Poseidon bắt tay Toss hiện thực hóa mô hình ‘kinh tế dữ liệu AI’ đầu tiên tại Việt Nam

Mô hình *từ dữ liệu kinh tế* nơi người dùng nhận thưởng khi cung cấp dữ liệu huấn luyện AI vừa được hiện thực hóa lần đầu tại Việt Nam thông qua hợp tác giữa Poseidon và ứng dụng tài chính Toss. Động thái này mở ra cuộc cạnh tranh mới xoay quanh *từ dữ liệu thực tế* từ người dùng thật, thay vì chỉ dựa vào thông tin thu thập trên internet.

Theo thông báo của Poseidon ngày 26 (giờ địa phương), công ty đã ký kết hợp tác với Viva Republica – đơn vị vận hành nền tảng tài chính di động Toss – để triển khai mô hình cho phép người dùng tham gia cung cấp dữ liệu huấn luyện AI và nhận lại phần thưởng tương xứng. Với nền tảng gần 30 triệu người dùng của Toss, đây được xem là bước đi đầu tiên nhằm đưa *từ thị trường dữ liệu AI* tiếp cận đại chúng ở quy mô lớn.

Trong bối cảnh cuộc đua nâng cấp mô hình AI ngày càng gay gắt, nhiều ý kiến cho rằng dữ liệu từ internet đã chạm trần về khả năng cải thiện chất lượng mô hình. Đặc biệt, các tập dữ liệu ghi lại giọng nói, hành vi, phản ứng của con người – tức *từ dữ liệu thế giới thực* – rất khó thu thập trên web mở và gần như chưa có cơ chế thưởng cho người cung cấp.

Poseidon thời gian qua đã xây dựng hạ tầng kết nối toàn bộ chuỗi giá trị dữ liệu, từ thu thập, làm sạch, gắn giấy phép, cho đến phân phối. Khi kết hợp với khả năng tiếp cận người dùng quy mô lớn của Toss, hai bên được đánh giá có thể tạo ra nguồn *từ dữ liệu chất lượng cao* đủ lớn để phục vụ các mô hình AI thế hệ mới.

Với thỏa thuận này, ứng dụng thu thập dữ liệu Numo của Poseidon sẽ được tích hợp trực tiếp trong app Toss. Người dùng có thể tham gia đóng góp dữ liệu giọng nói, hình ảnh, video… giúp xây dựng kho dữ liệu huấn luyện AI tiếng Hàn (và các ngôn ngữ liên quan), đồng thời nhận thưởng tùy theo giá trị và mức độ đóng góp. *Bình luận*: Về bản chất, Toss đang cho phép người dùng “cho thuê” dữ liệu cá nhân trong khuôn khổ được kiểm soát, thay vì để dữ liệu bị khai thác miễn phí.

Toàn bộ dữ liệu sẽ được ghi nhận trên mạng lưới *từ DATA* do Poseidon phát triển, đi kèm hệ thống kiểm chứng công khai có tên Trace. Nhờ đó, nguồn gốc và mức đóng góp của từng bộ dữ liệu được quản lý minh bạch: bên mua dữ liệu có thể xác thực xuất xứ, còn người đóng góp có thể theo dõi dữ liệu của mình đang được sử dụng thế nào và được chi trả ra sao. Mạng lưới *từ dữ liệu DATA* này được triển khai lại từ dự án Story trước đây, nay vận hành dưới mô hình *từ DATA Foundation* và kết nối với các sản phẩm như marketplace dữ liệu con người Kled.

Dữ liệu thu thập qua Numo được xếp vào nhóm *từ dữ liệu góc nhìn thứ nhất (first-person data)*, tức dữ liệu do chính người dùng tạo ra trong bối cảnh đời sống thực. Đây là loại dữ liệu được xem là tài nguyên cốt lõi để phát triển các ứng dụng *từ AI vật lý* như robot, xe tự hành và những hệ thống cần tương tác trực tiếp với môi trường thật. Khi các tập đoàn AI toàn cầu đẩy mạnh cuộc đua sở hữu nhóm dữ liệu này, Hàn Quốc – với tỷ lệ sử dụng di động cao và mật độ dữ liệu đời sống dày đặc – đang nổi lên như một nguồn cung chiến lược. Poseidon và Toss dự kiến hoàn thiện, kiểm chứng mô hình tại thị trường nội địa trước khi mở rộng ra quốc tế.

Ông Seo Chang-hoon, phụ trách mảng kinh doanh mới của Toss, nhận định nhu cầu về *từ dữ liệu AI chất lượng cao* đang tăng rất nhanh cùng với sự bùng nổ của ngành AI. Ông cho biết mục tiêu của Toss là xây dựng cấu trúc nơi người dùng có thể tham gia *từ nền kinh tế dữ liệu* một cách tự nhiên, đồng thời được ghi nhận và trả thưởng minh bạch theo đúng giá trị đóng góp.

Ông Lee Seung-yup (SY Lee) – Giám đốc chiến lược kiêm Chủ tịch Poseidon – nhấn mạnh Hàn Quốc là một trong số ít thị trường hội tụ đồng thời ba yếu tố: tầm quan trọng chiến lược về *từ dữ liệu AI*, hạ tầng tài chính phát triển và môi trường di động toàn diện. Theo ông, hợp tác với Toss sẽ là bàn đạp để Poseidon phát triển mô hình *từ dữ liệu AI do người dùng tham gia* trở thành chuẩn mực toàn cầu.

*Bình luận*: Với việc gắn rõ danh tính “người sở hữu dữ liệu” và thiết lập cơ chế trả thưởng, mô hình của Poseidon – Toss được xem là lời đáp thực tiễn cho bài toán “ai được hưởng lợi từ dữ liệu” vốn gây tranh cãi lâu nay trong ngành AI. Khi cuộc đua thu thập *từ dữ liệu thế giới thực* trở nên sôi động, mô hình *từ dữ liệu kinh tế* dựa trên sự tham gia trực tiếp của người dùng nhiều khả năng sẽ tiến gần hơn tới vị thế tiêu chuẩn mới trên thị trường AI.