Một tháng trước, YZi Labs đã công bố đầu tư vào Vana, với nhà sáng lập Binance CZ tham gia với tư cách cố vấn, củng cố vị trí dẫn đầu của Vana trong lĩnh vực dữ liệu AI. Bốn ngày sau, trong một buổi AMA với Vana, CZ cho biết rằng dữ liệu là nhiên liệu cốt lõi cho AI, dữ liệu công cộng đã được tiêu thụ hết và dữ liệu riêng vẫn chưa được khai thác. Anh ấy bày tỏ sự lạc quan về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường của Vana (PMF) và sự tăng trưởng người dùng.

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

Báo cáo này phân tích một cách có hệ thống những thách thức của dữ liệu AI, giá trị cốt lõi của Vana, ứng dụng thực tế và xu hướng tăng trưởng trong tương lai, tiết lộ cách Vana đang trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho hệ sinh thái AI.

01 AI và Vấn đề Dữ liệu: Đột phá qua các Rào cản Đóng

Theo dữ liệu của PitchBook, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo tại Mỹ thu hút gần 20 tỷ USD đầu tư trong Q1 2025. Đến năm 2024, các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo chiếm 1/3 tổng vốn đầu tư rủi ro toàn cầu, tổng cộng 131,5 tỷ USD, với gần 1/4 các doanh nghiệp mới tập trung vào trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu từ Statista tiếp tục xác nhận sự phát triển mạnh mẽ này — vốn đầu tư rủi ro cho trí tuệ nhân tạo và học máy đã tăng mạnh từ 670 triệu USD vào năm 2011 lên tới 36 tỷ USD vào năm 2020, tăng gấp 50 lần. Xu hướng này rõ ràng cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo đã trở thành sự lựa chọn chung của vốn thông minh và các doanh nhân hàng đầu.

Tuy nhiên, kiến trúc cơ bản của AI - “dữ liệu + mô hình + tính toán” - phải đối mặt với các nút thắt cấu trúc. Động lực cốt lõi của hiệu suất mô hình AI không phải là sức mạnh tính toán hay đột phá thuật toán mà là chất lượng và quy mô của bộ dữ liệu đào tạo. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại đang tiến gần đến điểm cạn kiệt dữ liệu quan trọng. Llama 3 của Meta đã được đào tạo trên khoảng 15 nghìn tỷ token, gần như cạn kiệt tất cả dữ liệu internet công cộng chất lượng cao. Mặc dù khối lượng dữ liệu internet công cộng khổng lồ, nó chỉ đại diện cho phần nổi của tảng băng chìm. Một thực tế bị bỏ qua rộng rãi là dữ liệu có giá trị cao chủ yếu bị khóa đằng sau các hệ thống độc quyền yêu cầu quyền truy cập được ủy quyền. Dữ liệu internet công cộng chiếm ít hơn 0,1% tổng số dữ liệu. Vấn đề này vượt qua khả năng giải quyết một mình của ngành công nghiệp AI và đòi hỏi công nghệ blockchain phải xác định lại các mối quan hệ sản xuất dữ liệu, thiết lập các cơ chế khuyến khích mới và xúc tác cho sự xuất hiện của dữ liệu chất lượng cao ở quy mô lớn.

Tuy nhiên, hiện nay, hầu hết dữ liệu được kiểm soát bởi các công ty công nghệ Web2 trong các hệ sinh thái đóng cửa. Phát triển trí tuệ nhân tạo đối mặt với thách thức của những bức tường dữ liệu, một rào cản tồn tại vì những công ty này nhận ra giá trị to lớn của dữ liệu. Các mô hình trí tuệ nhân tạo chất lượng cao mang lại lợi nhuận kinh tế đáng kể - ví dụ, doanh thu hàng năm của OpenAI đã đạt khoảng 3,4 tỷ đô la. Xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo xuất sắc đòi hỏi lượng dữ liệu lớn, thường có chi phí thu nhập cao.

Ví dụ, Reddit kiếm khoảng 200 triệu đô la hàng năm từ việc bán dữ liệu, phí ảnh của US$1–US$2 mỗi ảnh, và giao dịch dữ liệu tin tức của Apple lên đến 50 triệu đô la. Quyền sở hữu dữ liệu đã phát triển từ một sở thích bảo mật đơn giản thành một vấn đề kinh tế lớn. Trong một thế giới nơi mà các mô hình AI thúc đẩy phần lớn nền kinh tế, quyền sở hữu dữ liệu tương đương với việc giữ cổ phần trong các mô hình AI tương lai.

Khi tiếp thị dữ liệu trở nên phổ biến hơn, việc truy cập dữ liệu ngày càng khó khăn. Nhiều nền tảng đang điều chỉnh các điều khoản dịch vụ và chính sách API của họ để hạn chế quyền truy cập của các nhà phát triển bên ngoài. Ví dụ, Reddit và Stack Overflow đã điều chỉnh quy định về API, làm cho việc thu thập dữ liệu khó khăn hơn. Xu hướng này đang mở rộng, với các nền tảng giàu dữ liệu chuyển sang hướng độc quyền hơn.

Tuy nhiên, một nhóm người vẫn giữ quyền truy cập miễn phí vào dữ liệu này: chính người dùng. Nhiều người không nhận ra rằng, theo luật pháp, họ giữ quyền sở hữu đầy đủ dữ liệu của mình. Giống như việc đậu xe trong một bãi đậu xe không trao quyền cho bãi đậu xe sở hữu phương tiện, dữ liệu của người dùng lưu trữ trên các nền tảng xã hội vẫn là tài sản của họ.

Khi đăng ký, người dùng thường đánh dấu vào các ô cho phép các nền tảng ‘sử dụng dữ liệu của họ,’ điều này cấp quyền cho các nền tảng vận hành dịch vụ nhưng không từ bỏ quyền sở hữu. Người dùng có thể yêu cầu dữ liệu của họ bất cứ lúc nào. Ngay cả khi các nền tảng hạn chế truy cập API cho các nhà phát triển, người dùng cá nhân vẫn có thể hợp pháp thu hồi dữ liệu của mình. Ví dụ, Instagram cho phép người dùng xuất dữ liệu tài khoản, bao gồm ảnh, bình luận, và thậm chí là các thẻ tiếp thị được tạo bởi trí tuệ nhân tạo. Trên 23andMe, người dùng có thể yêu cầu dữ liệu gen của họ, mặc dù quá trình có thể không dễ hiểu.

Toàn cầu, các quy định đang được cải thiện để đảm bảo người dùng có thể lấy lại dữ liệu của họ. Khi giá trị dữ liệu tăng, người dùng phải nhận ra và thực hiện quyền sở hữu của họ.

02 Khái niệm cơ bản của VANA

Các công ty công nghệ đang xây dựng hệ thống đóng cửa để bảo vệ tài sản dữ liệu quý giá của họ. Sứ mệnh của VANA là mở khóa dữ liệu này và trả quyền kiểm soát cho người dùng, tạo điều kiện cho chủ quyền dữ liệu.

Nói cách khác, người dùng có thể trích xuất dữ liệu từ các nền tảng khác nhau và tạo các bộ dữ liệu vượt trội so với bất kỳ ưu đãi nào của nền tảng hiện tại.

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

• Dữ liệu không giữ chỗ: Người dùng kiểm soát quyền truy cập dữ liệu giống như quản lý tài sản tiền điện tử trong ví số. Trong hệ sinh thái của VANA, người dùng ủy quyền cho các ứng dụng truy cập vào dữ liệu của họ thông qua các giao dịch được ký, đảm bảo tính tự chủ và bảo mật.
• Chứng minh về Sự Đóng Góp: Trong khi một điểm dữ liệu đơn lẻ không mang giá trị, giá trị của dữ liệu tổng hợp tăng một cách mũi nhọn. Cơ chế này đảm bảo các bể dữ liệu chất lượng cao và tạo ra giá trị cho người đóng góp.

Khi các nhà phát triển trả phí để truy cập dữ liệu, người đóng góp nhận được mã quản trị tỷ lệ với sự đóng góp của họ. Điều này cho phép người đóng góp kiếm được phần thưởng liên tục và tham gia vào quyết định, tái hình thành giá cả thị trường dữ liệu và hiệu quả.

Ứng dụng Hệ sinh thái 03 VANA

3.1 DataDAO

DataDAO là một thị trường dữ liệu phi tập trung trong hệ sinh thái VANA, cho phép người dùng đóng góp, biểu tượng hóa và sử dụng dữ liệu. Người dùng có thể chọn các hồ bơi đào dữ liệu phù hợp (ví dụ, dữ liệu về thể dục, dữ liệu nghiên cứu) để đóng góp dữ liệu của họ. Dữ liệu đóng góp trải qua quy trình xác thực bằng cơ chế Proof-of-Contribution của Vana, đánh giá chất lượng và giá trị để đảm bảo sự bồi thường công bằng cho người đóng góp.

Sau khi xác minh, dữ liệu được mã hóa thành tài sản kỹ thuật số có thể được giao dịch hoặc sử dụng cho việc đào tạo trí tuệ nhân tạo, trong khi người đóng góp vẫn giữ quyền kiểm soát về việc sử dụng dữ liệu của họ. Mỗi khi dữ liệu được sử dụng, người đóng góp nhận phần thưởng token và quyền quản trị, cho phép họ hưởng lợi về mặt kinh tế và ảnh hưởng đến hướng phát triển của hồ bơi dữ liệu. Bằng cách tổng hợp các tập dữ liệu đa dạng, DataDAO tạo ra một thị trường dữ liệu lỏng lẻo, tạo điều kiện cho việc lưu thông dữ liệu an toàn và hiệu quả trong hệ sinh thái VANA.

Ở trung tâm của DataDAO là Hồ chứa Thanh khoản Dữ liệu (DLP) - một bộ sưu tập các bộ dữ liệu được xác nhận liên kết với các token. DLP được quản lý bởi các thành viên DataDAO, người nắm giữ quyền quản trị. Mỗi DLP xác định rõ cấu trúc dữ liệu và tiêu chuẩn đóng góp của nó. Ví dụ, Sleep.com, một DataDAO tập trung vào việc ngủ, đã thiết lập một hệ thống dữ liệu được xác định rõ để đảm bảo tất cả dữ liệu trên chuỗi được cấu trúc và có thể sử dụng. Giá trị của dữ liệu không chỉ nằm ở số lượng mà còn ở cấu trúc và tính khả dụng của nó.

DataDAO đặt một sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào tính xác thực và tính hợp lệ của dữ liệu. Hiện nay, hầu hết DataDAOs sử dụng Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEEs) để chạy các tập lệnh Python để xác thực dữ liệu, đảm bảo chất lượng trong khi bảo vệ sự riêng tư. Ví dụ, Amazon DataDAO sử dụng tiện ích mở rộng trình duyệt để tạo ra chứng minh chất lượng dữ liệu. Tất cả DataDAOs đều công khai cơ chế Chứng minh Đóng góp của họ, cho phép người dùng hiểu được cách thức đảm bảo chất lượng dữ liệu.

16 DLP hàng đầu trong hệ sinh thái VANA nhận thêm cơ hội khuyến khích, giúp người dùng kiếm thưởng bằng cách đóng góp dữ liệu chất lượng cao. Phần thưởng được phân phối dựa trên các chỉ số như tần suất truy cập dữ liệu, chất lượng và hiệu quả chi phí. Hiện nay, Reddit DataDAO là lớn nhất, thu hút khoảng 140.000 người dùng và thành công trong việc đào tạo mô hình AI do cộng đồng sở hữu. DataDAO của DLP Labs cho phép tài xế kết nối tài khoản DIMO_Network của họ, chia sẻ dữ liệu xe hơi để kiếm thưởng và thúc đẩy sự đổi mới AI trong lĩnh vực ô tô. Trong khi đó, 23andWE nhắm tới việc mua 23andMe để ngăn chặn việc lạm dụng dữ liệu gen.

DataDAO đại diện cho một cách tiếp cận đột phá trong quản lý dữ liệu, giúp cá nhân kiểm soát dữ liệu của họ và tiền hóa nó thông qua việc tạo mã thông báo. Hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng này giới thiệu thêm nhiều khả năng mở và dân chủ hơn cho quản lý dữ liệu và đào tạo trí tuệ nhân tạo.

3.2 DataFi

Xây dựng trên nền tảng của các hồ bơi thanh khoản dữ liệu, DeFi dần được áp dụng vào lĩnh vực của các token dữ liệu. Các hồ bơi thanh khoản dữ liệu đóng vai trò là tầng cơ bản của toàn bộ hệ sinh thái, trên đó các ứng dụng DeFi khác nhau có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các token dữ liệu.

Hiện tại, đã xuất hiện một số ứng dụng sớm trong hệ sinh thái Data DeFi. Ví dụ, các sàn giao dịch phi tập trung như @VanaDataDexvà@flur_protocolcho phép người dùng giao dịch token dữ liệu và theo dõi biến động thị trường cho các token dữ liệu cụ thể. Sự xuất hiện của các nền tảng này đã giúp cho việc lẫn động tài sản dữ liệu và tạo động lục cho thị trường dữ liệu.

Đáng chú ý rằng hầu hết cơ chế thưởng DLP chủ yếu gửi thưởng vào ngân quỹ DLP thay vì trực tiếp đốt token dữ liệu hoặc ảnh hưởng đến cung cấp và cầu. Tuy nhiên, với sự giới thiệu của bản cập nhật VRC-13, cơ chế này đã tiến triển. Mô hình mới giới thiệu một cách tiếp cận theo thị trường hơn: bằng cách khuyến khích thưởng VANA để thúc đẩy hóa token dữ liệu, sau đó được tiêm vào hồ cái DEX để tăng cường giao dịch token dữ liệu và kích hoạt hệ sinh thái DeFi.

Nhìn vào tương lai, các chức năng hiện tại có thể thực hiện được trong không gian DeFi - như cho vay, đặt cược, khai thác thanh khoản, và thậm chí bảo hiểm - có thể được giới thiệu vào thị trường mã thông tin, tạo ra hoàn toàn các kịch bản ứng dụng mới.

Từ quan điểm của các ngành công nghiệp Web2 truyền thống, tương tự như cách các công ty mua tương lai dầu để đối phó với biến động giá cả, thị trường dữ liệu có thể phát triển tương lai dữ liệu, cho phép người dùng khóa giá cho các bộ dữ liệu trong tương lai trước và giảm thiểu sự không chắc chắn trong chi phí mua bộ dữ liệu.

Một số công ty giao dịch đã bắt đầu coi dữ liệu như một loại tài sản mới, nghiên cứu các phương pháp định giá như đánh giá giá trị của các token dữ liệu cụ thể, xác suất sử dụng bán hàng và phân tích vòng đời. Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến giá của các token dữ liệu và thanh khoản thị trường, tạo ra không gian đầy đủ cho sự đổi mới.

3.3 Truy cập Dữ liệu tối ưu hóa

Hiện tại, việc truy cập các bộ dữ liệu trên mainnet về cơ bản về mặc đề. Người dùng phải gửi các yêu cầu chi tiết xác định nhu cầu, số tiền thanh toán và mã dự án, sau đó chờđồng ý trước khi được truy cập. Mặc dù điều này đảm bảo sự minh bạch và chuẩn hóa, nhưng tạo ra sự ma sát về hoạt động.

Để cải thiện hiệu suất, Vana đang phát triển các phương pháp truy cập dữ liệu hiệu quả hơn cho phép truy cập API tự động và truy xuất dữ liệu trực tiếp trên nhiều DataDAO khác nhau. Ví dụ, trong tương lai, người dùng có thể kết hợp dữ liệu giấc ngủ với dữ liệu giao dịch từ Coinbase hoặc Binance để phân tích mẫu ngủ của các chủ sở hữu mã thông báo cụ thể và khám phá thông tin thị trường mới.

Ngoài ra, Vana đang tiến hành một đề xuất mới thực hiện tỷ lệ tiêu chuẩn 80-20 để đốt các token dữ liệu và VANA để trao đổi quyền truy cập dữ liệu.

Vana cũng đã phát triển một giao diện truy vấn dữ liệu mới giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình truy cập dữ liệu. Người dùng có thể xác thực thông qua đăng nhập ví và tạo chữ ký số để xác minh quyền truy cập của họ. Vì Data Liquidity Pools (DLP) ghi lại các định dạng dữ liệu, người dùng có thể hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và truy xuất thông tin cần thiết bằng cách sử dụng các truy vấn SQL. Trong quá trình này, trước tiên người dùng có thể nhận được các mẫu dữ liệu tổng hợp để kiểm tra và xác minh tính chính xác của truy vấn. Khi làm việc với dữ liệu thực, tất cả các tính toán được thực hiện trong Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để đảm bảo bảo mật dữ liệu. Cơ chế này ngăn chặn hiệu quả “vấn đề dữ liệu lưỡng dụng” (nơi người dùng có thể bán lại dữ liệu đã mua), từ đó bảo vệ giá trị kinh tế của dữ liệu và đảm bảo sự phát triển bền vững của thị trường dữ liệu.

04 Phân tích giá trị của Vana

Dữ liệu đang nhanh chóng trở thành tài sản cốt lõi của thời đại số. Trong khi các công nghệ thu thập và lưu trữ dữ liệu đã đạt đến mức độ chín muồi đáng kể, thách thức thực sự nằm ở việc đánh giá chất lượng dữ liệu một cách hiệu quả, tối đa hóa giá trị của nó và đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư. Vana tinh tế giải quyết thách thức này thông qua cơ chế khuyến khích sáng tạo: Người dùng có thể đặt cược token VANA để hỗ trợ DataDAOs có giá trị cao trong khi kiếm được phần thưởng tương ứng, tạo ra một chu trình đức tính tạo giá trị.

4.1 Vượt qua “Bức Tường Dữ Liệu”

Phát triển trí tuệ nhân tạo đã đạt tới “bức tường dữ liệu” - tài nguyên dữ liệu công cộng chất lượng cao đang gần như cạn kiệt. Các bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ không thể tránh khỏi việc truy cập và sử dụng hiệu quả dữ liệu tư nhân có giá trị cao, như hồ sơ sức khỏe cá nhân, dữ liệu sử dụng thiết bị thông minh, và video lái xe Tesla như nguồn tài nguyên đào tạo tiềm năng.

Một nghịch lý tồn tại trong giá trị dữ liệu: dữ liệu duy trì giá trị của mình thông qua tính độc quyền, nhưng trở thành hàng hóa và suy giảm khi trở nên phổ biến. Khi các mô hình AI trải qua quá trình hóa hàng hóa chính họ, lợi thế cạnh tranh dài hạn sẽ đến từ việc kiểm soát các bộ dữ liệu duy nhất giúp cải thiện hiệu suất ưu việt trong các lĩnh vực chuyên biệt. Khi dữ liệu trở thành công cộng, cuộc cạnh tranh về giá cả xuất hiện gần như ngay lập tức, gây ra sự suy giảm giá trị nhanh chóng.

DataDAO của Vana tận dụng Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEEs) để cho phép chuyển giao dữ liệu cá nhân có giá trị cao trong khi bảo vệ sự riêng tư. Điều đột phá này mở rộng phạm vi của tài sản dữ liệu có giá trị từ các bộ dữ liệu công cộng hạn chế đến vùng đất rộng lớn của dữ liệu cá nhân, mở ra những khả năng mới cho sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo.

4.2 Đường cong giá trị duy nhất của dữ liệu

Dữ liệu thể hiện một đường cong giá trị đặc biệt: các điểm dữ liệu cá nhân mang giá trị không đáng kể, nhưng khi được tập trung thành một lượng lớn, giá trị của chúng tăng một cách mũi nhọn. Đặc tính này đặt ra những thách thức đáng kể đối với việc tiền tệ hóa dữ liệu - lợi nhuận đáng kể chỉ xuất hiện sau khi tập hợp dữ liệu được hình thành.

Cơ chế DataDAO của Vana cung cấp một giải pháp sáng tạo cho tình thế khó khăn này. Bằng cách tổng hợp dữ liệu tương tự, DataDAO tạo ra sức mạnh đàm phán tập thể cho các người đóng góp. Hãy xem chủ sở hữu Tesla: nếu tất cả chủ sở hữu cùng chia sẻ dữ liệu lái xe thông qua một DataDAO, họ sẽ có sức mạnh đàm phán giá mạnh mẽ với bất kỳ người mua tiềm năng nào. Ngược lại, nếu từng chủ sở hữu cố gắng thực hiện việc tiền hoá dữ liệu của họ một cách cá nhân, điều đó không thể tránh khỏi cuộc đua giá cả nơi mà người mua có thể đơn giản mua đủ mẫu từ những người bán giá thấp nhất.

Bộ dữ liệu chất lượng cao được cấu trúc và xác minh (như dữ liệu lái xe Tesla được xác thực) có giá trị thị trường cao cấp, và khung cơ sở của Vana cho phép thấy rõ giá trị này.

4.3 Sự đột phá của Tổng hợp Dữ liệu Trên Nền tảng Chéo

Khả năng mạnh mẽ nhất của DataDAOs là khả năng đạt được việc tổng hợp dữ liệu qua các nền tảng - điều gần như không thể thực hiện trong các hệ sinh thái vườn tường ngày nay. Hãy tưởng tượng các nhà nghiên cứu cần truy cập vào tin nhắn Facebook kết hợp của người dùng, lịch sử iMessage và nội dung Google Docs. Tiếp cận truyền thống sẽ đòi hỏi sự hợp tác giữa Facebook, Apple và Google - các nền tảng không có động lực để tích hợp dữ liệu người dùng (làm suy yếu các thành của dữ liệu của họ) cũng như không có sự xác nhận về mặt quy định để làm điều này.

DataDAOs tinh tế vượt qua rào cản này thông qua việc tích hợp dữ liệu do người dùng dẫn dắt, mở khóa giá trị dữ liệu qua các nền tảng và tạo ra cơ hội 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 khỏi sự đổi mới công nghệ thuần túy - nó đang tiên phong một mô hình tham gia kinh tế hoàn toàn mới. Dưới mô hình này, người dùng có thể tham gia vào nền kinh tế số mà không cần yêu cầu vốn truyền thống, vì họ đã sở hữu nguồn tài nguyên quý giá nhất: dữ liệu cá nhân của họ. Người dùng không cần mang theo vốn tài chính; việc chia sẻ dữ liệu của họ trở thành vốn của họ. DataDAO cung cấp cho người dùng Web3 các luồng thu nhập passiv được tạo ra từ dữ liệu cá nhân độc đáo của họ, giảm đáng kể rào cản tham gia vào nền kinh tế số.

4.5 Tái tạo Phân phối Lợi nhuận Trí tuệ nhân tạo

Mô hình này có thể cơ bản tái cấu trúc cách giá trị từ sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo được phân phối. Thay vì lợi nhuận chủ yếu chảy vào các tập đoàn công nghệ lớn, cơ chế sở hữu dữ liệu và quản trị của Vana cho phép sự tham gia rộng rãi trong nền kinh tế trí tuệ nhân tạo. Các chỉ số sớm cho thấy sự đồng cảm mạnh mẽ với cách tiếp cận này - hơn 300 DataDAO đã đang được phát triển trên các mạng thử nghiệm.

Nhìn vào tương lai 3-5 năm tới, chúng ta có thể chứng kiến sự xuất hiện của các mô hình AI được quản lý hoàn toàn bởi người dùng được xây dựng bởi 100 triệu người đóng góp dữ liệu - những mô hình mà có thể vượt trội hơn so với các hệ thống AI tập trung hàng đầu hiện nay. Những mô hình này do cộng đồng sở hữu tạo ra sự tương tác và kết nối người dùng mạnh mẽ hơn. Chủ quyền dữ liệu giúp người dùng ủng hộ phát triển AI đạo đức một cách chọn lọc trong khi từ chối truy cập của các công ty không đạo đức.

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung cung cấp một khuôn khổ dân chủ hơn, nơi xã hội cùng nhau quyết định điều gì mà trí tuệ nhân tạo nên học và tin, thay vì để những quyết định này thuộc về một nhóm ít công ty. Quyền sở hữu dữ liệu người dùng không chỉ dịch sang lợi ích kinh tế, mà còn kiểm soát cụ thể hơn về hành vi mô hình trí tuệ nhân tạo—bao gồm cả việc giải quyết các vấn đề quan trọng như chính sách kiểm duyệt nội dung.

05 Kết luận

Ở mức thương mại, Vana cam kết xây dựng một chuỗi giá trị dữ liệu toàn diện bao gồm quá trình từ việc tổng hợp dữ liệu và huấn luyện mô hình AI đến việc bán dữ liệu. Hiện tại, thị trường dữ liệu đang bị một số nền tảng và môi giới dữ liệu độc quyền. Vana nhằm giải quyết vấn đề không hiệu quả này bằng cách tạo ra một hệ sinh thái giao dịch dữ liệu công bằng hơn.

Vana không chỉ là một nền tảng mới - nó đại diện cho sự thay đổi cơ bản trong việc sở hữu dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Bằng cách cho phép người dùng tham gia vào việc tạo ra giá trị tập thể trong khi vẫn giữ chủ quyền quyền sở hữu dữ liệu của họ, Vana đang đặt nền móng cho một tương lai trí tuệ nhân tạo công bằng và đổi mới hơn.

Trong thị trường AI ngày nay, nơi mà đầy ắp sự phấn khích về các khái niệm, Vana nổi bật với cơ chế sáng tạo của mình trực tiếp đối phó với các thách thức cốt lõi của ngành công nghiệp. Nó có tiềm năng trở thành một lực lượng then chốt trong việc định hình quỹ đạo tương lai của AI.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:

1. Bài viết này được sao chép từ [GateBiteye], bản quyền thuộc về tác giả gốc [Biteye], if you have any objections to the reprint, please contact the Gate Họcđội, và đội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các quy trình liên quan.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản bằng ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn. Bài viết dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn mà không đề cập đến Gate.io.