Gần đây Coinbase chính thức công bố lộ trình niêm yết token mới nhất, token của @PerleLabs $PRL đã được đưa vào danh sách.

Đối với những người quan tâm đến thị trường tiền điện tử, tiêu chuẩn niêm yết của Coinbase luôn nổi tiếng với tính nghiêm ngặt, các dự án có thể lọt vào tầm ngắm của họ thường có nền tảng vững chắc về tuân thủ pháp luật, logic kinh doanh và khả năng triển khai thực tế.

Khi $PRL của bạn sắp tới TGE, sự chú ý của thị trường đối với dự án này cũng đang tăng nhanh, vậy Perle thực sự làm gì? Nó đang giải quyết những điểm yếu nào của ngành công nghiệp AI? Và tại sao lĩnh vực này lại có thể duy trì một logic kinh doanh dài hạn?

Một, cuộc khủng hoảng bí mật của ngành công nghiệp AI

Trước hết, để hiểu giá trị của Perle, cần phải hiểu rõ những nút thắt hiện tại của AI đang gặp phải là gì!

Trong những năm qua, cạnh tranh trong ngành AI chủ yếu tập trung vào khả năng tính toán và tham số của mô hình. Nhưng khi các mô hình ngôn ngữ lớn bước vào giai đoạn học tăng cường dựa trên phản hồi của con người, ngành đã phát hiện ra một vấn đề chết người — dữ liệu huấn luyện chất lượng cao không còn đủ nữa.

Vì vậy, để bù đắp cho khoảng trống dữ liệu này, nhiều công ty bắt đầu sử dụng “dữ liệu do AI tạo ra để huấn luyện AI mới”. Cách làm này trong ngắn hạn có vẻ hiệu quả, nhưng cộng đồng nghiên cứu đã chứng minh rằng điều này dẫn đến một hiện tượng gọi là “suy thoái mô hình”.

Nói đơn giản, giống như bản sao của bản sao, vòng lặp khép kín của AI sẽ khiến chất lượng đầu ra giảm theo hình xoắn ốc, cuối cùng tạo ra hàng loạt ảo giác hoàn toàn sai lệch nhưng trông có vẻ hợp lý.

Tất nhiên, nguy hiểm hơn nữa là các rủi ro về an toàn!

Khi AI bắt đầu đi sâu vào các lĩnh vực rủi ro cao như chẩn đoán y tế, lái xe tự động, quốc phòng và quân sự, nếu nguồn dữ liệu huấn luyện không minh bạch, không thể truy xuất nguồn gốc, hậu quả là không thể chấp nhận được!

Và những lĩnh vực này yêu cầu tỷ lệ lỗi dữ liệu gần như bằng không.

Vì vậy, kết luận rõ ràng là — AI càng thông minh, nhu cầu về dữ liệu con người thực, chất lượng cao, có thể truy xuất nguồn gốc càng lớn.

Hạ tầng dữ liệu đã trở thành một nhu cầu thiết yếu không thể thiếu trong thời đại AI!

Hai, giải pháp của Perle

Đối mặt với những điểm yếu trên, vị trí của Perle Labs rất rõ ràng — xây dựng hạ tầng dữ liệu AI cấp doanh nghiệp và quốc gia có chủ quyền.

Thực tế, trên thị trường có rất nhiều nền tảng crowdsourcing ghi nhãn dữ liệu, nhưng phần lớn đều sử dụng mô hình “trả phí theo số lượng”, tìm kiếm hàng nghìn người bình thường để thực hiện các công việc đơn giản như khoanh vùng hình ảnh hoặc phân loại văn bản.

Tuy nhiên, mô hình này hoàn toàn không đáp ứng được yêu cầu của các lĩnh vực chuyên môn cao.

Perle có ba điểm khác biệt cốt lõi!

1️⃣ Sự tham gia của các chuyên gia thực sự

Perle đã từ bỏ quy trình tự động hóa chất lượng thấp, yêu cầu tất cả dữ liệu phải được các chuyên gia thực thụ xem xét và xác minh.

2️⃣ Uy tín trên chuỗi và khả năng truy xuất nguồn gốc

Đây là nơi cơ chế Web3 phát huy tác dụng.

Perle sẽ ghi lại toàn bộ hồ sơ công việc và hiệu suất của các nhà đóng góp dữ liệu lên blockchain, hình thành hệ thống uy tín có thể xác minh được.

Điều này không chỉ đảm bảo tính truy xuất nguồn gốc của dữ liệu, mà còn giúp các chuyên gia xuất sắc dựa trên uy tín của mình để nhận phần thưởng kinh tế liên tục.

3️⃣ Phục vụ khách hàng có giá trị cao

Khách hàng mục tiêu của Perle là các doanh nghiệp và chính phủ!

Những khách hàng này sẵn sàng trả giá cao hơn cho dữ liệu “hoàn toàn đáng tin cậy”.

Theo thông tin, hiện tại Perle đã có nhóm khách hàng thực tế và tạo ra doanh thu thực tế, điều này là một nền tảng quan trọng trong số các dự án Web3 thường thiếu khả năng tạo ra dòng tiền.

Ba, nền tảng đội ngũ

Đánh giá một dự án có thể thành công hay không, hồ sơ của đội ngũ là một trong những chỉ số quan trọng!

Đội ngũ cốt lõi của Perle không phải là người mới vào nghề, mà đến từ doanh nghiệp hàng đầu toàn cầu trong lĩnh vực ghi nhãn dữ liệu AI — Scale AI.

Scale AI hiện có giá trị khoảng 30 tỷ USD, đã nhận được các khoản đầu tư chiến lược trị giá hàng trăm triệu USD từ Meta, cũng như các hợp đồng trị giá hàng trăm triệu USD từ Bộ Quốc phòng Mỹ.

Có thể nói, Scale AI đã định hình tiêu chuẩn của ngành dữ liệu AI hiện đại, đồng thời chứng minh giá trị thương mại khổng lồ của lĩnh vực này.

Và đội ngũ của Perle chính là những người mang kinh nghiệm thực chiến tích lũy từ Scale AI!

1️⃣ CEO Ahmed Rashad

Từng làm việc tại Scale AI với vai trò phụ trách cung cấp và mở rộng mạng lưới ghi nhãn dữ liệu. Anh rất hiểu cách tổ chức nguồn nhân lực toàn cầu để sản xuất dữ liệu.

2️⃣ Trưởng bộ phận vận hành sản phẩm Moe Abdelfattah

Cũng đến từ Scale AI, từng phụ trách tăng trưởng lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có hiểu biết sâu sắc về nhu cầu dữ liệu huấn luyện cho các mô hình lớn.

3️⃣ Nhà khoa học nghiên cứu Sajjad Abdoli

Sở hữu bằng tiến sĩ của Đại học Montreal và nền tảng MILA, chuyên sâu về học máy và an toàn AI.

4️⃣ Cơ cấu đội ngũ rất thực tế

Có người hiểu cách tổ chức sản xuất dữ liệu quy mô lớn, có người hiểu các logic an toàn cốt lõi của mô hình AI, đồng thời kết hợp các cơ chế khuyến khích của Web3.

Họ đã giải quyết vấn đề “làm thế nào để sản xuất dữ liệu quy mô lớn” tại Scale AI, còn tại Perle, họ sẽ giải quyết câu hỏi “làm thế nào để khiến dữ liệu quy mô này trở nên đáng tin cậy và phi tập trung”.

Bốn, định hướng thị trường và cơ hội tiếp theo

Hiện tại, Perle đã huy động được 17,5 triệu USD trong vòng gọi vốn, với các nhà đầu tư gồm Framework Ventures, CoinFund và nhiều tổ chức danh tiếng khác trong ngành.

Nguồn vốn và sự bảo chứng từ các tổ chức này đã đảm bảo cho sự phát triển tiếp theo của dự án.

So sánh theo chiều ngang với các dự án cùng lĩnh vực, các dự án Web3 x AI dữ liệu đã xuất hiện một số dự án có định giá cao.

Ví dụ, Vana đạt mức định giá cao nhất lịch sử là 3,3 tỷ USD, Sahara AI đạt 1,4 tỷ USD, Sapien cũng đạt 600 triệu USD.

Là đối thủ cạnh tranh mạnh trong cùng lĩnh vực, có doanh thu thực tế và nền tảng từ đội ngũ Scale AI trước đó, hiệu suất thị trường của Perle sau TGE rất đáng chú ý và cần tiếp tục theo dõi.

Tổng kết lại, việc Coinbase đưa $PRL vào lộ trình chỉ là bước khởi đầu. Điều thực sự thúc đẩy logic của Perle chính là nhu cầu của ngành AI đối với dữ liệu con người chất lượng cao.

Khi TGE của $PRL diễn ra, đối với những người quan tâm đến sự kết hợp giữa AI và Web3, Perle cung cấp một ví dụ điển hình để quan sát cách nền kinh tế dữ liệu phi tập trung có thể thực thi.

Trong cuộc đua AI sắp tới, ai nắm được nguồn dữ liệu chất lượng cao, người đó sẽ nắm thế chủ động, và Perle đang cố gắng trở thành nhà cung cấp nguồn dữ liệu này.