Mô hình kinh tế dữ liệu AI mới: Tham vọng của DIN và việc bán node nhìn từ xử lý dữ liệu mô-đun

Lời mở đầu

Trong phạm vi toàn cầu hiện nay, AI chắc chắn là một trong những lĩnh vực nóng nhất, bất kể là OpenAI ở Thung lũng Silicon hay Moonshot, Zhipu Qingyan trong nước, hàng loạt các doanh nhân khởi nghiệp mới và các tập đoàn truyền thống đều lần lượt tham gia vào cuộc cách mạng AI này. AI không chỉ dẫn đầu xu hướng trong lĩnh vực công nghệ mà còn là một trong những lĩnh vực nổi bật nhất trên thị trường tiền mã hóa năm nay. Nhìn lại các dự án được niêm yết trên các CEX lớn trong năm nay, mặc dù đã trải qua biến động thị trường gần đây, Bittensor (TAO) – dự án dẫn đầu về AI – vẫn dẫn đầu tất cả các đồng coin mới năm nay với tỷ suất lợi nhuận hơn 5 lần. Khi công nghệ AI không ngừng phát triển và ứng dụng, dữ liệu – nền tảng của sự phát triển AI – ngày càng trở nên quan trọng.

Dưới làn sóng của kỷ nguyên AI, tầm quan trọng và giá trị tiềm năng của dữ liệu được đẩy lên mức chưa từng có

Theo thống kê, các công ty AI lớn hiện nay cần xử lý và tiêu thụ hàng trăm triệu bộ dữ liệu mỗi năm, hiệu quả và độ chính xác của các dữ liệu này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả huấn luyện mô hình AI. Tuy nhiên, chi phí thu thập dữ liệu cũng không ngừng tăng cao, trở thành thách thức lớn đối với các công ty AI.

Tối ưu hóa hiệu suất dựa trên lượng dữ liệu tiêu thụ ngày càng tăng

Trên thị trường hiện nay, các công ty phát triển mô hình lớn phải xử lý và tiêu thụ lượng dữ liệu khổng lồ mỗi năm. Ví dụ, OpenAI đã sử dụng khoảng 45TB dữ liệu văn bản để huấn luyện mô hình GPT-3, còn chi phí huấn luyện GPT-4 cũng lên tới 78 triệu USD; chi phí tính toán để Google huấn luyện mô hình Gemini Ultra khoảng 191 triệu USD. Nhu cầu dữ liệu khổng lồ này không chỉ giới hạn ở OpenAI, các công ty AI khác như Google, Meta cũng cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ khi huấn luyện các mô hình AI lớn.

Cần chú trọng đến hiệu quả của dữ liệu

Dữ liệu hiệu quả cần đảm bảo chất lượng cao, không thiên lệch và giàu đặc trưng, nhằm đảm bảo mô hình AI có thể học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác. Ví dụ, khi huấn luyện GPT-3, OpenAI đã sử dụng dữ liệu văn bản từ nhiều nguồn khác nhau như sách, bài báo và trang web để đảm bảo tính đa dạng và đại diện của dữ liệu. Tuy nhiên, hiệu quả của dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào nguồn gốc mà còn liên quan đến các khâu làm sạch, gắn nhãn và tiền xử lý dữ liệu, những khâu này đòi hỏi nhiều nguồn lực và nhân lực.

Không thể bỏ qua tính kinh tế, chi phí thu thập và xử lý dữ liệu

Trong thực tế huấn luyện mô hình AI, chi phí thu thập, gắn nhãn và xử lý dữ liệu thường bị đánh giá thấp, nhưng thực tế các chi phí này có thể rất lớn. Cụ thể, việc gắn nhãn dữ liệu là một quá trình tốn thời gian và chi phí, thường phải làm thủ công. Sau khi dữ liệu được thu thập, còn cần phải làm sạch, tổ chức và xử lý để thuật toán AI có thể sử dụng hiệu quả. Theo báo cáo của McKinsey, chi phí huấn luyện một mô hình AI lớn có thể lên tới hàng triệu USD. Ngoài ra, việc xây dựng và duy trì trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng tính toán của các công ty AI cũng là một khoản chi phí khổng lồ.

Tóm lại, việc huấn luyện các mô hình AI lớn phụ thuộc vào lượng dữ liệu chất lượng cao khổng lồ, số lượng, hiệu quả và chi phí thu thập dữ liệu quyết định trực tiếp đến hiệu suất và thành công của mô hình AI. Trong tương lai, khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, việc làm thế nào để thu thập và sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt của các công ty AI.

Lớp tiền xử lý dữ liệu mô-đun hóa: Giải pháp dữ liệu AI phi tập trung dựa trên blockchain

Trong bối cảnh đó, DIN (tên cũ là Web3Go) ra đời như lớp tiền xử lý dữ liệu AI gốc mô-đun đầu tiên. DIN hướng tới việc xác thực dữ liệu và xử lý vector hóa phi tập trung, cho phép mọi người đều có thể cung cấp dữ liệu cho AI và nhận phần thưởng, dẫn đầu xu hướng kinh tế dữ liệu nơi mọi người đều có thể kiếm tiền từ dữ liệu cá nhân, còn doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu hiệu quả và tiết kiệm hơn. Hiện tại, DIN đã nhận được 4 triệu USD vốn hạt giống từ Binance Labs, và tiếp tục nhận thêm 4 triệu USD vốn pre-listing từ các tổ chức, cộng đồng và mạng lưới KOL khác, định giá hiện tại là 80 triệu USD, cho thấy thị trường đánh giá rất cao tiềm năng và triển vọng phát triển của dự án. Các đối tác của DIN bao gồm Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network và Manta Network.

Nút tiền xử lý dữ liệu của DIN – Chipper Node

Định vị thị trường của DIN rất rõ ràng, tập trung xây dựng một mạng lưới dữ liệu thông minh phi tập trung trong lĩnh vực AI và dữ liệu.Chipper Node đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái DIN,chịu trách nhiệm xác thực dữ liệu, xử lý vector hóa cũng như tính toán phần thưởng, là thành phần cốt lõi của lớp tiền xử lý dữ liệu DIN.