Alaya AI: Nền tảng dữ liệu AI tiên tiến và các công nghệ AI này kết nối như thế nào với token quản trị AGT

Hầu hết các công ty AI đều gặp phải cùng một vấn đề. Họ cần một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện mô hình, nhưng việc thu thập dữ liệu đó lại tốn quá nhiều chi phí, mất quá nhiều thời gian và thường gây ra những lo ngại về đạo đức. Alaya AI cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách biến việc gắn nhãn dữ liệu thành một trò chơi. Người dân bình thường trên khắp thế giới gắn thẻ hình ảnh, ghi âm và đánh dấu văn bản để đổi lấy các token tiền điện tử. Toàn bộ hệ thống hoạt động trên công nghệ blockchain, vì vậy mọi giao dịch dữ liệu đều được ghi lại, kiểm tra và công khai. Không giống như hầu hết các dự án AI và blockchain chỉ đơn thuần gắn token vào một dịch vụ hiện có, Alaya AI cố gắng để lớp tiền điện tử thực hiện những công việc thực sự: trả tiền cho người gắn nhãn, theo dõi tính toàn vẹn của dữ liệu và cho người lao động tiếng nói trong cách vận hành nền tảng.

Liệu cách tiếp cận đó có thực sự hiệu quả trên quy mô lớn hay không là điều đáng để xem xét. Với hơn 3,6 triệu người dùng đăng ký, 305.000 giao dịch trên chuỗi mỗi ngày và nền kinh tế hai token được xây dựng trên Polygon và Arbitrum, Alaya AI đã phát triển nhanh chóng kể từ khi ra mắt vào năm 2023. Nhưng chỉ riêng sự tăng trưởng không nói lên toàn bộ câu chuyện. Vậy nền tảng này thực sự làm gì, hệ thống token của nó hoạt động như thế nào và đâu là điểm mạnh và điểm yếu thực sự?

Alaya AI hoạt động như thế nào và điều gì làm cho nền tảng dữ liệu AI này trở nên khác biệt?

Alaya AI là một nền tảng thu thập và gắn nhãn dữ liệu hoạt động mà không cần chủ sở hữu trung tâm. Hãy hình dung nó như một bảng tuyển dụng, nơi các công ty AI đăng tải các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu và người dùng trên khắp thế giới thực hiện công việc. Điều làm nên sự khác biệt của Alaya so với các dịch vụ như Scale AI hay Labelbox là nó sử dụng công nghệ blockchain để xử lý thanh toán, kiểm tra chất lượng dữ liệu, bảo vệ an ninh dữ liệu và cho phép người lao động sở hữu sản phẩm của mình.

Nền tảng này hoạt động dựa trên một vài lớp chính:

Một mạng lưới trải rộng trên nhiều nút ghi lại mọi giao dịch dữ liệu trên chuỗi khối hoạt động với Ethereum. Khi ai đó gắn nhãn một loạt hình ảnh hoặc ghi âm, công việc đó được ghi lại và không thể thay đổi. Điều này tạo ra một bằng chứng bằng văn bản mà các công ty AI có thể kiểm tra trước khi mua dữ liệu.

Trí tuệ tập thể tạo nên lớp thứ hai. Thay vì tin tưởng một người duy nhất gắn nhãn dữ liệu, Alaya thu thập ý kiến đóng góp từ nhiều người cùng thực hiện một nhiệm vụ. Nếu ba người cùng gắn nhãn một hình ảnh và hai người đồng ý trong khi một người không đồng ý, thì đa số sẽ thắng. Việc kiểm tra dựa trên cộng đồng này giúp dữ liệu chính xác hơn mà không cần đến sự xem xét tốn kém của chuyên gia đối với từng mục.

Lớp thứ ba là yếu tố trò chơi hóa. Người đóng góp sẽ nhận được token, huy hiệu và NFT khi hoàn thành nhiệm vụ. Đây không chỉ là hình thức trang trí. Cơ cấu phần thưởng được thiết kế để giữ chân người dùng đủ lâu nhằm xây dựng một lực lượng lao động ổn định. Các nền tảng dựa vào những người làm việc tự do một lần thường gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán. Alaya cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách làm cho công việc giống như một trò chơi trên điện thoại di động hơn là một công việc tính toán trên bảng tính.

Mã hóa không tiết lộ thông tin giúp bảo vệ quyền riêng tư. Thông tin cá nhân của bạn được giữ kín ngay cả trong quá trình xử lý dữ liệu. Đối với các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi hồ sơ bệnh nhân phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt như HIPAA và GDPR, đây là một tính năng công nghệ thực sự, chứ không chỉ là một thuật ngữ thời thượng.

Các tính năng của Alaya AI và các công cụ AI giúp nó khác biệt so với các nền tảng AI khác.

Không có tính năng nào trên Alaya AI là độc nhất vô nhị. Tuy nhiên, sự kết hợp của chúng lại khá lạ lẫm, đáng để phân tích chi tiết.

Nền tảng này hoạt động với văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Hầu hết các dịch vụ gắn nhãn chỉ tập trung vào một hoặc hai loại dữ liệu. Alaya xử lý cả bốn loại, điều này làm cho nó trở nên tiện dụng cho các dự án về thị giác máy tính, các nhiệm vụ về ngôn ngữ và huấn luyện giọng nói cùng một lúc. Đối với các nhóm khoa học dữ liệu cần các tập dữ liệu đa phương thức, điều này giúp tiết kiệm công sức khi phải ghép nối dữ liệu từ ba nhà cung cấp khác nhau.

NFT trên Alaya không chỉ đơn thuần là những huy hiệu bạn thu thập được. Chúng đại diện cho quyền sở hữu dữ liệu. Khi bạn thêm một tập dữ liệu, bạn sẽ nhận được một NFT chứng minh công việc của mình và cho phép bạn có tiếng nói trong việc sử dụng dữ liệu đó. Đây là một cách tiếp cận mới mẻ về quyền dữ liệu, mặc dù vẫn chưa rõ liệu quyền sở hữu dựa trên NFT có phổ biến ngoài cộng đồng Web3 hay không.

POLIS là DAO riêng của dự án. Người nắm giữ token sử dụng nó để bỏ phiếu về các quy tắc nền tảng, cập nhật tính năng và cách phân chia tiền. Mục tiêu là để đảm bảo lợi ích của một cá nhân phù hợp với lợi ích của toàn bộ dự án. Tuy nhiên, việc bỏ phiếu trong DAO ở lĩnh vực tiền điện tử có lịch sử không mấy khả quan. Nhiều DAO có tỷ lệ tham gia thấp và một vài ví lớn nắm quyền chi phối.

Bộ công cụ tự động gắn nhãn (Auto-Labelling Toolset) ra mắt cùng với Nền tảng Dữ liệu Mở (Open Data Platform) vào cuối năm 2024. Nó sử dụng máy học để gắn nhãn sơ bộ cho dữ liệu, sau đó người kiểm tra sẽ xem xét lại kết quả. Người dùng báo cáo thời gian thực hiện tác vụ giảm 30%, và chi phí cũng giảm đối với các công ty AI vì họ không còn cần phải trả tiền cho mỗi lần gắn nhãn thủ công nữa.

Phân đoạn dữ liệu hình ảnh động theo dõi các đối tượng trong thời gian thực trên các nguồn cấp dữ liệu video phức tạp. Các dự án xe tự lái cần theo dõi đối tượng từng khung hình một. Các nhóm y tế cần bản đồ mô chính xác. Tính năng này hướng đến các khách hàng lớn có hệ thống AI không thể chấp nhận dữ liệu thiếu chính xác.

Alaya AI đảm bảo chất lượng dữ liệu như thế nào thông qua công nghệ gamification và blockchain?

Dữ liệu kém chất lượng là vấn đề tốn kém nhất trong AI. Huấn luyện một mô hình với nhãn sai sẽ cho ra kết quả sai, bất kể mã lập trình có tinh vi đến đâu. Thị trường gán nhãn dữ liệu AI đạt 2,3 tỷ đô la vào năm 2025 và dự kiến sẽ đạt 18,23 tỷ đô la vào năm 2035, theo Precedence Research. Điều đó có nghĩa là số tiền khổng lồ phụ thuộc vào việc gán nhãn chính xác. Alaya AI giải quyết vấn đề này bằng nhiều lớp kiểm soát chất lượng hoạt động đồng thời.

Đầu tiên là bước kiểm tra thủ công. Sau khi máy móc dán nhãn sơ bộ dữ liệu, con người sẽ kiểm tra kết quả để tìm lỗi. Mọi dịch vụ dán nhãn đều thực hiện bước này. Điều mà Alaya bổ sung là điểm số Chứng minh Chất lượng, theo dõi độ chính xác của từng nhân viên theo thời gian. Điểm cao, bạn sẽ nhận được nhiều nhiệm vụ hơn và mức lương cao hơn. Điểm thấp, nền tảng sẽ giao cho bạn ít việc hơn cho đến khi bạn cải thiện.

Hệ thống huy hiệu và phần thưởng không chỉ đơn thuần là để giải trí. Nó tạo ra một vòng tuần hoàn: làm việc tốt, kiếm được nhiều phần thưởng hơn, duy trì động lực. Làm việc qua loa và tạo ra sản phẩm kém chất lượng, kiếm được ít hơn. Theo thời gian, điều này sẽ loại bỏ những người làm việc cẩu thả và xây dựng một đội ngũ những người thực sự quan tâm đến việc dán nhãn chính xác.

Blockchain giúp toàn bộ quy trình luôn thông suốt. Mọi thao tác gắn nhãn đều được ghi lại, vì vậy nếu một công ty AI phát hiện ra sự cố với tập dữ liệu nhiều tháng sau khi mua, họ có thể truy tìm chính xác người lao động và nhiệm vụ đã gây ra vấn đề. Hãy thử làm điều đó trên một nền tảng không có sổ cái công khai xem sao.

Trên hết, các thuật toán AI thực hiện kiểm tra chất lượng liên tục suốt ngày đêm. Chúng sẽ phát hiện những lỗi bất thường, ví dụ như một nhân viên gọi mèo là "chó" trong 15% số hình ảnh khi tỷ lệ lỗi trung bình chỉ là 2%. Những sản phẩm bị đánh dấu sẽ được xem xét lại trước khi đưa vào bộ dữ liệu cuối cùng.

Hệ thống token kép: cách thức các ưu đãi từ token ALA và token quản trị AGT thúc đẩy nền tảng

Nền tảng AI Alaya sử dụng hai token, mỗi token đảm nhiệm một chức năng khác nhau. Việc phân chia này là có chủ đích. Trong hầu hết các dự án tiền điện tử, khi các nhà giao dịch đầu cơ vào token tiện ích, nó sẽ gây rối loạn cho nền tảng phụ thuộc vào token đó. Alaya cố gắng tránh cái bẫy này.

Token ALA là công cụ chủ lực. Người đóng góp kiếm được ALA khi hoàn thành các nhiệm vụ gắn nhãn dữ liệu, đạt được các cột mốc và tham gia các bài kiểm tra thông qua ứng dụng Alaya Quiz Challenge. ALA có thể được sử dụng để nâng cấp NFT, tham gia các sự kiện đặc biệt và truy cập các tính năng cao cấp trên nền tảng. Tổng nguồn cung token ALA là 100 triệu, được tích hợp vào mạng Polygon.

AGT là token quản trị. Tổng nguồn cung của nó được giới hạn ở mức 5 tỷ. Người nắm giữ AGT sẽ bỏ phiếu về các lựa chọn của nền tảng thông qua POLIS DAO: mức phí, ưu tiên tính năng, và cách thức phân bổ tiền. Bạn cũng cần AGT để nâng cấp NFT cao cấp và gửi đề xuất. Bằng cách giữ phần thưởng kinh tế (ALA) và quyền biểu quyết (AGT) trong các token riêng biệt, dự án cố gắng ngăn chặn tình trạng đầu cơ làm ảnh hưởng đến hoạt động hàng ngày.

Việc đặt cọc mô hình (model staking) đưa mọi thứ tiến xa hơn. Các dự án AI khóa AGT trong các nhóm đặt cọc để thu hút những người lao động cung cấp dữ liệu cho một mô hình AI cụ thể. Dữ liệu tốt giúp mô hình trở nên tốt hơn, từ đó làm tăng giá trị của các token được đặt cọc. Đó là một liên kết trực tiếp về mặt tiền tệ giữa chất lượng dữ liệu và kết quả đầu ra của AI. Các dự án cũng có thể thiết lập các nhóm phần thưởng tùy chỉnh và trả tiền cho người lao động bằng token của riêng họ cho các yêu cầu dữ liệu đặc biệt.

Giá AGT hiện nay cho thấy một bức tranh khá ảm đạm. Theo CoinGecko, nó đạt đỉnh ở mức 0,0375 đô la vào tháng 5 năm 2025, sau đó giảm 83% xuống còn khoảng 0,0044 đô la vào đầu năm 2026. Vốn hóa thị trường hiện ở mức gần 8,13 triệu đô la với 1,87 tỷ AGT đang lưu hành trong tổng số 5 tỷ. Khối lượng giao dịch hàng ngày chỉ khoảng 115.000 đô la, khá thấp. Đối với những người lao động ở những nơi mà vài đô la mỗi ngày cũng có ý nghĩa, phần thưởng bằng token vẫn có thể đáng giá. Nhưng đối với các nhà đầu tư lớn, thị trường này quá nhỏ và quá bất ổn để có thể xem xét nghiêm túc.

Hướng dẫn sử dụng Alaya AI: từng bước truy cập bộ dữ liệu và kiếm token

Việc bắt đầu rất đơn giản. Chiều sâu sẽ đến sau.

Trước tiên, hãy tạo tài khoản trên trang web Alaya AI bằng địa chỉ email và hoàn tất quá trình xác minh. Ứng dụng di động có sẵn trên Google Play dành cho người dùng thích sử dụng điện thoại, cụ thể là thông qua ứng dụng Alaya Quiz Challenge.

Sau khi đăng nhập, bảng điều khiển sẽ hiển thị các nhiệm vụ có sẵn, số dư token của bạn, số liệu thống kê cộng đồng và quyền truy cập vào thị trường. Hãy dành thời gian tìm hiểu ở đây trước khi bắt tay vào làm nhiệm vụ. Giao diện cần thời gian để làm quen, đặc biệt là hệ thống đấu giá và thị trường NFT.

Nhập dữ liệu là bước đầu tiên giúp bạn kiếm tiền. Sử dụng thanh công cụ ở cuối màn hình để gắn nhãn hình ảnh, ghi âm hoặc chú thích văn bản. Mỗi nhiệm vụ hoàn thành sẽ mang lại cho bạn ALA token. Số lượng token nhận được phụ thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ và điểm số Chất lượng của bạn. Người dùng mới sẽ bắt đầu với các nhiệm vụ đơn giản hơn và mở khóa các nhiệm vụ phức tạp hơn (và được trả lương cao hơn) khi điểm số chính xác của họ được cải thiện.

Các công ty AI muốn mua dữ liệu thay vì gắn nhãn có thể sử dụng hệ thống Yêu cầu Dữ liệu (RFD). Hãy đăng tải những gì bạn cần: loại dữ liệu, số lượng, quy tắc gắn nhãn và ngân sách. Các chuyên gia sẽ đấu thầu công việc. Hợp đồng thông minh sẽ điều hành giao dịch, với việc thanh toán được thực hiện khi mỗi giai đoạn hoàn thành.

Sàn giao dịch NFT cho phép mua và bán các NFT liên quan đến dữ liệu. Một số tác vụ yêu cầu người dùng phải sở hữu các NFT cụ thể để tham gia, điều này tạo ra một lớp tương tác bổ sung nhưng cũng tạo ra rào cản cho người dùng mới không muốn tìm hiểu về cơ chế hoạt động của NFT.

Việc bỏ phiếu trong DAO có sẵn nếu bạn muốn. Bạn có thể bỏ phiếu cho các đề xuất và trình bày ý tưởng. Trên thực tế, tỷ lệ tham gia bỏ phiếu trong DAO ở lĩnh vực tiền điện tử khá thấp. Dưới 10% người nắm giữ token tham gia bỏ phiếu trong hầu hết các dự án, và Alaya có lẽ cũng không ngoại lệ.

Giá cả phụ thuộc vào đối tượng khách hàng. Người gắn nhãn được sử dụng miễn phí. Các công ty AI thanh toán bằng token hoặc các thỏa thuận tùy chỉnh. Có bốn cấp độ: cơ bản (miễn phí, giới hạn), tiêu chuẩn, chuyên nghiệp (với phân tích và huy hiệu NFT) và doanh nghiệp (API tùy chỉnh, số lượng token lớn).

Các ứng dụng AI thực tế: dữ liệu huấn luyện của Alaya AI được sử dụng ở đâu

Các nhãn do nhân viên Alaya tạo ra được đưa vào các mô hình AI thực tế. Mỗi lĩnh vực có những yêu cầu riêng về loại dữ liệu, độ chính xác và khối lượng dữ liệu.

Chăm sóc sức khỏe là trọng tâm lớn của Alaya AI. ALAYA Labs xây dựng các công cụ giúp bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn, từ hỗ trợ chăm sóc tại nhà đến hồ sơ bệnh nhân. Chỉ cần dán nhãn sai phim chụp X-quang ngực, bệnh nhân có thể nhận được phương pháp điều trị sai. Độ chính xác là không thể thiếu. Mã hóa không tiết lộ thông tin rất quan trọng ở đây vì dữ liệu y tế có những quy định nghiêm ngặt ở hầu hết các quốc gia.

Các cửa hàng trực tuyến sử dụng dữ liệu được gắn nhãn của Alaya để cung cấp gợi ý sản phẩm, sắp xếp mặt hàng và thực hiện tìm kiếm hình ảnh. Bạn tải lên một bức ảnh để tìm một chiếc áo khoác tương tự? Trí tuệ nhân tạo đằng sau đó đã được đào tạo trên hàng triệu bức ảnh sản phẩm được gắn thẻ. Alaya có thể kết hợp hình ảnh sản phẩm với văn bản và đánh giá vào một tập dữ liệu huấn luyện, giúp trí tuệ nhân tạo học nhanh hơn.

Các ngân hàng và công ty fintech sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và dự đoán xu hướng. Họ cần các bản ghi giao dịch được gắn thẻ để huấn luyện các mô hình phát hiện hoạt động mờ ám. Dấu vết blockchain trên Alaya cung cấp cho họ thêm một lớp bằng chứng cho các cuộc kiểm toán tuân thủ.

Xe tự lái cần dán nhãn cho mọi khung hình video, đây là một trong những công việc xử lý dữ liệu tốn kém nhất hiện nay. Giải pháp Phân đoạn Dữ liệu Hình ảnh Động của Alaya nhắm đến thị trường này, nhưng lại phải cạnh tranh với Scale AI, công ty đã xây dựng toàn bộ hệ thống của mình xoay quanh xe tự hành.

Các nhà máy huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các bộ phận lỗi trên dây chuyền sản xuất. Điều đó có nghĩa là hàng nghìn hình ảnh cho thấy một sản phẩm tốt trông như thế nào và một sản phẩm bị hỏng trông như thế nào, tất cả đều được dán nhãn thủ công. Hệ thống giống như trò chơi của Alaya có thể giúp công việc nhàm chán này trở nên hiệu quả hơn so với cách làm cũ là thuê nhân công thời vụ theo từng đợt.

Nền tảng dữ liệu mở của Alaya AI và lộ trình phát triển trong tương lai.

Vào tháng 11 năm 2024, Alaya đã ra mắt Nền tảng Dữ liệu Mở (ODP). Động thái này đã thúc đẩy sự phát triển AI trong dự án vượt ra ngoài việc chỉ đơn thuần gắn nhãn dữ liệu, hướng tới cơ sở hạ tầng dữ liệu AI rộng lớn hơn, với các tính năng thương mại xã hội cho phép các nhóm giao dịch và chia sẻ tập dữ liệu trong nền tảng. ODP tích hợp với hệ sinh thái Web3 và sử dụng hợp đồng thông minh để quản trị, tạo ra cái mà Alaya mô tả là "một hệ sinh thái AI mở, minh bạch và hợp tác".

Cũng vào khoảng thời gian đó, Binance đã chọn Alaya cho Mùa 8 của chương trình MVB (Most Valuable Builder). Điều này rất quan trọng bởi vì MVB kết nối các dự án với Binance Labs và hệ sinh thái BNB Chain, đồng nghĩa với việc được hướng dẫn, có cơ hội nhận vốn và tiếp cận một trong những cộng đồng người dùng lớn nhất trong lĩnh vực tiền điện tử.

Hiện tại, Alaya đang hoạt động trên Arbitrum và opBNB. Kế hoạch tiếp theo là sẽ bổ sung thêm BNB Chain và Optimism. Ý tưởng rất đơn giản: các chuỗi khác nhau có người dùng, phí và tốc độ khác nhau. Nhiều chuỗi hơn đồng nghĩa với việc nhiều người có thể tham gia mà không cần lo lắng về việc họ sử dụng ví nào.

Lộ trình phát triển của Alaya AI kéo dài từ năm 2022 đến năm 2026. Việc hỗ trợ NFT đã hoàn tất. Hệ thống quản trị DAO vẫn đang được xây dựng. Mục tiêu người dùng tiếp tục tăng sau khi đạt 3,6 triệu người. Bước tiếp theo: DePIN (mạng phần cứng như Helium và Hivemapper) và hợp tác với các nền tảng điện toán như Akash và Golem.

Việc hợp tác với Bittensor, một thị trường dành cho các mô hình AI, cũng nằm trong kế hoạch. Nếu thành công, quy trình sẽ diễn ra như sau: dữ liệu được gắn nhãn trên Alaya, các mô hình được huấn luyện trên Akash hoặc Golem, và AI hoàn chỉnh được bán thông qua Bittensor. Một hệ thống AI hoàn toàn mở từ dữ liệu đến triển khai. Liệu nó có thể đánh bại Google, Microsoft và Amazon? Hiện tại vẫn chưa ai biết.

Rủi ro, hạn chế và những lo ngại chính đáng về nền tảng Alaya AI.

Mỗi dự án đều có những điểm yếu. Alaya AI cũng có một vài điểm yếu đáng để xem xét kỹ lưỡng.

Tính thanh khoản của token là một vấn đề đáng lo ngại. AGT đã giảm 83% so với mức đỉnh tháng 5 năm 2025 và chỉ giao dịch khoảng 115.000 đô la mỗi ngày. Một lệnh bán lớn có thể khiến giá giảm mạnh. Những người lao động đã tích lũy token trong nhiều tháng có thể chứng kiến số tiền kiếm được biến mất chỉ trong một buổi chiều. Công bằng mà nói, hầu hết các token vốn hóa nhỏ đều gặp phải vấn đề tương tự.

Sự phụ thuộc của người dùng tạo ra một vòng luẩn quẩn "con gà và quả trứng". Các công ty AI muốn có các bộ dữ liệu lớn, ổn định, điều này đòi hỏi rất nhiều nhân viên hoạt động tích cực. Nhân viên muốn có mức lương ổn định, điều này lại cần rất nhiều công ty AI đăng tuyển dụng. Alaya tuyên bố có 3,6 triệu người dùng và 327.000 tác vụ mỗi ngày, nhưng khó có thể nói bao nhiêu người trong số đó thực sự gắn nhãn dữ liệu so với chỉ chơi các bài kiểm tra để nhận điểm thưởng.

Người dùng mới phải đối mặt với một chặng đường khó khăn. Bạn cần hiểu về NFT, hai loại token khác nhau và hệ thống đấu giá chỉ để bắt đầu. Hầu hết mọi người không hề biết bất cứ điều gì trong số đó hoạt động như thế nào. Điều đó khiến Alaya bị bó hẹp trong cộng đồng Web3 trong khi thực sự cần cả thế giới tham gia và gắn nhãn dữ liệu.

Các cơ quan quản lý là một ẩn số khó lường. Việc trả tiền cho người dùng bằng token nằm trong vùng xám pháp lý ở nhiều quốc gia. Nếu SEC hoặc các cơ quan khác quyết định rằng ALA hoặc AGT là chứng khoán, Alaya sẽ phải tuân theo các quy định có thể thay đổi toàn bộ cách thức hoạt động của nó.

Cạnh tranh rất khốc liệt. Scale AI đã huy động được 1,3 tỷ đô la và có Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ là một trong những khách hàng. Labelbox sở hữu các công cụ cấp doanh nghiệp và tích hợp sâu rộng với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn. Cách tiếp cận blockchain của Alaya thì khác, nhưng sự khác biệt không đảm bảo giành được hợp đồng. Khả năng thực thi, độ tin cậy và hỗ trợ doanh nghiệp quan trọng hơn đối với hầu hết các công ty AI so với việc chỉ dựa vào tính phi tập trung để bán hàng.

Phần kết luận

Alaya AI đang cố gắng thực hiện điều mà hầu hết các dự án Web3 chỉ nói đến: xây dựng một sản phẩm mà phần blockchain thực sự giải quyết được một vấn đề thực tế. Sự kết hợp giữa nguồn gốc dữ liệu minh bạch, đóng góp cộng đồng có trả phí và quản trị phi tập trung giải quyết các điểm yếu cụ thể về chất lượng dữ liệu và bồi thường cho người đóng góp mà các nền tảng tập trung chưa khắc phục được. Việc ra mắt Nền tảng Dữ liệu Mở và được chọn vào danh sách MVB của Binance vào cuối năm 2024 cho thấy dự án này có động lực vượt xa một bản cáo bạch tiền điện tử thông thường.

Nhưng động lực và khả năng thực hiện là hai chuyện khác nhau. Thị trường token vẫn còn nhỏ, lượng người dùng cần tăng trưởng đáng kể để thu hút các công ty AI lớn, và nền tảng này đang cạnh tranh với các đối thủ lâu năm đã có mối quan hệ với doanh nghiệp và nguồn vốn dồi dào. Đối với những người đóng góp quan tâm đến việc kiếm tiền điện tử trong khi thực hiện công việc huấn luyện AI có ý nghĩa, Alaya đáng để tìm hiểu. Đối với các công ty AI đang đánh giá các đối tác gắn nhãn dữ liệu, nền tảng này thú vị nhưng chưa được chứng minh ở quy mô doanh nghiệp.

Liệu Alaya AI có thể chứng minh rằng việc gắn nhãn dữ liệu phi tập trung, do cộng đồng điều khiển, đáp ứng được chất lượng và tốc độ mà các công ty AI doanh nghiệp yêu cầu? Dự án đã đặt cược tất cả vào câu trả lời là có. Hai năm nữa, chúng ta sẽ biết liệu canh bạc đó có thành công hay không.

Jordan Morris

Jordan Morris is an AI expert with over a decade of experience and the author of a widely-read blog focused on artificial intelligence. His content spans a range of topics—from the ethics of machine learning to real-world applications of neural networks in business. Known for his clear writing and deep insights, Jordan has become a trusted voice in the AI community, appealing to both newcomers and seasoned professionals alike.