Quy mô dữ liệu AI thực thể cần mở rộng gấp 100 lần? Mechanism Capital tiết lộ các biến số chính vào năm 2026

Theo tin tức mới nhất, cộng sự của Mechanism Capital, Andrew Kang, gần đây đã tuyên bố rằng quy mô dữ liệu AI thực thể sẽ mở rộng gấp 100 lần vào năm 2026. Dự đoán này phản ánh những đột phá quan trọng về công nghệ trong lĩnh vực robot và AI thực thể vào năm 2025, từ kiến trúc mô hình, phương pháp huấn luyện đến thu thập dữ liệu đều đạt được tiến bộ then chốt.

Đột phá công nghệ năm 2025 mở đường cho bùng nổ dữ liệu

Năm 2025, lĩnh vực robot đã giải quyết được một số vấn đề cốt lõi tồn tại lâu dài. Theo phân tích của Andrew Kang, những đột phá này bao gồm:

• Sáng tạo trong kiến trúc mô hình và phương pháp huấn luyện giúp hệ thống AI học hiệu quả hơn
• Đột phá trong công nghệ thu thập dữ liệu, biến việc thu thập dữ liệu quy mô lớn trở nên khả thi hơn
• Tiến bộ trong hiểu biết về chất lượng dữ liệu và công thức dữ liệu, nâng cao khả năng sử dụng dữ liệu
• Ứng dụng sáng tạo của công nghệ học tăng cường, giúp các công ty như Figure, Dyna và PI đạt tỷ lệ thành công trên 99% trong các tình huống thực tế
• Đột phá trong công nghệ ghi nhớ, phá vỡ giới hạn “tường nhớ” trước đây

Chuyển đổi quan trọng từ lý thuyết sang thực tiễn

Điểm chung của những tiến bộ này là gì? Chính là các công ty AI hiện có niềm tin để đầu tư vào việc thu thập dữ liệu quy mô lớn. Nói cách khác, tiến bộ công nghệ năm 2025 giải quyết câu hỏi “có thể làm được không”, còn bùng nổ dữ liệu năm 2026 sẽ giải quyết câu hỏi “làm thế nào để làm quy mô lớn”.

Andrew Kang đề cập rằng, các công nghệ như ReMEmber của NVIDIA, Titans và MIRAS đã thực hiện ghi nhớ trong quá trình thử nghiệm, các mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) xuất sắc hơn cung cấp khả năng hiểu không gian mạnh mẽ hơn cho các mô hình hành động ngôn ngữ thị giác (VLA). Những tiến bộ này có nghĩa là hệ thống không chỉ xử lý được nhiều dữ liệu hơn mà còn khai thác giá trị sâu hơn từ dữ liệu đó.

Ý nghĩa thị trường của việc tăng quy mô dữ liệu gấp 100 lần

Tại sao con số 100 lần lại quan trọng?

Theo thông tin nhanh, thị trường năm 2025 đã phần nào chứng kiến khả năng ánh xạ không mẫu mực, độ nhạy cảm về thị giác và suy luận vật lý chung dựa trên quy mô dữ liệu. Nói cách khác, quy mô dữ liệu lớn hơn đã bắt đầu thể hiện các khả năng mới. Dự kiến tăng trưởng gấp 100 lần đồng nghĩa với việc các khả năng này sẽ được giải phóng theo cấp số nhân.

Phản ứng của AI trong lĩnh vực crypto

Điều thú vị là, xu hướng này phản ánh sự nâng cấp của AI trong lĩnh vực crypto. Theo thông tin mới nhất, Nansen AI sẽ nâng cấp thành sản phẩm giao dịch chuỗi toàn diện vào năm 2026, hỗ trợ thực hiện tất cả các giao dịch chuỗi bằng AI. Từ phân tích dữ liệu đến thực thi giao dịch, sự nâng cấp này phần nào phản ánh tiến bộ của AI thực thể trong xử lý dữ liệu và khả năng ra quyết định, ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

Các hướng tiếp theo cần chú ý

Việc quy mô dữ liệu AI thực thể vào năm 2026 có thể tăng gấp 100 lần đồng nghĩa với một số hướng phát triển tiềm năng:

• Tính đa dụng và khả năng thích ứng của hệ thống AI sẽ được nâng cao rõ rệt
• Hiệu quả trong quy trình gán nhãn và xử lý dữ liệu có thể trở thành điểm cạnh tranh mới
• Các ứng dụng của AI thực thể sẽ mở rộng và sâu sắc hơn nữa
• Nhu cầu về hạ tầng và công cụ liên quan sẽ tăng mạnh

Tóm lại

Dự đoán của Andrew Kang không phải là ngẫu nhiên, mà dựa trên những đột phá thực chất trong nhiều khía cạnh công nghệ của lĩnh vực AI thực thể năm 2025. Từ học tăng cường đến công nghệ ghi nhớ, từ thu thập dữ liệu đến hiểu biết về chất lượng dữ liệu, những tiến bộ này đều hướng tới một hướng chung: thời đại thu thập và ứng dụng dữ liệu quy mô lớn đang đến gần. Dự kiến tăng trưởng gấp 100 lần về quy mô dữ liệu phản ánh sự chuyển đổi từ “có thể làm được không” sang “làm thế nào để làm quy mô lớn”. Sự chuyển đổi này có thể sẽ dần thể hiện rõ trong chuỗi ngành AI vào năm 2026.