Thứ Sáu tối nhận được thông báo khẩn cấp — cần chuyển dữ liệu huấn luyện AI 1TB từ dịch vụ đám mây tập trung sang giải pháp phi tập trung trong vòng 72 giờ. Lúc đó phản ứng của tôi chỉ một từ: tuyệt. Nhưng đến sáng thứ Hai khi dữ liệu hoàn toàn lên blockchain và có thể sử dụng, tôi phát hiện ra một điều thú vị — trong toàn bộ thế giới tiền mã hóa, ít ai thực sự bàn luận về tầng dữ liệu, nhu cầu cơ bản nhất.

Chúng tôi có 1TB dữ liệu này không phải là ảo. Kết quả huấn luyện mô hình AI trong ba tháng: hàng triệu hình ảnh đã gắn nhãn, hàng chục nghìn giờ âm thanh, cộng thêm một đống checkpoint phức tạp của mô hình. Tất cả đều nằm yên trong tài khoản AWS của công ty, nhưng dự án chuyển sang quản trị cộng đồng, nghĩa là dữ liệu phải có thể xác thực và truy cập được bởi các đóng góp viên toàn cầu.

**Vướng mắc đầu tiên của IPFS**

Thứ Sáu tối, phản ứng đầu tiên của chúng tôi là dùng IPFS. Nghe có vẻ hoàn hảo — lưu trữ phân tán, định vị nội dung, tính chống kiểm duyệt tự nhiên. Thực tế là gì? Sau chưa đầy sáu giờ bắt đầu chuyển, vấn đề chi phí đã đập chúng tôi trở lại thực tại. Để duy trì khả năng truy cập của 1TB dữ liệu trên IPFS, phải liên tục " cố định" nó, tránh bị cơ chế thu gom rác xóa đi. Giá dịch vụ cố định phổ biến hiện nay đã vượt quá ngân sách.

Điều làm đau lòng hơn là tốc độ. Về lý thuyết, IPFS có thể truy cập toàn cầu, nhưng trải nghiệm thực tế phụ thuộc vào topology mạng và cache của các node. Các thành viên cộng đồng của chúng tôi phân tán trên năm châu, có người truy cập trong giây, có người phải đợi mười phút. Đối với phát triển mô hình AI cần lặp đi lặp lại nhiều lần, đây là một điểm nghẽn không thể chấp nhận.

**Lời hứa của Filecoin và thực tế**

Thứ Bảy trưa, chuyển sang thử Filecoin. Chi phí lưu trữ lý thuyết thực sự thấp hơn — theo dữ liệu chính thức, phí tháng cho 1TB có thể tiết kiệm đáng kể. Vấn đề là độ phức tạp. Lưu trữ của Filecoin dựa trên cam kết của thợ mỏ, việc truy xuất cần trả phí riêng cho thợ mỏ truy xuất. Điều này có nghĩa là chúng tôi phải cân bằng giữa chi phí lưu trữ và chi phí truy xuất. Hơn nữa, giá truy xuất ở các khu vực khác nhau biến động khá lớn, dự đoán chi phí không trực quan.

Quan trọng hơn — dù là phi tập trung, nhưng mô hình lưu trữ của Filecoin về cơ bản vẫn là "tôi trả tiền cho thợ mỏ giữ dữ liệu". Đối với các ứng dụng cần đảm bảo tính toàn vẹn và xác thực khả năng truy cập dữ liệu, mối quan hệ tin cậy này vẫn còn khá thụ động.

**Điểm ngoặt xuất hiện vào tối thứ Bảy**

Một đồng nghiệp đề cập đến dự án Walrus. Thật lòng, tôi chưa từng nghe qua. Sau khi xem tài liệu mới hiểu — đây là hạ tầng chuyên dành cho dữ liệu tầng ứng dụng. Nó dùng một cơ chế khác biệt: thông qua bằng chứng lưu trữ Byzantine-robust, đảm bảo tính khả dụng và toàn vẹn của dữ liệu. Nói đơn giản, hệ thống tích hợp xác thực mật mã về tính hợp lệ của dữ liệu, không dựa vào "tin tưởng thợ mỏ", mà dựa vào toán học.

Điều thu hút tôi nhất là triết lý thiết kế của nó — thừa nhận những gì các ứng dụng phi tập trung cần nhất. Không phải các cơ chế đồng thuận cao siêu, không phải token quản trị rườm rà, mà là: dùng được, rẻ đủ, có thể xác thực.

Chủ nhật sáng, bắt đầu dùng SDK của Walrus để chuyển dữ liệu. Quá trình diễn ra bất ngờ suôn sẻ. Upload dữ liệu, tạo Blob ID, tích hợp vào tầng ứng dụng — chỉ trong ba đến năm giờ là xong. Điều quan trọng là, phản hồi từ các người dùng thử toàn cầu cuối cùng đã ổn định về độ trễ truy cập, và mô hình chi phí rất rõ ràng.

**Bài học thực sự**

Sau khi hoàn thành chuyển đổi, suy ngẫm về 72 giờ này, tôi nhận ra một sự thật bị bỏ qua nghiêm trọng: Trong thế giới Web3, người ta bàn nhiều về thuật toán đồng thuận, cơ chế quản trị, kinh tế token. Nhưng quyết định xem ứng dụng phi tập trung có thể chạy thực sự hay không, chính là khả năng sử dụng của tầng dữ liệu.

IPFS rất tinh tế nhưng mô hình chi phí không thân thiện. Filecoin cố gắng thương mại hóa nhưng độ phức tạp quá cao. Sự xuất hiện của Walrus cho thấy một hướng đi — có thể tương lai của hạ tầng phi tập trung không phải là ai có công nghệ "ngầu" nhất, mà là ai thực sự hiểu được điểm đau của tầng ứng dụng.

Quay lại dự án mô hình AI của chúng tôi. Hiện các đóng góp viên cộng đồng có thể yên tâm xác thực tính toàn vẹn của bộ dữ liệu, truy cập nguyên liệu huấn luyện với chi phí hợp lý, và tin tưởng rằng dữ liệu này không đột nhiên trở nên không khả dụng vì một node offline. Cảm giác yên tâm này, tôi chưa từng trải nghiệm qua trong nhiều công cụ Web3 tôi đã dùng trước đây.

Có thể đây chính là hình thái của hạ tầng cơ bản — không cần bóng bẩy, chỉ mong giải quyết vấn đề thực tế.