Mười năm tiếp theo của ngành AI: Cách mạng cơ sở hạ tầng dữ liệu

Quy mô tham số và khả năng tính toán của mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục vượt qua giới hạn, nhưng một nút thắt cốt lõi lâu nay bị bỏ qua đang ngày càng nổi bật - dữ liệu. Các chuyên gia trong ngành chỉ ra rằng cuộc cách mạng tiếp theo của ngành công nghiệp AI sẽ không còn được thúc đẩy bởi kiến trúc mô hình hoặc sức mạnh chip, mà phụ thuộc vào cách biến đổi dữ liệu hành vi con người bị phân mảnh thành vốn có thể kiểm chứng, có cấu trúc và sẵn sàng cho AI. Nhận thức này không chỉ tiết lộ mâu thuẫn cấu trúc hiện tại trong phát triển AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "Thời đại DataFi" - trong thời đại này, dữ liệu sẽ trở thành yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, giao dịch và tăng giá trị giống như điện, sức mạnh tính toán.

Mâu thuẫn cấu trúc mà ngành AI đang đối mặt

Sự phát triển của AI từ lâu đã được thúc đẩy bởi "mô hình - sức mạnh tính toán". Kể từ cuộc cách mạng học sâu, tham số mô hình đã từ triệu tăng lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu sức mạnh tính toán tăng theo cấp số nhân. Theo dữ liệu trong ngành, chi phí để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến đã vượt quá 100 triệu USD, trong đó 90% được sử dụng 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.

Các chuyên gia chỉ ra: "dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã đạt đến trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet (sách, bài báo, tin tức) khoảng 10^12 từ, trong khi việc huấn luyện một mô hình với 100 tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng 10^13 từ - điều này có nghĩa là nguồn dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ việc huấn luyện 10 mô hình có quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp vượt quá 60%, càng làm thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi các mô hình bắt đầu "nuốt chửng" dữ liệu do chính chúng tạo ra, sự suy giảm hiệu suất của mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.

Nguồn gốc của mâu thuẫn này là: Ngành công nghiệp AI từ lâu đã coi dữ liệu như một "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Mô hình và sức mạnh tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành - sức mạnh tính toán được định giá theo FLOPS trên nền tảng đám mây, mô hình được tính phí theo số lần gọi API - nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Các chuyên gia trong ngành nhấn mạnh: Mười năm tới 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 khan hiếm dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền mã hóa đang thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu trên Internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi tự nhiên sở hữu 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 gắn liền với vốn thực và không thể bị thay đổi. Các chuyên gia định nghĩa nó là "dữ liệu về hành vi động lực con người tập trung nhất trên Internet", cụ thể thể hiện qua ba chiều:

tín hiệu "ý định" của thế giới thực

Dữ liệu trên chuỗi ghi lại hành vi quyết định dựa trên việc bỏ phiếu bằng tiền thật. Ví dụ, một ví trao đổi tài sản trên một DEX nào đó, thế chấp cho vay trên một nền tảng cho vay nào đó, hoặc hành vi đăng ký tên miền, trực tiếp phản ánh sự đánh giá của người dùng về giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị cực kỳ cao đối với khả năng ra quyết định của AI. So với đó, dữ liệu trên internet truyền thống đầy rẫy "tiếng ồn", những dữ liệu này không chỉ không thể đào tạo ra mô hình AI đáng tin cậy mà còn có thể dẫn dắt sai lầm trong đánh giá của mô hình.

chuỗi hành vi có thể truy xuất

Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy vết hoàn toàn. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, và sự thay đổi của tài sản nắm giữ tạo thành một "chuỗi hành vi" liên kết. Ví dụ, thông qua việc phân tích các hoạt động của một địa chỉ từ năm 2020 đến nay trong các giao thức DeFi, AI có thể chính xác xác định đó là "người nắm giữ lâu dài", "nhà giao dịch chênh lệch giá" hay "nhà cung cấp thanh khoản", và dựa vào đó xây dựng chân dung người dùng. Dữ liệu hành vi có cấu trúc như vậy chính là "mẫu suy luận con người" hiếm hoi nhất mà các mô hình AI hiện tại cần.

Truy cập "không cần giấy phép" trong hệ sinh thái mở

Khác với tính đóng kín của dữ liệu doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu trên chuỗi là công khai và không cần giấy phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể lấy dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không có rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, tính công khai này cũng mang lại thách thức: dữ liệu trên chuỗi tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu gốc" phi cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa và liên kết trước khi có thể được sử dụng bởi mô hình AI. Các chuyên gia chỉ ra rằng, hiện tại tỷ lệ "chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, một lượng lớn tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.

"Hệ điều hành" của dữ liệu trên chuỗi

Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đang xây dựng 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 trên chuỗi phân tán thành dữ liệu AI-ready có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực. Hệ thống này bao gồm các thành phần then chốt sau:

tiêu chuẩn dữ liệu mở

Tiêu chuẩn schema dữ liệu mở, thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi. Ví dụ, nó chuẩn hóa "hành vi staking của người dùng" thành dữ liệu có cấu trúc bao gồm các trường như staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token, đảm bảo rằng mô hình AI không cần phải thích ứng với định dạng dữ liệu của các chuỗi hoặc giao thức khác nhau, mà có thể "hiểu" ngay lập tức logic kinh doanh đằng sau dữ liệu.

cơ chế xác thực dữ liệu

Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua mạng lưới các nút xác thực blockchain. Các nút này có trách nhiệm xác minh tính toàn vẹn và độ chính xác của dữ liệu trên chuỗi. Khi hệ thống xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút xác thực sẽ xác minh chéo giá trị băm dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu cấu trúc đầu ra hoàn toàn nhất quán với dữ liệu gốc trên chuỗi.

Lớp khả năng sẵn có dữ liệu với thông lượng cao

Được thiết kế cho các ứng dụng AI tương tác thời gian thực, thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được việc xử lý hàng trăm ngàn sự kiện trên chuỗi mỗi giây. Ví dụ, khi có một giao dịch lớn xảy ra trên một DEX, hệ thống có thể hoàn thành việc trích xuất, chuẩn hóa và xác thực dữ liệu trong vòng 1 giây, và gửi "tín hiệu giao dịch lớn" đã được cấu trúc đến các mô hình AI đã đăng ký, giúp chúng có thể điều chỉnh chiến lược giao dịch kịp thời.

Thời đại DataFi: Dữ liệu là vốn

Mục tiêu cuối cùng của cơ sở hạ tầng dữ liệu trên chuỗi này là thúc đẩy ngành công nghiệp AI bước vào thời đại DataFi - dữ liệu không còn là "vật liệu huấn luyện" thụ động mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Các chuyên gia so sánh: "Cũng như điện được định giá theo kilowatt, sức mạnh tính toán được định giá theo FLOPS, dữ liệu cũng phải được chấm điểm, xếp hạng, định giá." Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:

1. Cấu trúc: Từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng"
2. Có thể kết hợp: "Khối Lego" của dữ liệu
3. Có thể xác minh: "Đảm bảo tín dụng" của dữ liệu
4. Có thể hiện thực hóa: "Giá trị của dữ liệu"

Trong kỷ nguyên DataFi này, dữ liệu sẽ trở thành cầu nối giữa AI và thế giới thực — các đại lý giao dịch cảm nhận tâm lý thị trường thông qua dữ liệu trên chuỗi, các dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, còn người dùng bình thường thì nhận được thu nhập liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng điện đã thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp, mạng tính toán đã tạo ra cuộc cách mạng internet, loại mạng dữ liệu mới này đang thúc đẩy "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.

Kết luận

Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường thì chúng ta tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình, nhưng lại bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ sự thông minh đó. Hạ tầng dữ liệu trên chuỗi tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI thực chất là sự tiến hóa của hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" trong việc tạo ra 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, hạ tầng này đang định hình lại logic nền tảng của ngành công nghiệp AI.

Khi dữ liệu cuối cùng được trao cho giá trị xứng đáng, AI mới có thể thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới. Các ứng dụng AI thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin cậy, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Đây không chỉ là tầm nhìn của một công ty, mà còn là xu hướng tất yếu trong sự trưởng thành của ngành công nghiệp AI.