Phỏng vấn người sáng lập Vana: Bỏ học cấp ba, từ Cục Dự trữ Liên bang đến Y Combinator, chuyển mình qua Web3, khởi hành hành trình theo đuổi dữ liệu phi tập trung
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Phỏng vấn người sáng lập Vana: Bỏ học cấp ba, từ Cục Dự trữ Liên bang đến Y Combinator, chuyển mình qua Web3, khởi hành hành trình theo đuổi dữ liệu phi tập trung
"Dữ liệu không nên chỉ là tài sản tĩnh, mà cần là công cụ tài chính động có thể được biến thành tiền, chia sẻ và quản lý." — Anna, Người sáng lập và CEO của Vana
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Sunny, TechFlow
Khách mời: Anna Kazlauskas, Người sáng lập Vana
Hướng dẫn phỏng vấn
Tôi quen Anna tại sự kiện bên lề ETHcc do Flock.io tổ chức. Lúc đó tôi đã mệt mỏi với các dự án hot và các diễn đàn VC, nội dung nhàm chán và lặp đi lặp lại, cho đến khi Anna xuất hiện. Phong cách của cô khác biệt so với những người sáng lập Web3 khác — gọn gàng, sảng khoái, như thể nhìn thấy một nữ sinh trung học đầy nhiệt huyết với dự án cá nhân của mình. Bài phát biểu của cô khiến tôi dừng bước và tiếp tục lắng nghe.
Thú vị thay, trước đó tôi từng phỏng vấn người sáng lập Flock, dự án của họ liên quan đến việc đóng góp dữ liệu phi tập trung, nhưng Flock thiên về dữ liệu công khai, trong khi Vana lại tập trung vào dữ liệu riêng tư. Khi tìm kiếm Anna trên Twitter, tôi mới biết dự án của cô không chỉ được các nhà đầu tư hàng đầu như Paradigm và Polychain rót vốn, mà bản thân cô cũng không phải là học sinh trung học, mà là một doanh nhân bỏ học sớm và gia nhập Y Combinator tại Thung lũng Silicon. Sau đó, chúng tôi hẹn gặp nhau ở một quán cà phê để trò chuyện sâu hơn về hành trình của cô.
Anna từng theo học tại MIT, cùng lớp với những người sáng lập Optimism, Blur và Glow. Vậy thì ở tiền tuyến về thông tin, giáo dục và vốn, những nhà sáng lập tài năng này nhìn nhận cuộc đời và sự nghiệp của họ ra sao? Buổi phỏng vấn này sẽ hé lộ điều đó.
Giới thiệu Vana
Vana là một nền tảng phi tập trung, hướng tới cách mạng hóa sở hữu dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực Web3. Triết lý cốt lõi của nền tảng bao gồm:
-
Sở hữu dữ liệu và khả năng di chuyển: Vana trao quyền cho người dùng kiểm soát và quản lý dữ liệu cá nhân của họ, giúp dữ liệu tự do lưu chuyển giữa các ứng dụng, đồng thời lưu trữ dữ liệu theo phương thức phi lưu ký (non-custodial), tương tự như ví tiền mã hóa.
-
Phát triển AI phi tập trung: Người dùng có thể đóng góp dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI và nhận được phần sở hữu tương ứng với mô hình mà họ đóng góp. Các nhà phát triển có thể tận dụng dữ liệu đa nền tảng để xây dựng ứng dụng cá nhân hóa và huấn luyện các mô hình AI tiên tiến.
-
Khả năng thanh khoản và thương mại hóa dữ liệu: Vana giới thiệu bể thanh khoản dữ liệu (DLP), khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu giá trị và xác thực dữ liệu. Người dùng thương mại hóa dữ liệu bằng cách đóng góp vào các bể này, coi dữ liệu như một tài sản tài chính linh hoạt và mô-đun.
-
Hệ sinh thái và ứng dụng: Vana đang xây dựng một loạt ứng dụng phi tập trung và cộng đồng dữ liệu, chẳng hạn như r/datadao dành cho dữ liệu Reddit, thị trường Volara cho dữ liệu Twitter/X, và nền tảng Flirtual giúp người dùng kiểm soát dữ liệu từ các ứng dụng hẹn hò.
-
Cơ sở hạ tầng công nghệ: Vana phát triển một chuỗi khối Layer 1 chuyên biệt, được thiết kế dành riêng cho giao dịch và bảo mật dữ liệu, thông qua kiến trúc đa tầng (bao gồm tầng di chuyển dữ liệu và tầng thanh khoản dữ liệu), cùng với Universal Connectome, nhằm ánh xạ luồng dữ liệu trong hệ sinh thái.
Vana hướng tới việc mang lại mô hình sở hữu dữ liệu, phát triển AI và sáng tạo giá trị hoàn toàn mới, trao quyền cho cá nhân và thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Tóm tắt phỏng vấn
-
Từ thực tập tại Cục Dự trữ Liên bang đến Y Combinator: Anna chia sẻ hành trình từ thời trung học thực tập tại Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED), sau đó làm việc tại Ngân hàng Thế giới, cách cô sử dụng tự động hóa để giải quyết các công việc lặp lại, và cuối cùng bỏ học để gia nhập Y Combinator, khởi đầu con đường khởi nghiệp.
-
Khám phá trí tuệ nhân tạo và sở hữu dữ liệu: Tại Câu lạc bộ Bitcoin MIT, Anna nhận ra mối liên hệ giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu phi tập trung, đặc biệt là những thách thức về chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu. Cô cùng người đồng sáng lập thành lập Vana, với mục tiêu giúp người dùng hưởng lợi từ dữ liệu mà họ đóng góp.
-
Sứ mệnh và kiến trúc công nghệ của Vana: Vana là một nền tảng phi tập trung tập trung vào sở hữu dữ liệu riêng tư, cho phép người dùng thương mại hóa dữ liệu thông qua các bể thanh khoản dữ liệu và cơ chế token. Cơ sở hạ tầng công nghệ của Vana dựa trên chuỗi khối Layer 1, đảm bảo tính riêng tư và khả năng mở rộng của dữ liệu.
-
Tư duy định lượng ảnh hưởng đến Anna thế nào: Từ nhỏ, Anna đã nhạy bén với con số và mô hình xác suất. Tư duy định lượng này giúp cô hình thành cái nhìn độc đáo về hệ thống AI và dữ liệu, thúc đẩy cô khám phá cách thương mại hóa dữ liệu thông qua mô hình AI và nền tảng phi tập trung.
-
Thách thức và cơ hội trong lĩnh vực dữ liệu phi tập trung: Anna giải thích những thách thức chính trong lĩnh vực sở hữu dữ liệu phi tập trung, bao gồm việc giúp người dùng hiểu được giá trị dữ liệu của họ, đồng thời giải quyết vấn đề này bằng mô hình kinh tế token độc đáo, từ đó xây dựng một hệ sinh thái tự chủ, lấy dữ liệu làm trung tâm.
-
Mô hình kinh doanh của Vana: Thông qua mô hình giao dịch dữ liệu và phát triển AI phi tập trung, Vana coi dữ liệu như một tài sản tài chính. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu để nhận được phần sở hữu mô hình AI và hưởng lợi từ đó.
Từ thực tập tại FED đến Y Combinator — Hành trình khởi nghiệp của Anna bắt đầu như thế nào?
TechFlow: Bạn từng thực tập tại Cục Dự trữ Liên bang khi còn học trung học, sau đó năm tiếp theo lại vào làm việc tại Ngân hàng Thế giới. Những trải nghiệm này đã định hình hành trình khởi nghiệp sau này của bạn ra sao?
Anna:
Đúng vậy, tất cả bắt đầu từ Trường Trung học Trung tâm Minnesota. Tôi rất đam mê kinh tế học, và việc được thực tập tại Cục Dự trữ Liên bang khi còn tuổi trung học là điều khá bất thường, nhưng tôi rất quyết tâm. Tôi nhớ trong phòng mình còn treo một bức ảnh Janet Yellen! Khi vào Ngân hàng Thế giới, tôi nhận thấy nhiều thực tập sinh đang làm những công việc lặp đi lặp lại, trong khi tôi muốn dùng tự động hóa để đơn giản hóa việc đó. Tôi đã viết một phần mềm máy học để phân loại tài liệu, kết quả vượt quá kỳ vọng. Chính lúc đó, tôi nhận ra rằng dữ liệu và tự động hóa thực sự có thể thay đổi cách chúng ta xử lý các nhiệm vụ quy mô lớn trong tổ chức. Vì vậy, tôi quyết định nghỉ học trung học để gia nhập Y Combinator, và như vậy, tôi tiếp cận được Thung lũng Silicon.
TechFlow: Điều gì thúc đẩy bạn nghỉ học trung học để khởi nghiệp toàn thời gian?
Anna:
Đây là một quyết định lớn đối với tôi lúc đó, nhưng tôi nhận ra rằng khởi nghiệp là một cam kết khổng lồ, gần như là một hành trình kéo dài 5 đến 10 năm. Tôi thích ý tưởng giải quyết vấn đề, nhưng không chỉ mãi mãi làm việc tự động hóa tài liệu. Đam mê thực sự của tôi đến từ việc chứng kiến cách trí tuệ nhân tạo phát triển, và chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt. Tôi bắt đầu suy nghĩ về việc áp dụng các hệ thống phi tập trung như tiền mã hóa vào quyền sở hữu dữ liệu. Điều này thúc đẩy tôi và đồng sáng lập Art Abal cùng nhau thành lập Vana, khi đó anh ấy đang học cao học tại Harvard.
Giao điểm giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain — Cảm hứng Anna tìm thấy tại Câu lạc bộ Bitcoin MIT
TechFlow: Nói về trí tuệ nhân tạo, bạn nhận ra mối liên hệ giữa nó với dữ liệu phi tập trung và công nghệ mã hóa lần đầu tiên khi nào?
Anna:
Sự say mê trí tuệ nhân tạo của tôi bắt đầu từ khi tôi ở Câu lạc bộ Bitcoin MIT. Tôi rất quan tâm đến kinh tế lượng và mô hình hóa dữ liệu. Năm 2017, tôi đọc được bài báo Attention is All You Need, công trình sau này trở thành nền tảng cho ChatGPT. Tôi chợt nhận ra rằng mọi thứ về AI đều xoay quanh dữ liệu — đặc biệt là chất lượng dữ liệu và quyền sở hữu. Tôi muốn tìm ra một cách để con người thực sự sở hữu dữ liệu mà họ đóng góp vào hệ thống AI. Từ năm 2018, tôi và đồng sáng lập bắt đầu khám phá cách giúp người dùng hưởng lợi từ các mô hình AI mà dữ liệu của họ góp phần xây dựng.
Tại sao chọn Layer 1? — Vana tập trung vào sở hữu dữ liệu riêng tư như thế nào
TechFlow: Tôi được biết nền tảng Vana là một chuỗi khối EVM Layer 1. Bạn có thể giải thích vì sao bạn chọn xây dựng riêng một Layer 1 không?
Anna:
Vana được thiết kế như một chuỗi khối Layer 1 chuyên biệt dành cho dữ liệu cá nhân. Đây là một quyết định then chốt, vì nó cho phép chúng tôi có token dành riêng cho từng bộ dữ liệu và token dành riêng cho từng mô hình, những token này hoàn toàn có thể lập trình và tương thích với máy ảo Ethereum (EVM). Điều này giúp chúng tôi linh hoạt hỗ trợ mọi mô hình AI hoặc bộ dữ liệu, đồng thời đảm bảo người dùng kiểm soát dữ liệu của chính họ. Kiến trúc Layer 1 cũng giúp giải quyết các vấn đề về khả năng mở rộng và quyền riêng tư, điều này cực kỳ quan trọng để xây dựng một hệ sinh thái bền vững về sở hữu dữ liệu phi tập trung. Vì dữ liệu cá nhân rất có giá trị nhưng khó thương mại hóa trong các hệ thống truyền thống, việc xây dựng Vana thành Layer 1 giúp chúng tôi giải quyết thách thức về ủy quyền dữ liệu, đồng thời cung cấp cơ sở hạ tầng cho các ứng dụng AI quy mô lớn.
Tầm nhìn AI dưới góc nhìn định lượng và mô hình kinh doanh dữ liệu phi tập trung
Trong buổi phỏng vấn, Anna cũng chia sẻ về hành trình trưởng thành của cô. Bố cô là giáo sư sinh hóa, mẹ là nhà văn, còn bản thân cô từ nhỏ đã rất nhạy cảm với con số.
TechFlow: Nghe có vẻ bạn luôn nhìn thế giới theo cách định lượng từ nhỏ?
Anna:
Hoàn toàn đúng! Tôi luôn rất hứng thú với tư duy định lượng. Không phải là tạo ra một mô hình hoàn hảo, mà là làm cho mô hình trở nên hữu ích — hiểu được việc thay đổi một yếu tố sẽ dẫn đến những kết quả khác biệt nào. Chính điều này khiến tôi có cái nhìn độc đáo về AI và dữ liệu ngày hôm nay. Ví dụ, tôi rất thích mô hình xác suất, thứ thường được dùng trong phân tích bóng chày. Thay vì dự đoán một kết quả chắc chắn, ta mô hình hóa các xác suất — ví dụ, nếu bóng rơi vào đây, xác suất đánh trọn vẹn (home run) là bao nhiêu? Cách tư duy này giúp tôi hình thành suy nghĩ về hệ thống AI và dữ liệu.
TechFlow: Với lợi thế tư duy định lượng, bạn dự đoán khi nào Vana có thể hòa vốn?
Anna:
Đây là một câu hỏi hay! Dựa trên mô hình kinh doanh của chúng tôi, việc hòa vốn phụ thuộc vào quy mô đóng góp dữ liệu và giá trị của các mô hình AI mà chúng tôi xây dựng. Về mặt định lượng, chúng tôi ước tính khi có khoảng 100 triệu người dùng đóng góp dữ liệu, đồng thời có nhiều mô hình AI giá trị cao tạo ra doanh thu, chúng tôi sẽ ở vị thế thuận lợi để đạt được điểm hòa vốn. Thử thách thực sự nằm ở đảm bảo dòng dữ liệu ổn định và phát triển các mô hình AI có giá trị thương mại. Tôi nghĩ thời điểm cụ thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tăng trưởng người dùng, mức độ áp dụng mô hình AI, và nhu cầu thị trường tổng thể đối với các giải pháp dựa trên AI.
TechFlow: Trong việc xây dựng công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực phức tạp như sở hữu dữ liệu phi tập trung, thách thức chính là gì?
Anna:
Một trong những thách thức lớn nhất là giúp mọi người hiểu được giá trị dữ liệu cá nhân của họ. Ban đầu, chúng tôi thử trả tiền mặt hoặc stablecoin cho dữ liệu của người dùng, nhưng họ không cảm thấy đồng tình. Cách này gần như làm giảm giá trị đóng góp của họ. Giờ đây, chúng tôi chuyển sang trao quyền sở hữu mô hình AI được tạo ra nhờ dữ liệu họ đóng góp, điều này tạo tiếng vang mạnh hơn. Mọi người muốn cảm thấy mình là một phần của một điều gì đó lớn lao hơn, và ý tưởng sở hữu một phần mô hình AI hấp dẫn hơn nhiều. Chúng tôi đã thấy điều này tại Reddit Data DAO — gần một triệu ví đăng ký, trong đó khoảng 140.000 người đã vượt qua chứng minh đóng góp, nghĩa là họ đã cung cấp dữ liệu Reddit có giá trị. Điều này hấp dẫn hơn nhiều so với việc chỉ đưa tiền mặt.
TechFlow: Bạn có thể giải thích mô hình kinh doanh của Vana và cách nó tạo ra doanh thu không?
Anna:
Vana áp dụng mô hình giao dịch dữ liệu. Mỗi khi dữ liệu đi qua mạng của chúng tôi, sẽ phát sinh một khoản phí nhỏ — tương tự như phí gas trong Ethereum, nhằm chi trả chi phí vận hành mạng. Khi ngày càng nhiều người dùng đóng góp dữ liệu và ngày càng nhiều mô hình AI sử dụng dữ liệu này để xây dựng, hệ thống sẽ trở nên tự cung tự túc. Chúng tôi cũng đã đăng ký bằng sáng chế cho ví dữ liệu phi lưu ký của mình, đồng thời thiết kế các bể thanh khoản dữ liệu và token mô hình riêng biệt. Những token này cho phép người dùng đồng thời sở hữu bộ dữ liệu và mô hình AI được tạo ra từ bộ dữ liệu đó, từ đó xây dựng một hệ thống nơi người dùng có thể kiếm lời từ giá trị dữ liệu của họ. Ví dụ, thông qua token bộ dữ liệu Reddit của chúng tôi, người dùng có thể cùng sở hữu bộ dữ liệu này và bất kỳ mô hình AI nào được xây dựng dựa trên nó. Khi các mô hình này càng trở nên có giá trị, người dùng đóng góp dữ liệu sẽ được hưởng lợi.
TechFlow: Trong một hệ thống phức tạp như vậy, bạn đảm bảo động lực đóng góp dữ liệu của người dùng như thế nào?
Anna:
Chúng tôi đã thành công nhờ hệ thống bể thanh khoản dữ liệu và token mô hình riêng biệt. Ví dụ, thông qua Reddit Data DAO của chúng tôi, người dùng có thể đóng góp dữ liệu Reddit và nhận lại token đại diện cho quyền sở hữu của họ trong bộ dữ liệu và bất kỳ mô hình AI nào được tạo ra. Mấu chốt là làm cho điều này trở nên cụ thể và dễ cảm nhận — họ không chỉ đơn thuần trao dữ liệu, mà là nhận được một phần sở hữu trong điều lớn lao hơn. Chúng tôi đã chuyển từ thưởng tiền mặt sang thứ có ý nghĩa hơn: quyền sở hữu mô hình AI được tạo ra nhờ dữ liệu họ đóng góp. Điều này tăng đáng kể sức hấp dẫn với người dùng.
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
深潮TechFlow
