Việc kinh doanh

Dữ liệu đào tạo AI: Doanh nghiệp trị giá 10 tỷ đô la thúc đẩy trí tuệ nhân tạo

Scale AI có giá trị 29 tỷ đô la, và có lẽ bạn chưa từng nghe đến. Đây là ngành công nghiệp dữ liệu đào tạo vô hình, nền tảng cho ChatGPT và Stable Diffusion—một thị trường trị giá 9,58 tỷ đô la, tăng trưởng 27,7% mỗi năm. Chi phí đã tăng vọt 4.300% kể từ năm 2020 (Gemini Ultra: 192 triệu đô la). Nhưng đến năm 2028, sẽ không còn văn bản người dùng nào được công khai nữa. Trong khi đó, các vụ kiện bản quyền và hàng triệu hộ chiếu được tìm thấy trong các tập dữ liệu. Đối với các doanh nghiệp: bạn có thể bắt đầu miễn phí với Hugging Face và Google Colab.

Ngành công nghiệp vô hình giúp ChatGPT, Stable Diffusion và mọi hệ thống AI hiện đại khác trở nên khả thi

Bí mật được giữ kín nhất của AI

Khi sử dụng ChatGPT để soạn email hoặc tạo hình ảnh bằng Midjourney, bạn hiếm khi nghĩ đến "phép màu" đằng sau AI. Tuy nhiên, đằng sau mỗi phản hồi thông minh và mỗi hình ảnh được tạo ra là một ngành công nghiệp trị giá hàng tỷ đô la mà ít người nhắc đến: thị trường dữ liệu đào tạo AI .

Theo MarketsandMarkets , lĩnh vực này sẽ đạt giá trị 9,58 tỷ đô la vào năm 2029 với mức tăng trưởng hàng năm là 27,7%, chính là động lực thực sự của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Nhưng chính xác thì ngành kinh doanh ẩn này hoạt động như thế nào?

Hệ sinh thái vô hình di chuyển hàng tỷ người

Những gã khổng lồ thương mại

Thế giới dữ liệu đào tạo AI được thống trị bởi một số công ty mà hầu hết mọi người chưa từng nghe đến:

Scale AI , công ty lớn nhất trong ngành với 28% thị phần , gần đây đã được định giá 29 tỷ đô la sau khoản đầu tư của Meta. Khách hàng doanh nghiệp của họ chi trả từ 100.000 đến vài triệu đô la mỗi năm cho dữ liệu chất lượng cao.

Appen , có trụ sở tại Úc, vận hành một mạng lưới toàn cầu với hơn 1 triệu chuyên gia tại 170 quốc gia, chuyên dán nhãn và quản lý dữ liệu thủ công cho AI. Các công ty như Airbnb, John Deere và Procter & Gamble sử dụng dịch vụ của họ để "đào tạo" các mô hình AI của mình.

Thế giới nguồn mở

Song song với đó, còn có một hệ sinh thái nguồn mở do các tổ chức như LAION (Mạng lưới mở trí tuệ nhân tạo quy mô lớn) dẫn đầu, một tổ chức phi lợi nhuận của Đức đã tạo ra LAION-5B , tập dữ liệu gồm 5,85 tỷ cặp hình ảnh-văn bản giúp Stable Diffusion trở nên khả thi.

Common Crawl phát hành hàng terabyte dữ liệu web thô hàng tháng, được sử dụng để đào tạo GPT-3, LLaMA và nhiều mô hình ngôn ngữ khác.

Chi phí ẩn của trí tuệ nhân tạo

Điều mà công chúng không biết là việc đào tạo một mô hình AI hiện đại đã trở nên tốn kém đến mức nào. Theo Epoch AI , chi phí đã tăng gấp 2-3 lần mỗi năm trong tám năm qua .

Ví dụ về chi phí thực tế:

Sự thật đáng ngạc nhiên nhất là gì? Theo AltIndex.com , chi phí đào tạo AI đã tăng 4.300% kể từ năm 2020 .

Những thách thức về mặt đạo đức và pháp lý của ngành

Câu hỏi về bản quyền

Một trong những vấn đề gây tranh cãi nhất liên quan đến việc sử dụng tài liệu có bản quyền. Vào tháng 2 năm 2025, một tòa án Delaware đã phán quyết trong vụ Thomson Reuters kiện ROSS Intelligence rằng việc đào tạo AI có thể cấu thành hành vi vi phạm bản quyền trực tiếp, bác bỏ lập luận "sử dụng hợp lý".

Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ đã công bố báo cáo dài 108 trang, kết luận rằng một số cách sử dụng không thể được coi là sử dụng hợp lý, mở ra khả năng các công ty AI phải chịu chi phí cấp phép rất lớn.

Quyền riêng tư và Dữ liệu cá nhân

Một cuộc điều tra của MIT Technology Review cho thấy DataComp CommonPool, một trong những bộ dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất, chứa hàng triệu hình ảnh hộ chiếu, thẻ tín dụng và giấy khai sinh. Với hơn 2 triệu lượt tải xuống trong hai năm qua, điều này làm dấy lên những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư.

Tương lai: Sự khan hiếm và đổi mới

Vấn đề "Dữ liệu đỉnh"

Các chuyên gia dự đoán rằng đến năm 2028, hầu hết văn bản công khai do con người tạo ra có sẵn trực tuyến sẽ được sử dụng . Kịch bản "dữ liệu đỉnh điểm" này đang thúc đẩy các công ty hướng tới các giải pháp sáng tạo:

  • Dữ liệu tổng hợp : Tạo dữ liệu đào tạo nhân tạo
  • Thỏa thuận cấp phép : Quan hệ đối tác chiến lược như giữa OpenAI và Financial Times
  • Dữ liệu đa phương thức : Kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video

Quy định mới sắp ra mắt

Đạo luật minh bạch AI của California sẽ yêu cầu các công ty tiết lộ các tập dữ liệu mà họ sử dụng cho mục đích đào tạo, trong khi EU đang thực hiện các yêu cầu tương tự trong Đạo luật AI của mình.

Cơ hội cho các công ty Ý

Đối với các công ty muốn phát triển giải pháp AI, việc hiểu hệ sinh thái này là rất quan trọng:

Các lựa chọn tiết kiệm:

Giải pháp doanh nghiệp:

  • Mở rộng quy mô AIAppen cho các dự án quan trọng
  • Dịch vụ chuyên biệt : Giống như Nexdata cho NLP hoặc FileMarket AI cho dữ liệu âm thanh

Kết luận

Thị trường dữ liệu đào tạo AI có giá trị 9,58 tỷ đô la và tăng trưởng với tốc độ 27,7% mỗi năm. Ngành công nghiệp vô hình này không chỉ là động lực của AI hiện đại mà còn là một trong những thách thức đạo đức và pháp lý lớn nhất của thời đại chúng ta.

Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách các công ty thực sự có thể bước vào thế giới này, với hướng dẫn thực tế để bắt đầu phát triển các giải pháp AI bằng cách sử dụng các tập dữ liệu và công cụ hiện có.

Đối với những người muốn tìm hiểu sâu hơn ngay lập tức, chúng tôi đã soạn thảo một hướng dẫn chi tiết với lộ trình triển khai, chi phí cụ thể và bộ công cụ hoàn chỉnh - có thể tải xuống miễn phí bằng cách đăng ký newsletter .

Các liên kết hữu ích để bắt đầu ngay:

Nguồn kỹ thuật:

Đừng chờ đợi "cuộc cách mạng AI". Hãy tạo ra nó. Chỉ một tháng nữa, bạn có thể có mô hình hoạt động đầu tiên, trong khi những người khác vẫn đang lên kế hoạch.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI: Sự chuyển đổi cơ bản của quảng cáo

71% người tiêu dùng mong đợi cá nhân hóa, nhưng 76% lại thất vọng khi nó sai - chào mừng bạn đến với nghịch lý của quảng cáo AI tạo ra 740 tỷ đô la mỗi năm (2025). DCO (Tối ưu hóa Sáng tạo Động) mang lại kết quả có thể kiểm chứng: CTR tăng 35%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%, CAC giảm 30% bằng cách tự động thử nghiệm hàng nghìn biến thể sáng tạo. Nghiên cứu điển hình: Nhà bán lẻ thời trang: 2.500 kết hợp (50 hình ảnh x 10 tiêu đề x 5 CTA) được phục vụ cho mỗi phân khúc nhỏ = ROAS tăng 127% trong 3 tháng. Nhưng những hạn chế về cấu trúc nghiêm trọng: vấn đề khởi động nguội cần 2-4 tuần + hàng nghìn lượt hiển thị để tối ưu hóa, 68% nhà tiếp thị không hiểu các quyết định đặt giá thầu của AI, việc ngừng sử dụng cookie (Safari đã có, Chrome 2024-2025) buộc phải xem xét lại việc nhắm mục tiêu. Lộ trình 6 tháng: nền tảng với kiểm toán dữ liệu + KPI cụ thể ("giảm CAC 25% cho phân khúc X" chứ không phải "tăng doanh số"), thử nghiệm A/B AI với ngân sách 10-20% so với thủ công, mở rộng quy mô 60-80% với DCO đa kênh. Căng thẳng nghiêm trọng về quyền riêng tư: 79% người dùng lo ngại về việc thu thập dữ liệu, mệt mỏi với quảng cáo -60% tương tác sau 5 lần hiển thị trở lên. Tương lai không cookie: nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh 2.0, phân tích ngữ nghĩa theo thời gian thực, dữ liệu của bên thứ nhất thông qua CDP, học tập liên kết để cá nhân hóa mà không cần theo dõi cá nhân.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI của các công ty tầm trung: Tại sao họ thúc đẩy đổi mới thực tế

74% công ty trong danh sách Fortune 500 gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị AI, và chỉ 1% có các triển khai "hoàn thiện"—trong khi các công ty tầm trung (doanh thu từ 100 triệu euro đến 1 tỷ euro) đạt được kết quả cụ thể: 91% doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) ứng dụng AI báo cáo mức tăng doanh thu đáng kể, ROI trung bình là 3,7 lần, với các công ty hàng đầu đạt 10,3 lần. Nghịch lý về nguồn lực: các công ty lớn mất 12-18 tháng mắc kẹt trong "chủ nghĩa hoàn hảo thí điểm" (các dự án xuất sắc về mặt kỹ thuật nhưng không được mở rộng quy mô), trong khi các công ty tầm trung triển khai trong 3-6 tháng sau khi gặp vấn đề cụ thể → giải pháp mục tiêu → kết quả → mở rộng quy mô. Sarah Chen (Meridian Manufacturing 350 triệu đô la): "Mỗi lần triển khai phải chứng minh giá trị trong vòng hai quý—một hạn chế thúc đẩy chúng tôi hướng tới các ứng dụng thực tế, khả thi." Điều tra dân số Hoa Kỳ: Chỉ 5,4% công ty sử dụng AI trong sản xuất mặc dù 78% báo cáo đã "áp dụng". Các công ty tầm trung ưa chuộng các giải pháp dọc hoàn chỉnh hơn là các nền tảng tùy chỉnh, hợp tác với các nhà cung cấp chuyên biệt hơn là tự phát triển quy mô lớn. Các lĩnh vực hàng đầu: công nghệ tài chính/phần mềm/ngân hàng, sản xuất, 93% dự án mới trong năm ngoái. Ngân sách hàng năm điển hình: 50.000-500.000 euro, tập trung vào các giải pháp cụ thể, mang lại lợi tức đầu tư cao. Bài học chung: thực thi xuất sắc quan trọng hơn quy mô, sự linh hoạt quan trọng hơn sự phức tạp của tổ chức.