Trong bối cảnh AI và Web3 đang hòa quyện, có một vấn đề ngày càng trở nên cấp bách — chúng ta lấy gì để đào tạo AI? Dữ liệu tổng hợp tràn lan, thông tin giả tràn ngập, dựa vào những thứ này để xây dựng mô hình liệu có đáng tin cậy không? Rõ ràng là không.

Đây cũng là lý do tại sao các dự án như Walrus bắt đầu nhận được sự chú ý. Ý tưởng của nó rất đơn giản: Thay vì tiếp tục dựa vào nguồn dữ liệu tập trung, tại sao không để tất cả các thành viên trên toàn mạng tham gia cùng nhau thu thập và xác thực dữ liệu thế giới thực.

Đừng nghĩ rằng việc tham gia khó khăn. Điểm đặc biệt của Walrus nằm ở thiết kế "nhẹ nhàng" của nó — bạn không cần máy chủ hiệu suất cao, chỉ cần điện thoại, router gia đình, thậm chí một chiếc Raspberry Pi cũng có thể tham gia mạng lưới. Các đóng góp như băng thông tải lên, dung lượng lưu trữ hoặc dữ liệu cảm biến sẽ được xác thực trên chuỗi, sau đó đổi lấy token $WAL làm phần thưởng. Như vậy, người tham gia từ mức 0 lên 100, khả năng chống đổ vỡ của mạng lưới cũng được nâng cao đáng kể.

Quan trọng hơn là chất lượng dữ liệu. Dữ liệu gốc từ camera giao thông, cảm biến môi trường, thiết bị IoT sau khi được nút Walrus mã hóa và gắn dấu chứng minh thời gian không gian, đảm bảo không thể bị sửa đổi và nguồn gốc có thể truy xuất. Đây mới chính là "nhiên liệu vàng" thực sự cần thiết để đào tạo các mô hình AI chất lượng cao.

Ngành AI hiện đang bị làm mờ bởi dữ liệu tổng hợp và ảo tưởng về thực tế, dữ liệu thật trở nên khan hiếm. Nếu Walrus có thể làm tốt việc này, giá trị của lớp dữ liệu đáng tin cậy có thể vượt xa mọi mong đợi.