Một bài phân tích lý do tại sao CZ lại đánh giá cao Vana trong việc xây dựng AI tốt hơn
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Một bài phân tích lý do tại sao CZ lại đánh giá cao Vana trong việc xây dựng AI tốt hơn
Tiết lộ cách Vana trở thành cơ sở hạ tầng then chốt trong hệ sinh thái AI.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Jesse, cộng sự cốt lõi của Biteye
Chỉnh sửa: Crush, cộng sự cốt lõi của Biteye
* Toàn văn khoảng 6000 chữ, dự kiến thời gian đọc là 12 phút
Một tháng trước, YZi Labs công bố đầu tư vào Vana, người sáng lập Binance CZ tham gia với vai trò cố vấn, xác lập vị thế dẫn đầu của Vana trong lĩnh vực dữ liệu AI. Bốn ngày sau trong buổi AMA cùng Vana, CZ cho biết dữ liệu chính là nhiên liệu cốt lõi của AI, dữ liệu công cộng đã cạn kiệt, trong khi dữ liệu riêng tư vẫn còn chưa được khai thác, và bày tỏ kỳ vọng vào sự phù hợp sản phẩm-thị trường (PMF) cũng như tăng trưởng người dùng của Vana.
Tại sao YZi Labs, Coinbase Ventures, Paradigm lần lượt đầu tư vào Vana? Tại sao CZ đánh giá cao triển vọng phát triển của Vana?
Báo cáo này sẽ phân tích hệ thống về nghịch cảnh dữ liệu AI, định hướng giá trị cốt lõi, các ứng dụng thực tế và xu hướng tăng trưởng tương lai của Vana, vén màn cách thức Vana trở thành cơ sở hạ tầng then chốt trong hệ sinh thái AI.
01 AI và nghịch cảnh dữ liệu: Phá vỡ rào cản khép kín
Theo số liệu từ Pitchbook, trong quý I năm 2025, ngành công nghiệp AI tại Mỹ đã thu hút gần 20 tỷ USD vốn đầu tư. Tính đến năm 2024, các công ty khởi nghiệp AI chiếm tới một phần ba tổng vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu, đạt mức tích lũy 131,5 tỷ USD, trong đó gần một phần tư các doanh nghiệp khởi nghiệp mới tập trung vào lĩnh vực AI. Số liệu từ Statista càng khẳng định rõ xu hướng tăng trưởng bùng nổ này – vốn đầu tư mạo hiểm cho lĩnh vực AI và học máy đã tăng vọt từ 670 triệu USD năm 2011 lên 36 tỷ USD năm 2020, tăng hơn 50 lần. Hiện tượng này minh chứng rõ ràng rằng AI đã trở thành lựa chọn chung của dòng vốn thông minh và các nhà sáng lập hàng đầu.
Tuy nhiên, kiến trúc nền tảng của AI — "dữ liệu + mô hình + năng lực tính toán" đang đối mặt với điểm nghẽn cấu trúc. Yếu tố then chốt thúc đẩy hiệu suất mô hình AI không phải là lợi thế về năng lực tính toán hay đột phá thuật toán, mà chính là chất lượng và quy mô của bộ dữ liệu huấn luyện. Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đang tiến đến ngưỡng cạn kiệt dữ liệu huấn luyện. Llama 3 của Meta đã được huấn luyện trên khoảng 15 nghìn tỷ token, một khối lượng dữ liệu gần như đã khai thác hết toàn bộ nguồn tài nguyên dữ liệu công cộng chất lượng cao có thể tiếp cận được trên Internet. Dù lượng dữ liệu Internet công cộng rất lớn, nhưng đây chỉ là phần nổi của tảng băng trôi. Một sự thật then chốt thường bị thị trường bỏ qua là: dữ liệu có giá trị cao đa phần bị khóa trong các hệ thống riêng tư cần ủy quyền truy cập. Dữ liệu Internet công cộng chiếm chưa đầy 0,1% tổng lượng dữ liệu hiện có. Vấn đề này vượt quá khả năng giải quyết đơn thuần của ngành AI, đòi hỏi phải sử dụng công nghệ blockchain để tái cấu trúc mối quan hệ sản xuất dữ liệu, xây dựng cơ chế khuyến khích mới, thúc đẩy sự xuất hiện quy mô lớn của dữ liệu chất lượng cao.
Mặt khác, phần lớn dữ liệu ngày nay đều nằm trong tay các công ty công nghệ Web2 với hệ sinh thái khép kín. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với thách thức từ “bức tường dữ liệu”, và rào cản này tồn tại chính vì những công ty này hiểu rõ giá trị khổng lồ của dữ liệu. Các mô hình AI chất lượng cao mang lại lợi nhuận kinh tế cực lớn, ví dụ như OpenAI đã đạt doanh thu hàng năm khoảng 3,4 tỷ USD. Để xây dựng một mô hình AI tốt, cần có lượng dữ liệu khổng lồ làm nền tảng, và việc thu thập dữ liệu thường đi kèm chi phí rất cao.
Ví dụ, Reddit kiếm được khoảng 200 triệu USD mỗi năm nhờ bán dữ liệu, dữ liệu hình ảnh từ PhotoBucket có giá từ 1-2 USD mỗi bức, và giao dịch dữ liệu tin tức của Apple thậm chí đạt mức 50 triệu USD. Sở hữu dữ liệu đã chuyển từ một lựa chọn riêng tư đơn giản thành một vấn đề kinh tế trọng đại. Trong một thế giới nơi phần lớn nền kinh tế vận hành bởi các mô hình AI, sở hữu dữ liệu tương đương với việc nắm giữ cổ phần của các mô hình AI tương lai.
Khi thương mại hóa dữ liệu ngày càng phổ biến, độ khó trong việc truy cập dữ liệu cũng ngày càng tăng. Nhiều nền tảng bắt đầu điều chỉnh điều khoản dịch vụ và chính sách API để hạn chế quyền truy cập của các nhà phát triển bên ngoài. Ví dụ, Reddit và Stack Overflow lần lượt sửa đổi quy tắc API, khiến việc thu thập dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Xu hướng này đang lan rộng, các nền tảng nắm giữ dữ liệu quan trọng đang dần khép kín.
Tuy nhiên, vẫn có một nhóm người có thể truy cập tự do vào dữ liệu này – đó chính là bản thân người dùng. Nhiều người chưa nhận ra rằng về mặt pháp lý, họ hoàn toàn sở hữu dữ liệu cá nhân của mình. Cũng giống như việc gửi xe ở bãi đậu, ban quản lý bãi đậu không có quyền xử lý chiếc xe tùy ý, dữ liệu người dùng lưu trữ trên nền tảng mạng xã hội vẫn thuộc về họ.
Khi đăng ký tài khoản, người dùng thường tích vào ô "cho phép nền tảng sử dụng dữ liệu của tôi", đây chỉ là việc cấp quyền nhất định cho nền tảng nhằm vận hành dịch vụ, chứ không đồng nghĩa với việc mất quyền sở hữu dữ liệu.
Thực tế, người dùng có thể yêu cầu xuất dữ liệu của mình bất cứ lúc nào. Ngay cả khi nền tảng giới hạn nghiêm ngặt quyền truy cập API dành cho nhà phát triển, người dùng cá nhân vẫn có thể hợp pháp lấy lại dữ liệu thuộc về mình. Ví dụ, Instagram cho phép người dùng xuất dữ liệu tài khoản, bao gồm cả ảnh đăng, bình luận, thậm chí cả các thẻ marketing do AI tạo. Trên nền tảng 23andMe, người dùng có thể yêu cầu xuất dữ liệu gen của mình, dù nền tảng có thể không nhắc nhở bạn điều này và quy trình có thể không trực quan.
Trên toàn cầu, các quy định liên quan đang ngày càng hoàn thiện để đảm bảo người dùng có thể dễ dàng lấy lại dữ liệu của mình. Trong bối cảnh giá trị dữ liệu ngày càng nổi bật, người dùng cần nhận thức rõ quyền sở hữu dữ liệu cá nhân và chủ động thực thi quyền này.
02 Khái niệm cốt lõi của VANA
Các công ty công nghệ đang bảo vệ tài sản dữ liệu quý giá bằng cách xây dựng hệ thống khép kín. Sứ mệnh cốt lõi của VANA là mở khóa dữ liệu trong các hệ sinh thái đóng và trả lại dữ liệu cho người dùng, thực hiện quyền tự chủ dữ liệu.
Nói cách khác, mỗi người dùng đều có thể trích xuất dữ liệu cá nhân từ các nền tảng khác nhau và tái tạo ra một tập dữ liệu chất lượng cao hơn và cá nhân hóa hơn bất kỳ nền tảng hiện có nào.
Khung VANA được xây dựng dựa trên hai khái niệm nền tảng:
-
Dữ liệu phi giám sát (Non-Custodial Data): Khái niệm này có nghĩa là người dùng có thể kiểm soát quyền truy cập dữ liệu của mình giống như quản lý tiền cá nhân. Tương tự như dùng ví kỹ thuật số để quản lý tài sản mã hóa, trong hệ sinh thái VANA, người dùng cũng có thể dùng ví để kiểm soát cách sử dụng dữ liệu. Bằng cách ký giao dịch, người dùng có thể cấp quyền cho ứng dụng truy cập dữ liệu và quyết định mục đích sử dụng cụ thể, từ đó đảm bảo tính tự chủ và an toàn cho dữ liệu.
-
Bằng chứng đóng góp (Proof of Contribution): Mặc dù một điểm dữ liệu đơn lẻ có giá trị hạn chế, nhưng khi dữ liệu của nhiều người dùng được tập hợp lại, giá trị tổng thể tăng theo cấp số nhân. Cơ chế Bằng chứng đóng góp được thiết kế nhằm đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng cao cho hồ dữ liệu, đồng thời mở ra kênh tạo giá trị cho người cung cấp dữ liệu.
Khi nhà phát triển trả phí để truy cập dữ liệu, người đóng góp dữ liệu sẽ nhận được phân bổ token quản trị theo tỷ lệ đóng góp. Cơ chế này không chỉ giúp người đóng góp dữ liệu thu được lợi ích kinh tế liên tục từ việc sử dụng dữ liệu, mà còn trao cho họ quyền quản trị thực chất, cho phép họ tham gia trực tiếp vào việc xây dựng và quyết định các quy tắc sử dụng dữ liệu.
Bằng cách khuyến khích đóng góp dữ liệu chất lượng cao, cơ chế này đang tái cấu trúc mô hình định giá và hiệu quả vận hành của thị trường dữ liệu, đặt nền móng cho nền kinh tế dữ liệu phi tập trung.
03 Ứng dụng hệ sinh thái VANA
3.1 DataDAO
DataDAO là thị trường dữ liệu phi tập trung trong hệ sinh thái VANA, cho phép người dùng đóng góp, mã hóa và sử dụng dữ liệu. Người dùng có thể chọn nhóm khai thác dữ liệu phù hợp theo loại dữ liệu (ví dụ dữ liệu thể dục, dữ liệu nghiên cứu). Dữ liệu đóng góp được xác minh về chất lượng và giá trị thông qua cơ chế Bằng chứng đóng góp của Vana, đảm bảo người đóng góp nhận được bồi thường công bằng.
Sau khi xác minh, dữ liệu được mã hóa thành tài sản kỹ thuật số, có thể dùng để giao dịch hoặc huấn luyện AI, trong khi người đóng góp vẫn giữ quyền kiểm soát sử dụng. Mỗi lần dữ liệu được sử dụng, người đóng góp nhận được phần thưởng token và quyền quản trị, vừa hưởng lợi ích kinh tế vừa ảnh hưởng đến định hướng phát triển của nhóm dữ liệu. Bằng cách tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, DataDAO tạo ra thị trường dữ liệu thanh khoản, thực hiện luân chuyển dữ liệu an toàn và hiệu quả trong hệ sinh thái Vana.
Hạt nhân của DataDAO là các hồ dữ liệu thanh khoản (DLP), tức là các tập dữ liệu đã được xác minh và gắn liền với token. DLP được quản lý và sở hữu quyền quản trị bởi các thành viên DataDAO. Mỗi DLP xác định rõ cấu trúc dữ liệu và tiêu chuẩn đóng góp, ví dụ Sleep.com với tư cách là DAO dữ liệu giấc ngủ đã xây dựng khuôn mẫu dữ liệu rõ ràng, đảm bảo mọi dữ liệu trên chuỗi đều có cấu trúc và sẵn sàng sử dụng. Giá trị dữ liệu không chỉ nằm ở quy mô mà còn ở cấu trúc và khả năng sử dụng.
DataDAO đặc biệt chú trọng tính xác thực và hiệu lực của dữ liệu. Phần lớn DataDAO hiện nay sử dụng Môi trường Thực thi Đáng Tin Cậy (TEE) để chạy mã Python xác minh dữ liệu, đảm bảo quyền riêng tư đồng thời duy trì chất lượng. Ví dụ, Amazon DataDAO dùng tiện ích mở rộng trình duyệt để tạo bằng chứng chất lượng dữ liệu. Mọi DataDAO đều công khai Bằng chứng đóng góp của mình, giúp người dùng hiểu rõ mức độ đảm bảo chất lượng dữ liệu.
16 DLP hàng đầu trong hệ sinh thái VANA nhận được phần thưởng bổ sung, người dùng có thể thu lợi bằng cách cung cấp dữ liệu chất lượng cao. Phần thưởng được phân phối dựa trên các chỉ số như lượng truy cập dữ liệu, chất lượng và chi phí tiết kiệm được. Hiện tại, Reddit DataDAO là lớn nhất, đã thu hút khoảng 140.000 người dùng và thành công huấn luyện mô hình AI sở hữu chung của người dùng. DataDAO do DLPLabs ra mắt cho phép tài xế kết nối tài khoản DIMO_Network, nhận phần thưởng khi chia sẻ dữ liệu để thúc đẩy đổi mới AI trong lĩnh vực ô tô. 23andWE hướng tới việc mua lại 23andMe nhằm ngăn chặn việc buôn bán dữ liệu gen.
DataDAO đại diện cho một phương thức quản lý dữ liệu hoàn toàn mới, cho phép cá nhân kiểm soát dữ liệu của mình và thông qua cơ chế mã hóa để tạo ra thu nhập. Hệ sinh thái này đang phát triển nhanh chóng, mở ra khả năng minh bạch và dân chủ hóa hơn trong quản trị dữ liệu và huấn luyện AI.
3.2 DataFi
Dựa trên nền tảng hồ dữ liệu thanh khoản, DeFi đang dần được áp dụng vào lĩnh vực token dữ liệu. Hồ dữ liệu thanh khoản giống như tầng cơ sở của toàn bộ hệ sinh thái, trên đó có thể xây dựng các ứng dụng DeFi dựa trên token dữ liệu.
Hiện nay, hệ sinh thái DataDeFi đã xuất hiện một số ứng dụng sơ khai. Ví dụ, sàn giao dịch phi tập trung @VanaDataDex và @flur_protocol cho phép người dùng trao đổi token dữ liệu và theo dõi động thái thị trường của các token dữ liệu cụ thể. Sự xuất hiện của các nền tảng này thúc đẩy lưu thông tự do tài sản dữ liệu, làm cho thị trường dữ liệu trở nên sôi động hơn.
Lưu ý rằng, hiện nay cơ chế phần thưởng của phần lớn DLP chủ yếu là đưa phần thưởng vào kho bạc DLP, chứ không trực tiếp đốt token dữ liệu hay ảnh hưởng đến cung - cầu. Tuy nhiên, với việc ra mắt bản cập nhật VRC-13, cơ chế này đã thay đổi. Mô hình mới giới thiệu cách tiếp cận định hướng thị trường hơn: phần thưởng bằng VANA để thúc đẩy việc mã hóa dữ liệu, sau đó đưa vào các bể DEX nhằm thúc đẩy giao dịch token dữ liệu và kích hoạt thêm hệ sinh thái DeFi.
Có thể hình dung trong tương lai, các chức năng trong lĩnh vực DeFi như cho vay, thế chấp, đào thanh khoản, thậm chí là bảo hiểm, đều có thể được áp dụng vào thị trường token dữ liệu và tạo ra các ứng dụng hoàn toàn mới.
Từ góc nhìn ngành truyền thống Web2, giống như doanh nghiệp mua hợp đồng tương lai dầu mỏ để tránh rủi ro biến động giá, thị trường dữ liệu có thể phát triển hợp đồng tương lai dữ liệu, cho phép người dùng khóa trước giá tương lai của tập dữ liệu, giảm thiểu rủi ro về chi phí tiếp cận.
Một số công ty giao dịch đã bắt đầu coi dữ liệu là một loại tài sản mới, nghiên cứu các phương pháp định giá thị trường, chẳng hạn như đánh giá giá trị token dữ liệu cụ thể, xác suất sử dụng và vòng đời bán hàng – các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến giá và tính thanh khoản của token dữ liệu, vẫn còn rất nhiều không gian đổi mới.
3.3 Truy cập dữ liệu thuận tiện hơn
Hiện tại, việc truy cập tập dữ liệu trên mainnet vẫn còn khá phức tạp, người dùng phải gửi yêu cầu chi tiết nêu rõ nhu cầu, số tiền và mã kế hoạch, sau khi được phê duyệt mới có thể truy cập. Mặc dù đảm bảo tính minh bạch và chuẩn hóa, nhưng làm tăng độ ma sát thao tác.
Để nâng cao hiệu quả, Vana đang phát triển cách thức truy cập dữ liệu hiệu quả hơn, cho phép truy cập API tự động và lấy dữ liệu trực tiếp từ nhiều DataDAO. Ví dụ, trong tương lai người dùng có thể kết hợp dữ liệu giấc ngủ với dữ liệu giao dịch từ Coinbase hoặc Binance để phân tích tình trạng ngủ của những người nắm giữ dự án nhất định, khám phá các hiểu biết thị trường mới.
Bên cạnh đó, Vana đang thúc đẩy một đề xuất mới, tức là đốt token dữ liệu và VANA theo tỷ lệ tiêu chuẩn 80-20 để đổi lấy quyền truy cập dữ liệu.
Vana cũng đang phát triển một giao diện truy vấn dữ liệu mới, đơn giản hóa đáng kể quy trình truy cập dữ liệu. Người dùng có thể đăng nhập bằng ví để xác thực danh tính và tạo chữ ký số, chứng minh quyền truy cập của mình. Vì hồ dữ liệu thanh khoản ghi lại định dạng dữ liệu, người dùng có thể hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và dùng truy vấn SQL để lấy thông tin cần thiết. Trong quá trình này, người dùng có thể nhận được một phần dữ liệu tổng hợp trước để kiểm thử, đảm bảo truy vấn chính xác. Khi xử lý dữ liệu thật, mọi thao tác tính toán đều diễn ra trong TEE để đảm bảo an toàn dữ liệu. Cơ chế này hiệu quả ngăn chặn "vấn đề hai mặt của dữ liệu" (tức là ngăn người dùng bán lại dữ liệu sau khi mua), từ đó bảo vệ giá trị kinh tế của dữ liệu và đảm bảo sự phát triển bền vững của thị trường dữ liệu.
04 Phân tích giá trị của Vana
Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành tài sản cốt lõi trong thời đại kỹ thuật số. Mặc dù công nghệ thu thập và lưu trữ dữ liệu đã khá trưởng thành, nhưng thách thức thực sự nằm ở việc đánh giá chất lượng dữ liệu, tối đa hóa giá trị và đồng thời đảm bảo an toàn riêng tư. Vana giải quyết khéo léo bài toán này thông qua cơ chế khuyến khích đổi mới: người dùng có thể thế chấp token Vana để hỗ trợ DataDAO có giá trị cao, đồng thời nhận phần thưởng tương ứng, tạo thành một vòng tuần hoàn tích cực.
4.1 Vượt qua giới hạn "bức tường dữ liệu"
Sự phát triển của AI đã chạm đến "bức tường dữ liệu" – tài nguyên dữ liệu công cộng chất lượng cao đang cạn kiệt. Những bước đột phá trong tương lai của AI chắc chắn phải phụ thuộc vào việc khai thác và sử dụng hiệu quả dữ liệu riêng tư chất lượng cao, như hồ sơ sức khỏe cá nhân, dữ liệu sử dụng thiết bị thông minh, video lái xe Tesla,... – những nguồn dữ liệu huấn luyện tiềm năng.
Giá trị dữ liệu tồn tại một nghịch lý: dữ liệu thường giữ giá trị nhờ tính riêng tư, nhưng một khi trở nên phổ biến thì sẽ bị thương mại hóa và mất giá. Cũng như các mô hình AI đang trải qua quá trình thương mại hóa, lợi thế cạnh tranh dài hạn sẽ đến từ việc kiểm soát các tập dữ liệu độc đáo, giúp mô hình vượt trội trong lĩnh vực cụ thể. Dữ liệu một khi công khai, cạnh tranh giá cả gần như xảy ra ngay lập tức, giá trị nhanh chóng suy giảm.
DataDAO của Vana tận dụng TEE để truyền tải giá trị của dữ liệu riêng tư chất lượng cao, đồng thời đảm bảo riêng tư thông tin. Đột phá này mở rộng phạm vi tài sản dữ liệu có giá trị từ dữ liệu công cộng hạn chế sang lĩnh vực dữ liệu riêng tư rộng lớn hơn, mở ra khả năng mới cho sự phát triển của AI.
4.2 Đường cong giá trị dữ liệu độc đáo
Giá trị dữ liệu thể hiện đặc tính đường cong đặc biệt: giá trị của một điểm dữ liệu đơn lẻ gần như có thể bỏ qua, nhưng khi lượng dữ liệu đạt đến khối lượng tới hạn, giá trị tăng theo cấp số nhân. Đặc tính này khiến việc tài chính hóa dữ liệu gặp thách thức lớn – tức là chỉ khi dữ liệu tập thể hình thành mới mang lại lợi ích đáng kể cho các bên tham gia.
Cơ chế DataDAO của Vana cung cấp con đường đổi mới để giải quyết nghịch cảnh này. Bằng cách tập hợp dữ liệu cùng loại, DataDAO tạo ra năng lực đàm phán tập thể cho người đóng góp. Ví dụ, nếu tất cả chủ xe Tesla cùng tập trung thu thập và chia sẻ dữ liệu lái xe thông qua DataDAO, họ sẽ có quyền định giá mạnh mẽ trước bất kỳ bên nào có nhu cầu. Ngược lại, nếu mỗi chủ xe tự xuất bản dữ liệu và yêu cầu phí, chắc chắn dẫn đến cạnh tranh giá, người mua chỉ cần lấy đủ mẫu từ vài người bán chấp nhận giá thấp nhất.
Các tập dữ liệu chất lượng cao, có cấu trúc, đã được xác minh (như dữ liệu lái xe Tesla đã được xác minh) có giá trị rất lớn trên thị trường, và khung tổ chức do Vana cung cấp giúp hiện thực hóa đầy đủ giá trị này.
4.3 Đột phá trong tập hợp dữ liệu đa nền tảng
Điểm mạnh lớn nhất của DataDAO là khả năng tập hợp dữ liệu xuyên nền tảng – điều gần như không thể thực hiện trong các hệ sinh thái khép kín hiện nay. Giả sử một nhà nghiên cứu cần truy cập tin nhắn Facebook, bản ghi iMessage và nội dung tài liệu Google của cùng một người dùng, lộ trình truyền thống yêu cầu cả Facebook, Apple và Google phải hợp tác chia sẻ. Tuy nhiên, các nền tảng này vừa thiếu động lực tích hợp dữ liệu người dùng (điều này có thể làm suy yếu rào cản dữ liệu của họ), vừa đối mặt các rào cản pháp lý khiến việc thực hiện trở nên bất khả thi.
DataDAO thông qua mô hình tích hợp dữ liệu do người dùng dẫn dắt, khéo léo vượt qua trở ngại này, giải phóng giá trị dữ liệu xuyên nền tảng, tạo ra khả năng chưa từng có cho huấn luyện AI và nghiên cứu.
4.4 Mô hình tham gia kinh tế mới
Tầm nhìn của Vana vượt xa đổi mới công nghệ thuần túy, đang mở ra một mô hình tham gia kinh tế hoàn toàn mới. Trong mô hình này, người dùng không cần vốn truyền thống để tham gia nền kinh tế số – họ đã sở hữu tài nguyên quý giá nhất: dữ liệu cá nhân. Người dùng không cần mang tiền, chỉ cần chia sẻ dữ liệu. Đó chính là vốn của họ. DataDAO cung cấp nguồn thu nhập thụ động dựa trên dữ liệu cá nhân độc đáo cho người dùng Web3, giảm ngưỡng tham gia vào nền kinh tế số.
4.5 Tái cấu trúc phân phối lợi ích AI
Mô hình này có thể tái cấu trúc căn bản cách phân phối lợi ích từ tiến bộ AI. Thay vì giá trị chủ yếu chảy về các công ty công nghệ lớn, Vana thông qua cơ chế sở hữu dữ liệu và quản trị, khiến việc tham gia rộng rãi vào nền kinh tế AI trở nên khả thi. Dấu hiệu ban đầu cho thấy phương pháp này đang tạo tiếng vang mạnh – trên testnet đã có hơn 300 DataDAO đang trong quá trình phát triển.
Nhìn về tương lai 3-5 năm, chúng ta có thể chứng kiến sự ra đời của một mô hình AI hoàn toàn tự trị do 100 triệu người dùng đóng góp dữ liệu, hiệu suất của nó thậm chí có thể vượt qua các mô hình AI tập trung hàng đầu hiện nay. Mô hình này hoàn toàn thuộc về người dùng, tạo cảm giác tham gia mạnh mẽ hơn, có thể thiết lập kết nối chặt chẽ hơn với người dùng. Chủ quyền dữ liệu cho phép người dùng chọn lọc hỗ trợ các mô hình đạo đức, từ chối các công ty vô đạo đức sử dụng dữ liệu của họ.
AI phi tập trung cung cấp một khung dân chủ hơn, để xã hội cùng quyết định AI nên học và tin vào điều gì, thay vì do một vài công ty chi phối. Quyền sở hữu dữ liệu của người dùng không chỉ mang lại quyền lợi kinh tế, mà còn bao gồm quyền kiểm soát thực chất đối với hành vi của mô hình AI, ví dụ như khả năng giải quyết các vấn đề then chốt như kiểm duyệt ngôn luận của mô hình.
05 Tổng kết
Về mặt thương mại, Vana hướng tới việc xây dựng chuỗi giá trị dữ liệu hoàn chỉnh, bao trùm toàn bộ quy trình từ tập hợp dữ liệu, huấn luyện mô hình AI đến bán dữ liệu. Thị trường dữ liệu hiện tại bị độc quyền bởi một số ít nền tảng và môi giới dữ liệu, Vana nhằm giải quyết vấn đề kém hiệu quả này, tạo ra hệ sinh thái giao dịch dữ liệu công bằng hơn.
Vana không chỉ là một nền tảng mới – nó đại diện cho sự thay đổi căn bản về quyền sở hữu dữ liệu và cách thức phát triển AI. Bằng việc cho phép người dùng tham gia vào việc tạo ra giá trị tập thể trong khi vẫn giữ chủ quyền dữ liệu, Vana đang đặt nền móng cho một tương lai AI công bằng và đổi mới hơn.
Trong bối cảnh thị trường AI hiện nay tràn ngập các chiêu trò thổi phồng khái niệm, Vana với cơ chế đổi mới trực tiếp giải quyết các điểm đau cốt lõi của ngành, có tiềm năng trở thành lực lượng then chốt định hình cục diện phát triển tương lai của AI.
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
@BiteyeCN
