Ngành AI đang có một sự im lặng rất kỳ lạ. Tất cả mọi người đều nói về mô hình, sức mạnh tính toán, khối lượng dữ liệu, nhưng gần như không ai công khai thảo luận về một vấn đề: nếu những người đóng góp trong toàn bộ chuỗi ngành AI - những người gán nhãn dữ liệu, các nhà phát triển viết mô hình, và những người cung cấp tài liệu huấn luyện - mãi mãi không nhận được phần thưởng xứng đáng, thì ngành này sẽ đi được bao xa?

Nguyên nhân im lặng thực ra không khó đoán. Mô hình kinh doanh AI hiện tại được xây dựng trên logic "lấy dữ liệu miễn phí, bán dịch vụ giá cao", khi bạn động đến cái bánh này, tức là bạn đã động đến lợi ích to lớn nhất của cả ngành. Nhưng im lặng không có nghĩa là vấn đề không tồn tại.

Đây được gọi là "sự mất cân bằng giá trị", hiểu đơn giản là những người làm việc không được trả công, trong khi các trung gian lại thu lợi khổng lồ. Đây không chỉ là vấn đề đạo đức; mà còn là vấn đề cấu trúc ảnh hưởng đến sự vận hành bền vững của một hệ thống kinh tế. Giống như thời kỳ Napster trong ngành công nghiệp âm nhạc, các nhạc sĩ đã bất lực nhìn tác phẩm của mình được chia sẻ trực tuyến miễn phí, trong khi các trung gian kiếm được cả gia tài còn người sáng tạo thậm chí không đủ tiền trả tiền thuê nhà. Chỉ sau khi các nền tảng phát trực tuyến triển khai thành công cơ chế "trả tiền theo lượt xem" thì nền kinh tế của người sáng tạo mới thực sự phát triển mạnh. Ngành công nghiệp AI hiện đang mắc kẹt ở cùng một nút thắt cổ chai, cần cơ sở hạ tầng tương tự như "chia sẻ doanh thu phát trực tuyến".

@OpenLedger Đây là nút thắt cổ chai mà chúng tôi đang đặt cược. Nó hướng đến mục tiêu trở thành "hệ thống chia sẻ doanh thu theo luồng" của kỷ nguyên AI. Logic cốt lõi của nó có thể được tóm tắt trong một câu: Khi một mô hình AI tạo ra đầu ra, bằng chứng quyền sở hữu sẽ tự động theo dõi và ghi lại dữ liệu nào đã được sử dụng. Hợp đồng thông minh sẽ tự động phân phối tiền cho mỗi người đóng góp—nhà cung cấp dữ liệu, nhà phát triển mô hình và nút đặt cọc—theo các quy tắc được thiết lập trước. Tất cả các quy tắc phân phối đều được xác định bởi phiếu bầu của người nắm giữ coin, và mọi thứ đều chạy trên chuỗi và có thể được kiểm toán công khai.

Cốt lõi của logic này nằm ở bốn từ: phân bổ đáng tin cậy. Để hiểu tại sao việc phân bổ đáng tin cậy lại khó khăn, trước tiên chúng ta phải hiểu tiền đang bị ràng buộc ở đâu trong chuỗi ngành công nghiệp AI.

Chuỗi giá trị AI truyền thống hoạt động như sau: Bạn đóng góp dữ liệu → nền tảng nhận dữ liệu miễn phí → nền tảng huấn luyện mô hình → mô hình tạo ra doanh thu → toàn bộ doanh thu thuộc về nền tảng. Là người đóng góp dữ liệu, bạn không nhận được gì, và đôi khi thậm chí còn phải trả tiền cho các vi phạm quyền riêng tư. OpenLedger hướng đến việc thay đổi chuỗi này: Bạn đóng góp dữ liệu → dữ liệu được tải lên blockchain để tạo ID định danh → mô hình sử dụng dữ liệu để tự động kích hoạt thanh toán → doanh thu được phân phối vào ví của bạn theo thời gian thực dựa trên tỷ trọng đóng góp của bạn. Nền tảng không còn là một trung gian bóc lột, mà là một kênh dẫn truyền minh bạch.

Tuy nhiên, có một biến số cực kỳ quan trọng trong mô hình này: trọng số đóng góp được tính toán như thế nào?

Đây không phải là một bài toán toán học đơn giản, mà là một bài toán lý thuyết trò chơi. Giả sử một mô hình chẩn đoán AI gọi ba tập dữ liệu trong một lần suy luận: A là một loạt các chú thích hình ảnh y tế, B là một tập hợp các quy tắc chẩn đoán lâm sàng và C là số liệu thống kê dịch tễ học. Kết quả đầu ra cuối cùng đóng góp bao nhiêu? Mỗi A, B và C nhận được bao nhiêu? Nếu A có lượng dữ liệu lớn nhất nhưng các đặc điểm chẩn đoán chính đến từ B, thì việc phân phối sẽ công bằng như thế nào? @OpenLedger Giải pháp hiện tại sử dụng thuật toán dựa trên giá trị Shapley để phân tích từng kết quả suy luận thành trọng số đóng góp biên của mỗi tập dữ liệu, truy ngược lại từng lớp dọc theo chuỗi gọi. Giá trị Shapley là một công cụ kinh điển trong lý thuyết trò chơi được sử dụng để giải quyết các vấn đề phân phối công bằng trong các trò chơi hợp tác — nói một cách đơn giản, ai đóng góp nhiều hơn vào kết quả cuối cùng sẽ nhận được nhiều hơn.

Tuy nhiên, thuật toán này lại đặt ra một thách thức lâu dài mà chính OpenLedger không thể tránh khỏi: việc phân bổ quyền quản trị. Ai sẽ định nghĩa các tham số tính toán cụ thể của giá trị Shapley? Ai sẽ quyết định điều gì được coi là "đóng góp" và điều gì không? Những quy tắc quan trọng này đều nằm trong tay những người nắm giữ token đã đặt cọc một lượng lớn token OPEN. Từ góc nhìn của mô hình chia sẻ doanh thu, càng nhiều token mà một node đặt cọc, thì tiếng nói của nó trong việc hoạch định quy tắc càng lớn; ý kiến ​​của các nhà đầu tư nhỏ lẻ về cơ bản chỉ là tiếng ồn nền trước sức mạnh của các nhà đầu tư lớn. Và tiếng nói này ảnh hưởng trực tiếp đến quy mô phần lợi nhuận mà những người đóng góp dữ liệu thực sự có thể nhận được.

Điều này làm tôi nhớ đến một điều khác: lý thuyết về quản trị tự tổ chức trong các vấn đề công cộng của nhà khoa học đoạt giải Nobel Carol Ostrom. Nghiên cứu của bà cho thấy rằng việc quản lý thành công các nguồn lực chung đòi hỏi ranh giới rõ ràng, cơ chế thiết lập quy tắc và tham gia hợp lý, giám sát hiệu quả và các biện pháp trừng phạt theo cấp bậc. Mô hình đồng quản lý cộng đồng Datanets về mặt cấu trúc phản ánh những nguyên tắc này—ranh giới rõ ràng (mỗi Datanet hướng đến một lĩnh vực chuyên ngành cụ thể), cơ chế tham gia (người nắm giữ coin bỏ phiếu để xác định quy tắc), giám sát (bằng chứng sở hữu theo dõi mọi lệnh gọi) và các biện pháp trừng phạt (các node độc ​​hại bị phạt vì hành vi đặt cọc). Về mặt lý thuyết, điều này thực sự có thể tạo ra một chu kỳ tích cực tự củng cố, nhưng lý thuyết của Ostrom có ​​một điều kiện tiên quyết: quyền lực của những người tham gia cần phải tương đối cân bằng. Nếu quyền lực tập trung quá mức vào tay một số ít người, việc quản lý tài nguyên chung cũng sẽ dẫn đến độc quyền nhóm. OpenLedger hiện đang đối mặt với tình thế khó xử về quản trị này.

Tin tốt là nhóm dự án nhận thức rõ vấn đề này và phản ứng của họ là liên tục mở rộng cơ sở người nắm giữ token. Quỹ hệ sinh thái đã triển khai hai vòng mua lại token OPEN, tất cả đều được thúc đẩy bởi doanh thu của doanh nghiệp chứ không phải thông qua phát hành token mới. Phí dịch vụ và phí cuộc gọi được tạo ra từ hoạt động mạng lưới của 27 sản phẩm đang thay thế phương pháp cũ là duy trì động lực bằng cách phát hành token mới. Khi các công ty sẵn sàng sử dụng tiền thật để mua lại token và công khai địa chỉ ví của họ, điều đó cho thấy sự tự tin của họ vào doanh thu trong tương lai. Đồng thời, ngưỡng bỏ phiếu quản trị đang dần chuyển sang cộng đồng và cơ chế phát hành tuyến tính để mở khóa token ngăn chặn sự tập trung quá mức token trong ngắn hạn.

Vậy hệ thống "phân bổ đáng tin cậy" này rốt cuộc nhằm phục vụ ai? OpenLedger định vị mình để nhắm đến ba kịch bản: Thứ nhất, triển khai ở cấp độ nền tảng B2B, cho phép các doanh nghiệp xây dựng các ứng dụng AI với khả năng truy vết dữ liệu, quản lý ủy quyền và kiểm toán tuân thủ được tích hợp sẵn. Các yêu cầu kiểm toán bắt buộc của Đạo luật AI của EU đang biến khả năng này từ một "lợi thế" thành một "rào cản gia nhập". Thứ hai, tiêu thụ proxy AI B2C, sử dụng bằng chứng quyền sở hữu để cho phép người dùng thông thường theo dõi chất lượng dịch vụ khi thanh toán cho các dịch vụ AI, và sử dụng các proxy tự động hóa quy trình làm việc như OctoClaw để giảm rào cản gia nhập DeFi xuống mức mà ngay cả bố tôi cũng có thể sử dụng được. Thứ ba, kiếm tiền từ dữ liệu C2B, cho phép các cá nhân và các nhà cung cấp dữ liệu vừa và nhỏ biến dữ liệu của họ trong các lĩnh vực chuyên ngành như chăm sóc sức khỏe, luật pháp và giao dịch thành tài sản có thể được cho thuê nhiều lần thông qua Datanets.

Mức độ tiềm năng phát triển của ba kịch bản này sẽ cao đến mức nào? Các báo cáo ngành cho thấy thị trường AI ủy quyền toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt 45 tỷ đô la vào năm 2030. Khi các AI ủy quyền hoạt động, giao dịch và gọi dịch vụ của nhau trên quy mô lớn trên blockchain, cơ sở hạ tầng như OpenLedger, cung cấp bằng chứng về quyền sở hữu, thanh toán tự động và khả năng kiểm toán trên chuỗi, sẽ không chỉ là yếu tố bổ sung mà còn là một nhu cầu thiết yếu, ngang hàng với nước, điện và khí đốt.

Tuy nhiên, đây chỉ là dự đoán mang tính định hướng. Điều thực sự quyết định liệu OpenLedger có thể thành công hay không không phải là tiềm năng phát triển cao đến mức nào, mà là nền tảng của nó vững chắc ra sao. Dựa trên dữ liệu hiện tại, giai đoạn mạng thử nghiệm (testnet) đã có hơn 6 triệu nút đăng ký, hơn 1,1 triệu người dùng hoạt động, hơn 25 triệu giao dịch và hơn 20.000 mô hình AI được triển khai trên nền tảng. Các nhà phát triển từ 37 quốc gia đã đóng góp hơn 200.000 dòng mã vào mã nguồn mở. Thời gian hoạt động của các nút luôn duy trì ở mức trên 99%. Xét riêng lẻ, những con số này có vẻ không đột phá, nhưng khi kết hợp lại, chúng tạo thành một chuỗi bằng chứng hoàn chỉnh – công nghệ này có thể sử dụng được, mọi người đang sử dụng nó và số lượng người dùng đang tăng lên.

Một xu hướng quan trọng hơn là yêu cầu khắt khe về trách nhiệm giải trình của AI đang chuyển từ "tốt nhất đến tệ nhất" sang "bắt buộc phải có". Đạo luật AI của EU, sẽ chính thức có hiệu lực vào tháng 8 năm 2026, áp đặt các yêu cầu kiểm toán đối với các hệ thống AI có rủi ro cao. Dự đoán của ngành cho thấy đến giữa năm 2026, rủi ro pháp lý phát sinh từ việc ra quyết định có sự hỗ trợ của AI có thể dẫn đến chi phí khắc phục vượt quá 10 tỷ đô la. Dưới áp lực của cả quy định và kiện tụng, các công ty không còn đủ khả năng để mơ hồ về "dữ liệu đến từ đâu và mô hình nào đã được sử dụng". Nhật ký kiểm toán được tạo tự động với bằng chứng xác thực đóng vai trò là bằng chứng tuân thủ mà các công ty có thể sử dụng để giải quyết các yêu cầu từ cơ quan quản lý và tòa án.

Tất nhiên, chúng ta phải thẳng thắn đối mặt với hai thách thức ở giai đoạn hiện tại của OpenLedger. Thứ nhất, đó là thách thức trong việc thu thập dữ liệu chất lượng cao – những người sở hữu dữ liệu riêng tư thực sự có giá trị có thể không sẵn lòng đưa dữ liệu của họ vào các mạng dữ liệu công cộng, và ngay cả với các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư, việc xây dựng lòng tin cũng cần thời gian. Thứ hai, đó là xu hướng độc quyền quản trị – nếu quyền biểu quyết tiếp tục tập trung trong tay một số ít "cá voi" (những người nắm giữ quyền lực lớn), các quy tắc của mạng dữ liệu có thể đi chệch khỏi mục đích ban đầu là "phân phối công bằng" và thay vào đó phục vụ lợi ích của thiểu số. Cả hai vấn đề này đều không thể giải quyết chỉ bằng công nghệ; chúng đòi hỏi sự trưởng thành dần dần của quản trị hệ sinh thái.

Trở lại câu hỏi ban đầu: Nếu những người đóng góp trong toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp AI không bao giờ nhận được thù lao xứng đáng, thì ngành công nghiệp này có thể phát triển đến đâu?

Lịch sử đã cung cấp câu trả lời. Ngành công nghiệp âm nhạc thời Napster, việc các trang web cổng thông tin bóc lột người sáng tạo nội dung trong kỷ nguyên Web 1—mọi ngành công nghiệp phát triển bằng cách "lấy của người khác miễn phí và bán dịch vụ của mình với giá cao" cuối cùng sẽ được thay thế bằng một mô hình công bằng hơn do sự phân phối không công bằng. Không phải vì mô hình mới vượt trội về mặt công nghệ, mà vì mô hình cũ không thể giữ chân nhân tài. Người sáng tạo sẽ bỏ phiếu bằng hành động, và người đóng góp cũng vậy. Có lẽ @OpenLedger sẽ không phải là câu trả lời cuối cùng, nhưng vấn đề "phân phối đáng tin cậy" có lẽ là câu hỏi cuối cùng mà tất cả các dự án cơ sở hạ tầng AI cuối cùng sẽ không thể tránh khỏi. Bạn nghĩ sao?