Khoảng giữa năm 2025, một tin đồn lạ bắt đầu lan ra trong giới nghiên cứu AI. Một tổ chức không ai biết tên được cho là đã mua hàng triệu cuốn sách giấy, đưa vào kho, xé gáy, quét từng trang bằng dây chuyền công nghiệp, rồi tiêu hủy phần bìa và ruột sách còn lại. Không có công ty nào đứng ra nhận trách nhiệm. Không có con số chính thức. Không có hóa đơn hay hợp đồng nào bị rò rỉ. Thứ duy nhất tồn tại là một bài viết phân tích dài, không nguồn dẫn, nói về "AI Book Burning" — AI đốt sách — kèm theo vài câu hỏi bỏ ngỏ về đạo đức.
Tôi đọc câu chuyện đó và thấy ngay một điều: đây không phải là scandal công nghệ, cũng không phải là đề tài để bàn chuyện đạo đức. Với một người đã dành 20 năm quan sát dòng thanh khoản xuyên biên giới, từ kênh chuyển tiền truyền thống đến stablecoin, tôi thấy đây là một tín hiệu vĩ mô rõ ràng. Đừng đuổi theo hype, hãy đọc dòng chảy. Và dòng chảy này đang chảy ngược về phía những trang sách đã in trên giấy.
1. Thông tin mù mờ nhưng hành động rất cụ thể
Điều đầu tiên cần xác nhận: bài phân tích gốc mà tôi tiếp cận gần như trống rỗng về dữ liệu. Không tên công ty. Không tên nhà cung cấp. Không con số chính xác. Không một nguồn trích dẫn nào có thể cross-check. Trong thang đánh giá thông tin của tôi, nó thuộc loại D — chất lượng trung bình thấp, chỉ có bốn dữ kiện lặp lại cùng một sự kiện, một phép ẩn dụ trên tiêu đề, và rất nhiều khoảng trống.
Nhưng chính sự trống rỗng đó lại là bằng chứng quan trọng nhất. Một hoạt động được mô tả là tốn hàng chục triệu USD, mua sách, xé trang, quét dữ liệu, mà không ai nhận là của mình — điều đó cho thấy họ biết mình đang làm gì, và họ biết nó nhạy cảm đến mức không thể công khai. Trong ngành tài chính, tôi đã quen với kiểu im lặng này. Khi một quỹ đầu tư lớn âm thầm gom cổ phiếu trước một thương vụ M&A, họ cũng im lặng y như vậy. Sự im lặng không phải là không có gì, mà là một lớp bảo vệ cho một dòng chảy có giá trị.
Hành vi mua sách xé trang quét dữ liệu đang diễn ra trong bối cảnh ngành AI khát dữ liệu đến mức không thể chờ đợi các thỏa thuận bản quyền chậm chạp.
2. Bối cảnh: Bức tường dữ liệu đang hiện ra trước mắt
Hãy nhìn vào bức tranh vĩ mô. Năm 2020, DeFi Summer dạy tôi một bài học về thanh khoản: khi dòng vốn rẻ tràn vào, mọi thứ tăng; khi dòng vốn cạn, mọi thứ sụp đổ. Thị trường AI đang ở trong một chu kỳ tương tự, nhưng nguồn tài nguyên quan trọng nhất không phải là tiền, mà là văn bản chất lượng cao.
Các mô hình ngôn ngữ lớn huấn luyện trên hàng nghìn tỷ token. Nguồn dữ liệu công khai lớn nhất là web — Common Crawl, Wikipedia, diễn đàn, báo chí. Nhưng theo ước tính của Epoch AI, lượng văn bản chất lượng cao trên web có thể cạn kiệt trong giai đoạn 2024–2028. Nói cách khác, ngành AI đang chạy trên một đường ray có điểm cuối. Khi đường ray kết thúc, các công ty buộc phải tìm nguồn mới. Sách giấy là một trong những nguồn cuối cùng còn lại chưa bị khai thác hết.
Đây không phải là một thông tin gây sốc. Những người trong ngành đã nói về "data wall" từ năm 2023. Nhưng sự kiện mua sách xé trang quét dữ liệu cho thấy một điều quan trọng hơn thế: họ không chỉ nghĩ về bức tường, họ đang chuẩn bị leo qua nó bằng một trong những cách tốn kém và cồng kềnh nhất có thể tưởng tượng. Điều này giống hệt cách các ngân hàng trung ương in tiền trước khi thị trường kịp nhận ra thanh khoản đang được bơm vào.
3. Vì sao một công ty thông minh lại chọn cách đốt tiền?
Hãy phân tích chi phí. Nếu "hàng triệu cuốn sách" nghĩa là ba triệu cuốn, với giá mua trung bình ba đô la một cuốn — mức giá khả dĩ khi mua sách tồn kho, sách thanh lý hoặc sách cũ từ đại lý — thì riêng chi phí mua sách đã là chín triệu đô la. Thêm chi phí vận chuyển, kho bãi, nhân công xé gáy, vận hành máy quét công nghiệp, OCR, làm sạch dữ liệu, kiểm tra chất lượng, dựng pipeline. Một dự án như vậy dễ dàng chạm mức 15 đến 50 triệu đô la. Với số tiền đó, họ có thể mua bản quyền số từ các nhà xuất bản lớn, hoặc thuê luật sư xây dựng các thỏa thuận cấp phép hàng năm. Vậy tại sao họ không làm vậy?
Câu trả lời nằm ở ba lý do cộng hưởng.
Một: mua sách giấy rẻ hơn rất nhiều so với mua bản quyền số. Các nhà xuất bản không bán dữ liệu huấn luyện theo đầu sách với giá ba đô la. Họ bán theo giấy phép, theo bộ sưu tập, theo thời hạn — và giá thường là hàng triệu đến hàng chục triệu đô la cho vài nghìn đầu sách. Với cùng ngân sách, mua sách giấy thanh lý mang lại gấp hàng trăm lần số trang chữ. Đó là quyết định của một nhà giao dịch biết giá trị của tài sản: mua ở mức chiết khấu sâu nhất.
Hai: mua sách giấy tạo ra một "câu chuyện pháp lý" tốt hơn. Trong vụ Authors Guild v. Google, một lý do tòa án chấp nhận Google Books là vì Google đã mua hoặc mượn sách từ thư viện và chỉ hiển thị trích đoạn. AI cần toàn bộ văn bản. Khi một công ty mua một cuốn sách giấy, luật sư có thể lập luận rằng họ đã trả tiền để sở hữu hàng hóa hợp pháp, và việc chuyển hóa sang định dạng số để phân tích là một hành vi chuyển đổi hợp lý theo Điều 107. Điều này không chắc thắng kiện, nhưng đủ để trì hoãn phán quyết trong nhiều năm, trong khi mô hình đã được huấn luyện xong. Đây là chiến thuật "xin lỗi sau khi đã đốt cháy", quen thuộc với bất kỳ ai làm stablecoin: phát hành trước, hỏi cơ quan quản lý sau.
Ba: họ đang mua thứ không thể mua theo cách khác — những cuốn sách không có bản quyền số. Hàng chục triệu cuốn sách in trước năm 2000 chưa từng được số hóa hợp pháp. Nhà xuất bản không còn giữ bản quyền, hoặc không có file gốc, hoặc không muốn làm thủ tục cấp phép vì chi phí quá cao so với doanh thu kỳ vọng. Trong khi đó, một chiếc máy quét có thể biến bất kỳ trang giấy nào thành dữ liệu chỉ trong vài giây. Với một nhà nghiên cứu dữ liệu, sách giấy tồn kho là một kho thanh khoản mà họ có thể mua với giá rẻ và rút ra từng trang một cách hiệu quả.
4. Bóc tách con số: Từ cuốn sách đến token
Bây giờ hãy nhìn vào con số kỹ thuật mà bài phân tích gốc đã bỏ qua. Đây là phần tôi thấy thú vị nhất.
Một cuốn sách trung bình có khoảng 300 trang. Một trang khoảng 400 từ, tương đương 500 token. Vậy một cuốn sách tạo ra khoảng 150.000 token. Nếu chúng ta có ba triệu cuốn sách, chúng ta có 450 tỷ token. Đó là con số khổng lồ — gấp vài chục lần toàn bộ văn bản của Wikipedia tiếng Anh.
Nhưng dữ liệu thô chưa phải là dữ liệu sạch. Quy trình phải bao gồm: quét ở độ phân giải 300 đến 600 DPI, nhận dạng ký tự bằng OCR, rồi tự động sửa lỗi, loại bỏ trang trùng lặp, tách cột, xử lý các trang có hình minh họa. Với giấy báo cũ hoặc sách in chất lượng kém, độ chính xác của OCR có thể tụt dưới 95%, đồng nghĩa với việc phải lọc lại hoặc chấp nhận nhiễu. Điều này giải thích vì sao dự án cần một nhà kho và một dây chuyền công nghiệp chứ không phải vài chiếc máy quét văn phòng.
Quy mô hạ tầng đáng chú ý. Nếu họ xử lý ba triệu cuốn sách trong 24 tháng, mỗi tháng họ phải quét 125.000 cuốn, mỗi ngày khoảng 4.000 cuốn, tương đương 1,2 triệu trang mỗi ngày. Để đạt năng suất đó, bạn cần khoảng 20 đến 30 máy quét công nghiệp loại Kirtas APT BookScan, mỗi máy giá 50.000 đến 150.000 đô la, cùng một đội ngũ vận hành theo ca. Đây là bài toán logistics lớn, không khác gì vận hành một trung tâm xử lý séc ngân hàng, ngoại trừ đầu ra là dữ liệu chứ không phải con số.
Khi đã có 450 tỷ token, chúng có thể được trộn với các nguồn khác để huấn luyện một mô hình 100 đến 200 tỷ tham số. Theo ước tính của tôi, để huấn luyện một mô hình như vậy trên toàn bộ lượng sách cộng với dữ liệu web, bạn cần khoảng 10 lũy thừa 24 đến 10 lũy thừa 25 FLOPs. Điều đó chỉ khả thi với những người đang sở hữu cụm GPU hàng chục nghìn con chip. Nói cách khác, đây chắc chắn không phải là một startup ba người trong gara. Đó là tổ chức có ngân sách khổng lồ và năng lực vận hành công nghiệp.
5. Google Books và một lằn ranh pháp lý mỏng manh
Nhiều người sẽ nói: chuyện gì to tát, Google đã quét 40 triệu cuốn sách từ năm 2004. Đúng, nhưng sự khác biệt nằm ở cách sử dụng kết quả.
Google Books quét sách để xây dựng công cụ tìm kiếm trích đoạn. Người dùng không thể đọc toàn bộ cuốn sách. Tòa án chấp thuận Google với lý do "sử dụng chuyển đổi". Còn một mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên toàn bộ văn bản sách có khả năng tái tạo các đoạn văn gần như nguyên văn khi bị hỏi đúng cách. Điều đó khiến nó gần với "sao chép toàn bộ" hơn là "trích đoạn", và do đó nằm trong vùng xám pháp lý rất khác.
Ở châu Âu, luật còn chặt hơn. Chỉ thị DSM 2019/790 của EU cho phép khai thác văn bản và dữ liệu cho mục đích nghiên cứu, nhưng cho phép chủ sở hữu quyền chọn chối bỏ. Hầu hết các nhà xuất bản lớn châu Âu đã đăng ký chối bỏ. Vì vậy, nếu dữ liệu sách quét được sử dụng để huấn luyện một mô hình được triển khai tại EU, rủi ro pháp lý rất lớn. Điều này giải thích vì sao mọi thứ phải giấu tên.
Nhưng luật pháp luôn đi sau công nghệ. Trong thời gian chờ tòa án phân xử, mô hình đã được huấn luyện, sản phẩm đã được bán, dữ liệu đã nằm trong trọng số của hàng tỷ tham số. Tôi liên tưởng đến những năm đầu của stablecoin: các công ty phát hành trước, rồi tìm cách xin giấy phép sau. Một số thành công, một số phải đóng cửa, nhưng lịch sử đã được viết bởi những người chấp nhận rủi ro.
6. Dòng chảy thanh khoản: bài học từ stablecoin và DeFi
Tôi muốn kể một câu chuyện cá nhân. Năm 2017, khi đang làm nghiên cứu thanh toán xuyên biên giới tại một công ty dịch vụ tài chính, tôi đầu tư 15.000 đô la vào dự án Stellar. Tôi thuyết phục đội ngũ tích hợp thử nghiệm để chuyển tiền kiều hối bằng token. Hồi đó, mọi người nói tôi điên, vì họ không thấy giá trị của thanh khoản khi nó chưa xuất hiện. Sáu tháng sau, token tăng 30 lần. Tôi bán ở mức lợi nhuận 10 lần, không phải vì tôi đoán được đỉnh, mà vì tôi biết dòng tiền đầu cơ sẽ rút đi khi câu chuyện không còn mới. Đừng đuổi theo hype, hãy đọc dòng chảy.
Sự kiện AI mua sách xé trang quét dữ liệu đưa tôi trở về cảm giác đó. Mọi người đang bàn về đạo đức, nhưng họ quên mất một điều: đây là một dòng chảy nguồn lực đang di chuyển. Tiền từ các quỹ đầu tư AI, từ doanh thu của ChatGPT, từ định giá khổng lồ của các công ty AI, đang chảy vào một kênh mới: trung gian dữ liệu. Những người điều hành kho sách, công ty scanning, nhà cung cấp OCR, chuyên gia xử lý dữ liệu — họ đang được hưởng lợi từ một thị trường ngầm mới nổi, giống những người làm giàu trong những ngày đầu của DeFi khi xây dựng giao thức cho vay, sàn DEX và oracle.
Năm 2020, ở tuổi 30, tôi là trưởng nhóm nghiên cứu tại một quỹ đầu tư nhỏ. Khi DeFi bùng nổ, tôi tập trung vào Compound vì nó liên quan trực tiếp đến thanh khoản. Tôi phân tích dữ liệu on-chain và xây dựng mô hình dự đoán lợi suất dựa trên lãi suất Fed và dòng stablecoin. Mô hình đó giúp quỹ chốt lời 200% trong ba tháng. Tôi bán toàn bộ vị thế ngay khi thấy dấu hiệu quá nhiệt. Trong thế giới blockchain, tôi gọi đó là "đọc dòng chảy". Trong thế giới AI, lớp thanh khoản này chính là dữ liệu. Và nó đang được xây dựng bởi những con người không tên, trong những nhà kho lớn, với những cuốn sách bị xé gáy.
7. Blockchain có thể thay đổi điều gì?
Tại sao một nhà nghiên cứu stablecoin và thanh toán lại viết về chuyện này trên nền tảng blockchain? Bởi vì điều làm tôi chú ý không chỉ là quy mô của vụ đốt sách, mà là sự vắng mặt hoàn toàn của một hạ tầng để xử lý nó một cách công bằng.
Ngành AI đang sử dụng nguồn tài nguyên trí tuệ khổng lồ mà không có cơ chế phân phối lại giá trị cho người tạo ra nó. Hàng nghìn tác giả không biết cuốn sách của họ nằm trong bộ dữ liệu huấn luyện. Ngành xuất bản không có cách nào theo dõi cuốn sách nào đã bị quét, bởi vì cuốn sách đó được bán qua một chuỗi trung gian mờ. Ở đây, blockchain có thể tạo ra một lớp minh bạch: một sổ cái ghi lại dấu vân tay nội dung của từng cuốn sách, một danh tính số phi tập trung cho tác giả, và một hợp đồng thông minh tự động phân phối phí cấp phép.
Hãy tưởng tượng một hệ thống token hóa bản quyền: tác giả đăng ký tác phẩm lên giao thức, nhận một NFT đại diện cho bản quyền nội dung số. Khi một công ty AI muốn sử dụng dữ liệu, họ không cần luật sư hai bên; họ chỉ cần ký một hợp đồng thông minh với ví chứa NFT đó, thanh toán bằng stablecoin, và ngay lập tức nhận quyền truy cập vào một bản dữ liệu đã được cấp phép. Mỗi lần dữ liệu được dùng để huấn luyện mô hình mới, một khoản phí tự động được trích ra.
Tất nhiên, điều này nghe có vẻ không tưởng. Nhưng tôi đã nhìn thấy những thứ không tưởng trở thành bình thường chỉ trong vài năm. Năm 2018, không ai tin stablecoin có thể chuyển tiền xuyên biên giới với chi phí tính bằng xu. Năm 2020, không ai tin một giao thức DeFi không cần giấy phép có thể nắm giữ hàng chục tỷ đô la. Điều tôi tin là thị trường luôn tìm ra cách định giá chính xác các nguồn lực khan hiếm. Nếu dữ liệu sách trở nên khan hiếm và có giá trị, một thị trường phi tập trung cho dữ liệu sách sẽ xuất hiện.
8. Quan điểm ngược: Khai hoang không phải đốt sách
Bây giờ, hãy để tôi nói điều mà ít người trong giới blockchain dám nói.
Đám đông gọi đây là "AI Book Burning" — một hành động hủy diệt văn hóa mang tính biểu tượng. Nhưng tôi cho rằng cách nhìn đó sai lầm về bản chất. Những cuốn sách bị xé trang không hề bị đốt. Nội dung của chúng được chuyển hóa thành một dạng tồn tại khác — dữ liệu số — và sẽ được dùng để tạo ra một thứ có thể khiến chúng sống mãi về mặt ngữ nghĩa. Đối với những cuốn sách tuyệt bản, sách xuất bản hạn chế, sách cũ không còn bản quyền, việc được quét vào bộ dữ liệu AI có thể là cơ hội duy nhất để nội dung không bị lãng quên.
Tôi không phủ nhận đây là hành vi vi phạm bản quyền trắng trợn nếu không có sự cho phép của tác giả. Luật pháp cần được tôn trọng. Nhưng vấn đề nằm ở chỗ hệ thống cấp phép và phân phối bản quyền hiện tại không thể phục vụ nhu cầu mới. Nếu bạn là tác giả viết một cuốn sách chuyên ngành hẹp về lịch sử kinh tế Đông Nam Á, bạn sẽ không bao giờ nhận được đề nghị cấp phép dữ liệu từ OpenAI. Không có nhà xuất bản nào giúp bạn thương lượng. Không có cơ chế nào đưa tiền về túi bạn. Và khi ai đó quét cuốn sách của bạn, bạn mất quyền kiểm soát mà không có cách nào đòi đền bù.
Blockchain có thể giúp giải quyết sự vô vọng đó. Nhưng trước tiên, ngành blockchain phải nhìn ra vấn đề. Và nếu họ nhìn ra, họ sẽ thấy một cơ hội lịch sử: xây dựng hạ tầng cho nền kinh tế dữ liệu mới, nơi mỗi cuốn sách, mỗi bài báo, mỗi đoạn văn đều có dấu vân tay số, chủ sở hữu rõ ràng, và giá trị thị trường có thể giao dịch.
Đừng hỏi liệu AI có nên đọc sách của bạn không. Hãy hỏi: khi nó đọc, bạn có nằm trong luồng thanh toán không?
9. Rủi ro: ba vết nứt có thể sụp đổ
Tôi là một nhà phân tích, tôi luôn nhìn vào cả hai mặt của tấm gương. Sự kiện "AI đốt sách" có thể tạo ra hệ quả lớn — và có ba rủi ro khiến tôi khó ngủ.
Rủi ro thứ nhất: một cuộc chiến pháp lý kéo dài với ngành xuất bản. Sách là một trong những loại nội dung có tổ chức bảo vệ bản quyền mạnh mẽ nhất. Nếu các tác giả và nhà xuất bản phát hiện sách của họ đã bị quét, họ có thể khởi kiện tập thể. Với mức bồi thường theo đầu sách lên tới 150.000 đô la mỗi tác phẩm theo luật Mỹ, nếu 1.000 cuốn sách bị vi phạm, rủi ro pháp lý lên tới 150 triệu đô la, chưa kể chi phí luật sư và thiệt hại danh tiếng. Điều này có thể buộc công ty liên quan phải ngừng sử dụng dữ liệu hoặc đàm phán hòa giải khổng lồ.
Rủi ro thứ hai: ngành xuất bản có thể đóng cửa nguồn cung. Nếu các nhà xuất bản lớn đồng loạt cấm bán sách cho những công ty liên quan đến AI, hoặc áp giá đền bù cao, chi phí dữ liệu của các công ty AI sẽ tăng vọt. Điều đó không ảnh hưởng đến OpenAI hay Google — họ có thể trả — nhưng sẽ bóp nghẹt các công ty AI nhỏ và mô hình nguồn mở. Một thị trường dữ liệu bị phân mảnh rất giống hệ thống thanh toán toàn cầu trước khi có blockchain: chậm, không minh bạch, và chỉ các ngân hàng lớn mới chơi được.
Rủi ro thứ ba: chính phủ và cơ quan quản lý nhảy vào. Nếu scandal này trở nên lớn, các cơ quan quản lý có thể yêu cầu mọi công ty AI công bố chi tiết bộ dữ liệu huấn luyện — một yêu cầu được nhiều nhà hoạt động ủng hộ nhưng kỹ thuật rất khó thực hiện. Nếu điều đó xảy ra, toàn bộ ngành AI phải đối mặt với chi phí tuân thủ mới. Giống như lĩnh vực tiền điện tử từng bị ám ảnh bởi rủi ro pháp lý, ngành AI sẽ phải học cách sống chung với việc bị theo dõi. Những công ty xây dựng hạ tầng dữ liệu minh bạch từ trước sẽ có lợi thế khổng lồ.
Nhìn lại ba rủi ro này, tôi nhận ra một điểm chung: chúng đều do thiếu vắng một lớp hạ tầng thanh toán và minh bạch giữa bên tạo nội dung và bên sử dụng nội dung. Đó chính là khoảng trống mà blockchain có thể lấp đầy — nếu nhà phát triển đủ thông minh để nhìn ra.
10. Cơ hội: ba mảnh đất cho nhà xây dựng
Với các nhà phát triển, quỹ đầu tư mạo hiểm và cả những người đang xây dựng hạ tầng phi tập trung, tôi thấy ba cơ hội rõ ràng.
Cơ hội thứ nhất: trở thành trạm trung chuyển thanh khoản giữa nhà xuất bản và công ty AI. Một giao thức cho phép nhà xuất bản đưa danh mục sách lên chuỗi, định giá theo gói hoặc theo giờ sử dụng, cho phép công ty AI mua quyền truy cập bằng stablecoin. Giao thức không cần biết nội dung sách, chỉ cần xác minh quyền sở hữu và thực hiện thanh toán. Đây cũng là bài toán tôi đã làm trong lĩnh vực thanh toán xuyên biên giới: giảm ma sát, tăng tốc độ, đảm bảo cả hai bên tin tưởng mà không cần bên thứ ba.
Cơ hội thứ hai: tạo một hệ thống "vân tay nội dung" để theo dõi việc sử dụng dữ liệu. Nếu mỗi cuốn sách khi được số hóa đều được gắn một hash nội dung duy nhất, thì khi một công ty AI huấn luyện mô hình, chúng ta có thể xác định cuốn sách nào đã được sử dụng bằng kỹ thuật membership inference. Các công ty bảo hiểm có thể dựa vào đó để tính phí rủi ro. Các quỹ đầu tư có thể dựa vào đó để định giá công ty AI dựa trên mức độ sạch của dữ liệu. Đây là một thị trường dữ liệu hoàn toàn mới.
Cơ hội thứ ba: xây dựng các DAO đại diện cho quyền lợi của tác giả và nhà xuất bản. Trong thế giới blockchain, chúng ta đã nói nhiều về DAO game, DAO đầu tư, nhưng chưa có một DAO thực sự đại diện cho người sáng tạo nội dung. Nếu một nhóm tác giả — ví dụ các nhà văn viết tiểu thuyết khoa học viễn tưởng — thành lập một DAO để gộp quyền khai thác dữ liệu và bán đấu giá cho các công ty AI, họ sẽ có sức mạnh thương lượng lớn hơn nhiều so với từng cá nhân. Điều này giống cách các hiệp hội tác giả hoạt động truyền thống, nhưng nhanh hơn, minh bạch hơn, công bằng hơn.
Năm 2021, khi NFT nóng sốt, tôi không mua theo trào lưu. Tôi đầu tư 50.000 đô la vào các dự án NFT thanh khoản cao như Bored Ape Yacht Club, nhưng chỉ để nghiên cứu hành vi nhà đầu tư. Tôi nhanh chóng nhận ra sự tách rời giữa giá trị thực và thanh khoản ảo, và bán toàn bộ trước đợt lao dốc. Điều đó khiến đồng nghiệp nam cho rằng tôi thiếu tầm nhìn, nhưng tôi mặc kệ vì đã có kết quả. Bây giờ, ngành blockchain đang làm lại điều tương tự với dữ liệu: họ sẽ nhìn thấy giá trị thực của việc token hóa tri thức, và những người vào sớm sẽ hưởng lợi lớn nhất.
Nghe có vẻ viễn vông? Có thể. Nhưng hãy nhớ: năm 2019, không ai tin rằng Uniswap — một hợp đồng thông minh không có công ty đứng sau — sẽ xử lý khối lượng giao dịch hàng tỷ đô la mỗi tuần. Năm đó, hầu hết mọi người nghĩ sàn giao dịch tập trung sẽ thống trị mãi mãi. Nhìn lại bây giờ, những ai xây dựng hạ tầng giao dịch tự động từ sớm đã tạo ra giá trị khổng lồ. Cơ hội tương tự đang nằm trên bàn đàm phán dữ liệu AI ngay lúc này.
11. Tín hiệu cần theo dõi trong 6 đến 18 tháng tới
Vậy, làm sao để không bị cuốn vào hype mà vẫn nắm bắt được dòng chảy? Tôi đề xuất ba nhóm tín hiệu.
Nhóm thứ nhất: tín hiệu pháp lý. Trong sáu tháng tới, nếu Tòa án Hoa Kỳ đưa ra phán quyết đáng kể trong vụ New York Times kiện OpenAI hoặc vụ kiện của các tác giả, điều đó sẽ tạo ra một khuôn khổ pháp lý sơ khởi cho toàn bộ vấn đề dữ liệu sách. Nếu tòa án nghiêng về phía tác giả, giá trị của hạ tầng cấp phép phi tập trung sẽ tăng vọt. Nếu nghiêng về phía AI, ngành sẽ tiếp tục sử dụng dữ liệu mập mờ và bài toán vẫn chưa có lời giải.
Nhóm thứ hai: tín hiệu thị trường. Theo dõi xem có bao nhiêu công ty AI bắt đầu công bố thỏa thuận cấp phép nội dung với nhà xuất bản. Ví dụ, khi một công ty AI ký hợp đồng với một tập đoàn xuất bản lớn để sử dụng 10.000 đầu sách với giá 50 triệu đô la — đó là tín hiệu rõ ràng cho thấy giá trị dữ liệu sách đang được định giá ở mức cao. Ngược lại, nếu không có thỏa thuận nào và các vụ kiện gia tăng, thị trường ngầm sẽ tiếp tục phát triển.
Nhóm thứ ba: tín hiệu hạ tầng. Hãy chú ý xem các dự án blockchain về quyền dữ liệu cá nhân — như Ocean Protocol hoặc các giao thức tương tự — có thu hút nguồn vốn mới sau scandal đốt sách hay không. Nếu các quỹ đầu tư bắt đầu rót tiền vào "data DAO" hoặc "IP tokenization", đó là dấu hiệu cho thấy dòng chảy đã chính thức bước vào giai đoạn tăng trưởng. Lúc đó, người ta sẽ không còn nghi ngờ nữa, nhưng cũng đã muộn để vào ở vùng giá rẻ.
Năm 2022, thị trường sụp đổ, nhưng tôi ở tuổi 32 nhìn đó là cơ hội. Tôi thuyết phục ban lãnh đạo quỹ rót hai triệu đô la vào các dự án cross-chain đang bị định giá thấp, như LayerZero và Chainlink. Tôi cắt lỗ các vị thế yếu sau một tháng và chuyển toàn bộ thanh khoản vào stablecoin sinh lời. Kết quả: quỹ vượt trội so với thị trường 40% trong năm đó. Đừng đuổi theo hype, hãy đọc dòng chảy. Khi dòng chảy vẫn ở dưới lòng đất, ít người nhìn thấy. Khi nó phun trào lên bề mặt, bạn phải trả giá gấp mười lần.
12. Kết luận mở: Khi tri thức trở thành thanh khoản
Tôi không biết ai đã mua hàng triệu cuốn sách, xé trang và quét chúng. Tôi không biết họ làm việc đó ở đâu, với bao nhiêu tiền, và họ đã huấn luyện mô hình nào. Nhưng tôi biết một điều: thế giới vừa chứng kiến một trong những giao dịch mua lại tài nguyên trí tuệ lớn nhất lịch sử, dưới hình thức tồi tệ nhất có thể — một cuộc mua bán âm thầm, không hợp đồng công khai, không thanh toán minh bạch, không đền bù cho nhà sáng tạo.
Điều đó chứng minh một điều quan trọng: dữ liệu sách đã trở thành một loại tài sản chiến lược. Nó có giá trị thanh khoản. Nó có thể được mua, bán, lưu trữ, chuyển hóa và sử dụng để tạo ra tài sản mới. Nó cũng là một tài sản không thể nhìn thấy trên bảng cân đối kế toán truyền thống, giống như stablecoin trong những năm 2017–2018.
Với tất cả những ai đang xây dựng blockchain: đừng chỉ nhìn vào DeFi hiện tại, đừng chỉ nhìn vào NFT như ảnh hồ sơ, đừng chỉ nhìn vào các trò chơi tiền điện tử. Hãy nhìn về phía dữ liệu. Một thị trường dữ liệu phi tập trung — nơi mọi cuốn sách, mọi bài báo, mọi tác phẩm trí tuệ đều được định giá, giao dịch và thanh toán tự động — sẽ là một trong những hạ tầng tài chính lớn nhất mà con người từng xây dựng. Nó sẽ lớn hơn cả thị trường chứng khoán nhờ những tài sản tri thức chưa từng được giao dịch.
Câu hỏi cuối cùng tôi muốn đặt ra cho bạn đọc: khi một mô hình AI có thể đọc 10 triệu cuốn sách trong một tuần, bạn có chắc rằng bạn đang nắm giữ tài sản trí tuệ — hay bạn chỉ đang ngồi trên một chiếc ghế mà AI sắp kéo đi? Hãy chuẩn bị trước khi dòng chảy đến. Nếu không, bạn sẽ chỉ là một người đứng xem.
Đừng đuổi theo hype, hãy đọc dòng chảy.
