GPT-5 mà mọi người mong đợi cuối cùng cũng đã ra mắt. Tuy nhiên, hai người thử nghiệm mô hình mới được Reuters phỏng vấn cho biết, mặc dù khả năng lập trình và giải quyết các vấn đề khoa học và toán học của GPT-5 rất mạnh, nhưng họ cho rằng sự nhảy vọt từ GPT-4 đến GPT-5 không lớn bằng từ GPT-3 đến GPT-4. Nguyên nhân của sự tắc nghẽn không khó để hiểu - dữ liệu không đủ. Có một cách nói rất không nghiêm túc nhưng rất hình tượng rằng, khi đó GPT-4 đã thu thập gần như toàn bộ dữ liệu có thể lấy từ Internet, có cảm giác giống như đã trải qua sự phồn vinh của thế giới. Vì vậy, cựu giám đốc khoa học của OpenAI, Ilya Sutskever, đã nói vào năm ngoái rằng, mặc dù khả năng tính toán đang tăng lên, nhưng khối lượng dữ liệu không tăng tương ứng. Thực ra mà nói, một AI đa năng có lẽ sẽ đạt đến đỉnh cao của nó với GPT-5 trong một thời gian dài, và các công ty AI sẽ cạnh tranh với nhau bằng AI chuyên gia. Chẳng hạn như trong cuộc phỏng vấn này, chuyên gia AI Ram Kumar của OpenLedger đã đề cập rằng nhiều bên A (ví dụ như Trust Wallet) muốn tích hợp AI vào ví, nhưng họ không thể sử dụng mô hình chung - không đáp ứng được nhu cầu cụ thể, mà phải tùy chỉnh theo từng tình huống, OL cung cấp các giao thức và công cụ để mọi người có thể làm điều đó. Một ví dụ khác là Bloomberg đã bắt đầu phát triển BloombergGPT ngay từ đầu, dựa trên khối lượng lớn dữ liệu độc quyền, tin tức, dữ liệu doanh nghiệp và văn bản (tổng cộng hơn 7000 tỷ nhãn) để đào tạo. Chính vì kho dữ liệu khép kín này, nó sẽ vượt trội hơn nhiều so với các LLM chung trong các nhiệm vụ tài chính. Một ví dụ khác là hệ thống lái tự động FSD của Tesla do Elon Musk phát triển, dựa trên hàng tỷ dặm video/ dữ liệu đo xa mà Tesla tự thu thập được, điều mà các đối thủ của Tesla không có. Vì vậy, vài ngày trước, Musk đã ám chỉ rằng nếu ông cũng có thể lấy được dữ liệu lái xe địa phương của Trung Quốc, trong cuộc thi trước đó với Dongchedi, Tesla có thể hoàn toàn vượt qua. Vì vậy, có thể nói, cuộc cạnh tranh AI trong tương lai chắc chắn sẽ diễn ra trong lĩnh vực dữ liệu chuyên gia, chỉ dựa vào việc thu thập dữ liệu thông thường từ Internet là không đủ. Do đó, hệ thống quyền sở hữu dữ liệu mà OpenLedger phát triển sẽ trở thành cơ sở hạ tầng mới. Hãy tưởng tượng rằng, dữ liệu quý giá không chỉ quý giá vì nó hiếm, mà còn vì nó có thể mang lại lợi nhuận cho người sở hữu dữ liệu (nếu bạn coi dữ liệu như một tài sản), giống như nhà có thể tạo ra tiền thuê, dữ liệu cũng nên tạo ra tiền thuê dữ liệu. Ram đã nói trong video rằng, Hugging Face rất tuyệt vời, nhưng 90% bộ dữ liệu trên đó không hữu ích cho việc thương mại hóa. Do đó, để có được AI chuyên gia có thể thương mại hóa, trước tiên phải có hệ thống quyền sở hữu dữ liệu, để người sở hữu dữ liệu quý giá có thể đưa dữ liệu quý giá của họ ra và nhận được lợi nhuận, từ đó khuyến khích nhiều người sở hữu dữ liệu quý giá hơn tham gia, tạo thành vòng tuần hoàn tích cực. Sự bình đẳng mà AI mang lại có thể ẩn chứa trong điều này, trước đây, tài nguyên của các chuyên gia là quý giá, là đặc quyền của tầng lớp đặc biệt, vì thời gian của các chuyên gia là có hạn. Nhưng trong thời đại AI, nếu là AI chuyên gia thì sao? Nó giảm thiểu đáng kể chi phí biên, khiến cho người bình thường có thể sử dụng dịch vụ cấp độ chuyên gia hoặc gần chuyên gia trở nên khả thi. Mong chờ OL ra mắt trên mạng chính.