực tiếp gọi.
Có thể kết hợp: Dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các viên gạch Lego, mở rộng ranh giới ứng dụng của dữ liệu.
Có thể xác thực: Thông qua các bản ghi băm trên blockchain, đảm bảo tính xác thực và khả năng truy xuất của dữ liệu.
Có thể hiện thực hóa: Nhà cung cấp dữ liệu có thể hiện thực hóa dữ liệu có cấu trúc, hình thành hệ thống đánh giá giá trị của dữ liệu.
Trong thời đại DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực. Các đại lý giao dịch cảm nhận cảm xúc thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, tự động áp dụng tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, trong khi người dùng bình thường nhận được lợi nhuận liên tục từ việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã thúc đẩy cuộc cách mạng internet, mạng lưới siêu dữ liệu đang thúc đẩy "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, chúng ta thường tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình mà bỏ qua "nền tảng dữ liệu" hỗ trợ sự thông minh đó. Mạng dữ liệu siêu cấp tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI, về bản chất, là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của các tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, khái niệm này đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Các ứng dụng AI nguyên bản thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin tưởng, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao giá trị xứng đáng, AI mới thực sự có thể giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.
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.
13 thích
Phần thưởng
13
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ChainSpy
· 08-03 18:05
Dữ liệu bán giá nào tôi cũng mua
Xem bản gốcTrả lời0
FunGibleTom
· 08-03 18:01
Dữ liệu, quyền riêng tư sẽ bùng nổ.
Xem bản gốcTrả lời0
IntrovertMetaverse
· 08-03 17:57
Tiến nhanh đến việc phải trả phí cho dữ liệu.
Xem bản gốcTrả lời0
AirDropMissed
· 08-03 17:51
Đừng cuộn nữa, dữ liệu còn không đủ dùng thì đừng cuộn nữa.
Nút thắt mới trong ngành AI: Dữ liệu trên chuỗi trở thành tài nguyên thay đổi cuộc chơi.
Thách thức mới trong kỷ nguyên AI: Dữ liệu trở thành nút thắt chính
Với sự gia tăng nhanh chóng về quy mô và khả năng tính toán của các mô hình trí tuệ nhân tạo, một vấn đề lâu nay bị bỏ qua dần dần nổi lên - cung cấp dữ liệu. Mâu thuẫn cấu trúc mà ngành công nghiệp AI hiện nay đang đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh xử lý của chip, mà là làm thế nào để biến dữ liệu hành vi con người phân mảnh thành tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và thân thiện với AI. Nhận thức này không chỉ tiết lộ những khó khăn hiện tại trong sự phát triển của AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "tài chính dữ liệu (DataFi) thời đại" - trong thời đại này, dữ liệu sẽ trở thành yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, có thể giao dịch và có thể gia tăng giá trị, giống như điện và sức mạnh tính toán.
Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến sự thiếu hụt dữ liệu
Sự phát triển của AI lâu nay được thúc đẩy bởi "mô hình - sức mạnh tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, số lượng tham số của mô hình đã tăng từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân. Chi phí để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu đô la, trong đó 90% dành cho việc thuê cụm GPU. Tuy nhiên, khi ngành công nghiệp tập trung vào "mô hình lớn hơn" và "chip nhanh hơn", cuộc khủng hoảng cung cấp dữ liệu đang âm thầm đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể truy cập công khai trên internet khoảng 10^12 từ, trong khi một mô hình với 100 tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng 10^13 từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là hồ dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ việc đào tạo 10 mô hình cùng quy mô. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu lặp lại và nội dung chất lượng thấp chiếm hơn 60%, làm thu hẹp thêm nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi các mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính chúng tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.
Nguồn gốc của mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay xem dữ liệu như một "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là một "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Các mô hình và sức mạnh tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn ở "thời kỳ hoang dã". Các chuyên gia trong ngành nhấn mạnh: Mười năm tiếp theo của AI sẽ là mười năm của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới mã hóa chính là chìa khóa để giải quyết tình huống này.
Dữ liệu trên chuỗi: "Cơ sở dữ liệu hành vi con người" mà AI cần nhất
Trong bối cảnh thiếu dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền điện tử đang thể hiện giá trị độc đáo. So với dữ liệu của Internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi có tính xác thực của "sự khớp nối động lực" - mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành vi của địa chỉ ví đều liên kết trực tiếp với vốn thực và không thể bị thay đổi. Những dữ liệu này được định nghĩa là "dữ liệu hành vi động lực khớp nối của con người tập trung nhất trên Internet", thể hiện qua ba chiều:
"Tín hiệu ý định" trong thế giới thực: Dữ liệu trên chuỗi ghi lại hành vi quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật, chứ không phải là những bình luận cảm xúc hay những cú nhấp chuột ngẫu nhiên. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị rất cao trong việc đào tạo khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy nguyên: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy nguyên đầy đủ. Lịch sử giao dịch, giao thức tương tác, và sự thay đổi tài sản của một địa chỉ ví tạo thành một "chuỗi hành vi" liên kết. Dữ liệu hành vi có cấu trúc như vậy chính là "mẫu suy diễn con người" khan hiếm nhất hiện nay đối với các mô hình AI.
Mô hình "truy cập không cần giấy phép" trong hệ sinh thái mở: Dữ liệu trên chuỗi là công khai và không cần giấy phép, cung cấp nguồn dữ liệu "không rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, tính mở này cũng mang lại thách thức: Dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết để được mô hình AI sử dụng. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đạt 5%, nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Siêu mạng dữ liệu: "Hệ điều hành" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đưa ra khái niệm mạng dữ liệu siêu - một "hệ điều hành thông minh trên chuỗi" được thiết kế đặc biệt cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi các tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu thân thiện với AI, có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực. Chủ yếu bao gồm các thành phần sau:
Tiêu chuẩn dữ liệu mở: thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác, có thể "hiểu" trực tiếp logic kinh doanh ẩn sau dữ liệu.
Cơ chế xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua cơ chế AVS(Active Validator Set) của Ethereum. Các nút xác thực sẽ xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi, giải quyết vấn đề niềm tin trong xác thực dữ liệu tập trung truyền thống.
Tầng khả dụng dữ liệu với khả năng xử lý cao: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được khả năng xử lý hàng trăm nghìn sự kiện trên chuỗi mỗi giây, đáp ứng nhu cầu dữ liệu có độ trễ thấp và khả năng xử lý cao của các ứng dụng AI.
Thời đại DataFi: Dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của mạng dữ liệu siêu cấp là thúc đẩy ngành công nghiệp AI bước vào kỷ nguyên DataFi - dữ liệu không còn là "tài liệu huấn luyện" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch, tăng giá trị. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Cấu trúc: Chuyển đổi dữ liệu gốc trên chuỗi thành dữ liệu có cấu trúc mà mô hình AI có thể trực tiếp gọi.
Có thể kết hợp: Dữ liệu có cấu trúc có thể được kết hợp tự do như các viên gạch Lego, mở rộng ranh giới ứng dụng của dữ liệu.
Có thể xác thực: Thông qua các bản ghi băm trên blockchain, đảm bảo tính xác thực và khả năng truy xuất của dữ liệu.
Có thể hiện thực hóa: Nhà cung cấp dữ liệu có thể hiện thực hóa dữ liệu có cấu trúc, hình thành hệ thống đánh giá giá trị của dữ liệu.
Trong thời đại DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực. Các đại lý giao dịch cảm nhận cảm xúc thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, tự động áp dụng tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, trong khi người dùng bình thường nhận được lợi nhuận liên tục từ việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã thúc đẩy cuộc cách mạng internet, mạng lưới siêu dữ liệu đang thúc đẩy "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Khi chúng ta nói về tương lai của AI, chúng ta thường tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình mà bỏ qua "nền tảng dữ liệu" hỗ trợ sự thông minh đó. Mạng dữ liệu siêu cấp tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI, về bản chất, là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo dữ liệu của con người đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "hỗn loạn" của các tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, khái niệm này đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Các ứng dụng AI nguyên bản thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin tưởng, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao giá trị xứng đáng, AI mới thực sự có thể giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.