Cuộc cách mạng tiếp theo của trí tuệ nhân tạo: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến cơ sở hạ tầng dữ liệu

Khi quy mô tham số của mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) vượt qua hàng nghìn tỷ, khả năng tính toán được đo bằng hàng trăm triệu triệu phép toán mỗi giây (FLOPS), một nút thắt cốt lõi bị bỏ qua đang nổi lên - dữ liệu. Cuộc cách mạng tiếp theo trong ngành công nghiệp AI sẽ không còn được thúc đẩy bởi kiến trúc mô hình hoặc khả năng tính toán của chip, mà phụ thuộc vào cách chúng ta biến dữ liệu hành vi của con người bị phân mảnh thành vốn có thể xác minh, có cấu trúc và sẵn sàng cho AI. Nhận thức này không chỉ tiết lộ mâu thuẫn cấu trúc hiện tại trong sự phát triển của AI, mà còn phác thảo một bức tranh hoàn toàn mới về "Thời đại DataFi" - trong thời đại này, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ của công nghệ, mà trở thành yếu tố sản xuất cốt lõi có thể đo lường, giao dịch và gia tăng giá trị như điện, khả năng tính toán.

Mâu thuẫn cấu trúc của ngành AI: Từ cuộc đua khả năng tính toán đến nạn thiếu dữ liệu

Sự phát triển của AI lâu nay được thúc đẩy bởi "mô hình - khả năng tính toán" như là hai trụ cột. Kể từ cuộc cách mạng học sâu, số lượng tham số của mô hình đã tăng từ hàng triệu lên hàng nghìn tỷ, nhu cầu về khả năng tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân. 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", cuộc khủng hoảng ở phía cung cấp dữ liệu đang âm thầm ập đến.

Dữ liệu "hữu cơ" do con người tạo ra đã chạm trần tăng trưởng. Lấy dữ liệu văn bản làm ví dụ, tổng lượng văn bản chất lượng cao có thể thu thập công khai trên internet khoảng 10^12 từ, trong khi việc huấn luyện một mô hình có 100 tỷ tham số cần tiêu tốn khoảng 10^13 từ - điều này có nghĩa là hồ dữ liệu hiện có chỉ có thể hỗ trợ việc huấn luyện 10 mô hình có quy mô tương đương. Thậm chí nghiêm trọng hơn, tỷ lệ dữ liệu trùng lặp và nội dung chất lượng thấp chiếm trên 60%, càng thu hẹp nguồn cung dữ liệu hiệu quả. Khi mô hình bắt đầu "nuốt" dữ liệu do chính nó tạo ra, sự suy giảm hiệu suất mô hình do "ô nhiễm dữ liệu" đã trở thành mối lo ngại trong ngành.

Nguồn gốc của mâu thuẫn này là: Ngành công nghiệp AI lâu nay xem dữ liệu là "tài nguyên miễn phí", chứ không phải là "tài sản chiến lược" cần được nuôi dưỡng cẩn thận. Các mô hình và khả năng tính toán đã hình thành một hệ thống thị trường trưởng thành - khả năng tính toán được định giá theo FLOPS trên nền tảng đám mây, các mô hình có giao diện API tính phí theo số lần gọi - nhưng việc sản xuất, làm sạch, xác minh và giao dịch dữ liệu vẫn đang ở "thời kỳ hoang dã". Mười năm tới của AI sẽ là thập kỷ của "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 nhất

Trong bối cảnh thiếu hụt dữ liệu, dữ liệu trên chuỗi của mạng lưới tiền điện tử đang thể hiện giá trị không thể thay thế. So với dữ liệu internet truyền thống, dữ liệu trên chuỗi có tính xác thực "khả năng tính toán khuyến khích được căn chỉnh" - mỗi giao dịch, mỗi tương tác hợp đồng, mỗi hành vi của địa chỉ ví đều gắn liền với vốn thực và không thể bị thay đổi. Đây là "dữ liệu về hành vi khuyến khích của con người tập trung nhất trên internet", được cụ thể hóa qua ba chiều:

1. "Tín hiệu ý định" từ thế giới thực: Dữ liệu trên chuỗi ghi lại các hành vi quyết định được bỏ phiếu bằng tiền thật. Ví dụ, hành vi của một ví đổi tài sản trên một DEX, thế chấp và vay mượn trên nền tảng cho vay, đăng ký tên miền, trực tiếp phản ánh đánh giá giá trị dự án, sở thích rủi ro và chiến lược phân bổ vốn của người dùng. Dữ liệu "được bảo chứng bằng vốn" này có giá trị cực kỳ cao đối với khả năng ra quyết định của AI.

2. "Chuỗi hành vi" có thể truy xuất: Tính minh bạch của blockchain cho phép hành vi của người dùng được truy xuất đầy đủ. Lịch sử giao dịch của một địa chỉ ví, các giao thức đã tương tác, sự thay đổi tài sản nắm giữ, tạo thành một "chuỗi hành vi" liên tục. Bằng cách phân tích các hoạt động của một địa chỉ từ năm 2020 đến nay trong các giao thức DeFi, AI có thể xác định chính xác nó là "người nắm giữ lâu dài", "nhà giao dịch chênh lệch giá" hay "nhà cung cấp thanh khoản", và từ đó xây dựng hồ sơ người dùng.

3. Hệ sinh thái mở "truy cập không cần giấy phép": Khác với tính chất khép 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, điều này cung cấp nguồn dữ liệu "không rào cản" cho việc đào tạo mô hình AI. Tuy nhiên, tính mở này cũng mang lại thách thức: dữ liệu trên chuỗi 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 trước khi có thể sử dụng cho mô hình AI. Hiện tại, "tỷ lệ chuyển đổi cấu trúc" của dữ liệu trên chuỗi chưa đến 5%, một lượng lớn tín hiệu có giá trị cao bị chôn vùi trong hàng tỷ sự kiện phân mảnh.

Hệ điều hành "dữ liệu trên chuỗi": Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu sẵn sàng cho AI

Để giải quyết vấn đề phân mảnh dữ liệu trên chuỗi, ngành công nghiệp đã đưa ra một khái niệm "Hệ điều hành thông minh trên chuỗi" được thiết kế riêng cho AI. Mục tiêu cốt lõi của nó là chuyển đổi các tín hiệu phân tán trên chuỗi thành dữ liệu sẵn sàng cho AI có cấu trúc, có thể xác minh và kết hợp theo thời gian thực. Hệ thống này bao gồm các thành phần chính sau:

1. Tiêu chuẩn dữ liệu mở: Định nghĩa và mô tả thống nhất dữ liệu trên chuỗi, chuẩn hóa các sự kiện phức tạp như "hành vi staking của người dùng" thành dữ liệu cấu trúc bao gồm các trường như staker_address, protocol_id, amount, timestamp, reward_token. Sự chuẩn hóa này giảm thiểu chi phí ma sát trong việc phát triển AI, cho phép các nhà phát triển có thể gọi trực tiếp dữ liệu cấu trúc như "hồ sơ staking của người dùng" và "hồ sơ cung cấp thanh khoản", rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện mô hình.

2. Cơ chế xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính xác thực của dữ liệu thông qua mạng lưới nút xác thực của Ethereum. Khi hệ thống xử lý một sự kiện trên chuỗi, các nút xác thực sẽ xác minh chéo giá trị băm dữ liệu, thông tin chữ ký và trạng thái trên chuỗi, đảm bảo rằng dữ liệu có cấu trúc đầu ra hoàn toàn nhất quán với dữ liệu gốc trên chuỗi. Cơ chế xác thực "bảo đảm kinh tế mã hóa" này giải quyết vấn đề tin tưởng trong xác thực dữ liệu tập trung truyền thống.

3. Lớp khả năng dữ liệu có thông lượng cao: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán nén dữ liệu và giao thức truyền tải, đạt được xử lý sự kiện trên chuỗi hàng trăm nghìn lần mỗi giây. Thiết kế này cho phép hệ thống hỗ trợ nhu cầu dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng AI quy mô lớn, chẳng hạn như cung cấp dịch vụ dữ liệu trực tuyến trên chuỗi cho nhiều đại lý giao dịch cùng một lúc.

Thời đại DataFi: Khi dữ liệu trở thành "vốn" có thể giao dịch

Mục tiêu cuối cùng của cơ sở hạ tầng dữ liệu trên chuỗi này là thúc đẩy ngành công nghiệp AI bước vào thời đại DataFi - dữ liệu không còn là "vật liệu đào tạo" thụ động, mà là "vốn" chủ động, có thể được định giá, giao dịch, và gia tăng giá trị. Giống như điện được định giá theo kilowatt, khả năng tính toán được định giá theo FLOPS, dữ liệu cũng phải được đánh giá, xếp hạng, và định giá. Việc hiện thực hóa tầm nhìn này phụ thuộc vào việc chuyển đổi dữ liệu thành bốn thuộc tính cốt lõi:

1. Cấu trúc: Từ "tín hiệu gốc" đến "tài sản có thể sử dụng", chuyển đổi dữ liệu trên chuỗi thành dạng có cấu trúc mà mô hình AI có thể gọi trực tiếp.

2. Có thể kết hợp: Dữ liệu có thể được kết hợp tự do như các khối Lego, các nhà phát triển có thể kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để đào tạo ra các mô hình AI phức tạp.

3. Có thể xác minh: Sử dụng công nghệ blockchain để tạo ra "dấu vân tay dữ liệu" duy nhất cho mỗi tập dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và khả năng truy xuất nguồn gốc của dữ liệu.

4. Có thể biến thành tiền: Nhà cung cấp dữ liệu có thể biến dữ liệu có cấu trúc thành tiền trực tiếp, chẳng hạn như đóng gói kết quả phân tích thành dịch vụ API để tính phí theo số lần gọi, hoặc cấp phép chia sẻ dữ liệu chuỗi ẩn danh để nhận thưởng.

Kết luận: Cách mạng dữ liệu, thập kỷ tiếp theo của AI

Khi chúng ta nói về tương lai của AI, thường thì chúng ta tập trung vào "mức độ thông minh" của mô hình, mà bỏ qua "mảnh đất dữ liệu" hỗ trợ cho sự thông minh đó. Hạ tầng dữ liệu trên chuỗi tiết lộ một sự thật cốt lõi: sự tiến hóa của AI, về bản chất, là sự tiến hóa của hạ tầng dữ liệu. Từ "hạn chế" của dữ liệu do con người tạo ra đến "khám phá giá trị" của dữ liệu trên chuỗi, từ sự "hỗn loạn" của tín hiệu phân mảnh đến "trật tự" của dữ liệu có cấu trúc, từ "tài nguyên miễn phí" của dữ liệu đến "tài sản vốn" của DataFi, hạ tầng này đang tái định hình logic nền tảng của ngành công nghiệp AI.

Trong kỷ nguyên DataFi 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, dApp tự chủ tối ưu hóa dịch vụ thông qua dữ liệu hành vi người dùng, trong khi người dùng bình thường nhận được lợi ích liên tục thông qua việc chia sẻ dữ liệu. Giống như mạng lưới điện đã tạo ra cuộc cách mạng công nghiệp, Khả năng tính toán mạng lưới đã thúc đẩy cuộc cách mạng internet, thì mạng lưới dữ liệu trên chuỗi đang thúc đẩy "cuộc cách mạng dữ liệu" của AI.

Các ứng dụng AI gốc thế hệ tiếp theo không chỉ cần mô hình hoặc ví, mà còn cần dữ liệu không cần tin tưởng, có thể lập trình và có tín hiệu cao. Khi dữ liệu cuối cùng được trao giá trị xứng đáng, AI mới có thể thực sự giải phóng sức mạnh thay đổi thế giới.