Tác giả: Jesse, một cộng tác viên cốt cán của Biteye

Biên tập viên: Người đóng góp cốt lõi của Biteye Viee

Một tháng trước, YZi Labs đã công bố khoản đầu tư vào Vana và nhà sáng lập Binance CZ đã tham gia với tư cách là cố vấn, khẳng định vị thế dẫn đầu của Vana trong lĩnh vực dữ liệu AI. Bốn ngày sau, trong buổi hỏi đáp AMA với Vana, CZ cho biết dữ liệu chính là nhiên liệu cốt lõi của AI. Dữ liệu công khai đã cạn kiệt, trong khi dữ liệu riêng tư vẫn chưa được phát triển. Ông lạc quan về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF) cũng như mức tăng trưởng người dùng của Vana.

Tại sao YZi Labs, Coinbase Venture và Paradigm đầu tư vào Vana? Tại sao CZ lại lạc quan về sự phát triển của Vana?

Báo cáo này sẽ phân tích một cách có hệ thống tình trạng tiến thoái lưỡng nan về dữ liệu AI, đề xuất giá trị cốt lõi của Vana, các kịch bản ứng dụng thực tế và quỹ đạo tăng trưởng trong tương lai của nó, đồng thời tiết lộ cách Vana có thể trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho hệ sinh thái AI.

Theo số liệu của Pitchbook, ngành công nghiệp AI của Hoa Kỳ đã thu hút gần 20 tỷ đô la đầu tư trong quý đầu tiên của năm 2025. Đến năm 2024, các công ty khởi nghiệp AI sẽ chiếm một phần ba vốn đầu tư mạo hiểm toàn cầu, tổng cộng là 131,5 tỷ đô la, với gần một phần tư các thực thể khởi nghiệp mới nổi tập trung vào lĩnh vực AI. Dữ liệu của Statista càng khẳng định thêm quỹ đạo tăng trưởng bùng nổ này - nguồn vốn đầu tư mạo hiểm vào lĩnh vực AI và học máy tăng vọt từ 670 triệu đô la Mỹ năm 2011 lên 36 tỷ đô la Mỹ năm 2020, tăng hơn 50 lần. Hiện tượng này cho thấy rõ ràng AI đã trở thành sự lựa chọn chung của giới đầu tư thông minh và các doanh nhân hàng đầu.

Tuy nhiên, kiến ​​trúc cơ bản của AI—"dữ liệu + mô hình + sức mạnh tính toán"—đang phải đối mặt với tình trạng tắc nghẽn về mặt cấu trúc. Động lực cốt lõi của hiệu suất mô hình AI không phải là lợi thế về sức mạnh tính toán hay đột phá về thuật toán, mà là chất lượng và quy mô của bộ dữ liệu đào tạo. Mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại đã đạt đến điểm tới hạn của việc cạn kiệt dữ liệu đào tạo. Llama 3 của Meta đã được đào tạo trên khoảng 15 nghìn tỷ mã thông báo, một lượng dữ liệu gần như đã cạn kiệt mọi nguồn dữ liệu chất lượng cao có sẵn trên toàn bộ Internet công cộng. Mặc dù lượng dữ liệu Internet công cộng rất lớn nhưng đó chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Một thực tế quan trọng mà thị trường thường bỏ qua là hầu hết dữ liệu có giá trị cao đều bị khóa trong các hệ thống độc quyền yêu cầu quyền truy cập được ủy quyền. Dữ liệu Internet công cộng chiếm chưa đến 0,1% tổng số dữ liệu. Tuy nhiên, vấn đề này nằm ngoài khả năng giải quyết của ngành AI. Nó đòi hỏi phải sử dụng công nghệ blockchain để tái cấu trúc mối quan hệ sản xuất dữ liệu, thiết lập cơ chế khuyến khích mới và thúc đẩy sự xuất hiện trên diện rộng của dữ liệu chất lượng cao.

Mặt khác, hiện nay phần lớn dữ liệu được lưu trữ trong hệ sinh thái khép kín của các công ty công nghệ Web2. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang phải đối mặt với thách thức về bức tường dữ liệu, và rào cản này tồn tại chính xác là vì các công ty này nhận thức rõ giá trị to lớn của dữ liệu. Các mô hình AI chất lượng cao mang lại lợi nhuận kinh tế cực kỳ cao. Ví dụ, doanh thu hàng năm của OpenAI đã đạt khoảng 3,4 tỷ đô la. Để xây dựng một mô hình AI hoàn hảo, cần có lượng lớn dữ liệu hỗ trợ và việc thu thập dữ liệu thường đòi hỏi chi phí cao. Ví dụ, Reddit kiếm được khoảng 200 triệu đô la mỗi năm bằng cách bán dữ liệu, dữ liệu hình ảnh của PhotoBucket được bán với giá từ 1 đến 2 đô la một dữ liệu và giao dịch dữ liệu tin tức của Apple đã đạt 50 triệu đô la. Quyền sở hữu dữ liệu đã chuyển từ nhu cầu riêng tư đơn thuần thành một vấn đề kinh tế lớn. Trong thế giới mà các mô hình AI thúc đẩy phần lớn nền kinh tế, quyền sở hữu dữ liệu tương đương với việc nắm giữ cổ phần trong các mô hình AI tương lai.

Khi việc thương mại hóa dữ liệu trở nên phổ biến hơn, việc truy cập dữ liệu ngày càng trở nên khó khăn hơn. Nhiều nền tảng đã bắt đầu điều chỉnh các điều khoản dịch vụ và chính sách API để hạn chế quyền truy cập cho các nhà phát triển bên ngoài. Ví dụ, Reddit và Stack Overflow đã liên tục sửa đổi các quy tắc API của họ để làm cho việc thu thập dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Xu hướng này đang ngày càng mở rộng và các nền tảng lưu trữ dữ liệu quan trọng đang dần bị đóng cửa.

Tuy nhiên, vẫn còn một nhóm có quyền truy cập miễn phí vào dữ liệu này: chính là người dùng. Nhiều người không nhận ra rằng về mặt pháp lý, họ có toàn quyền sở hữu dữ liệu của mình. Giống như khi bạn đỗ xe ở bãi đỗ xe, bãi đỗ xe không có quyền tùy ý xử lý xe. Dữ liệu được người dùng lưu trữ trên nền tảng xã hội vẫn thuộc về họ. Khi đăng ký, người dùng thường đánh dấu vào tùy chọn "Cho phép nền tảng sử dụng dữ liệu của tôi". Điều này chỉ cấp cho nền tảng một số quyền nhất định để có thể sử dụng dữ liệu nhằm vận hành các dịch vụ, nhưng không có nghĩa là người dùng mất quyền sở hữu dữ liệu.

Trên thực tế, người dùng có thể đăng ký xuất dữ liệu của mình bất cứ lúc nào. Ngay cả khi nền tảng này hạn chế nghiêm ngặt quyền truy cập API của nhà phát triển, người dùng cá nhân vẫn có thể hợp pháp lấy dữ liệu của riêng họ. Ví dụ, Instagram cho phép người dùng xuất dữ liệu tài khoản của họ, bao gồm không chỉ ảnh đã đăng, bình luận mà còn cả thẻ tiếp thị do AI tạo ra. Trên nền tảng 23andMe, người dùng có thể nộp đơn xin xuất dữ liệu di truyền của mình, mặc dù nền tảng này có thể không chủ động nhắc nhở bạn về điều này và quy trình này có thể không trực quan.

Trên toàn cầu, các quy định liên quan liên tục được cải thiện để đảm bảo người dùng có thể truy xuất dữ liệu của mình thành công. Khi giá trị của dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng, người dùng cần hiểu đầy đủ quyền sở hữu dữ liệu cá nhân của mình và chủ động thực hiện quyền này.

Các công ty công nghệ đang bảo vệ tài sản dữ liệu có giá trị của mình bằng cách xây dựng các hệ thống khép kín. Sứ mệnh cốt lõi của VANA là mở khóa dữ liệu trong các hệ sinh thái khép kín và trả lại cho người dùng để đạt được quyền tự chủ về dữ liệu.

Nói cách khác, mỗi người dùng có thể trích xuất dữ liệu của riêng họ từ các nền tảng khác nhau và tái tạo một tập dữ liệu tốt hơn và cá nhân hóa hơn bất kỳ nền tảng hiện có nào.

Khung VANA được xây dựng dựa trên hai khái niệm cơ bản:

2.1 Dữ liệu không lưu ký Khái niệm này có nghĩa là người dùng có thể kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu của riêng họ giống như cách quản lý tiền cá nhân của họ. Tương tự như việc sử dụng ví kỹ thuật số để quản lý tài sản tiền điện tử, trong hệ sinh thái VANA, người dùng cũng có thể sử dụng ví để kiểm soát cách dữ liệu của họ được sử dụng. Bằng cách ký giao dịch, người dùng có thể cho phép các ứng dụng truy cập dữ liệu của mình và quyết định cách sử dụng cụ thể dữ liệu, do đó đảm bảo tính tự chủ và bảo mật của dữ liệu.

2.2 Bằng chứng đóng góp Mặc dù một điểm dữ liệu riêng lẻ có giá trị hạn chế, nhưng khi tổng hợp một lượng lớn dữ liệu người dùng, giá trị chung của nó sẽ tăng theo cấp số nhân. Cơ chế chứng minh đóng góp được thiết kế để đảm bảo các tiêu chuẩn chất lượng cao của nhóm dữ liệu đồng thời tạo ra kênh trả về giá trị cho các nhà cung cấp dữ liệu.

Khi các nhà phát triển trả phí để có quyền truy cập vào dữ liệu, những người đóng góp dữ liệu sẽ nhận được mã thông báo quản trị theo tỷ lệ đóng góp của họ. Cơ chế này không chỉ cho phép những người đóng góp dữ liệu liên tục thu được lợi nhuận kinh tế từ việc sử dụng dữ liệu mà còn trao cho họ quyền quản trị thực chất, cho phép họ trực tiếp tham gia vào việc xây dựng và ra quyết định về các quy tắc sử dụng dữ liệu.

Bằng cách khuyến khích đóng góp dữ liệu chất lượng cao, cơ chế này đang định hình lại mô hình định giá và hiệu quả hoạt động của thị trường dữ liệu, đặt nền tảng cho nền kinh tế dữ liệu phi tập trung.

3.1 Dữ liệu DAO

DataDAO là một thị trường dữ liệu phi tập trung trong hệ sinh thái VANA cho phép người dùng đóng góp, mã hóa và áp dụng dữ liệu. Người dùng có thể chọn nhóm dữ liệu phù hợp để đóng góp dựa trên loại dữ liệu (như dữ liệu thể dục, dữ liệu nghiên cứu). Chất lượng và giá trị của dữ liệu đóng góp được xác minh thông qua cơ chế Bằng chứng đóng góp của Vana, đảm bảo rằng những người đóng góp nhận được khoản bồi thường công bằng.

Sau khi xác minh, dữ liệu được mã hóa thành tài sản kỹ thuật số và có thể được sử dụng cho các giao dịch hoặc đào tạo AI, trong khi những người đóng góp vẫn giữ quyền kiểm soát việc sử dụng chúng. Mỗi khi dữ liệu được sử dụng, những người đóng góp sẽ được thưởng mã thông báo và quyền quản lý, cho phép họ hưởng lợi về mặt kinh tế và ảnh hưởng đến hướng đi của nhóm dữ liệu. Bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều bên, DataDAO tạo ra một thị trường dữ liệu thanh khoản, cho phép lưu thông dữ liệu an toàn và hiệu quả trong hệ sinh thái Vana.

Trọng tâm của DataDAO là các nhóm thanh khoản dữ liệu (DLP), là các tập dữ liệu đã được xác minh gắn với mã thông báo. DLP được quản lý và điều hành bởi các thành viên DataDAO. Mỗi DLP đều xác định rõ ràng cấu trúc dữ liệu và tiêu chuẩn đóng góp của mình. Ví dụ, Sleep.com, với tư cách là DAO dữ liệu về giấc ngủ, đã thiết lập một mô hình dữ liệu rõ ràng để đảm bảo rằng tất cả dữ liệu trên chuỗi đều có cấu trúc và khả dụng. Giá trị của dữ liệu không chỉ nằm ở quy mô mà còn ở cấu trúc và tính khả dụng của nó.

DataDAO rất coi trọng tính xác thực và tính hợp lệ của dữ liệu. Hiện nay, hầu hết DataDAO đều sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để chạy mã Python nhằm xác minh dữ liệu, đảm bảo quyền riêng tư đồng thời đảm bảo chất lượng. Ví dụ, Amazon DataDAO sử dụng tiện ích mở rộng của trình duyệt để tạo chứng chỉ chất lượng dữ liệu. Tất cả DataDAO đều công khai chứng chỉ đóng góp của mình, cho phép người dùng hiểu rõ mức độ đảm bảo chất lượng dữ liệu.

16 DLP hàng đầu trong hệ sinh thái VANA sẽ nhận được các ưu đãi bổ sung và người dùng có thể kiếm doanh thu bằng cách cung cấp dữ liệu chất lượng cao. Phần thưởng được phân bổ dựa trên các số liệu như quyền truy cập dữ liệu, chất lượng và tiết kiệm chi phí. Hiện tại, Reddit DataDAO là nền tảng lớn nhất, thu hút khoảng 140.000 người dùng và đào tạo thành công mô hình AI được người dùng chia sẻ. DataDAO do DLPLabs ra mắt cho phép tài xế kết nối với tài khoản DIMO_Network của họ và kiếm phần thưởng bằng cách chia sẻ dữ liệu để thúc đẩy các cải tiến AI liên quan đến ô tô. 23andWE cam kết mua lại 23andMe để ngăn chặn việc dữ liệu di truyền bị bán.

DataDAO đại diện cho một cách quản lý dữ liệu mới, cho phép người dùng cá nhân kiểm soát dữ liệu của riêng họ và nhận được lợi ích thông qua cơ chế mã hóa. Hệ sinh thái này đang phát triển nhanh chóng, mang lại nhiều khả năng cởi mở và dân chủ hơn cho quản trị dữ liệu và đào tạo AI.

3.2 Dữ liệu

DataDAO đại diện cho một cách quản lý dữ liệu mới, cho phép người dùng cá nhân kiểm soát dữ liệu của riêng họ và nhận được lợi ích thông qua cơ chế mã hóa. Hệ sinh thái này đang phát triển nhanh chóng, mang lại nhiều khả năng cởi mở và dân chủ hơn cho quản trị dữ liệu và đào tạo AI.

3.2 Dữ liệu

Dựa trên nhóm thanh khoản dữ liệu, DeFi đang dần được áp dụng vào lĩnh vực token dữ liệu. Nhóm thanh khoản dữ liệu tương đương với lớp cơ bản của toàn bộ hệ sinh thái, trên đó có thể xây dựng nhiều ứng dụng DeFi khác nhau dựa trên mã thông báo dữ liệu.

Hiện nay, một số ứng dụng ban đầu đã xuất hiện trong hệ sinh thái dữ liệu DeFi. Ví dụ, các sàn giao dịch phi tập trung @VanaDataDex và @flur_protocol cho phép người dùng trao đổi datatoken và theo dõi biến động thị trường đối với các datatoken cụ thể. Sự xuất hiện của các nền tảng này đã thúc đẩy dòng chảy tự do của tài sản dữ liệu và khiến thị trường dữ liệu trở nên sôi động hơn.

Điều đáng chú ý là hầu hết các cơ chế thưởng DLP hiện tại chủ yếu gửi phần thưởng vào kho bạc DLP mà không trực tiếp đốt datatoken hoặc ảnh hưởng đến cung và cầu của chúng. Tuy nhiên, với bản cập nhật VRC-13, cơ chế này đã thay đổi. Mô hình mới giới thiệu cách tiếp cận theo định hướng thị trường hơn: thúc đẩy mã hóa dữ liệu bằng cách thưởng cho VANA, sau đó được đưa vào nhóm DEX để thúc đẩy giao dịch mã thông báo dữ liệu và kích hoạt hệ sinh thái DeFi hơn nữa.

Có thể thấy trước rằng các chức năng có thể hiện thực hóa trong lĩnh vực DeFi trong tương lai, chẳng hạn như cho vay, đặt cược, khai thác thanh khoản và thậm chí là bảo hiểm, có thể được đưa vào thị trường mã thông báo dữ liệu và tạo ra các kịch bản ứng dụng mới.

Theo quan điểm của ngành công nghiệp Web2 truyền thống, tương tự như các công ty mua hợp đồng tương lai dầu mỏ để tránh biến động giá, thị trường dữ liệu có thể phát triển hợp đồng tương lai dữ liệu, cho phép người dùng khóa trước giá tương lai của các tập dữ liệu và giảm sự không chắc chắn về chi phí mua lại.

Một số công ty giao dịch đã coi dữ liệu là một loại tài sản mới và đang nghiên cứu các phương pháp định giá thị trường, chẳng hạn như định giá các mã thông báo dữ liệu cụ thể, xác suất sử dụng doanh số và vòng đời. Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến giá của token dữ liệu và tính thanh khoản của thị trường, và vẫn còn nhiều dư địa để đổi mới.

3.3 Truy cập dữ liệu thuận tiện hơn

Hiện tại, việc truy cập vào các tập dữ liệu trên mạng chính vẫn còn tương đối khó khăn. Người dùng cần gửi yêu cầu chi tiết nêu rõ nhu cầu, số tiền thanh toán và mã gói cước và chỉ sau khi hoàn tất phê duyệt, họ mới có thể nhận được quyền truy cập. Mặc dù đảm bảo tính minh bạch và chuẩn hóa, nhưng nó lại làm tăng sự bất tiện trong vận hành.

Để nâng cao hiệu quả, Vana đang phát triển các phương pháp truy cập dữ liệu hiệu quả hơn để đạt được quyền truy cập API tự động và trực tiếp lấy dữ liệu trên nhiều DataDAO. Ví dụ, trong tương lai, người dùng có thể kết hợp dữ liệu giấc ngủ với dữ liệu giao dịch của Coinbase hoặc Binance để phân tích trạng thái giấc ngủ của những người nắm giữ dự án cụ thể và khám phá những thông tin chi tiết mới về thị trường.

Ngoài ra, Vana đang tiến hành đề xuất mới về việc đốt datatoken và VANA theo tỷ lệ chuẩn 80-20 để đổi lấy quyền truy cập dữ liệu.

Vana cũng đã phát triển một giao diện truy vấn dữ liệu mới để đơn giản hóa đáng kể quá trình truy cập dữ liệu. Người dùng có thể xác thực bản thân bằng cách đăng nhập thông qua ví của mình và tạo chữ ký số để chứng minh quyền truy cập của họ. Vì nhóm thanh khoản dữ liệu ghi lại định dạng dữ liệu nên người dùng có thể hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và sử dụng truy vấn SQL để lấy thông tin cần thiết. Trong quá trình này, trước tiên người dùng có thể lấy một số dữ liệu tổng hợp để thử nghiệm nhằm đảm bảo tính chính xác của truy vấn. Khi nói đến dữ liệu thực, mọi hoạt động tính toán đều được thực hiện trong TEE để đảm bảo an toàn dữ liệu. Cơ chế này có thể ngăn chặn hiệu quả “vấn đề hai mặt của dữ liệu” (tức là ngăn chặn người dùng bán lại dữ liệu mà không được phép sau khi mua), qua đó bảo vệ giá trị kinh tế của dữ liệu và đảm bảo sự phát triển bền vững của thị trường dữ liệu.

Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành tài sản cốt lõi trong thời đại số. Mặc dù công nghệ thu thập và lưu trữ dữ liệu đã khá hoàn thiện, thách thức thực sự nằm ở cách đánh giá hiệu quả chất lượng dữ liệu, tối đa hóa giá trị và đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật. Vana giải quyết vấn đề này một cách thông minh thông qua cơ chế khuyến khích sáng tạo: người dùng có thể hỗ trợ DataDAO có giá trị cao bằng cách đặt cược token Vana và đồng thời nhận được phần thưởng tương ứng, tạo thành một chu kỳ tích cực.

4.1 Phá vỡ giới hạn “bức tường dữ liệu”

Sự phát triển của AI đã chạm đến "bức tường dữ liệu" - các nguồn dữ liệu công cộng chất lượng cao đang dần cạn kiệt. Những đột phá trong tương lai về AI chắc chắn sẽ phụ thuộc vào cách thu thập và sử dụng hiệu quả dữ liệu cá nhân chất lượng cao, chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe cá nhân, dữ liệu sử dụng thiết bị thông minh, video lái xe Tesla và các nguồn đào tạo tiềm năng khác.

Có một nghịch lý trong giá trị của dữ liệu: dữ liệu thường giữ được giá trị vì tính riêng tư của nó, nhưng một khi được sử dụng rộng rãi, nó sẽ bị coi là hàng hóa và mất giá. Khi các mô hình AI đang trở thành hàng hóa, lợi thế cạnh tranh lâu dài sẽ đến từ việc nắm vững các tập dữ liệu độc đáo cho phép các mô hình vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể. Một khi dữ liệu được công khai, cạnh tranh về giá xuất hiện gần như ngay lập tức và giá trị giảm nhanh chóng.

Có một nghịch lý trong giá trị của dữ liệu: dữ liệu thường giữ được giá trị vì tính riêng tư của nó, nhưng một khi được sử dụng rộng rãi, nó sẽ bị coi là hàng hóa và mất giá. Khi các mô hình AI đang trở thành hàng hóa, lợi thế cạnh tranh lâu dài sẽ đến từ việc làm chủ các tập dữ liệu độc đáo cho phép các mô hình vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể. Một khi dữ liệu được công khai, cạnh tranh về giá xuất hiện gần như ngay lập tức và giá trị giảm nhanh chóng.

DataDAO của Vana sử dụng TEE để đạt được mục tiêu chuyển giao giá trị dữ liệu riêng tư chất lượng cao đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của thông tin. Bước đột phá này mở rộng phạm vi dữ liệu có giá trị từ dữ liệu công khai hạn chế sang lĩnh vực dữ liệu riêng tư rộng hơn, mở ra khả năng mới cho sự phát triển của AI.

4.2 Đường cong duy nhất của giá trị dữ liệu

Giá trị của dữ liệu thể hiện một đặc điểm đường cong đặc biệt: giá trị của một điểm dữ liệu riêng lẻ hầu như không đáng kể, nhưng khi lượng dữ liệu đạt đến khối lượng tới hạn, giá trị của nó tăng theo cấp số nhân. Đặc điểm này đặt ra thách thức rất lớn đối với việc tài chính hóa dữ liệu - nghĩa là chỉ khi dữ liệu tập thể được hình thành thì nó mới có thể mang lại lợi nhuận đáng kể cho tất cả những người tham gia.

Cơ chế DataDAO của Vana cung cấp một giải pháp sáng tạo để giải quyết tình huống khó xử này. Bằng cách tổng hợp dữ liệu tương tự, DataDAO tạo ra quyền thương lượng tập thể cho những người đóng góp. Lấy chủ sở hữu xe Tesla làm ví dụ, nếu tất cả chủ sở hữu thu thập và chia sẻ dữ liệu lái xe một cách tập trung thông qua DataDAO, họ sẽ có quyền định giá mạnh mẽ đối với bất kỳ bên có nhu cầu nào. Ngược lại, nếu mỗi chủ xe tự công bố dữ liệu và yêu cầu thanh toán thì chắc chắn sẽ dẫn đến cạnh tranh về giá, người mua chỉ cần lấy đủ mẫu từ một vài người bán chấp nhận mức giá thấp nhất.

Các tập dữ liệu có cấu trúc, được xác thực và chất lượng cao, chẳng hạn như dữ liệu lái xe Tesla đã được xác thực, cực kỳ có giá trị trên thị trường và Vana cung cấp khuôn khổ tổ chức để hiện thực hóa đầy đủ giá trị này.

4.3 Đột phá trong tổng hợp dữ liệu đa nền tảng

Điểm mạnh nhất của DataDAO là nó cho phép tổng hợp dữ liệu đa nền tảng - điều gần như không thể đạt được trong các hệ sinh thái khép kín hiện nay. Giả sử một nhà nghiên cứu cần truy cập vào tin nhắn Facebook, hồ sơ iMessage và nội dung tài liệu Google của cùng một người dùng, thì theo cách truyền thống, Facebook, Apple và Google đều phải hợp tác và chia sẻ. Tuy nhiên, các nền tảng này không có động lực để tích hợp dữ liệu người dùng (điều này có thể làm suy yếu rào cản dữ liệu của họ) và phải đối mặt với các rào cản pháp lý ngăn cản họ làm như vậy.

DataDAO khéo léo vượt qua trở ngại này thông qua mô hình tích hợp dữ liệu do người dùng dẫn dắt, khai thác giá trị của dữ liệu đa nền tảng và tạo ra những khả năng chưa từng có cho việc đào tạo và nghiên cứu AI.

4.4 Mô hình tham gia kinh tế mới

Tầm nhìn của Vana vượt xa sự đổi mới công nghệ thuần túy và đang tiên phong trong một mô hình tham gia kinh tế mới. Trong mô hình này, người dùng không cần vốn truyền thống để tham gia vào nền kinh tế số - họ đã sở hữu nguồn tài nguyên có giá trị nhất: dữ liệu cá nhân của họ. Người dùng không cần phải mang tiền đến, họ chỉ cần chia sẻ dữ liệu. Đây là vốn của người dùng. DataDAO cung cấp cho người dùng Web3 một nguồn thu nhập thụ động dựa trên dữ liệu cá nhân độc nhất của họ, giúp giảm rào cản gia nhập nền kinh tế kỹ thuật số.

4.5 Định hình lại phân phối lợi nhuận AI

Mô hình này về cơ bản có thể tái cấu trúc sự phân bổ lợi ích từ sự tiến bộ của AI. Thay vì giá trị chủ yếu chảy vào các công ty công nghệ lớn, Vana cho phép tham gia rộng rãi vào nền kinh tế AI thông qua cơ chế sở hữu và quản trị dữ liệu. Những dấu hiệu ban đầu cho thấy cách tiếp cận này đang nhận được sự hưởng ứng mạnh mẽ — hơn 300 DataDAO đang được phát triển trên mạng thử nghiệm.

Nhìn về tương lai trong 3-5 năm tới, chúng ta có thể chứng kiến ​​sự ra đời của một mô hình AI hoàn toàn tự động với dữ liệu do 100 triệu người dùng đóng góp và hiệu suất của nó có thể vượt qua các mô hình AI tập trung hàng đầu hiện nay. Mô hình này hoàn toàn do người dùng sở hữu, có ý thức tham gia mạnh mẽ hơn và có thể thiết lập mối liên hệ chặt chẽ hơn với người dùng. Chủ quyền dữ liệu cho phép người dùng hỗ trợ có chọn lọc các mô hình đạo đức và từ chối các công ty phi đạo đức sử dụng dữ liệu của họ.

AI phi tập trung cung cấp một khuôn khổ dân chủ hơn, cho phép xã hội cùng nhau quyết định AI nên học và tin vào điều gì, thay vì bị chi phối bởi một vài công ty. Quyền sở hữu dữ liệu của người dùng không chỉ có nghĩa là quyền kinh tế mà còn bao gồm quyền kiểm soát thực tế đối với hành vi của các mô hình AI, chẳng hạn như khả năng giải quyết các vấn đề chính như kiểm duyệt mô hình.

Ở cấp độ doanh nghiệp, Vana cam kết xây dựng chuỗi giá trị dữ liệu hoàn chỉnh, bao gồm toàn bộ quy trình từ tổng hợp dữ liệu, đào tạo mô hình AI đến bán dữ liệu. Thị trường dữ liệu hiện tại do một số ít nền tảng và công ty môi giới dữ liệu độc quyền. Vana mong muốn giải quyết tình trạng kém hiệu quả của thị trường này và tạo ra một hệ sinh thái giao dịch dữ liệu công bằng hơn.

Vana không chỉ là một nền tảng mới mà còn đại diện cho sự thay đổi cơ bản trong cách phát triển quyền sở hữu dữ liệu và AI. Bằng cách cho phép người dùng duy trì chủ quyền đối với dữ liệu của họ trong khi tham gia vào việc tạo ra giá trị tập thể, Vana đang đặt nền tảng cho một tương lai AI công bằng và sáng tạo hơn.

Trong thị trường AI hiện tại đang tràn ngập những khái niệm mới, Vana được kỳ vọng sẽ trở thành một thế lực chủ chốt trong việc định hình sự phát triển tương lai của AI với cơ chế cải tiến có thể giải quyết trực tiếp những điểm yếu cốt lõi của ngành.