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

Ảo tưởng về lý luận: Cuộc tranh luận làm rung chuyển thế giới AI

Apple công bố hai bài báo gây chấn động—"GSM-Symbolic" (tháng 10 năm 2024) và "The Illusion of Thinking" (tháng 6 năm 2025)—chứng minh cách các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) thất bại trong việc xử lý các biến thể nhỏ của các bài toán kinh điển (Tháp Hà Nội, vượt sông): "Hiệu suất giảm khi chỉ có các giá trị số bị thay đổi." Không có thành công nào trên một Tháp Hà Nội phức tạp. Nhưng Alex Lawsen (Open Philanthropy) phản bác bằng bài báo "The Illusion of the Illusion of Thinking", chứng minh phương pháp luận sai lầm: thất bại là giới hạn đầu ra token, chứ không phải sự sụp đổ của lý luận, các tập lệnh tự động phân loại sai các đầu ra một phần chính xác, một số câu đố không thể giải được về mặt toán học. Bằng cách lặp lại các bài kiểm tra với các hàm đệ quy thay vì liệt kê các bước di chuyển, Claude/Gemini/GPT đã giải được bài toán Tháp Hà Nội 15 đĩa. Gary Marcus ủng hộ luận điểm "chuyển dịch phân phối" của Apple, nhưng một bài báo về thời gian trước WWDC lại đặt ra những câu hỏi chiến lược. Ý nghĩa kinh doanh: chúng ta nên tin tưởng AI đến mức nào cho các nhiệm vụ quan trọng? Giải pháp: phương pháp tiếp cận thần kinh biểu tượng—mạng nơ-ron để nhận dạng mẫu + ngôn ngữ, hệ thống biểu tượng cho logic hình thức. Ví dụ: AI kế toán hiểu được câu hỏi "Tôi đã chi bao nhiêu cho du lịch?" nhưng SQL/tính toán/kiểm toán thuế = mã xác định.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

🤖 Tech Talk: Khi AI phát triển ngôn ngữ bí mật của chúng

Trong khi 61% mọi người đã cảnh giác với AI hiểu được, vào tháng 2 năm 2025, Gibberlink đã thu hút được 15 triệu lượt xem bằng cách trình bày một điều hoàn toàn mới: hai AI ngừng nói tiếng Anh và giao tiếp bằng âm thanh cao độ ở mức 1875-4500 Hz, con người không thể hiểu được. Đây không phải là khoa học viễn tưởng, mà là một giao thức FSK cải thiện hiệu suất lên 80%, lật đổ Điều 13 của Đạo luật AI của EU và tạo ra độ mờ đục hai lớp: các thuật toán khó hiểu phối hợp bằng các ngôn ngữ không thể giải mã. Khoa học cho thấy chúng ta có thể học các giao thức máy (như mã Morse ở tốc độ 20-40 từ/phút), nhưng chúng ta phải đối mặt với giới hạn sinh học không thể vượt qua: 126 bit/giây đối với con người so với Mbps+ đối với máy móc. Ba nghề nghiệp mới đang nổi lên—Nhà phân tích giao thức AI, Kiểm toán viên truyền thông AI và Nhà thiết kế giao diện người-AI—khi IBM, Google và Anthropic phát triển các tiêu chuẩn (ACP, A2A, MCP) để tránh hộp đen cuối cùng. Các quyết định đưa ra ngày nay về giao thức truyền thông AI sẽ định hình quỹ đạo của trí tuệ nhân tạo trong nhiều thập kỷ tới.