Mô hình kinh tế dữ liệu AI mới: Tham vọng của DIN và việc bán node nhìn từ xử lý dữ liệu mô-đun
Trong bối cảnh toàn cầu hiện nay, AI chắc chắn là một trong những lĩnh vực nóng nhất, bất kể là OpenAI của Thung lũng Silicon hay Moonshot, Zhipu Qingyan trong nước, hàng loạt doanh nghiệp khởi nghiệp mới nổi và các tập đoàn lớn truyền thống đều lần lượt tham gia vào cuộc cách mạng AI này.
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.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Mọi thông tin trong bài viết đều thể hiện quan điểm của tác giả và không liên quan đến nền tảng. Bài viết này không nhằm mục đích tham khảo để đưa ra quyết định đầu tư.
Bạn cũng có thể thích
Musk nói về sản xuất chip: Năng lực sản xuất quy mô lớn của Trung Quốc thường vượt quá tổng các khu vực khác trên thế giới
Sau khi Changxin Memory công bố đột phá quan trọng trong lĩnh vực bộ nhớ DDR5 cho máy chủ, chỉ số bán dẫn Philadelphia trên thị trường chứng khoán Mỹ đã giảm 2,7% trong đêm, các cổ phiếu như Micron, SK Hynix ADR đồng loạt sụt giảm. Elon Musk đã bình luận về xu hướng này rằng, khi Trung Quốc nắm vững phương pháp sản xuất một sản phẩm, khả năng sản xuất quy mô lớn của họ thường vượt qua tổng hợp của các khu vực còn lại trên thế giới, và cho biết "Trung Quốc dường như đang nhanh chóng chinh phục" các tiêu chuẩn chung như LP5 và LP6.
Vòng sóng AI lần này: Vừa mang đặc trưng “công nghệ internet” vừa có dấu hiệu bong bóng bất động sản, giống chu kỳ lưu chuyển vốn quốc tế năm 2008.
Làn sóng AI lần này thể hiện tính hai mặt: Ở quy mô vi mô, đặc tính tài sản nặng của các trung tâm dữ liệu AI thúc đẩy ngành hướng mạnh vào các hình thức tài trợ nợ như trái phiếu doanh nghiệp, tín dụng tư nhân và ABS sức mạnh tính toán kiểu “bất động sản”; Ở quy mô vĩ mô, gần 2 nghìn tỷ USD tiền tiết kiệm dư thừa ở nước ngoài đang được các tổ chức tư nhân đổ vào các tài sản AI cốt lõi trên thị trường chứng khoán Mỹ, tái cấu trúc chu trình luân chuyển vốn xuyên quốc gia giống như thời điểm trước khủng hoảng subprime năm 2008. Trong bối cảnh chịu áp lực từ khoản nợ ngoài bảng gần 3 nghìn tỷ USD và lãi suất tăng cao, ngành sẽ đối mặt với thử thách lớn về thanh khoản.
Giao dịch AI gặp phải "thời điểm mong manh"! Thị trường chứng khoán Nhật Bản và Hàn Quốc trải qua "Thứ Ba đen tối", SK Hynix, Samsung, SoftBank đồng loạt lao dốc
Vào thứ Ba, cổ phiếu công nghệ châu Á đối mặt với một đợt bán tháo mang tính hệ thống mới. Sự suy yếu của ngành bán dẫn Mỹ trong đêm đã lan truyền sang thị trường châu Á - Thái Bình Dương. Lo ngại về môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt do đột phá công nghệ của nhà sản xuất chip nhớ Trung Quốc Changxin Memory, hiệu quả đầu tư vào AI và môi trường huy động vốn đã tập trung gia tăng.
80% tiềm năng tăng giá của SpaceX (SPCX.US) nằm ở Starship? Morgan Stanley: Chuyến bay thử nghiệm lần thứ 15 sẽ là chất xúc tác quan trọng
Morgan Stanley cho biết, nhiệm vụ bay lần thứ 15 sắp tới của Starship do SpaceX thực hiện có thể đánh dấu một bước quan trọng hướng tới việc thế hệ tên lửa tiếp theo của họ trở nên hoàn toàn có thể tái sử dụng, hứa hẹn mở rộng cơ hội cho công ty này trong lĩnh vực truyền thông vệ tinh và trí tuệ nhân tạo (AI).
Giá tiền điện tử
Thêm
