AI + Web3: Nỗ lực tốt nhất cho Marketplace AI phi tập trung
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI + Web3: Nỗ lực tốt nhất cho Marketplace AI phi tập trung
AI Marketplace thử nghiệm tốt nhất là gì?
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Ian@Foresight Ventures
TL;DR
-
Một sàn giao dịch AI phi tập trung thành công cần kết hợp chặt chẽ những lợi thế của AI và Web3, tận dụng các giá trị gia tăng như tính phân tán, sở hữu tài sản rõ ràng, phân phối lợi nhuận và sức mạnh xử lý phi tập trung nhằm giảm rào cản ứng dụng AI, khuyến khích nhà phát triển tải lên và chia sẻ mô hình, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng, xây dựng một nền tảng chia sẻ và giao dịch tài nguyên AI thân thiện với nhà phát triển, đáp ứng nhu cầu người dùng.
-
Sàn giao dịch AI dựa trên dữ liệu tiềm năng lớn hơn. Các sàn chỉ tập trung vào mô hình đòi hỏi lượng lớn mô hình chất lượng cao, nhưng ở giai đoạn đầu, nền tảng thiếu cơ sở người dùng và nguồn lực chất lượng nên không đủ động lực để thu hút người cung cấp mô hình tốt. Trong khi đó, thị trường dựa trên dữ liệu có thể tích lũy lượng lớn dữ liệu có giá trị — đặc biệt là dữ liệu riêng (private data) — thông qua việc thu thập phân tán, thiết kế lớp phần thưởng và đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu. Tuy nhiên, thị trường dữ liệu cũng phải giải quyết thách thức về bảo mật dữ liệu, bằng cách thiết kế chiến lược linh hoạt cho phép người dùng tự tùy chỉnh mức độ riêng tư.
-
Thành công của một sàn giao dịch AI phi tập trung phụ thuộc vào sự tích lũy tài nguyên người dùng và hiệu ứng mạng mạnh mẽ, nơi mà giá trị người dùng và nhà phát triển nhận được từ thị trường vượt xa giá trị họ đạt được bên ngoài. Ở giai đoạn đầu, trọng tâm là tích lũy các mô hình chất lượng để thu hút và giữ chân người dùng; sau khi xây dựng kho mô hình và hàng rào dữ liệu vững chắc, sẽ chuyển sang thu hút và giữ chân nhiều người dùng cuối hơn. Một sàn giao dịch AI xuất sắc cần tìm ra điểm cân bằng giữa các bên, xử lý tốt các yếu tố như sở hữu dữ liệu, chất lượng mô hình, quyền riêng tư người dùng, khả năng xử lý và thuật toán phần thưởng.
1. Sàn giao dịch AI trong lĩnh vực Web3
1.1 Tổng quan về mảng AI trong Web3
Trước tiên, hãy nhắc lại hai hướng lớn kết hợp AI và crypto mà tôi từng đề cập: ZKML và mạng lưới tính toán phi tập trung:
ZKML
ZKML giúp mô hình AI trở nên minh bạch + có thể kiểm chứng, nghĩa là kiến trúc mô hình, tham số, trọng số và đầu vào của mô hình đều có thể được xác minh trên toàn mạng. Ý nghĩa của ZKML là tạo ra giá trị cho thế giới web3 ở giai đoạn tiếp theo mà không làm mất đi tính phi tập trung và trustless, mở rộng khả năng ứng dụng và tạo ra nhiều tiềm năng hơn.
Mạng lưới tính toán
Tài nguyên tính toán sẽ là chiến trường lớn trong thập kỷ tới, và đầu tư vào hạ tầng tính toán hiệu suất cao sẽ tăng theo cấp số nhân. Ứng dụng của mạng tính toán phi tập trung chia làm hai hướng: suy luận mô hình (inference) và huấn luyện mô hình (training). Nhu cầu lớn nhất nằm ở việc huấn luyện mô hình lớn, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật như đồng bộ dữ liệu phức tạp và tối ưu hóa mạng. Trong khi đó, suy luận mô hình dễ triển khai hơn và dư địa tăng trưởng tương lai rất lớn.
1.2 Sàn giao dịch AI là gì?
Khái niệm sàn giao dịch AI không mới, Hugging Face có thể xem là ví dụ thành công nhất (ngoại trừ việc chưa có cơ chế giao dịch và định giá). Trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Hugging Face cung cấp một cộng đồng nền tảng cực kỳ quan trọng và sôi động, nơi nhà phát triển và người dùng có thể chia sẻ và sử dụng các mô hình tiền huấn luyện.
Từ thành công của Hugging Face, ta thấy một sàn giao dịch AI cần có:
a. Tài nguyên mô hình
Hugging Face cung cấp lượng lớn mô hình tiền huấn luyện, bao phủ đa dạng tác vụ NLP. Sự phong phú này thu hút đông đảo người dùng, là nền tảng để xây dựng cộng đồng sôi động và tích lũy người dùng.
b. Tinh thần mã nguồn mở + chia sẻ
Hugging Face khuyến khích nhà phát triển tải lên và chia sẻ mô hình của họ. Tinh thần mở và chia sẻ này làm sống động cộng đồng, giúp các nghiên cứu mới nhất nhanh chóng được đông đảo người dùng ứng dụng, từ đó tăng tốc độ kiểm nghiệm và phổ biến kết quả nghiên cứu.
c. Thân thiện với nhà phát triển + dễ dùng
Hugging Face cung cấp API và tài liệu dễ sử dụng, giúp nhà phát triển nhanh chóng hiểu và vận hành các mô hình. Điều này giảm rào cản sử dụng, cải thiện trải nghiệm, thu hút thêm nhà phát triển.
Dù Hugging Face chưa có cơ chế giao dịch, nó vẫn là nền tảng quan trọng cho việc chia sẻ và sử dụng mô hình AI. Có thể thấy, một sàn giao dịch AI có tiềm năng trở thành tài nguyên quý giá cho cả ngành.
Tóm tắt ngắn gọn về sàn giao dịch AI phi tập trung:
Dựa trên các yếu tố trên, một sàn giao dịch AI phi tập trung sử dụng công nghệ blockchain để đảm bảo người dùng sở hữu dữ liệu và tài sản mô hình của mình. Giá trị từ Web3 thể hiện ở cơ chế phần thưởng và giao dịch: người dùng tự do lựa chọn hoặc được hệ thống ghép nối với mô hình phù hợp, đồng thời có thể đăng bán mô hình tự huấn luyện để kiếm lợi nhuận.
Người dùng sở hữu tài sản AI của mình, còn bản thân sàn không kiểm soát dữ liệu hay mô hình. Thay vào đó, sự phát triển của thị trường phụ thuộc vào quy mô người dùng và lượng dữ liệu/mô hình tích lũy theo thời gian. Đây là quá trình dài hạn nhưng cũng là cách xây dựng hàng rào sản phẩm bền vững — giá trị của thị trường được hỗ trợ bởi số lượng và chất lượng người dùng cùng lượng tài nguyên họ đóng góp.
1.3 Vì sao nên quan tâm đến sàn giao dịch AI trong Web3?
1.3.1 Phù hợp với xu hướng ứng dụng tính toán phi tập trung
Do áp lực truyền tải dữ liệu, việc triển khai tính toán phi tập trung trong huấn luyện mô hình gốc (base model) khá khó khăn, nhưng lại nhẹ nhàng hơn nhiều khi áp dụng vào fine-tuning, do đó đây là một trong những kịch bản triển khai thực tế nhất.
Việc huấn luyện mô hình AI gồm hai giai đoạn: pretraining và fine-tuning. Pretraining yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu và tính toán — chi tiết xem bài viết trước của tôi. Fine-tuning điều chỉnh tham số mô hình gốc dựa trên dữ liệu nhiệm vụ cụ thể để cải thiện hiệu suất, và nhu cầu tài nguyên thấp hơn nhiều so với pretraining vì hai lý do chính:
-
Khối lượng dữ liệu: Giai đoạn pretraining cần huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ để học biểu diễn ngôn ngữ tổng quát. Ví dụ, BERT được pretrain trên Wikipedia và BookCorpus với hàng tỷ từ vựng. Trong khi đó, fine-tuning chỉ cần tập dữ liệu nhỏ, chẳng hạn vài nghìn đến vài chục nghìn bình luận cho tác vụ phân tích cảm xúc.
-
Số bước huấn luyện: Pretraining thường cần hàng triệu đến hàng tỷ bước, trong khi fine-tuning chỉ cần vài nghìn đến vài chục nghìn bước. Bởi pretraining học cấu trúc và ngữ nghĩa cơ bản của ngôn ngữ, còn fine-tuning chỉ điều chỉnh một phần tham số để thích nghi với nhiệm vụ cụ thể.
Ví dụ, GPT-3 sử dụng 45TB văn bản để pretrain, nhưng chỉ cần khoảng 5GB cho fine-tuning. Thời gian pretrain kéo dài vài tuần đến vài tháng, trong khi fine-tuning chỉ mất vài giờ đến vài ngày.
1.3.2 Điểm khởi đầu cho sự giao thoa AI và crypto
Để đánh giá một dự án web3 có hợp lý hay không, cần xem xét liệu nó có đang "crypto vì crypto" hay không, có tận dụng tối đa giá trị Web3 mang lại hay không, và liệu Web3 có thực sự tạo ra sự khác biệt. Rõ ràng, Web3 mang lại giá trị không thể thay thế trong việc xác lập quyền sở hữu, phân phối lợi nhuận và tính toán phi tập trung.
Tôi cho rằng một sàn giao dịch AI Web3 xuất sắc cần kết hợp chặt chẽ AI và crypto. Kết hợp hoàn hảo không nằm ở chỗ AI mang lại ứng dụng gì cho web3, mà ngược lại, web3 mang lại gì cho thị trường AI. Rõ ràng, ví dụ như mỗi người dùng đều sở hữu dữ liệu và mô hình AI của mình (có thể đóng gói dưới dạng NFT), và có thể giao dịch chúng như hàng hóa — điều này tận dụng đúng giá trị của web3. Không chỉ thúc đẩy nhà phát triển AI và người cung cấp dữ liệu, mà còn mở rộng phạm vi ứng dụng AI. Nếu một mô hình đủ tốt, chủ sở hữu sẽ có động lực mạnh để chia sẻ.
Đồng thời, sàn giao dịch AI phi tập trung có thể mở ra các mô hình kinh doanh mới như bán/cho thuê mô hình, dữ liệu, hoặc crowdsourcing nhiệm vụ.
1.3.3 Giảm rào cản ứng dụng AI
Mọi người nên và có khả năng tự huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo riêng — điều này đòi hỏi một nền tảng có rào cản thấp, cung cấp hỗ trợ tài nguyên như mô hình nền tảng, công cụ, dữ liệu và sức mạnh tính toán.
1.3.4 Cung và cầu
Dù mô hình lớn có khả năng suy luận mạnh, nhưng không phải vạn năng. Thường thì fine-tune cho nhiệm vụ và bối cảnh cụ thể sẽ cho hiệu quả tốt hơn và thực dụng hơn. Do đó, về nhu cầu, người dùng cần một thị trường mô hình AI để tìm các mô hình phù hợp với từng tình huống; còn với nhà phát triển, họ cần một nền tảng thuận tiện tài nguyên để phát triển mô hình và kiếm lợi nhuận từ chuyên môn của mình.
2. Thị trường dựa trên mô hình vs. dựa trên dữ liệu
2.1 Thị trường mô hình
Mô hình
Lấy tooling làm điểm bán, là mắt xích đầu tiên trong chuỗi, dự án cần thu hút đủ nhà phát triển mô hình chất lượng để tạo nguồn cung cho thị trường ngay từ đầu.
Trong mô hình này, điểm hấp dẫn nhà phát triển là hạ tầng và công cụ dễ dùng; dữ liệu phụ thuộc vào năng lực cá nhân — chính là nơi mà những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực cụ thể có thể tạo ra giá trị, bằng cách tự thu thập dữ liệu và fine-tune mô hình hiệu suất cao hơn.
Suy ngẫm
Gần đây tôi thấy nhiều dự án kết hợp AI marketplace với web3, nhưng tôi tự hỏi: Liệu việc tạo ra một thị trường AI phi tập trung có phải là một ý tưởng hão huyền?
Trước hết, ta cần tự hỏi: Giá trị Web3 mang lại là gì?
Nếu chỉ đơn thuần là phần thưởng token hay câu chuyện sở hữu mô hình, thì điều đó là chưa đủ. Thực tế mà nói, mô hình chất lượng cao là cốt lõi của sản phẩm, và những mô hình tốt thường mang giá trị kinh tế cực lớn. Từ góc nhìn người cung cấp, họ cần động lực đủ mạnh để đưa mô hình chất lượng lên sàn AI, nhưng liệu token và quyền sở hữu có đủ thuyết phục so với giá trị mô hình? Với một nền tảng non trẻ, thiếu người dùng, rõ ràng là chưa đủ. Thiếu mô hình xuất sắc, mô hình kinh doanh sẽ sụp đổ. Vấn đề đặt ra là: Làm sao để người cung cấp mô hình thu được lợi nhuận đủ lớn trong giai đoạn đầu khi chưa có người dùng cuối?
2.2 Thị trường dữ liệu
Mô hình
Xuất phát từ việc thu thập dữ liệu phi tập trung, thiết kế lớp phần thưởng và kể chuyện về quyền sở hữu dữ liệu để thu hút người cung cấp dữ liệu và người gắn nhãn. Nhờ crypto, nền tảng có thể tích lũy lượng lớn dữ liệu có giá trị trong thời gian ngắn, đặc biệt là dữ liệu riêng (private data) — thứ đang thiếu hụt nghiêm trọng.
Điều khiến tôi hứng thú nhất là mô hình phát triển từ dưới lên này giống như một hình thức gây quỹ cộng đồng (crowdfunding). Dù có kinh nghiệm đến đâu, một cá nhân cũng không thể sở hữu toàn bộ dữ liệu một lĩnh vực. Một trong những giá trị Web3 mang lại là khả năng thu thập dữ liệu một cách phi tập trung và không cần xin phép. Mô hình này không chỉ tập hợp chuyên môn và dữ liệu từ mọi lĩnh vực, mà còn mở rộng dịch vụ AI đến nhóm người dùng lớn hơn. So với dữ liệu cá nhân, dữ liệu gây quỹ từ hàng ngàn người dùng thực tế phản ánh tốt hơn sự phức tạp và đa dạng của thế giới thực, giúp tăng đáng kể khả năng tổng quát và độ ổn định của mô hình AI.
Ví dụ, một người có thể giàu kinh nghiệm dinh dưỡng và dữ liệu phong phú, nhưng dữ liệu cá nhân là không đủ để huấn luyện mô hình tốt. Khi chia sẻ dữ liệu, người dùng cũng có thể tiếp cận và sử dụng dữ liệu có giá trị từ hàng ngàn người dùng khác trên nền tảng, từ đó đạt hiệu quả fine-tuning vượt trội.
Suy ngẫm
Nhìn theo hướng này, việc xây dựng một thị trường dữ liệu phi tập trung là một thử nghiệm đáng giá. Dữ liệu là "hàng hóa" có rào cản thấp hơn, chuỗi sản xuất ngắn hơn và mật độ người cung cấp dày đặc hơn, do đó tận dụng tốt hơn giá trị Web3 mang lại. Cơ chế phần thưởng và xác lập quyền sở hữu giúp người dùng có động lực chia sẻ dữ liệu. Trong mô hình hiện tại, dữ liệu giống như hàng tiêu dùng một lần — dùng xong là mất giá. Trong thị trường AI phi tập trung, dữ liệu có thể được tái sử dụng và sinh lời lâu dài, giá trị được hiện thực hóa bền vững.
Lấy dữ liệu làm điểm khởi đầu để tích lũy người dùng là lựa chọn sáng suốt. Chất lượng và đa chiều dữ liệu là một trong những trụ cột và hàng rào cạnh tranh của mô hình lớn. Sau khi thu hút lượng lớn người cung cấp dữ liệu, họ có thể chuyển đổi thành người dùng cuối hoặc người cung cấp mô hình. Từ đó, sàn giao dịch AI thực sự tạo ra giá trị nền tảng cho các mô hình xuất sắc, thúc đẩy kỹ sư thuật toán đóng góp mô hình.
Động lực này chính là bước ngoặt từ 0 đến 1. Hiện tại, các công ty lớn chiếm ưu thế nhờ sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ, có thể huấn luyện mô hình chính xác hơn, khiến công ty nhỏ và cá nhân khó cạnh tranh. Dù người dùng sở hữu dữ liệu giá trị trong một lĩnh vực, nếu không kết hợp với tập dữ liệu lớn hơn thì khó phát huy. Nhưng trong thị trường phi tập trung, mọi người đều có cơ hội tiếp cận dữ liệu, và các chuyên gia chính là những người mang dữ liệu gia tăng giá trị vào nền tảng, từ đó nâng cao cả chất lượng và số lượng dữ liệu, giúp ai cũng có thể huấn luyện mô hình tốt, thậm chí thúc đẩy đổi mới AI.
Dữ liệu bản thân đã rất phù hợp để làm hàng rào cạnh tranh. Thứ nhất, cơ chế phần thưởng tốt và bảo mật riêng tư an toàn sẽ thu hút nhiều cá nhân tham gia đóng góp. Thứ hai, khi số lượng người dùng tăng, chất lượng và số lượng dữ liệu cũng tăng theo, tạo ra hiệu ứng cộng đồng và mạng lưới — làm tăng giá trị và chiều sâu của thị trường, từ đó thu hút người dùng mới mạnh mẽ hơn. Đó chính là quá trình xây dựng hàng rào.
Do đó, để xây dựng một sàn giao dịch AI lấy dữ liệu làm trung tâm, cần chú trọng 4 yếu tố then chốt:
-
Lớp phần thưởng: Thiết kế thuật toán khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu chất lượng cao, đồng thời cân bằng mức độ phần thưởng và tính bền vững của thị trường.
-
Riêng tư: Bảo vệ riêng tư dữ liệu và đảm bảo hiệu quả sử dụng.
-
Người dùng: Tích lũy nhanh người dùng và thu thập dữ liệu có giá trị từ sớm.
-
Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, cần cơ chế kiểm soát chất lượng hiệu quả.
Tại sao người cung cấp mô hình lại không được coi là yếu tố then chốt trong bối cảnh này?
Lý do chính là dựa trên bốn điểm trên, việc thu hút nhà phát triển mô hình xuất sắc là hệ quả tất yếu.
2.3 Giá trị và thách thức của thị trường dữ liệu
Dữ liệu riêng (Private Data)
Giá trị của dữ liệu riêng nằm ở thông tin độc đáo và khó tiếp cận trong một lĩnh vực cụ thể, cực kỳ quan trọng để fine-tune mô hình AI. Sử dụng dữ liệu riêng giúp tạo ra các mô hình chính xác và cá nhân hóa hơn, vượt trội về hiệu suất so với mô hình huấn luyện trên dữ liệu công khai.
Hiện tại, mô hình nền có thể tiếp cận lượng lớn dữ liệu công khai, do đó thị trường dữ liệu Web3 không nên cạnh tranh ở điểm này. Khó khăn hiện tại là làm sao thu thập và tích hợp dữ liệu riêng vào quá trình huấn luyện. Việc kết hợp dữ liệu riêng với dữ liệu công khai giúp tăng khả năng thích nghi với các vấn đề đa dạng và nhu cầu người dùng, đồng thời cải thiện độ chính xác mô hình.
Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, mô hình AI dùng dữ liệu riêng có thể tăng độ chính xác dự đoán từ 10%–30%. Theo nghiên cứu của Stanford, mô hình deep learning dùng dữ liệu y tế riêng vượt trội 15% so với mô hình dùng dữ liệu công khai trong dự đoán ung thư phổi.
Bảo mật dữ liệu
Liệu riêng tư có trở thành nút thắt cổ chai cho AI + Web3? Nhìn vào xu hướng hiện tại, các hướng ứng dụng AI trong web3 dần rõ ràng, nhưng dường như ứng dụng nào cũng né không khỏi chủ đề riêng tư. Tính toán phi tập trung dù trong huấn luyện hay suy luận đều phải đảm bảo riêng tư dữ liệu và mô hình; điều kiện để zkml tồn tại là ngăn mô hình bị node xấu lạm dụng.
Sàn giao dịch AI được xây dựng trên nền tảng đảm bảo người dùng kiểm soát dữ liệu của mình. Do đó, dù thu thập dữ liệu theo cách phi tập trung và phân tán, mọi node trong quá trình thu thập, xử lý, lưu trữ, sử dụng đều không được truy cập trực tiếp dữ liệu gốc. Hiện tại, các phương pháp mã hóa đều gặp瓶颈 — ví dụ như mã hóa toàn đồng dạng (FHE):
-
Độ phức tạp tính toán: FHE phức tạp hơn nhiều so với mã hóa truyền thống, khiến chi phí tính toán khi huấn luyện mô hình AI tăng vọt, làm hiệu suất giảm mạnh, thậm chí không khả thi. Do đó, với các tác vụ cần nhiều tài nguyên như huấn luyện mô hình deep learning, FHE không phải lựa chọn lý tưởng.
-
Sai số tính toán: Sai số tích tụ dần trong quá trình tính toán FHE, ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng và làm giảm hiệu suất mô hình AI.
Riêng tư có nhiều cấp độ, không cần lo lắng thái quá
Các loại dữ liệu có nhu cầu riêng tư khác nhau. Chỉ những loại như hồ sơ y tế, thông tin tài chính, dữ liệu cá nhân nhạy cảm mới cần bảo vệ mức cao.
Do đó, trong thảo luận về sàn giao dịch AI phi tập trung, cần cân nhắc tính đa dạng của dữ liệu. Điều quan trọng nhất là sự cân bằng. Để tối đa hóa sự tham gia của người dùng và độ phong phú tài nguyên nền tảng, cần thiết kế chiến lược linh hoạt cho phép người dùng tự đặt mức độ riêng tư — không phải mọi dữ liệu đều cần mức bảo vệ cao nhất.
3. Suy ngẫm về sàn giao dịch AI phi tập trung
3.1 Người dùng kiểm soát tài sản, vậy rút lui có làm sập nền tảng?
Ưu điểm của sàn giao dịch AI phi tập trung là người dùng sở hữu tài nguyên, và họ thật sự có thể rút lui bất cứ lúc nào. Tuy nhiên, khi lượng người dùng và tài nguyên (mô hình, dữ liệu) đạt đến một ngưỡng nhất định, tôi cho rằng nền tảng sẽ không bị ảnh hưởng. Tất nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc giai đoạn đầu sẽ tốn rất nhiều vốn để giữ chân người dùng và tài nguyên — vô cùng khó khăn với đội ngũ khởi nghiệp.
Thống nhất cộng đồng
Khi một sàn giao dịch AI phi tập trung tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ, ngày càng nhiều người dùng và nhà phát triển sẽ gắn bó. Số lượng người dùng tăng kéo theo chất lượng và số lượng dữ liệu, mô hình tăng, làm thị trường trưởng thành hơn. Giá trị mà các bên hưởng lợi từ thị trường càng lớn. Dù một số ít người có thể rời đi, tốc độ tăng người dùng mới lý thuyết sẽ không chậm lại, thị trường vẫn tiếp tục phát triển và tạo giá trị lớn hơn.
Cơ chế phần thưởng
Nếu thiết kế hợp lý, khi số người tham gia và tài nguyên tích lũy tăng, lợi ích của các bên cũng tăng theo. Sàn giao dịch AI phi tập trung không chỉ là nơi giao dịch dữ liệu và mô hình, mà còn có thể là cơ chế giúp người dùng kiếm tiền từ dữ liệu và mô hình của mình — ví dụ bán dữ liệu hoặc thu phí khi người khác dùng mô hình của họ.
Với nhà phát triển mô hình: Triển khai trên nền tảng khác có thể thiếu dữ liệu để fine-tune mô hình hiệu suất cao.
Với người cung cấp dữ liệu: Nền tảng khác có thể không có cơ sở dữ liệu vững chắc, dữ liệu cá nhân nhỏ lẻ khó phát huy giá trị và không đủ lượng dùng để sinh lời.
Tóm lại
Dù trong một sàn giao dịch AI phi tập trung, đội ngũ dự án chỉ đóng vai trò kết nối và cung cấp nền tảng, nhưng hàng rào thực sự nằm ở lượng người dùng tích lũy dẫn đến lượng dữ liệu và mô hình tích lũy. Người dùng thật sự có quyền rút lui, nhưng một sàn giao dịch AI trưởng thành thường mang lại giá trị vượt trội so với bên ngoài, do đó họ không có động lực rời đi.
Tuy nhiên, nếu đa số người dùng hoặc một bộ phận lớn người cung cấp mô hình/dữ liệu chất lượng rời đi, thị trường có thể bị ảnh hưởng. Điều này phù hợp với quy luật điều chỉnh động trong mọi hệ thống kinh tế.
3.2 Cái nào đến trước: gà hay trứng?
Từ hai hướng trên, khó nói trước con đường nào sẽ thắng, nhưng rõ ràng thị trường AI dựa trên dữ liệu hợp lý hơn và tiềm năng lớn hơn nhiều so với loại thứ nhất. Khác biệt lớn nhất là thị trường dựa trên dữ liệu liên tục gia cố hàng rào — tích lũy người dùng cũng là tích lũy dữ liệu. Cuối cùng, giá trị Web3 mang lại là làm đầy một cơ sở dữ liệu phi tập trung khổng lồ — một vòng lặp tích cực. Về bản chất, nền tảng này không cần lưu giữ dữ liệu, mà chỉ cần làm thị trường đóng góp dữ liệu, nhẹ nhàng hơn. Cuối cùng, đây là một chợ dữ liệu khổng lồ, hàng rào này rất khó thay thế.
Từ góc nhìn cung - cầu, một sàn giao dịch AI cần đồng thời có hai yếu tố:
-
Nhiều mô hình chất lượng cao
-
Người dùng cuối
Theo một cách nào đó, hai điều kiện này phụ thuộc lẫn nhau. Một mặt, nền tảng cần đủ người dùng để tạo động lực sử dụng cho người cung cấp mô hình và dữ liệu — chỉ khi có lượng người dùng lớn, cơ chế phần thưởng mới phát huy tối đa, vòng xoáy dữ liệu mới quay, từ đó thu hút thêm nhà cung cấp mô hình. Mặt khác, người dùng cuối luôn tìm đến những mô hình tốt, và lựa chọn nền tảng phần lớn dựa trên chất lượng và năng lực mô hình. Do đó, nếu chưa có kho mô hình chất lượng, nhu cầu này không tồn tại — thuật toán định tuyến có tiên tiến đến đâu mà không có mô hình tốt thì cũng vô nghĩa. Cũng giống như Apple Store chỉ tồn tại vì có Apple.
Do đó, một lộ trình phát triển hợp lý là:
Chiến lược ban đầu
-
Tích lũy mô hình chất lượng: Giai đoạn đầu cần tập trung xây dựng kho mô hình chất lượng. Bởi dù có bao nhiêu người dùng, nếu không có mô hình tốt để lựa chọn và sử dụng, nền tảng sẽ không hấp dẫn, người dùng không gắn bó. Tập trung vào kho mô hình chất lượng giúp đảm bảo người dùng đầu tiên tìm được thứ họ cần, từ đó xây dựng uy tín thương hiệu và niềm tin, dần tạo hiệu ứng cộng đồng và mạng lưới.
Chiến lược mở rộng
-
Thu hút người dùng cuối: Sau khi có kho mô hình chất lượng, chuyển sang thu hút và giữ chân người dùng cuối. Lượng người dùng lớn sẽ tạo động lực và lợi ích cho nhà phát triển mô hình, thúc đẩy họ liên tục đóng góp và cải tiến. Đồng thời, lượng người dùng này cũng tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, nâng cao hiệu quả huấn luyện và tối ưu mô hình.
Tổng kết
Thử nghiệm nào là tốt nhất cho một sàn giao dịch AI? Tóm lại trong một câu: Nền tảng phải cung cấp đủ mô hình chất lượng và có thể ghép nối hiệu quả mô hình phù hợp để giải quyết vấn đề cho người dùng. Câu này giải quyết hai mâu thuẫn: Thứ nhất, nền tảng phải mang lại giá trị đủ lớn cho nhà phát triển (kể cả người tạo và người dùng mô hình) để có đủ mô hình chất lượng; thứ hai, các "sản phẩm" này phải giải quyết hiệu quả nhu cầu người dùng, từ đó tích lũy người dùng và đảm bảo lợi ích cho mọi bên.
Sàn giao dịch AI phi tập trung là một hướng đi dễ triển khai cho AI + web3, nhưng dự án phải hiểu rõ giá trị thực sự mà nền tảng mang lại và làm sao để thu hút người dùng từ sớm. Chìa khóa nằm ở việc tìm điểm cân bằng giữa các bên, xử lý tốt các yếu tố như sở hữu dữ liệu, chất lượng mô hình, riêng tư người dùng, tính toán và thuật toán phần thưởng, cuối cùng trở thành một nền tảng chia sẻ và giao dịch dữ liệu, mô hình và sức mạnh tính toán.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Foresight Ventures
