@Walrus 🦭/acc #walrus $WAL
Khi mình nghĩ về AI dataset hub, mình không nhìn nó như một kho dữ liệu thuần túy, mà như “xương sống” của toàn bộ chuỗi giá trị AI.
Dữ liệu không chỉ được thu thập và lưu trữ, mà còn được chuẩn hóa, định danh, truy vết và tái sử dụng xuyên suốt vòng đời mô hình.
Trong bối cảnh AI ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu lớn, đa dạng và có vòng đời dài, câu hỏi cốt lõi với mình không còn là “có dữ liệu hay không”, mà là dữ liệu được lưu ở đâu, ai kiểm soát nó, và giá trị phát sinh từ dữ liệu đó được phân phối như thế nào.
Đó là lý do mình thấy việc lưu training data trên Walrus là một hướng tiếp cận đáng để đào sâu.
Nhìn vào thực trạng hiện tại, phần lớn training data của AI nằm trong các silo tập trung: cloud của Big Tech, server nội bộ của doanh nghiệp, hoặc các kho dữ liệu đóng.
Khi mình làm việc với các team AI, mình thấy ba vấn đề lặp đi lặp lại.
Thứ nhất là rủi ro tập trung: dữ liệu có thể bị khóa, bị xóa, hoặc bị thay đổi điều kiện truy cập chỉ vì một quyết định chính sách.
Thứ hai là thiếu khả năng kiểm chứng: gần như không thể biết dataset dùng để train một model đã bị chỉnh sửa hay cherry-pick ra sao.
Thứ ba là phân phối giá trị cực kỳ lệch: người tạo dữ liệu, làm sạch dữ liệu, gán nhãn dữ liệu thường không nhận được gì khi dataset đó tạo ra mô hình trị giá hàng chục hay hàng trăm triệu đô.
Walrus, với mình, là một lớp hạ tầng mở ra cách nghĩ khác.
Thay vì coi dữ liệu AI chỉ là “nguyên liệu đầu vào”, Walrus cho phép mình xem dataset như một tài sản dài hạn, có thể định danh, có lịch sử và có khả năng gắn cơ chế kinh tế trực tiếp lên nó.
Việc Walrus tập trung vào lưu trữ dữ liệu lớn, bền vững và có khả năng tham chiếu lâu dài rất phù hợp với đặc thù của training data, vốn không cần thay đổi liên tục nhưng lại cần độ tin cậy cực cao.
Trong mô hình AI dataset hub mà mình hình dung, mỗi dataset – hoặc thậm chí mỗi shard của dataset – được lưu trên Walrus dưới dạng immutable blob.
Khi publish lên Walrus, dataset có content-addressed ID, nghĩa là chỉ cần thay đổi một bit thì ID đã khác.
Với mình, điều này cực kỳ quan trọng: nó tạo ra khả năng truy vết chính xác việc một mô hình đã được train trên dữ liệu nào, phiên bản nào.
Không còn chuyện “dataset gần giống bản cũ” hay “đã update nhẹ nhưng không ghi chú”.
Đây là nền tảng để AI tiến gần hơn đến reproducibility thực sự, chứ không chỉ dừng ở level paper hay blog.
AI dataset hub trong cách mình nhìn không chỉ là nơi để upload và download dữ liệu.
Nó là một lớp điều phối.
Trên Walrus, hub có thể xây dựng một metadata layer gắn chặt với mỗi dataset: nguồn gốc, license, domain, ngôn ngữ, phương pháp thu thập, mức độ nhạy cảm, thậm chí cả các bias đã được phát hiện.
Khi mình là người dùng dataset để fine-tune model, mình không chỉ lấy dữ liệu thô, mà còn hiểu rõ bối cảnh của nó.
Điều này giúp mình ra quyết định tốt hơn rất nhiều trong quá trình training và đánh giá model.
Một điểm mình đánh giá cao là khả năng thiết kế quyền truy cập linh hoạt.
Không phải training data nào cũng nên public hoàn toàn.
Trong thực tế, mình gặp rất nhiều dataset nhạy cảm hoặc proprietary.
Kết hợp Walrus với smart contract, AI dataset hub có thể cho phép nhiều mô hình truy cập có điều kiện: stake token để đọc, trả phí để tải, hoặc chỉ cho phép verify checksum mà không cho copy toàn bộ.
Điều này tạo ra một vùng xám rất thú vị giữa open data và closed data, thay vì buộc phải chọn một trong hai.
Về kinh tế, đây là phần khiến mình hứng thú nhất.
Khi dataset được lưu trên Walrus và được nhiều model khác nhau tham chiếu, dataset đó bắt đầu tạo ra dòng giá trị lặp lại.
AI dataset hub có thể gắn revenue share trực tiếp cho người đóng góp dữ liệu: mỗi lần dataset được dùng để training hoặc fine-tune, một phần fee tự động được phân phối lại.
Với mình, đây là cách rất “on-chain native” để giải quyết bài toán ai được hưởng lợi từ AI, thay vì các thỏa thuận pháp lý phức tạp và thiếu minh bạch.
Ở góc độ MLOps, việc training data nằm trên Walrus giúp pipeline trở nên modular hơn.
Thay vì hardcode S3 bucket hay đường dẫn nội bộ, pipeline chỉ cần reference dataset ID.
Model card có thể ghi rõ model này được train trên dataset nào, version nào.
Khi mình cần audit, rollback hoặc so sánh performance giữa các lần training, mọi thứ rõ ràng và có thể tái hiện.
Trong bối cảnh regulation về AI ngày càng chặt, đây là lợi thế rất lớn.
Một use case mình thấy cực kỳ phù hợp là community-curated datasets.
Ví dụ, một cộng đồng chuyên về pháp lý, y sinh hoặc ngôn ngữ low-resource có thể cùng nhau xây dataset, lưu trên Walrus và quản lý qua AI dataset hub.
Dataset không thuộc về một công ty duy nhất, nhưng cũng không vô chủ.
Quyền quyết định mở quyền truy cập, pricing hay cập nhật dataset có thể được điều phối qua DAO.
Đây là thứ mà mình gần như chưa thấy Web2 làm được một cách hiệu quả.
Tất nhiên, mình không nghĩ Walrus là viên đạn bạc.
Training AI cần throughput cao, trong khi decentralized storage ưu tiên durability và integrity.
Nhưng thực tế, các pipeline hiện đại đều có cache, prefetch và streaming layer.
Với mình, Walrus nên đóng vai trò source of truth, còn performance được tối ưu ở layer phía trên.
Cuối cùng, AI dataset hub lưu training data trên Walrus, với mình, không chỉ là một bài toán hạ tầng.
Nó là cách mình hình dung về tương lai AI: nơi dữ liệu được coi là tài sản, người đóng góp dữ liệu có quyền lợi rõ ràng, và mô hình chỉ là lớp giá trị được xây trên nền dữ liệu minh bạch.
Nếu AI thực sự muốn trở thành một public good trong dài hạn, thì cách chúng ta lưu và quản lý training data ngay từ bây giờ sẽ quyết định rất nhiều điều phía trước.
