Rào cản mới trong sự phát triển của AI: Cung cấp và chất lượng dữ liệu
Với sự gia tăng nhanh chóng về quy mô mô hình trí tuệ nhân tạo và khả năng tính toán, một vấn đề then chốt bị bỏ qua đang dần nổi lên - cung cấp dữ liệu. Thách thức lớn tiếp theo mà ngành công nghiệp AI phải đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh tính toán của chip, mà là làm thế nào để chuyển đổi dữ liệu hành vi con người phân tán thành nguồn tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và thân thiện với AI. Nhận thức này không chỉ làm sáng tỏ mâu thuẫn cấu trúc trong sự phát triển của AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "tài chính hóa dữ liệu", 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.
Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến tình trạng thiếu dữ liệu: Mâu thuẫn cấu trúc trong ngành AI
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, quy mô tham số mô hình đã tăng từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng trưởng theo hàm số mũ. Theo thống kê, 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", khủng hoảng cung cấp dữ liệu đang âm thầm ập đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có sẵn công khai trên internet ước tính 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 nguồn 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 trùng lặp và nội dung chất lượng thấp vượt quá 60%, càng làm thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt chửng" dữ liệu do chính mình 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 sự mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay coi dữ liệu là "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 chín muồi, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn ở trong "trạng thái nguyên thủy". Thập kỷ tiếp theo của AI sẽ là thập kỷ của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng 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 gấp
Trong bối cảnh thiếu dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của các mạng tiền mã hóa thể hiện giá trị độc đáo. So với dữ liệu trên Internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi vốn có tính xác thực của "sự căn chỉnh 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 thay đổi. Những dữ liệu này được coi là "dữ liệu hành vi căn chỉnh động lực 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 bỏ phiếu bằng tiền thật, trực tiếp phản ánh đánh giá giá trị của dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn của người dùng. Dữ liệu "được bảo đảm bằng vốn" này có giá trị rất cao đối với việc đào tạo khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy xuất: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy xuất hoàn toàn. 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 này là "mẫu suy luận con người" hiếm nhất hiện nay cho các mô hình AI.
Hệ sinh thái mở "truy cập không cần giấy phép": Khác với tính đóng kín của dữ liệu doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu trên chuỗi là mở và không cần giấy phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể truy cập dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, cung cấp nguồn dữ liệu "không rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI.
Tuy nhiên, tính mở của dữ liệu trên chuỗi cũng mang lại thách thức: những dữ liệu này tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu thô" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa, và liên kết để có thể được sử dụng bởi các mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Mạng dữ liệu siêu cấp: "Hệ điều hành thông minh" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đề xuất 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 trên chuỗi phân tán thành dữ liệu thân thiện với AI có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực. Hệ thống này bao gồm một số thành phần chính:
Tiêu chuẩn dữ liệu mở: thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi, giúp mô hình AI có thể "đọc hiểu" logic kinh doanh phía sau dữ liệu, giảm chi phí ma sát trong phát triển AI.
Cơ chế xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua mạng lưới người xác thực blockchain, giải quyết vấn đề tin cậy trong xác thực dữ liệu tập trung truyền thống.
Lớp khả dụng dữ liệu với lưu lượng cao: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được việc xử lý sự kiện trên chuỗi hàng trăm nghìn sự kiện mỗi giây, đáp ứng nhu cầu dữ liệu có độ trễ thấp và lưu lượng cao của ứng dụng AI.
Thời đại tài chính dữ liệu: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của mạng lưới dữ liệu siêu việt là thúc đẩy ngành AI bước vào thời đại tài chính hóa dữ liệu - dữ liệu không còn là "nguyên liệu huấn luyện" thụ động nữa, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch và gia 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: từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng"
Có thể kết hợp: Tự do kết hợp kiểu "khối Lego" của dữ liệu
Có thể xác minh: "Chứng thực tín dụng" của dữ liệu.
Có thể chuyển đổi: "Hiện thực hóa giá trị" của dữ liệu
Trong kỷ nguyên mới này, các nhà cung cấp dữ liệu có thể biến dữ liệu có cấu trúc thành tiền mặt trực tiếp, các nhà phát triển có thể kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra các ứng dụng sáng tạo, người dùng có thể nhận được lợi ích bằng cách chia sẻ dữ liệu trên chuỗi đã được ẩn danh. Giá trị của dữ liệu sẽ được xác định bởi cung và cầu trên thị trường, tạo thành một hệ sinh thái "vốn dữ liệu" hoàn toàn mới.
Kết luận: Cuộc cách mạng dữ liệu, mười năm tiếp theo của AI
Sự tiến hóa của AI, bản chất là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" của dữ liệu được con người tạo ra đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "vô trật tự" của tín hiệu phân mảnh đến "có trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của việc tài chính hóa dữ liệu, mạng lưới dữ liệu siêu cấp đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong thời đại mới 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 ứng dụng tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, còn người dùng thông thường thì nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã phát sinh cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã phát sinh cuộc cách mạng internet, mạng lưới dữ liệu siêu lớn đang khởi sinh "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI gốc thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình mạnh mẽ, mà còn cần sự hỗ trợ dữ liệu đáng tin cậy, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao giá trị xứng đáng, AI mới có thể thật sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.
Xem bản gốc
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.
6 thích
Phần thưởng
6
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropHunter9000
· 30phút trước
Khả năng tính toán要啥用 数据才是命根子
Xem bản gốcTrả lời0
MEVSupportGroup
· 18giờ trước
Dữ liệu đã trở thành lý do mới để được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterZhang
· 18giờ trước
Mài lâu như vậy rồi lại trở về việc thu thập dữ liệu thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
SerumSqueezer
· 18giờ trước
Dữ liệu lại có đồ ngốc mới.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 18giờ trước
Không có dữ liệu thì chơi sao được, bị kẹt rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
Hash_Bandit
· 18giờ trước
giống như điều chỉnh độ khó khai thác... dữ liệu là nút thắt mới fr fr
AI phát triển gặp phải rào cản mới: dữ liệu trên chuỗi mở ra kỷ nguyên tài chính hóa dữ liệu
Rào cản mới trong sự phát triển của AI: Cung cấp và chất lượng dữ liệu
Với sự gia tăng nhanh chóng về quy mô mô hình trí tuệ nhân tạo và khả năng tính toán, một vấn đề then chốt bị bỏ qua đang dần nổi lên - cung cấp dữ liệu. Thách thức lớn tiếp theo mà ngành công nghiệp AI phải đối mặt không còn là kiến trúc mô hình hay sức mạnh tính toán của chip, mà là làm thế nào để chuyển đổi dữ liệu hành vi con người phân tán thành nguồn tài nguyên có thể xác minh, có cấu trúc và thân thiện với AI. Nhận thức này không chỉ làm sáng tỏ mâu thuẫn cấu trúc trong sự phát triển của AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "tài chính hóa dữ liệu", 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.
Từ cuộc đua sức mạnh tính toán đến tình trạng thiếu dữ liệu: Mâu thuẫn cấu trúc trong ngành AI
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, quy mô tham số mô hình đã tăng từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng trưởng theo hàm số mũ. Theo thống kê, 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", khủng hoảng cung cấp dữ liệu đang âm thầm ập đến.
"Dữ liệu hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm đến trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có sẵn công khai trên internet ước tính 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 nguồn 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 trùng lặp và nội dung chất lượng thấp vượt quá 60%, càng làm thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt chửng" dữ liệu do chính mình 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 sự mâu thuẫn này nằm ở chỗ: Ngành công nghiệp AI lâu nay coi dữ liệu là "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 chín muồi, nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn ở trong "trạng thái nguyên thủy". Thập kỷ tiếp theo của AI sẽ là thập kỷ của "cơ sở hạ tầng dữ liệu", và dữ liệu trên chuỗi của mạng 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 gấp
Trong bối cảnh thiếu dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của các mạng tiền mã hóa thể hiện giá trị độc đáo. So với dữ liệu trên Internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi vốn có tính xác thực của "sự căn chỉnh 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 thay đổi. Những dữ liệu này được coi là "dữ liệu hành vi căn chỉnh động lực 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 bỏ phiếu bằng tiền thật, trực tiếp phản ánh đánh giá giá trị của dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn của người dùng. Dữ liệu "được bảo đảm bằng vốn" này có giá trị rất cao đối với việc đào tạo khả năng ra quyết định của AI.
Chuỗi hành vi có thể truy xuất: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy xuất hoàn toàn. 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 này là "mẫu suy luận con người" hiếm nhất hiện nay cho các mô hình AI.
Hệ sinh thái mở "truy cập không cần giấy phép": Khác với tính đóng kín của dữ liệu doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu trên chuỗi là mở và không cần giấy phép. Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể truy cập dữ liệu gốc thông qua trình duyệt blockchain hoặc API dữ liệu, cung cấp nguồn dữ liệu "không rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI.
Tuy nhiên, tính mở của dữ liệu trên chuỗi cũng mang lại thách thức: những dữ liệu này tồn tại dưới dạng "nhật ký sự kiện", là "tín hiệu thô" không có cấu trúc, cần được làm sạch, chuẩn hóa, và liên kết để có thể được sử dụng bởi các mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, nhiều tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.
Mạng dữ liệu siêu cấp: "Hệ điều hành thông minh" cho dữ liệu trên chuỗi
Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đề xuất 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 trên chuỗi phân tán thành dữ liệu thân thiện với AI có cấu trúc, có thể xác minh và có thể kết hợp theo thời gian thực. Hệ thống này bao gồm một số thành phần chính:
Tiêu chuẩn dữ liệu mở: thống nhất định nghĩa và cách mô tả dữ liệu trên chuỗi, giúp mô hình AI có thể "đọc hiểu" logic kinh doanh phía sau dữ liệu, giảm chi phí ma sát trong phát triển AI.
Cơ chế xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua mạng lưới người xác thực blockchain, giải quyết vấn đề tin cậy trong xác thực dữ liệu tập trung truyền thống.
Lớp khả dụng dữ liệu với lưu lượng cao: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được việc xử lý sự kiện trên chuỗi hàng trăm nghìn sự kiện mỗi giây, đáp ứng nhu cầu dữ liệu có độ trễ thấp và lưu lượng cao của ứng dụng AI.
Thời đại tài chính dữ liệu: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch
Mục tiêu cuối cùng của mạng lưới dữ liệu siêu việt là thúc đẩy ngành AI bước vào thời đại tài chính hóa dữ liệu - dữ liệu không còn là "nguyên liệu huấn luyện" thụ động nữa, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch và gia tăng giá trị. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:
Trong kỷ nguyên mới này, các nhà cung cấp dữ liệu có thể biến dữ liệu có cấu trúc thành tiền mặt trực tiếp, các nhà phát triển có thể kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra các ứng dụng sáng tạo, người dùng có thể nhận được lợi ích bằng cách chia sẻ dữ liệu trên chuỗi đã được ẩn danh. Giá trị của dữ liệu sẽ được xác định bởi cung và cầu trên thị trường, tạo thành một hệ sinh thái "vốn dữ liệu" hoàn toàn mới.
Kết luận: Cuộc cách mạng dữ liệu, mười năm tiếp theo của AI
Sự tiến hóa của AI, bản chất là sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" của dữ liệu được con người tạo ra đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ "vô trật tự" của tín hiệu phân mảnh đến "có trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của việc tài chính hóa dữ liệu, mạng lưới dữ liệu siêu cấp đang định hình lại logic cơ bản của ngành công nghiệp AI.
Trong thời đại mới 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 ứng dụng tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, còn người dùng thông thường thì nhận được lợi nhuận liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã phát sinh cuộc cách mạng công nghiệp, mạng lưới tính toán đã phát sinh cuộc cách mạng internet, mạng lưới dữ liệu siêu lớn đang khởi sinh "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.
Các ứng dụng AI gốc thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình mạnh mẽ, mà còn cần sự hỗ trợ dữ liệu đáng tin cậy, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao giá trị xứng đáng, AI mới có thể thật sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.