Ngành đánh dấu dữ liệu AI đang đến ngã rẽ: sự tồn tại song song của việc các ông lớn mua lại và đổi mới Web3

Gần đây, tin tức nổi bật nhất trong giới công nghệ chính là thương vụ gây chấn động khi một ông lớn mạng xã hội mua lại gần một nửa cổ phần của Scale AI với giá 14,8 tỷ USD. Thương vụ mua lại với giá trên trời này không chỉ gây sốc cho toàn bộ Silicon Valley mà còn khiến mọi người phải xem xét lại vị trí chiến lược của việc gán nhãn dữ liệu trong lĩnh vực AI. Trong khi đó, một dự án Web3 AI có tên Sahara Labs AI sắp diễn ra sự kiện phát hành token (TGE), lại vẫn phải đối mặt với sự hoài nghi từ thị trường về việc "ăn theo xu hướng" và "thiếu tính thực tiễn". Đằng sau sự đối lập rõ rệt này, thực sự ẩn chứa những hiểu biết gì về ngành?

Trước hết, chúng ta cần nhận ra rằng, so với việc tập hợp sức mạnh tính toán phi tập trung, việc gán nhãn dữ liệu thực sự là một lĩnh vực có giá trị và tiềm năng hơn. Mặc dù việc sử dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi để thách thức các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng sức mạnh tính toán về bản chất là một hàng hóa tiêu chuẩn hóa, lợi thế cạnh tranh của nó chủ yếu nằm ở giá cả và khả năng tiếp cận. Tuy nhiên, lợi thế này thường không đủ vững chắc, một khi các ông lớn hạ giá hoặc mở rộng nguồn cung, lợi thế của các người chơi nhỏ có thể biến mất ngay lập tức.

So với đó, gán nhãn dữ liệu là một lĩnh vực khác biệt cần trí tuệ và phán đoán chuyên nghiệp của con người. Mỗi gán nhãn chất lượng cao đều gắn liền với kiến thức chuyên môn độc đáo, bối cảnh văn hóa và kinh nghiệm nhận thức, điều này không thể dễ dàng sao chép như sức mạnh tính toán của GPU. Ví dụ, một gán nhãn chẩn đoán hình ảnh ung thư chính xác cần trực giác chuyên môn của một bác sĩ ung thư dày dạn, một phân tích tâm lý thị trường tài chính khéo léo không thể thiếu kinh nghiệm thực chiến của các nhà giao dịch Phố Wall. Sự khan hiếm và tính không thể thay thế tự nhiên này đã xây dựng một bức tường thành mà lĩnh vực tính toán khó có thể với tới trong ngành gán nhãn dữ liệu.

Một ông lớn truyền thông xã hội đã mua lại Scale AI với mức giá trên trời, không nghi ngờ gì chứng minh giá trị của việc gán nhãn dữ liệu. Đáng chú ý, người sáng lập và CEO của Scale AI, Wang Alexander, cũng sẽ đảm nhiệm vị trí lãnh đạo của phòng thí nghiệm nghiên cứu "Siêu thông minh" mới được thành lập của ông lớn này. Doanh nhân gốc Hoa chỉ mới 25 tuổi này đã thành lập Scale AI vào năm 2016 khi còn là một sinh viên bỏ học tại Đại học Stanford, và giờ đây công ty mà anh điều hành đã có giá trị lên tới 30 tỷ USD. Danh sách khách hàng của Scale AI có thể coi là "đội hình toàn sao" trong giới AI, bao gồm nhiều công ty công nghệ hàng đầu và các cơ quan chính phủ.

Trường hợp mua lại này tiết lộ một thực tế bị bỏ qua: ở giai đoạn hiện tại, sức mạnh tính toán không còn là tài nguyên khan hiếm, cấu trúc mô hình cũng ngày càng đồng nhất, điều thực sự quyết định giới hạn trí tuệ nhân tạo là những dữ liệu chất lượng cao đã được "huấn luyện" cẩn thận. Các ông lớn sẵn sàng trả một cái giá đắt như vậy, thực ra là đang chi trả cho "quyền khai thác dầu" trong thời đại AI.

Tuy nhiên, sự độc quyền luôn sinh ra sự nổi loạn. Giống như các nền tảng tính toán phi tập trung cố gắng lật đổ dịch vụ đám mây tập trung, Sahara AI đang cố gắng sử dụng công nghệ blockchain để tái cấu trúc các quy tắc phân phối giá trị của việc gán nhãn dữ liệu. Vấn đề chính của mô hình gán nhãn dữ liệu truyền thống không nằm ở công nghệ, mà ở thiết kế cơ chế khuyến khích. Ví dụ, một bác sĩ có thể mất hàng giờ để gán nhãn hình ảnh y tế, nhưng chỉ nhận được một khoản tiền công rất ít, trong khi mô hình AI được huấn luyện từ những dữ liệu này có thể trị giá hàng tỷ đô la. Sự phân phối giá trị cực kỳ bất công này đã nghiêm trọng ảnh hưởng đến động lực cung cấp dữ liệu chất lượng cao.

Cơ chế khuyến khích token của Web3 cung cấp một hướng đi mới để giải quyết vấn đề này. Trong mô hình này, những người gán nhãn dữ liệu không còn là "công nhân nông nghiệp kỹ thuật số" giá rẻ nữa, mà trở thành "cổ đông" thực sự của mạng lưới mô hình ngôn ngữ AI lớn. Rõ ràng, lợi thế của Web3 trong việc cải cách quan hệ sản xuất rõ ràng hơn trong lĩnh vực gán nhãn dữ liệu so với lĩnh vực tính toán.

Thú vị là, Sahara AI đã chọn thời điểm TGE đúng vào lúc các ông lớn tiến hành mua lại với giá trên trời, điều này có thể không chỉ là một sự trùng hợp. Ở một mức độ nào đó, điều này phản ánh rằng thị trường đã đạt đến một bước ngoặt: cả Web3 AI và AI truyền thống đều đã chuyển từ "đua sức mạnh tính toán" sang một giai đoạn mới của "cạnh tranh chất lượng dữ liệu".

Khi các ông lớn truyền thống cố gắng xây dựng rào cản dữ liệu bằng tiền, Web3 đang xây dựng một thử nghiệm "dân chủ hóa dữ liệu" trên quy mô lớn hơn bằng kinh tế token. Hai con đường hoàn toàn khác nhau này đều hướng đến cùng một kết luận: Trong kỷ nguyên AI, việc gán nhãn dữ liệu chất lượng cao đã trở thành chiến trường quyết định thắng bại.