Tối qua khoảng 12:40, mình đã thấy mình đang ngồi trước một màn hình đầy tab trình duyệt, tất cả đều mở ra các bảng điều khiển hạ tầng AI khác nhau. Đó là một trong những khoảnh khắc mà ngành công nghiệp bắt đầu cảm thấy trống rỗng một cách đáng kinh ngạc. Mọi thứ trông đều giống nhau. Cùng những trang landing flashy, cùng hứa hẹn về trí tuệ phi tập trung, cùng những tuyên bố mơ hồ về việc thay đổi thế giới. Mình đã dành đủ thời gian trong crypto để biết rằng khi thương hiệu trở nên bóng bẩy như vậy và các tài liệu trắng bắt đầu sử dụng những từ khóa giống nhau, thì sản phẩm thực sự thường không tồn tại. Mình thực sự đã sẵn sàng để đóng laptop và kết thúc một ngày, cảm thấy như mình vừa lãng phí thêm vài giờ xem các token tăng và giảm dựa trên chẳng có gì ngoài những chiêu trò marketing. Hầu hết các dự án này chỉ là những vỏ bọc rỗng được xây dựng trên dịch vụ đám mây tập trung, giả vờ là phi tập trung chỉ vì một ký hiệu ticker.

Nhưng sau đó mình đã quay lại tài liệu @OpenLedger có lẽ do thói quen của mình hơn là bất cứ điều gì khác. Mình đã đào sâu vào kỹ thuật của họ vào đầu tuần và không biết tại sao, nó cứ bám vào tâm trí mình. Không phải là cường điệu thông thường. Nó thực sự tập trung vào một điều mà tất cả mọi người khác dường như đang bỏ qua - ống dẫn dữ liệu. Chúng ta dành quá nhiều thời gian nói về sức mạnh tính toán và GPU, nhưng hiếm khi nói về thực tế rằng nhiên liệu thực sự cho các mô hình này, dữ liệu, vẫn bị kẹt trong những vườn tường. Các độc quyền công nghệ lớn sở hữu các tập huấn luyện và những người thực sự đóng góp dữ liệu đó không nhận được gì cả. Đó là vấn đề hộp đen. Nó không chỉ là về mô hình bí mật; nó là về toàn bộ chuỗi giá trị bị tập trung.

Điều khiến mình chú ý với #OpenLedger là sự chuyển mình từ chỉ nói về phi tập trung đến việc thực sự xây dựng một hệ thống chứng minh nguồn gốc dữ liệu có thể xác minh được. Trong hầu hết các hệ thống, bất kỳ ai cũng có thể đổ dữ liệu chất lượng thấp hoặc rác được tạo ra bởi AI vào một tập dữ liệu để cố gắng kiếm phần thưởng. Đó là vấn đề spam cổ điển. Nếu bạn trả tiền cho mọi người vì dữ liệu, họ sẽ tìm cách nhanh nhất để lừa hệ thống bằng rác. Nhưng Open dường như đang đấu tranh để giải quyết vấn đề này thông qua một quy trình xác thực nhiều lớp. Họ đang sử dụng các nút phi tập trung để xác minh chất lượng và nguồn gốc của dữ liệu trước khi nó được đưa vào một tập huấn luyện. Ít nhất họ đang cố gắng thực hiện điều đó thay vì chỉ viết về nó. Đây là một nỗ lực để xây dựng một sổ cái trên chuỗi cho nguồn gốc dữ liệu. Khi bạn có bằng chứng xác minh được về nguồn gốc của một thông tin và cách nó được xác minh, bạn bắt đầu xây dựng điều gì đó mà các nhà phát triển AI doanh nghiệp thực sự có thể tin tưởng.

Điều này quan trọng với mình vì đây là một sự chuyển mình cơ bản trong thực tế kinh tế. Ngay bây giờ, nếu một tập đoàn muốn huấn luyện một mô hình chuyên biệt, họ buộc phải đến các nhà môi giới dữ liệu hoặc thu thập dữ liệu trên web, điều này ngày càng trở nên không đáng tin cậy. Bằng cách tạo ra một hệ thống mà các nhà tạo dữ liệu được bồi thường trực tiếp thông qua một mô hình phân phối phần thưởng công bằng, bạn thực sự đang loại bỏ người trung gian. Bạn đang biến dữ liệu từ một hàng hóa bị đánh cắp thành một tài sản mà được sở hữu. Nếu mình cung cấp dữ liệu chất lượng cao, đã được xác minh giúp một mô hình AI y tế cải thiện khả năng chẩn đoán các tình trạng hiếm gặp, mình nên được thưởng cho điều đó. OpenLedger đang cố gắng tạo ra cơ sở hạ tầng cần thiết để thực hiện giao dịch đó và đó là một mục tiêu khó khăn, nhàm chán và bền vững hơn bất kỳ memecoin mới nhất nào đang cố gắng đạt được.

Ở mức độ thực tế, token $OPEN hoạt động như một lớp phối hợp của mạng lưới. Các xác thực viên được khuyến khích xác minh chất lượng dữ liệu một cách trung thực, những người đóng góp được thưởng khi tập dữ liệu của họ cải thiện hiệu suất mô hình và các nhà phát triển phải trả tiền để truy cập vào các ống dẫn dữ liệu đã được xác minh và các dịch vụ AI hoạt động trên toàn bộ hệ sinh thái. Nếu không có một lớp kinh tế chung, không ai trong số những người tham gia này có lý do để tin tưởng hoặc phối hợp với nhau ở quy mô lớn.

Chắc chắn rồi, mình không ngây thơ đến mức nghĩ rằng điều này là một chiến thắng đảm bảo. Có một thực tế lớn và khó chịu ở đây. Cân bằng chất lượng dữ liệu phi tập trung là cực kỳ khó khăn. Nếu các nút xác thực không được khuyến khích đúng cách hoặc nếu chúng bắt đầu hành động vì lợi ích của riêng mình, cả hệ thống sẽ bị ngập trong dữ liệu chất lượng thấp. Nếu các công ty AI không thể dựa vào thông tin vì nó ồn ào hoặc bị hỏng, họ sẽ quay lại với các máy chủ tập trung riêng của mình. Hệ thống chỉ hoạt động nếu rào cản gia nhập cho những người xấu vẫn cao và phần thưởng cho những người đóng góp trung thực vẫn có ý nghĩa. Đây là một sự cân bằng mong manh, và nếu lớp xác thực không lọc được spam, toàn bộ giá trị sẽ sụp đổ. Không có viên thuốc kỳ diệu nào và không có cách sửa chữa dễ dàng nào ở đây, và chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu, lộn xộn để xem liệu điều này có thực sự mở rộng được dưới áp lực thực tế hay không.

Mình nghĩ bài kiểm tra thực sự cho một thứ như thế này không phải là sự áp dụng của người tiêu dùng, mà là sự quan tâm từ doanh nghiệp. Sự tồn tại của nó sẽ không phụ thuộc vào số lượng người đang giao dịch token, mà vào việc liệu các studio AI thực sự bắt đầu tích hợp các thị trường dữ liệu này vào quy trình làm việc của họ hay không. Nếu chúng ta bắt đầu thấy các công ty rút dữ liệu huấn luyện của họ từ các nguồn phi tập trung vì nó rẻ hơn, sạch hơn và được xác minh hơn so với những gì họ có thể thu thập được, thì đó là một tín hiệu thực sự. Hiện tại, mình đang theo dõi xem liệu các nhà phát triển AI bên ngoài có thực sự áp dụng các lớp này trong vài tháng tới hay không. Chúng ta cần thấy việc sử dụng nhất quán, không cường điệu, nơi mà mạng lưới đang được sử dụng để giải quyết các vấn đề sản xuất thực tế.

Đó là lý do tại sao mình đang dành thời gian ở đây. Cảm giác như chúng ta đã dành vài năm qua để chơi với những món đồ chơi trong hộp cát và cuối cùng chúng ta cũng bắt đầu thấy những mảnh cơ sở hạ tầng thực sự đầu tiên được xây dựng. Không phải là về giá của token hay thông báo mới nhất trên mạng xã hội. Nó là về việc liệu chúng ta có thể xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu theo cách minh bạch, có thể xác minh và công bằng hay không. Mình đã học được cách bỏ qua các tài liệu tiếp thị và tìm kiếm những phần mã nhàm chán, không hấp dẫn. Đó là nơi mà công việc thực sự diễn ra.

Nếu chúng ta muốn AI phi tập trung có ý nghĩa gì đó hơn là một từ buzzword, chúng ta phải ngừng tập trung vào sự cường điệu và bắt đầu chú ý đến cách mà các giao thức này xử lý các vấn đề dữ liệu thực tế mà các công ty công nghệ lớn đã giấu kín sau cánh cửa đóng kín trong nhiều năm. Đây sẽ là một quá trình dài và chậm và hầu hết các dự án này có thể sẽ thất bại, nhưng đây là loại ma sát đúng mà chúng ta cần phải vượt qua. Xây dựng trong sản xuất là cách duy nhất để tìm ra liệu lý thuyết có thực sự đứng vững khi nó chạm vào thế giới thực hay không.

Đây là phân tích và nghiên cứu của mình nhưng vẫn không phải là bất kỳ tín hiệu mua bán nào, mình không phải là cố vấn tài chính. Xin hãy tự nghiên cứu, giữ an toàn. DYOR.