Thời đại AI, dữ liệu là dầu mỏ – chúng ta người bình thường làm sao tham gia từ khâu thăm dò đến bán xăng?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Thời đại AI, dữ liệu là dầu mỏ – chúng ta người bình thường làm sao tham gia từ khâu thăm dò đến bán xăng?
Hãy bắt đầu ngay hôm nay — mua một chiếc máy tính, thiết lập "nguồn dữ liệu cảm hứng" của bạn, và khoan一口dầu mỏ nhỏ đầu tiên của riêng bạn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Hoàng Thế Lượng
“Dữ liệu là dầu mỏ mới” – câu nói này trong giới AI gần như đã bị lặp đi lặp lại đến nhàm chán. Nhưng theo dòng kể chính thống, chuyện này dường như chẳng liên quan gì đến người bình thường chúng ta – đó là trò chơi vốn liếng của các gã khổng lồ công nghệ, nơi cuộc đua nằm ở card đồ họa và hàng ngàn tỷ tham số.
Nhưng sau khi suy nghĩ kỹ, tôi nhận ra rằng phép so sánh này thực sự là một kim chỉ nam tuyệt vời để chúng ta hành động trong thế giới AI.
Một: Một phép so sánh bị hiểu lầm nghiêm trọng
"Dữ liệu là dầu mỏ mới" – hiện tại câu nói này gần như đã trở thành kinh thánh của thời đại AI.
Nhưng thành thật mà nói, phản ứng đầu tiên của đa số người nghe chắc chắn là: Cái quái gì vậy? Đây rõ ràng là việc của các tập đoàn lớn, liên quan gì đến mình – kẻ bình thường như cỏ rác?
Bởi vì trong câu chuyện phổ biến, thứ mà họ gọi là "dữ liệu" là cả Internet, Wikipedia – những thứ có dung lượng lên tới cấp độ PB; "công nghệ lọc dầu" là hàng vạn card H100 cùng đội ngũ nhà khoa học lương triệu đô; "sản phẩm cuối cùng" là những mô hình toàn năng như GPT-5.
Lập luận này về mặt thương mại đương nhiên không sai, nhưng vấn đề là – nó gần như đang nói thẳng: Đừng tham gia làm gì, cậu không đủ tư cách ngồi vào bàn.
Chúng ta – những người bình thường – bị loại bỏ ngay từ đầu.
Còn có một phiên bản đen tối hơn khiến tôi càng nghĩ càng tức:
Dữ liệu là dầu mỏ mới, dữ liệu tiêu dùng của chúng ta chính là những mỏ dầu Venezuela; còn Meituan, Alibaba, Douyin chính là Trump nước Mỹ.
Họ vô tình (thực ra là cố ý) cắm ống hút dầu trên đất chúng ta, lấy miễn phí dữ liệu của chúng ta, tinh luyện thành "xăng 98" (thuật toán chính xác, bán giá cao cho khách hàng trung thành), rồi bán lại cho chính chúng ta.
Kết quả là: Chúng ta vừa mất dữ liệu, vừa bị bán mà còn phải giúp nền tảng đếm tiền.
Trong câu chuyện kiểu này, người chơi duy nhất là các gã khổng lồ. Chúng ta thì không có dữ liệu khổng lồ, cũng chẳng có vốn, càng không thể tự huấn luyện mô hình lớn. Vậy nên "dữ liệu là dầu mỏ mới" trở thành một khẩu hiệu nghe thì oai hùng, nhưng hoàn toàn vô dụng với cá nhân, thậm chí còn hơi đáng ghét.
Hai: Thay đổi góc nhìn, mọi chuyện sẽ sáng tỏ
Tôi cho rằng sự đồng thuận này là sai lầm. Chúng ta cần đổi góc nhìn.
Nếu nhất định phải áp khái niệm "dữ liệu là dầu mỏ mới" vào người bình thường, thì vấn đề không còn là "phép so sánh này đúng hay sai", mà là: Làm sao để nó hướng dẫn tôi hành động?
Ngành công nghiệp dầu mỏ mạnh vì có một chuỗi logic cực kỳ rõ ràng, không ai có thể bỏ qua:
Tìm mỏ dầu (khảo sát) → Xây nhà máy lọc dầu (chế biến) → Chuẩn hóa sản phẩm (xăng) → Xây dựng kênh phân phối (trạm xăng) → Bán cho người dùng.
Với chúng ta – người bình thường, "dầu mỏ dữ liệu" trong thời đại AI cũng phải được chia nhỏ theo từng bước này. Thiếu một mắt xích, nỗi lo AI của bạn sẽ mãi mãi không chuyển hóa thành năng suất, mà chỉ trở thành chứng "đọc tin tức + lưu link + ngưỡng mộ người khác kiếm tiền" – một dạng tổn hao tinh thần.
Dưới đây tôi sẽ phân tích theo logic này để mọi người thấy người bình thường nên hành động thế nào.
Ba: Bước đầu tiên – Dầu ở đâu? Tìm "mỏ dầu vi mô" quanh bạn
Trong ngành truyền thống, bạn phải đi Saudi Arabia, Nga để tìm dầu. Nhưng với lộ trình của chúng ta, mỏ dầu thực ra就在手边. Tôi thấy ít nhất có hai loại.
1. Dữ liệu riêng tư cá nhân: Khoảnh sân sau nhà bạn
Đây là loại dễ bị bỏ qua nhất nhưng ổn định nhất. Nó không cần quy mô lớn, nhưng độ tinh khiết cực cao.
Ví dụ như quy trình làm việc của bạn, logic ra quyết định, những sai lầm bạn từng mắc (phân tích thất bại), hay những quy tắc ngầm bạn biết sau nhiều năm trong ngành.
Hoặc như dấu vết kỹ thuật số của bạn: ghi chú 10 năm qua, kho mã nguồn, bản nháp, email... tất cả đều tính.
Giá trị của thứ này nằm ở chỗ: Nó hoàn toàn thuộc về bạn. Những "bản sao số cá nhân" hoặc "agent chuyên gia lĩnh vực" được huấn luyện từ dữ liệu này là thứ mà bất kỳ mô hình lớn tổng quát nào cũng không thể thay thế.
Nếu 5 năm qua cuộc sống và công việc của bạn hầu như không dùng máy tính, chỉ dựa vào điện thoại, thì khả năng rất cao bạn khó trở thành người sản xuất AI, và注定只能 là người tiêu dùng AI.
Nếu thực sự muốn kiếm tiền bằng AI, tôi nghĩ bạn nên mua một chiếc máy tính. Vì sao?
Vì nếu không có máy tính, bạn khó có thể tích lũy dữ liệu hệ thống, bạn sẽ là một "quốc gia nghèo dầu" hoàn chỉnh. Đừng mong mấy tấm ảnh trong album điện thoại hay vài chục GB tin nhắn thoại, tán gẫu lộn xộn trong WeChat có thể làm nên chuyện – tạp chất quá nhiều, cấu trúc quá tệ, thật sự thì luyện không ra xăng 92 đạt chuẩn, may lắm thì chỉ ra được xăng 29.
2. Mỏ dầu dữ liệu công cộng: Thành lập đội "khảo sát của bạn"
Loại thứ hai là dữ liệu ai cũng thấy, nhưng 99% người chỉ "tiêu thụ" chứ không "khảo sát": X.com,公众号, arXiv, YouTube... đây chính là "vùng biển công" trong thời đại dữ liệu.
Internet hiện nay, đặc biệt là mạng xã hội, môi trường xấu đi quá nhanh. Tôi dám nói, chắc chắn hơn 50%, có khi tới 90% nội dung là AGRC (AI Generated Rubbish Content – nội dung rác do AI tạo ra).
Lũ này dùng AI sản xuất hàng loạt lời nhảm, trực tiếp làm ô nhiễm tầng địa chất. Nếu bạn đi khảo sát địa chất mà không tỉnh táo, đào về toàn rác.
Tệ hơn nữa: Bạn cho não hoặc cho AI ăn rác, cuối cùng sản phẩm cũng chỉ là rác, thậm chí có thể làm tắc luôn nhà máy lọc dầu của bạn.
Vì vậy, để đảm bảo thứ bạn đào không phải AGRC, tôi khuyên bạn nên xây dựng một **tổ hợp nguồn cảm hứng đã được lọc kỹ**. Nhưng lưu ý: Chỉ xem thôi là vô dụng, đó gọi là tích trữ dầu thô. Bạn phải học cách chế biến sơ bộ ** – mỗi nguồn đều phải qua AI, biến chúng thành nhiên liệu máy móc có thể đọc được:
Đá trầm tích sâu (sách): Là khối đá chủ lực. Đặt danh sách đọc cả năm, gồm cả kinh điển chuyên môn và văn học.
Kết hợp AI: Đừng chỉ đọc ngu ngốc. Phải dùng Gemini hoặc ChatGPT hỗ trợ đọc, đọc xong một chương thì đưa cho nó thảo luận, yêu cầu nó đặt câu hỏi suy luận. Sau khi đọc xong phải làm bản ghi chú đọc sách dạng điện tử, cho vào AI – đó mới là kho tri thức của bạn.
Khu thăm dò前沿 (báo cáo và luận văn): Thường xuyên lướt arXiv hoặc Google Scholar. Mỗi tuần tổ chức một "buổi trưa luận văn", buộc bản thân đọc một bài.
Kết hợp AI: Đọc nguyên bản không vô? Đưa thẳng PDF cho NotebookLM hoặc ChatGPT, yêu cầu tóm tắt luận điểm và dữ liệu chính, hầm "xương khó nhai" thành "nồi nước dùng" để lưu trữ.
Dòng chảy bề mặt (tin tức): Dùng RSS hoặc luồng thông tin tùy chỉnh. Tôi xem tin tức chỉ quét tiêu đề, gặp cái nào thực sự đỉnh mới lưu sâu.
Kết hợp AI: Đừng chỉ lưu link. Sao chép nội dung, nhờ AI gắn thẻ, trích xuất từ khóa, phân loại vào phần mềm ghi chú – nếu không, lưu cũng chỉ để bụi bám.
Mỏ khí đồng sinh (podcast và bài giảng): Nghe TED Radio Hour khi đi tàu. Mỗi tháng ép bản thân tham gia 1-2 buổi沙龙 offline.
Kết hợp AI: Nghe thấy ý tưởng hay, đừng chỉ gật đầu. Dùng Whisper chuyển âm thanh thành văn bản, rồi nhờ AI biên tập thành ghi chú có cấu trúc. Âm thanh không thể tìm kiếm, nhưng văn bản thì có.
Giếng dầu năng suất cao (mạng xã hội): Theo dõi một nhóm chuyên gia thực sự trên Twitter/X. Định kỳ dọn danh sách theo dõi, bỏ theo dõi những kẻ chỉ đăng cảm xúc rác.
Kết hợp AI: Thấy thread hay, sao chép ngay cho AI, yêu cầu phân tích lỗ hổng logic của người đó, hoặc tích hợp quan điểm ấy vào hệ thống tri thức của bạn.
Thực địa khảo sát (quan sát đời sống, điều tra thực địa): Rèn luyện cố ý "nhìn cuộc sống bằng câu hỏi". Đây là dữ liệu cảm tính mà AI crawler không thể nào bò tới.
Kết hợp AI: Ý tưởng đến đừng đánh chữ, hãy nói trực tiếp bằng giọng nói, rồi ném cho AI biên tập thành nhật ký. Để AI biến lời lảm nhảm của bạn thành những nhận định có logic.
Chúng ta nhất định phải hình thành thói quen luôn cầm điện thoại lên và nói một tràng vào豆包.
Sáu nguồn này chính là "mỏ dầu hỗn hợp" của bạn. Chỉ khi đầu vào đủ hoang dã, đủ tạp, và đều qua chế biến sơ bộ bằng AI, sản phẩm bạn luyện ra mới không phải là những điều sáo rỗng.
Bốn: Bước thứ hai – Nhà máy lọc dầu ở đâu? Đừng chỉ chăm chăm vào mô hình lớn
Tìm được dầu rồi, bước tiếp theo là lọc. Truyền thông mainstream suốt ngày dụ bạn mua card đồ họa, nhưng với cá nhân, nhà máy lọc dầu thực sự chính là stack phần mềm + kỹ nghệ tư duy của riêng bạn.
1. Mô hình lớn chỉ là cái "lò hơi"
Việc đăng ký thành viên ChatGPT Plus sẽ không khiến bạn trở nên giỏi hơn, giống như mua một cái lò, rồi đứng bên cạnh ngắm lò phát sáng – nhưng bạn không vận hành gì cả.
ChatGPT, DeepSeek và các mô hình lớn khác, nói trắng ra chỉ là đơn vị động lực cơ bản, là nền móng. Có thể đốt cháy, nhưng không có nghĩa là bạn có thể sản xuất dầu.
2. Nhà máy lọc dầu thực sự là "hệ công cụ cá nhân"
Một nhà máy lọc dầu cá nhân hiệu quả cần có những thành phần sau:
Ống dẫn (chuỗi công cụ): VS Code, Python, Skills...
Quy trình công nghệ (phương pháp luận): Đây mới là rào cản then chốt. Chính là cách bạn viết Prompt, xây dựng kho kiến thức RAG, cách bạn phối hợp nhiều Agent (skills) với nhau.
Điểm then chốt luôn không phải là "mô hình mạnh cỡ nào", mà là: Bạn tương tác với AI thế nào, làm sao dịch được kinh nghiệm tiềm ẩn trong đầu bạn thành chỉ thị AI có thể hiểu được.
Chính hệ thống "kỹ nghệ cá nhân" này mới là nhà máy lọc dầu của bạn, chứ không phải cái mô hình kia.
Năm: Bước thứ ba – Sản phẩm không phải điểm kết thúc, bán được mới là trận chiến thực sự
Đây là mắt xích tàn khốc nhất trong cả chuỗi. Dầu Trung Quốc chỉ cần vận chuyển đến trạm xăng, chủ xe sẽ tự động xếp hàng. Nhưng trong thời đại AI, sản phẩm hóa và bán hàng thực sự khó chết mẹ.
1. "Xăng" được luyện bởi AI là sản phẩm phi chuẩn cực độ
Thứ bạn luyện ra từ "dữ liệu cá nhân" + "mô hình lớn", khả năng cao không phải xăng thông dụng, mà là:
- Một đoạn script Python chỉ mình bạn dùng được
- Một bài viết mang phong cách độc đáo
- Một báo cáo xử lý AI sau khi khám bác sĩ
- Một bộ tư vấn pháp lý cá nhân hóa
Những thứ này không phổ thông, không chuẩn hóa, và rất kén hoàn cảnh sử dụng.
2. Vấn đề thực sự lớn: Bán cho ai?
Vì vậy, trước khi bắt tay vào làm, bạn phải hỏi ngược lại: Đồ老子 làm ra rốt cuộc bán cho ai? Câu hỏi này thực chất đảo ngược để chứng minh ta nên luyện loại dầu nào?
Bán cho bản thân (tự dùng): Tiết kiệm thời gian là kiếm tiền, đây là vòng khép kín dễ thực hiện nhất.
Bán cho doanh nghiệp (B2B): Đóng gói prompt hoặc quy trình làm việc thành giải pháp. Điều này đòi hỏi bạn phải có khả năng bán hàng trước cực mạnh (khả năng "lừa" tốt).
Bán cho đại chúng (B2C): Biến thành App hoặc chuyên mục nội dung. Điều này phụ thuộc vào bạn có khả năng phân phối lưu lượng hay không.
Thật ra: Trong thời đại AI, luyện dầu (tạo nội dung) ngày càng dễ, nhưng xây trạm xăng (phân phối và bán hàng) lại khó chưa từng thấy.
Sáu: Đừng quên bảo vệ môi trường – Đừng để chất thải chôn vùi bạn
Luyện dầu truyền thống tạo ra chất thải, nước thải, khí thải. Nếu không xử lý, nhà máy lọc dầu chưa kịp kiếm tiền, con người đã bị hôi thối chết trước.
Luyện dầu dữ liệu cũng vậy, **ô nhiễm kỹ thuật số** cực kỳ nghiêm trọng, phải có một "bộ phận môi trường" dọn dẹp định kỳ.
1. Dọn dẹp "chất thải công cụ" hết hạn
Tốc độ tiến hóa của AI nhanh chết mẹ, nhanh đến mức vô lý.
Cái bạn lưu hôm trước là "10 trang web AI phải dùng năm 2025", tuần này có thể đã sụp 5 cái; tham số vẽ AI bạn đang vật lộn hôm nay, ngày mai có thể đã bị "tạo một cú nhấp" đánh sập hoàn toàn.
Đừng làm "kẻ nhặt rác kỹ thuật số", tích trữ cả đống công cụ lỗi thời không舍得 vứt. Cần gỡ thì gỡ, cần bỏ theo dõi thì bỏ. Công cụ là để dùng, không phải để thờ.
Tích trữ công cụ lỗi thời giống như chất đầy sắt vụn gỉ trong nhà, chỉ làm chậm tốc độ vận hành của bạn.
2. Loại bỏ "vỏ rỗng dữ liệu" đã bị vắt kiệt
Nhiều người mắc "hội chứng sóc": Thấy PDF là tải về, thấy video là lưu, ổ cứng chứa vài TB tài liệu, cảm giác như sở hữu cả thế giới.
Đó không phải tri thức, đó là bãi rác chôn lấp.
Cách làm đúng đắn về môi trường là: Dùng AI vắt "dầu" ra khỏi PDF, video, bài viết dài – tạo tóm tắt, trích xuất câu hay, chuyển thành ghi chú của bạn.
Sau khi vắt kiệt, hãy xóa file gốc (hoặc lưu trữ lạnh). Sự chú ý của bạn là tài nguyên hữu hạn cực kỳ quý giá, đừng để những file thô chiếm băng thông.
Chỉ giữ lại "nhiên liệu đã tinh chế", vứt bỏ "vỏ dầu thô", mới là nhà máy lọc dầu hiệu quả cao.
3. Cắt đứt những "hóa đơn ma hút máu"
Lo lắng AI khiến chúng ta làm nhiều việc ngu ngốc, trong đó ngu nhất là: Vội vàng花钱 mua cảm giác an toàn.
Đăng ký khóa học, mua khóa học, chạy hội nghị, mua thành viên Plus... chi phí không hề thấp. Nguy hiểm hơn là, nhiều thứ một khi đăng ký (loại trừ theo tháng), bạn thường quên hủy.
Tôi từng thuê thử một server, chắc chắn hơn ba năm rồi, mỗi tháng âm thầm trừ tiền tôi, lẫn trong đống hóa đơn, tôi hoàn toàn không biết – thực tế chỉ dùng một lần hôm thử.
Còn có lúc nóng máu mua ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity... đủ thứ tự động gia hạn, còn mua cả API. Kết quả? Phần lớn thời gian đều để đó bụi bám.
Chết tiệt, thật sự phí phạm.
Tất cả những điều này đều là thứ "bảo vệ môi trường" phải dọn sạch. Nếu không, bạn chưa kịp luyện ra dầu bán được, gia tài đã bị những chất thải này ăn cắp sạch.
Bảy: Nói thêm hai câu – Một bản đồ hành động
Khi chúng ta gỡ bỏ lớp áo hoành tráng của "dữ liệu là dầu mỏ mới", nó sẽ không còn là câu chuyện vốn liếng xa vời, mà trở thành một bản đồ lạnh lùng dành cho người bình thường.
Trong thời đại này, nếu bạn muốn thắng, hãy nhanh chóng kiểm tra "bảng cân đối kế toán" của mình:
- Dự trữ: Bạn vẫn đang lướt TikTok? Hay đã bắt đầu có ý thức tích lũy dữ liệu chất lượng cao thông qua "nguồn cảm hứng" + hỗ trợ AI? (nhớ tránh rác AGRC)
- Năng lực sản xuất: Bạn đã có bộ công cụ và phương pháp luận riêng (nhà máy lọc dầu) chưa, và bạn đang luyện loại dầu nào?
- Kênh phân phối: Bạn đã nghĩ rõ chưa, những sản phẩm phi chuẩn này bạn định bán cho ai? Điều này có thể ngược lại chứng minh năng lực sản xuất, rốt cuộc là luyện xăng 92 hay 98.
- Bảo vệ môi trường: Bạn có đang tích trữ rác kỹ thuật số? Đã kiểm tra hóa đơn thẻ tín dụng và cắt những đăng ký ma chưa?
Cuối cùng là một lời khuyên: Quên những tin tức về hàng trăm tỷ tham số đi. Hãy bắt đầu ngay hôm nay – mua một chiếc máy tính, thiết lập "nguồn dữ liệu cảm hứng" của bạn, khoan giếng dầu vi mô đầu tiên, trước tiên bán cho bản thân, luyện ra công cụ tự động hóa biến công việc của bạn thành AI làm chính, bạn làm phụ.
Thực ra tôi cũng rất bối rối, vật lộn với AI đã hơn ba năm, tôi chẳng luyện được gì. Chỉ luyện được một AI quản lý to-do list của tôi, và một AI quản lý ghi chú đọc sách, tôi vẫn đang tiếp tục suy nghĩ, liệu có thể luyện được gì nữa không?
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
