Người đồng sáng lập Google Brains, Andrew Ng, nhận xét rằng “bộ dữ liệu khổng lồ không cần thiết cho sự đổi mới của AI”. Vài năm trước, tôi đã nói chuyện với một người từ một công ty công nghệ khổng lồ cũng muốn tham gia vào lĩnh vực kinh doanh dữ liệu. Tôi hỏi anh ta rằng họ muốn thu thập dữ liệu nào và sử dụng dữ liệu đó như thế nào. Câu trả lời của ông là lấy tất cả dữ liệu có thể có và sau đó tìm cách sử dụng nó. Câu trả lời của anh ấy nói lên rất nhiều điều về việc kinh doanh dữ liệu.

Nhiều công ty muốn bắt đầu hành trình dữ liệu của họ với một dự án CNTT lớn để thu thập và lưu trữ nhiều dữ liệu. Sau đó, thảo luận dễ dàng về kiến ​​trúc CNTT, lựa chọn công cụ và cách xây dựng tất cả các tích hợp. Những dự án này chiếm một lượng lớn thời gian và nguồn lực.

Điều hiếm khi được xem xét là giá trị thực mà chúng tôi muốn từ dữ liệu. Và ngay cả khi chúng ta có kế hoạch cho điều đó, nó có thể bị lãng quên trong nhiều tháng hoặc nhiều năm đối với các dự án kiến ​​trúc, tích hợp và đường ống CNTT. Những dự án này không được điều hành bởi những người muốn sử dụng dữ liệu; chúng thường được điều hành bởi các quan chức CNTT.

Ông Ng cũng nhận xét rằng mọi người thường tin rằng bạn cần dữ liệu khổng lồ để phát triển máy học hoặc AI. Dường như có niềm tin rằng số lượng có thể bù đắp cho chất lượng trong phân tích dữ liệu và AI. Tôi nhớ có một cuộc thảo luận với một công ty thiết bị đeo khi người phát ngôn của họ tuyên bố rằng bạn cần dữ liệu từ hàng triệu người để tìm bất cứ thứ gì hữu ích cho việc xây dựng mô hình.

Có những trường hợp sử dụng mà dữ liệu lớn có giá trị. Tuy nhiên, thực tế là trong nhiều trường hợp sử dụng, bạn có thể trích xuất giá trị đáng kể từ các tập dữ liệu nhỏ, đặc biệt nếu dữ liệu có liên quan. Chúng ta cũng có thể nghĩ đến các tập dữ liệu theo chiều ngang và chiều dọc, chẳng hạn như chúng ta muốn phân tích một điểm dữ liệu từ hàng triệu người hay nhiều điểm dữ liệu từ một số ít người. Với dữ liệu theo chiều ngang và chiều dọc, ý tôi không phải là cách chúng được tổ chức trong một bảng, mà là cách tiếp cận theo chiều ngang để thu thập thông tin gì đó từ nhiều đối tượng, ví dụ như nhịp tim từ hàng triệu người, so với cách tiếp cận theo chiều dọc là có nhiều dữ liệu hơn từ ít đối tượng hơn , ví dụ: rất nhiều dữ liệu về sức khỏe từ một nhóm mẫu nhỏ hơn.

Nhưng nó có giúp hiểu rõ hơn về sức khỏe, giấc ngủ và sức khỏe của một cá nhân không? Nhìn vào dữ liệu sức khỏe như một ví dụ minh họa câu hỏi tốt (không có ý định chơi chữ). Một thiết bị đeo được thu thập số bước, nhịp tim và thời gian ngủ của hàng triệu người. Sau đó, chúng tôi có thể phân tích dữ liệu này để xác định xem nhiều bước hơn và nhịp tim cao hơn trong ngày dự đoán người đó ngủ lâu hơn vào đêm đó hay không. Sau đó, chúng ta có thể tìm thấy một mô hình dự đoán kết quả tương tự cho những người khác.

Chúng ta có thể lấy một mô hình khác để xây dựng mô hình phân tích. Ví dụ: một cá nhân sử dụng nhiều thiết bị đeo hơn để thu thập dữ liệu về bài tập, tim và giấc ngủ thông thường, cũng như dữ liệu về huyết áp, đường huyết, nhiệt độ cơ thể, cân nặng và một số bệnh tật. Bây giờ chúng ta có thể nhận được các kết quả khác nhau về mối quan hệ nhịp tim, bước đi và giấc ngủ. Chúng ta có thể thấy rằng mối quan hệ của chúng phụ thuộc vào các biến số khác, ví dụ như đường huyết cao hoặc huyết áp thay đổi mô hình hoạt động đối với người khỏe mạnh. Những phát hiện này có thể được xác định từ một số ít người.

Các ví dụ trên không nhằm đưa ra bất kỳ kết luận nào về những gì có liên quan để phân tích sức khỏe. Những kết luận đó phải được rút ra từ chính dữ liệu, nhưng nó minh họa cách có thể thực hiện các cách tiếp cận khác nhau và thu được các kết quả hoàn toàn khác nhau. Dữ liệu có thể đeo vào lúc này là một ví dụ điển hình về tư duy dữ liệu lớn; mục tiêu là thu thập một vài điểm dữ liệu từ hàng triệu triệu người và sau đó chỉ đào tạo các mô hình dữ liệu để kết luận điều gì đó từ đó, mặc dù chúng tôi không biết mức độ liên quan của các điểm dữ liệu đó. Cũng có thể xây dựng mô hình từ dữ liệu phong phú của một vài cá nhân và trên thực tế, đó có thể là một nhiệm vụ tạo mô hình AI thú vị và có giá trị.

Tất nhiên, cũng có những trường hợp mô hình dữ liệu có thể được xây dựng từ một lượng lớn dữ liệu mặc dù chúng ta không biết liệu nó có liên quan hay không. Ví dụ, podcast này nói về các quỹ đầu cơ cố gắng thu thập tất cả các loại dữ liệu và sau đó xây dựng các mô hình để xem liệu chúng có thể dự đoán các chuyển động của thị trường chứng khoán hay không. Điều này bao gồm nhiều hơn dữ liệu tài chính truyền thống cho các khoản đầu tư. Ví dụ: cách mọi người mua các loại thực phẩm khác nhau, xem nội dung phát trực tuyến và dành thời gian rảnh rỗi của họ, sau đó tìm 'tín hiệu yếu' để dự đoán xu hướng và tác động của chúng đến thị trường đầu tư. Vì vậy, so với nhiều trường hợp phân tích dữ liệu khác, nó khác biệt vì nó không tập trung vào phân tích chi tiết cụ thể mà thu thập ngẫu nhiên tất cả các loại dữ liệu để xem liệu nó có thể tìm thấy điều gì đó liên quan từ nó hay không, hy vọng sẽ tìm thấy bất kỳ biến mới nào có thể cung cấp một lợi thế cạnh tranh.

Trong hầu hết các trường hợp sử dụng, việc sử dụng dữ liệu và xây dựng AI sẽ rất quan trọng trong việc hiểu nhu cầu và mục tiêu. Dữ liệu liên quan sau đó có thể được chọn dựa trên nhu cầu thực tế và kiểm tra dữ liệu nào quan trọng. Dữ liệu nhỏ nhưng có liên quan có thể tạo ra một mô hình AI hữu ích. Điều này thường đòi hỏi bối cảnh phải được tính đến, không chỉ nhiều điểm dữ liệu ngẫu nhiên được thu thập với một mô hình được xây dựng. Bất kể dữ liệu nào bạn có, bạn luôn có thể xây dựng một mô hình, nhưng nó không đảm bảo rằng mô hình có ý nghĩa. Các công ty và nhà phát triển nên tập trung nhiều hơn vào dữ liệu có liên quan hơn là dữ liệu lớn.
â € <

Các doanh nghiệp đã chuyển dịch vụ của họ lên đám mây trong vài năm. Dịch vụ ngang hàng (P2P) đã trở nên nổi tiếng, đặc biệt là với blockchain và tiền điện tử. Nhưng người dùng cá nhân vẫn chưa thực sự sử dụng các đám mây cá nhân và số lượng các dịch vụ P2P thực vẫn còn khá hạn chế. Nhưng điều này có thể sớm thay đổi.

Tôi đã viết trước đó về giải pháp phi tập trung. Các đám mây cá nhân và ứng dụng P2P là những ví dụ về các ứng dụng phân tán được đề cập trong bài viết đó. Nhưng chúng ta hãy có một cách tiếp cận cụ thể và thực dụng hơn, những ứng dụng này có thể là gì và chúng hoạt động như thế nào.

Gần đây tôi đã được chứng minh một số dịch vụ về cơ bản là các ứng dụng mà người dùng có thể chạy cục bộ trong trình duyệt của riêng họ và có dữ liệu được lưu trữ cục bộ hoặc trong đám mây của chính người dùng.

1. Một người có thể chơi với người khác trong trò chơi tàu chiến và cả hai người chỉ chạy trò chơi đó trong trình duyệt của riêng họ. Không có máy chủ trung tâm cho trò chơi. Việc mai mối có thể diễn ra theo kiểu thuần túy không có máy chủ khi người dùng phát một thông báo rằng họ sẵn sàng chơi.
2. Dịch vụ nhắn tin giữa hai người dùng không sử dụng bất kỳ máy chủ trung tâm nào cho các kết nối mà hoàn toàn là tin nhắn giữa hai ứng dụng.
3. Hai người dùng có thể nhận dạng nhau bằng cách chỉ có danh tính riêng của họ cục bộ và sau đó họ có thể bắt đầu liên lạc được mã hóa mà không cần bất kỳ bên thứ ba nào.

Những ví dụ này nghe có vẻ đơn giản, nhưng chúng có thể là khởi đầu của một cuộc cách mạng lớn trong các ứng dụng và thậm chí cả cách sử dụng internet. Tất nhiên, giao thức cơ bản của Internet, TCP / IP, dựa trên các gói được định tuyến từ A đến B. Nhưng trên thực tế, hầu hết các dịch vụ trong ba thập kỷ qua đều dựa trên cấu hình máy khách-máy chủ, không phải dịch vụ cục bộ và / hoặc các kết nối trực tiếp giữa những người dùng.

Các dịch vụ này đặt ra một số câu hỏi kỹ thuật về việc liệu khả năng sử dụng có đủ tốt cho người dùng phổ thông hay không. Ví dụ: người dùng đã có thể thiết lập kết nối bằng cách gửi lời mời bằng email truyền thống, sau đó thực hiện kết nối P2P với thông tin đăng nhập cục bộ và gửi tin nhắn trực tiếp hoặc thông qua các dịch vụ tập trung như email hoặc ứng dụng nhắn tin.

Một sự kết hợp thú vị xảy ra khi các dịch vụ sử dụng các ứng dụng cục bộ của người dùng và đám mây của chính người dùng hoặc các dịch vụ lưu trữ tương tự. Khó có thể lưu trữ và sắp xếp cục bộ tất cả dữ liệu của người dùng khi sử dụng một số thiết bị. Tuy nhiên, kịch bản sẽ thay đổi nếu người dùng có dịch vụ lưu trữ của riêng họ và có thể lấy dữ liệu và ứng dụng cần thiết từ đó để sử dụng cục bộ khi cần thiết. Bộ nhớ này không phải là dịch vụ trung tâm của bên thứ ba mà là dịch vụ của chính người dùng trong cơ sở hạ tầng toàn cầu rộng lớn hơn.

Nghe có vẻ phức tạp, nhưng điều này có thực sự quan trọng? Với blockchain và tiền điện tử, chúng tôi đã thấy cách người dùng có thể thực hiện giao dịch trực tiếp mà không cần bên thứ ba. Nó đã cho phép thanh toán ẩn danh đáng tin cậy mà không cần cơ quan hoặc dịch vụ trung tâm để theo dõi tất cả các giao dịch. Nó có thể cung cấp một hệ thống đáng tin cậy hơn, quyền riêng tư tốt hơn và không có điểm lỗi nào.

Nhưng với các dịch vụ người dùng và kết nối P2P này, chúng tôi có thể làm được nhiều điều hơn là thanh toán bằng tiền điện tử đơn giản. Hãy lấy một số ví dụ:

1. Người dùng có thể giữ tất cả dữ liệu của họ trong các dịch vụ của riêng họ, tinh chỉnh, làm giàu và sử dụng dữ liệu đó với các ứng dụng cục bộ của họ và sau đó chia sẻ một số dữ liệu, theo từng trường hợp, với những người dùng hoặc nhà cung cấp dịch vụ khác.
2. Bảo mật cao và riêng tư thông tin liên lạc giữa người dùng với người dùng mà không có bất kỳ bên thứ ba.
3. Danh tính cá nhân mà người dùng tự quản lý không dựa trên dịch vụ xác thực của bên thứ ba, nơi hai người dùng có thể nhận dạng trực tiếp nhau và bắt đầu liên lạc an toàn.

Blockchain và mã thông báo đã nhận được rất nhiều sự chú ý, nhưng các ví dụ ở trên chứng minh tốt hơn các ứng dụng phân tán và giao tiếp ngang hàng. Blockchain và mã thông báo cũng có thể là một phần của các dịch vụ này. Blockchain có thể cung cấp một sổ cái để theo dõi các giao dịch và mã thông báo như một mô hình để kiếm tiền từ các dịch vụ phân tán. Nhưng chúng không phải là dịch vụ đơn thuần. Điều cơ bản là phải có các ứng dụng và dịch vụ có giá trị đối với người dùng, sau đó chúng ta có thể sử dụng chuỗi khối và mã thông báo trong việc triển khai.

Câu hỏi đặt ra là, những dịch vụ nào sẽ mang lại sự đột phá thực sự cho đám mây cá nhân, ứng dụng và dịch vụ P2P thuần túy của người dùng và khi nào? Chúng có thể sẽ được liên kết với dữ liệu cá nhân, danh tính tự chủ, thông tin liên lạc đáng tin cậy và chia sẻ dữ liệu. Chúng tôi chỉ cần một vài ứng dụng dễ sử dụng và sau đó mọi thứ có thể bắt đầu phát triển nhanh chóng.

â € <Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Người ta thường nói mọi người không đánh giá cao những thứ họ có thể nhận được miễn phí. Một cách nhìn khác cho rằng rất khó xác định giá trị của nó nếu bạn không trả tiền cho một thứ gì đó. Với chi phí gửi email hoặc nhận các liên hệ trên mạng xã hội gần như bằng không, có nghĩa là khó có được giá trị từ chúng hơn? Chúng ta có nên bắt đầu trả tiền cho danh bạ và tin nhắn không?

Bạn có nhớ cái thời mà chỉ có một chiếc điện thoại cố định ở nhà không? Hay khi bạn nhận được những bức thư qua đường bưu điện? Khi điện thoại của bạn đổ chuông, chắc chắn ai đó đã trả lời cuộc gọi và thực sự coi trọng cuộc gọi. Khi bạn nhận được một lá thư có tên và đóng dấu trên phong bì, đó là thứ bạn muốn mở ra và đọc. Giờ đây, bạn nhận được các cuộc gọi tự động sử dụng VoIP, khiến chúng thực sự rẻ. Bạn nhận được rất nhiều email, hầu hết trong số đó bạn thậm chí không mở hoặc đọc.

Làm thế nào về các liên hệ mạng xã hội? Bạn có thể gửi lời mời trên LinkedIn hoặc Facebook cho hầu hết mọi người và nhiều người chấp nhận lời mời từ những người mà họ không biết. Có thể nói điều này đã khiến mọi người kết nối với nhau tốt hơn và làm cho thế giới trở nên dân chủ hơn. Trước đó, bạn có thể đã cố gắng tham gia một câu lạc bộ độc quyền và sử dụng địa chỉ liên hệ của mình để giúp sắp xếp một buổi giới thiệu mới quan trọng. Nhưng các mối liên hệ trên mạng xã hội của bạn thực sự tạo ra bao nhiêu giá trị? Không nhiều, và ít hơn mỗi ngày, tôi sẽ tranh luận.

Trong một bài báo trước đó, tôi đã viết bao nhiêu mạng xã hội đã trở thành mạng gửi thư rác. Thật tuyệt khi giá giảm và nhiều người tiếp cận với mạng lưới và cơ hội hơn. Nhưng điều này cũng có những tác dụng phụ của nó. Mọi thứ trở nên quá đông đúc, và mọi người đều cố gắng sử dụng chúng cho mục đích riêng của mình. Khi các kết nối, thông tin liên lạc và giao dịch có chi phí tối thiểu hoặc bằng không, mọi người không xem xét việc sử dụng chúng đúng cách. Nó dẫn đến một tình huống mà các mạng và công cụ đó cung cấp ít giá trị hơn. Nó giống như một chính phủ bắt đầu in rất nhiều tiền. Tiền mất giá trị, và sau đó bạn không thể mua được những thứ bằng nó.

Điều này có thay đổi không, nếu chúng ta phải trả tiền cho các liên hệ, tin nhắn và giao dịch? Có lẽ là nhiều nhất. Nó không có nghĩa là chúng phải đắt đến mức bắt đầu hạn chế đáng kể những người có thể sử dụng các công cụ, nhưng nó sẽ khiến mọi người suy nghĩ về những gì họ đang làm. Có thể mọi người sẽ bắt đầu đánh giá cao hơn những liên hệ họ có và những tin nhắn họ nhận được.

Đối với người dùng, công nghệ nào thực hiện các giao dịch phải trả không thực sự quan trọng, nhưng trải nghiệm người dùng mới là vấn đề quan trọng. Để điều này hoạt động, cần có các khoản thanh toán vi mô rất đơn giản. Hiện tại, có vẻ như blockchain và token là những ứng cử viên sáng giá nhất để thay đổi mô hình kinh doanh của các dịch vụ nhắn tin và mạng xã hội.

Đây là điều đã được nói đến kể từ khi 2017 ICO bùng nổ. Phần còn thiếu là các dịch vụ người dùng cuối có thể thực hiện được, không chỉ là các ý tưởng khái niệm. Không thực tế khi nghĩ rằng các công cụ truyền thông hoàn toàn mới sẽ thay thế những công cụ hiện có. Ví dụ: các giải pháp mới để quản lý danh bạ và tin nhắn tốt hơn sẽ hoạt động với các dịch vụ email và tin nhắn hiện có.

Người ta cũng có thể khẳng định rằng mọi người chưa sẵn sàng trả tiền cho những hàng hóa mà họ luôn có miễn phí. Và không phải tất cả mọi người sẽ sẵn sàng làm điều đó ngay lập tức, nhưng mọi người sẵn sàng trả tiền cho những thứ giúp cuộc sống của họ tốt hơn, giúp họ thực hiện các công việc hàng ngày và mang lại cho họ địa vị cao hơn. Có nhiều dấu hiệu cho thấy mọi người hiện đang tìm kiếm quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu cũng như hoạt động của họ tốt hơn, đồng thời bảo mật cũng đang trở nên quan trọng hơn.

Mọi người luôn sẵn sàng trả tiền cho các câu lạc bộ độc quyền. Họ sẵn sàng trả tiền cho những bữa ăn tối với các chính trị gia và người nổi tiếng hàng đầu. Nếu ai đó bạn không biết muốn nhắn tin cho bạn, bạn sẽ quan tâm hơn khi xem tin nhắn nếu bạn biết họ đã trả tiền cho nó và đó không phải là một trong hàng nghìn tin nhắn 'miễn phí'. Nếu người dùng chỉ chấp nhận các tin nhắn 'trả phí', nó cũng sẽ giảm mức độ spam. Địa chỉ liên hệ tốt và các tin nhắn quan trọng là hàng đầu, không phải hàng hóa.

Chúng ta sẽ sớm thấy các dịch vụ mà mọi người trả tiền cho tin nhắn, không phải cho tất cả các tin nhắn, mà là một số dịch vụ trong số đó, chẳng hạn như để tiếp cận các địa chỉ liên hệ mới. Chúng tôi cũng sẽ bắt đầu thấy các dịch vụ mà mọi người sẽ phải trả tiền cho các địa chỉ liên hệ và họ sẽ phải suy nghĩ nghiêm túc về những địa chỉ liên hệ mà họ thực sự muốn đầu tư vào. Nhưng những dịch vụ này sẽ cần cung cấp khả năng sử dụng tương tự như trò chuyện, mạng xã hội và gửi email ngày hôm nay. Khái niệm này có thể trở thành một trong những trường hợp sử dụng lớn đầu tiên cho blockchain và token.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Dữ liệu và điện toán đã chuyển sang mô hình tập trung trong thập kỷ qua khi nhiều dịch vụ chuyển sang đám mây. Xu hướng này vẫn tiếp tục và chúng ta sẽ thấy nhiều công ty hơn nữa sử dụng đám mây. Đồng thời, chúng tôi đang bắt đầu nhận thấy một xu hướng mới đối với các mô hình phi tập trung hơn. Nhưng nó vẫn là sự kết hợp của nhiều thứ khác nhau. Nó có thể trông giống như sự phát triển mờ nhạt, nhưng nó thực sự xảy ra.

Có một số lý do tại sao chúng ta sẽ thấy nhiều mô hình phân tán hơn cho dữ liệu và xử lý tổng thể trong tương lai. Chúng ta có thể chia chúng thành ba loại chính:

1. Lý do công nghệ. Nhiều dịch vụ (ví dụ: ô tô tự lái, nhà thông minh, ứng dụng trợ lý cá nhân) yêu cầu độ trễ tối thiểu và tính khả dụng của dịch vụ mọi lúc, đồng thời một số dữ liệu và quá trình xử lý phải là dữ liệu cục bộ.
2. Mô hình kinh doanh mới. Các mô hình mã thông báo dựa trên chuỗi khối mở ra cơ hội mới để kiếm tiền từ các giải pháp phân tán. Không cần phải xử lý và tính phí dịch vụ ở một nơi tập trung, mở ra cơ hội cho nhiều đổi mới mô hình kinh doanh mới.
3. Các yêu cầu về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Dữ liệu đang trở thành trách nhiệm đối với các công ty và họ muốn tìm các mô hình tốt hơn để sử dụng dữ liệu với rủi ro thấp hơn. Người tiêu dùng sẽ có các dịch vụ để sử dụng đầy đủ dữ liệu của họ.

Tôi vẫn thường nói không khó để đoán trước tương lai, nhưng thật khó để biết đúng thời điểm. Nó cũng là trường hợp cho sự phát triển này. Có rất nhiều lý do chính đáng để có nhiều dịch vụ phân tán hơn và điều đó sẽ xảy ra. Nhưng không dễ để nói nó sẽ diễn ra như thế nào, nó sẽ thực sự cất cánh ở đâu và mất bao lâu.

Bây giờ chúng tôi thấy một số công nghệ làm cho sự phát triển này thành hiện thực. Đầu tiên, chúng tôi có Edge có hiệu lực với mạng 5G. Edge giữ cho dữ liệu và quá trình xử lý gần gũi hơn với người dùng thực tế. Thách thức - các nhà cung cấp mạng và nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có phải là bên phù hợp để cung cấp các giải pháp này không khi những gã khổng lồ Internet như các nhà cung cấp đám mây hiện đang thống trị dịch vụ và phát triển dịch vụ?

Thứ hai, chúng tôi có các mô hình blockchain, sổ cái phân tán và mã thông báo. Tất cả đều đang phát triển nhanh chóng, nhưng chúng cũng có những thách thức. Không dễ để nói công nghệ nào có thể tồn tại lâu nhất. Trong trường hợp này, không chỉ công nghệ mà cả dữ liệu giao dịch trong các chuỗi đó cũng phải tồn tại, gây khó khăn cho việc đưa ra quyết định về một công nghệ cụ thể. Đồng thời, những điều này sẽ thách thức các nền tảng tập trung, vì chúng cung cấp những cách hoàn toàn mới để phân phối và kiếm tiền từ các ứng dụng và dữ liệu.

Thứ ba, các giải pháp phi tập trung có thể được thực hiện bên trong các giải pháp đám mây hiện có. Tất nhiên, chúng tôi có các phiên bản đám mây khu vực, nhưng đám mây cho phép các cách khác để phân cấp dịch vụ. Ví dụ: mỗi người dùng có thể có các dịch vụ đám mây của riêng họ để sử dụng dữ liệu của họ và chạy các ứng dụng của riêng họ. Sau đó, chẳng hạn như với các mô hình tính phí dựa trên mã thông báo, họ cũng có thể thanh toán cho việc sử dụng các ứng dụng cục bộ.

Trong ba công nghệ đó, Edge có nhiều thách thức vì nó cần cơ sở hạ tầng và ứng dụng hoàn toàn mới để tận dụng lợi thế của nó. Hiện tại, việc tạo các dịch vụ phi tập trung dễ dàng hơn nhiều bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây hiện tại. Nhưng các giải pháp lâu dài hơn có thể là một câu chuyện khác. Sự gián đoạn công nghệ thường thu hút các công ty mới làm gián đoạn hoạt động kinh doanh. Ví dụ, Amazon và Google gắn liền với các mô hình tập trung. Họ có thể thích ứng khi sự phân quyền bắt đầu xảy ra và các nhà cung cấp khác đưa ra các giải pháp mới nhất không?

Chúng ta có thể sẽ thấy hai bản phát triển khác nhau cho các giải pháp phi tập trung. Cái đầu tiên là ứng dụng phân tán và phi tập trung. Điều này bắt đầu với cơ sở hạ tầng hiện có và xây dựng các giải pháp phân tán, chẳng hạn như dịch vụ ứng dụng và đám mây dữ liệu của riêng người dùng. Bản nhạc này đã có ứng dụng. Sau đó, chúng tôi có hướng thứ hai để phát triển cơ sở hạ tầng xử lý và dữ liệu phi tập trung hơn. Việc này sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhưng về cơ bản nó có thể thay đổi cấu trúc của Internet.

Chúng tôi chắc chắn đang chuyển sang nhiều dịch vụ phân tán hơn. Hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã và đang phát triển các dịch vụ, mô hình dữ liệu và ứng dụng. Các nhà cung cấp công nghệ lớn đang đầu tư vào các mô hình loại Edge, hàng triệu người đang giao dịch tiền điện tử và các nhà đầu tư hướng tới tương lai, như Andreessen Horowitz, đang đầu tư lớn. Đồng thời, các quy định đang gây áp lực lên việc đưa ra các mô hình dữ liệu mới. Phần thú vị sẽ là xem nó sẽ diễn ra như thế nào, và các bên thành công sẽ là những người chiến thắng lớn.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Một số bạn có thể nhớ khi máy tính gia đình và máy tính cá nhân mới xuất hiện vào những năm 1980. Nhiều công ty khác nhau đã sản xuất thiết bị của riêng họ, như Commodore 64, Táo II, Video quang phổ 328, Đồng hồ đeo tay ZX80 và Atari. Sau đó, một số nhà sản xuất đã đồng ý về các tiêu chuẩn như MSX chưa bao giờ thực sự trở nên quan trọng trên toàn cầu. Nhưng sau đó máy tính cá nhân (PC), với PC-DOS và MS-DOS, bắt đầu chiếm giữ văn phòng và sau đó là nhà ở, và Apple đã tạo ra lựa chọn khác duy nhất. Hiện tại chúng ta cũng gặp phải tình trạng tương tự với các thiết bị đeo được.

Vào những năm 1980, hầu hết các nhà sản xuất máy tính đều có hệ điều hành riêng và một loạt chương trình nhỏ. Những người dùng ban đầu coi những thiết bị đó như một sở thích hơn là thực sự sử dụng chúng. Có tất cả những câu chuyện về các trường hợp sử dụng như cơ sở dữ liệu công thức hoặc tính thuế của bạn, nhưng chỉ khi bạn viết mã chương trình của riêng mình. Nhiều người dùng thực sự đã viết chương trình của riêng họ và chia sẻ chúng với những người dùng khác. Khi còn là một thiếu niên, tôi đã cố gắng giải thích cho cha tôi về giá trị của việc sở hữu một chiếc máy tính. Đó không phải là một nhiệm vụ dễ dàng khi anh ấy không cảm thấy rằng việc viết mã các trò chơi hoặc chương trình đồ họa của riêng bạn là lý do có giá trị để có thiết bị này.

Điều này có liên quan như thế nào đối với thiết bị đeo được? Hiện nay, ngày càng có nhiều nhà sản xuất thiết bị đeo được cung cấp các thiết bị của họ với chức năng, mô hình dữ liệu và ứng dụng độc quyền của riêng họ. Nhiều người dùng vẫn là những người đầu tiên chấp nhận như biohackers và những người đam mê sức khỏe khám phá các cách sử dụng dữ liệu.

Hầu hết người dùng có thể hiểu một số điểm dữ liệu như nhịp tim trung bình và số bước hàng ngày. Đó là một khởi đầu tốt để quan sát và cải thiện sức khỏe cá nhân, nhưng nó chỉ là một phần nhỏ của dữ liệu và cơ hội mà các thiết bị này có thể mang lại. Một số điểm dữ liệu bổ sung như Biến thiên nhịp tim (HRV) và các loại giấc ngủ khác nhau (sâu, REM và nhẹ) khó giải thích và sử dụng hàng ngày hơn nhiều.

Người ta có thể hỏi, như cha tôi đã làm liệu có hợp lý khi trả 400 đô la cho một thiết bị xem nhịp tim và số bước hàng ngày hay không. Hoặc tại sao phải trả hơn 100 đô la đăng ký hàng tháng cho một thiết bị đo lượng đường hoặc những đôi giày đắt tiền hơn để đo nhịp, độ dài sải chân và góc đánh của bàn chân. Đối với nhiều người, các trường hợp sử dụng giống như một thiết bị cho bạn biết khi nào đi ngủ nghe có vẻ ngây ngô như một cơ sở dữ liệu công thức.

Mỗi nhà sản xuất cũng có những điểm số riêng. Ví dụ: điểm số về giấc ngủ và mức độ sẵn sàng từ một thiết bị rất khác với một thiết bị khác và không có cách nào dễ dàng để kết hợp dữ liệu từ các thiết bị khác nhau một cách hợp lý. Hoặc bạn có thể kết hợp một số dữ liệu, chẳng hạn với Apple Health, nhưng sau đó nó chứa nhiều điểm dữ liệu thậm chí còn khó hiểu hơn cả dữ liệu trong ứng dụng của chính thiết bị.

Điều gì đã thay đổi thị trường máy tính? Làm thế nào mà chúng bắt đầu trở nên hữu ích hơn? Nó xảy ra khi các gói phần mềm bắt đầu xuất hiện. Một vài hệ điều hành của Microsoft và Apple bắt đầu thống trị và cả hai hệ thống đều có đủ phần mềm do các bên thứ ba tạo ra. Điều này đã phát triển thành ngành công nghiệp phần mềm, tạo ra phần mềm cho máy tính cá nhân. Trên thực tế, chúng tôi đã thấy sự phát triển tương tự trên điện thoại di động. Việc kinh doanh ứng dụng di động chỉ bắt đầu phát triển khi chúng tôi chuyển từ các hệ thống độc quyền sang hai hệ điều hành chính, iOS và Android, cho phép các cửa hàng ứng dụng kinh doanh từ các ứng dụng.

Như chúng tôi đã phát hiện ra, thiết bị đeo được không chỉ dành cho dữ liệu; chúng cũng có thể là phụ kiện và mặt hàng thời trang. Một thương hiệu xa xỉ có thể ra mắt đồng hồ thông minh hoặc nhẫn của riêng mình, nhưng các thương hiệu xa xỉ không thực sự là công ty công nghệ hoặc dữ liệu cao. Và sẽ không thuận tiện lắm cho người dùng khi mỗi chiếc đồng hồ, nhẫn, cảm biến, đôi giày hoặc áo khoác đều cung cấp ứng dụng và định dạng dữ liệu độc quyền của nó. Sẽ tốt hơn nhiều cho các công ty hàng xa xỉ nếu có một số mô hình dữ liệu và hệ sinh thái chung.

Việc sử dụng thực sự và thị trường phần mềm cho dữ liệu sức khỏe và thiết bị đeo được chỉ có thể xuất hiện khi chúng ta nhận được dữ liệu từ các thiết bị khác nhau sang một định dạng tương thích. Khi chúng ta có hai hoặc ba môi trường, các nhà phát triển phần mềm có thể tạo ra phần mềm và ứng dụng tốt hơn để sử dụng dữ liệu để giúp mọi người trong cuộc sống hàng ngày của họ. Chúng tôi không thể mong đợi mỗi cá nhân bắt đầu giải thích tất cả các loại điểm dữ liệu sức khỏe và cố gắng thực hiện các hướng dẫn của Google và những việc cần làm dựa trên chúng. Một yêu cầu đặc biệt với dữ liệu sức khỏe và sức khỏe là dữ liệu này thậm chí còn nhạy cảm hơn dữ liệu cho nhiều mục đích khác và quyền riêng tư là rất quan trọng.
â € <
Người ta đã nói rằng thị trường IoT không thực sự là một doanh nghiệp phần cứng mà là một doanh nghiệp dữ liệu và phần mềm. Thiết bị đeo được về cơ bản sẽ là cảm biến để thu thập dữ liệu. Một số cảm biến có thể là thiết bị có nhãn hiệu, các bộ phận khác có nhãn trắng trong quần áo, giày dép hoặc phụ kiện. Nhưng việc sử dụng dữ liệu thực sự cần môi trường nơi người dùng có thể kết hợp dữ liệu và phần mềm có thể được cung cấp cho người dùng để giúp họ sống tốt hơn và khỏe mạnh hơn. Doanh nghiệp thực sự và giá trị của dữ liệu sức khỏe sẽ là phần mềm và ứng dụng có thể kết hợp tất cả các loại dữ liệu đeo được với các nguồn dữ liệu khác.

Hiện chúng tôi đã chờ đợi một thập kỷ cho làn sóng lớn ra mắt các công ty fintech. Mọi người thất vọng với các ngân hàng truyền thống và dịch vụ của họ. Các ngân hàng neo phát triển, nhưng chúng vẫn còn rất nhỏ so với các ngân hàng thông thường. Huy động vốn cộng đồng và cho vay P2P cũng sẽ thay đổi thị trường, nhưng chúng vẫn còn tương đối thấp. Tài chính tiền điện tử phát triển, nhưng nó là một mô hình tài chính, loại tài sản hay đầu cơ?

Stripe và Coinbase là những câu chuyện thành công lớn trong lĩnh vực fintech với mức định giá khổng lồ. Mặt khác, sự sụp đổ của Thủ đô Greensill ở Anh được coi là một bước thụt lùi đối với fintech. Những ví dụ này chỉ chứng minh lĩnh vực fintech rộng lớn như thế nào. Trên thực tế, Greensill không liên quan gì đến fintech, nhưng nó muốn gắn khẩu hiệu hấp dẫn đó vào chính nó. Greensill là một dịch vụ tài chính chuỗi cung ứng và đã thất bại do quản lý rủi ro của nó.

Có hàng chục tân ngân hàng kỹ thuật số trên thế giới. Người ta ước tính họ có khoảng 40 triệu khách hàng. Đây vẫn là một con số rất nhỏ, nhưng định giá của các tân ngân hàng đã tăng lên nhanh chóng. Theo Accenture, một neobank mất trung bình 11 đô la cho mỗi khách hàng, tức là chi phí so với lợi nhuận. Họ vẫn loay hoay tìm kiếm một mô hình kinh doanh có lãi. Tài khoản ngân hàng cơ bản không phải là trung tâm lợi nhuận. Các dịch vụ cho vay, đầu tư và thị trường ngách (ví dụ như ngân hàng kinh doanh, các nhóm khách hàng đặc biệt) là những lĩnh vực phổ biến hơn để kiếm lợi nhuận. Tuy nhiên, chúng rất khác với các tài khoản kỹ thuật số cơ bản và việc quản lý rủi ro của chúng cũng khác biệt rõ rệt. 

Một số ngân hàng neo như Sự Kiện N26, Ngân hàng WeBank và Monzo, cung cấp toàn bộ, tức là họ có giấy phép ngân hàng và có các hoạt động phía trước và mặt sau của họ. Sau đó, có các ngân hàng neo, như Revolut và Kêu vang, không có giấy phép ngân hàng và cung cấp giao diện người dùng nhưng sử dụng giấy phép ngân hàng cũ và giao diện phụ. Giấy phép ngân hàng là một phần phức tạp nếu chúng ta nghĩ về khả năng mở rộng và tăng trưởng toàn cầu. Đó là một khoản đầu tư đáng kể để có được giấy phép ngân hàng ở mọi quốc gia mới.

Mười năm trước, chúng tôi đã có rất nhiều kỳ vọng với huy động vốn từ cộng đồng và cho vay ngang hàng. Những dịch vụ này đã phát triển nhưng vẫn chưa trở thành xu hướng phổ biến. Thị trường cho vay P2P đang tăng trưởng khoảng 25% mỗi năm, nhưng một phần đáng kể tiền đến từ các tổ chức tài chính sử dụng các dịch vụ đó làm giao diện khách hàng. Một trong những câu chuyện thành công cho vay P2P lớn nhất, LendingClub, đã mua lại một ngân hàng vào năm ngoái và quyết định đóng cửa nền tảng cho vay P2P của nó.

Gây quỹ cộng đồng đã có nhiều mô hình. Huy động vốn từ cộng đồng cho cổ phần khởi nghiệp tập trung chủ yếu vào việc tài trợ cho startup và các mô hình đặt hàng trước, như Kickstarter, giúp bán các sản phẩm mới trước khi chúng có sẵn. Ngoài ra còn có các mô hình khác bán các phần đầu tư vào bất động sản, nghệ thuật và các tài sản khác. Kickstarter đã từng là một thị trường thử nghiệm quan trọng cho các sản phẩm tiêu dùng mới, nhưng mặt khác, các mô hình này đã phải chịu các hạn chế về quy định và không trở thành xu hướng phổ biến. Trong huy động vốn từ cộng đồng cho các công ty khởi nghiệp, Vương quốc Anh là quốc gia dẫn đầu. Tuy nhiên, các dịch vụ quan trọng nhất của họ là Crowdcube và Seedrs, vẫn là các doanh nghiệp nhỏ và họ đã cố gắng hợp nhất, nhưng cơ quan quản lý cạnh tranh đã chặn việc sáp nhập.

Cryptos đã đạt được những kỷ lục mới, đặc biệt là với giá trị ngày càng tăng của bitcoin. NFT đã trở nên phổ biến. Vẫn còn khó để nói điều này có ý nghĩa gì đối với các dịch vụ tài chính phân tán dựa trên blockchain. Nhiều bên vẫn coi tiền điện tử là hàng hóa kỹ thuật số hơn và NFT giống như chứng chỉ tài sản kỹ thuật số, nhưng chưa phải là thách thức đối với toàn bộ hệ thống tài chính truyền thống. Coinbase, công ty đã quản lý một đợt IPO thành công, vẫn giống như một dịch vụ giao dịch thông thường cho 'tài sản tiền điện tử', chứ không phải là một dịch vụ tài chính phân tán. 

Nếu tiền điện tử trở nên được chấp nhận hơn và khả thi hơn với các khoản thanh toán hàng ngày và NFT làm cho các chứng chỉ tài sản và giao dịch trở nên kỹ thuật số, thì nó sẽ thay đổi việc sử dụng chúng hàng ngày. Liệu họ có thể kích hoạt huy động vốn cộng đồng và tài chính P2P tốt hơn không? Một số chuyên gia nhìn nhận như vậy, nhưng vẫn khó nói khi mà thập kỷ qua cho thấy những mô hình đó không dễ đi vào hoạt động. Nó không chỉ là về công nghệ mà còn thực sự là để thị trường hoạt động với đủ cung và cầu. Và các cơ quan quản lý cũng có tác động đáng kể đến thị trường. Ở một số quốc gia, chúng ta có thể thấy nhiều cách tiếp cận như tiền tệ kỹ thuật số do chính phủ điều hành hơn là tiền điện tử chính hãng.

Sau đó, chúng tôi có câu hỏi cơ bản về hệ thống ngân hàng. Các ngân hàng không chỉ ở đó để cung cấp tài khoản, thẻ thanh toán và cho vay tiền; họ cũng có một vai trò thiết yếu với các ngân hàng trung ương để phát hành tiền và giữ cho nền kinh tế vận hành. Một số người chỉ trích hệ thống đó và muốn thấy sức mạnh của các ngân hàng biến mất. Trên thực tế, nó không đơn giản như vậy, và các chính phủ thích giữ quyền kiểm soát hệ thống tài chính của họ. Thời gian xảy ra đại dịch cũng đã nhắc nhở chúng ta về giá trị của các hoạt động kích cầu của chính phủ. 

Một số ngân hàng đang bắt đầu chấp nhận tiền điện tử và một trong những nhà đầu tư mạo hiểm hàng đầu, Andreessen Horowitz, đang lên kế hoạch tạo quỹ 1 tỷ đô la cho tiền điện tử và blockchainvà nó đứng thứ ba trong lĩnh vực này. Chúng tôi có thể giả định rằng các giải pháp blockchain và phân tán sẽ thay đổi và số hóa các tài sản và giao dịch hàng ngày. Giai đoạn đầu có thể sẽ là số hóa, không làm thay đổi cơ bản của hệ thống tài chính ngân hàng. Nhưng vẫn còn khó để nói làm thế nào họ có thể thay đổi lĩnh vực tài chính và dịch vụ về lâu dài.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Ngày càng có xu hướng loại bỏ quản lý cấp trung, điều này trùng hợp với niềm tin rằng AI và phần mềm rô bốt có thể tự động hóa công việc do con người thực hiện. Vì vậy, cần ít nhà quản lý hơn và do đó, ít quản lý nguồn nhân lực hơn. Nhưng khi chúng ta có nhiều máy móc hơn để làm việc, chúng cũng cần được quản lý. Do đó, chúng ta có thể cần các đối tác kỹ thuật số của quản lý cấp trung và nguồn nhân lực.

Mới đây Podcast có một cuộc thảo luận thú vị về các nhiệm vụ vi mô để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán vi mô, chẳng hạn như phân tích một tập dữ liệu cụ thể từ một nguồn và cố gắng kết luận điều gì đó từ nó. Phân tích này không cố gắng hiểu hoặc tối ưu hóa một vấn đề hoặc nhiệm vụ quan trọng hơn. Nó chỉ tập trung vào một phần cụ thể. Một hệ thống mở rộng hơn có thể có hàng tá thành phần như vậy.

Sau đó, có một lớp khác để kết hợp đầu ra từ các tác vụ vi mô đó. Sau đó, nó có thể kết hợp đầu ra và kết luận từ một số mô-đun AI vi mô — trọng tâm của AI vi mô riêng lẻ để tạo mô hình và giải thích một tập dữ liệu cụ thể. 

Ví dụ: dữ liệu giày chạy bộ (vâng, đã có giày chạy bộ thu thập tất cả các loại dữ liệu) về nhịp chạy, độ dài sải chân, thời gian tiếp xúc mặt đất và góc đánh của chân để tối ưu hóa tốc độ chạy của bạn. Khi bạn nghĩ về hiệu suất chạy của mình nói chung, đây chỉ là một phần. Bạn cũng phải nghĩ về nhịp tim, mức năng lượng (đường huyết), sự sẵn sàng (bạn đã ngủ đủ chưa) và nhiều thứ khác. Nhưng sẽ quá phức tạp để xây dựng một AI khổng lồ để tối ưu hóa tất cả dữ liệu này và tốt hơn là nên có các mô-đun cho từng nhu cầu và sau đó là một lớp khác để kết hợp tất cả những điều này.

Với robot phần mềm cũng vậy. Một robot có thể chuyển số hàng tồn kho vào cuối tháng từ SAP sang hệ thống kế toán của bạn. Để tạo ra các báo cáo và báo cáo tài chính hàng tháng là công việc nhiều hơn là chỉ đơn giản là tổng hợp các số lượng hàng tồn kho đó. Các robot khác có thể thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ và một số robot cấp cao hơn để tổng hợp tất cả thông tin này lại với nhau.

Điều này không có gì mới như vậy. Mô-đun đã là một nguyên tắc thiết yếu trong thiết kế phần mềm trong nhiều thập kỷ. Với AI và tự động hóa, chúng ta thường nói về các giải pháp mở rộng và phức tạp liên kết với nhiều nhiệm vụ và hệ thống xung quanh một doanh nghiệp. Khi đây cũng là những lĩnh vực tương đối mới, mỗi công ty và dự án thường cố gắng xây dựng các hệ thống lớn nhằm tạo ra một giải pháp hoàn hảo cho một quy trình quan trọng. 

Khi chúng ta có các mô-đun vi mô này để xử lý một nhu cầu cụ thể, thì chúng ta có thể phát triển các nguyên tắc thiết kế. Không phải để thực hiện từ đầu, mà để tìm các thành phần tốt nhất để thực hiện các tác vụ vi mô, tối ưu hóa việc sử dụng chúng và sau đó làm cho chúng hoạt động cùng nhau. Nó là một loại chức năng quản lý và nhân sự. Bạn phải tìm ra những nguồn lực tốt nhất để làm những việc bạn cần, và sau đó bạn phải quản lý chúng. Nhưng các lớp quản lý này là kỹ thuật số, tức là các thuật toán chọn thuật toán tốt nhất cho từng nhu cầu vi mô và sử dụng chúng một cách tối ưu. Thuật toán quản lý các thuật toán.

Điều này cũng thay đổi hệ sinh thái và mô hình kinh doanh cho AI và tự động hóa. Ví dụ: bạn có các lĩnh vực kinh doanh sau:

1. Các cộng đồng nguồn mở và nguồn cung ứng cộng đồng phát triển rất nhiều giải pháp cho tất cả các loại nhiệm vụ vi mô. Có thể có nhiều phiên bản cho từng nhu cầu và có thể chọn phiên bản phù hợp nhất cho từng trường hợp.
2. Các công ty và nhà phát triển cũng có thể bắt đầu bán các thành phần của họ cho các nhu cầu vi mô. Họ có thể tập trung vào việc phát triển các giải pháp tốt nhất cho một nhu cầu cụ thể.
3. Các API trong mỗi mô-đun trở nên quan trọng hơn khi làm cho việc một số mô-đun hoạt động cùng nhau trở nên dễ dàng hơn.
4. Sẽ có các thị trường và dịch vụ chia sẻ (như GitHub) để chia sẻ và bán các thành phần này.
5. Nó sẽ là một lớp chức năng quan trọng mới có thể sử dụng các mô-đun vi mô hoạt động cùng nhau một cách tối ưu cho các nhu cầu khác nhau.

Không có mô hình nào mới như vậy. Trong ngành Tự động hóa và AI, nhiều chức năng trong số này vẫn đang ở giai đoạn đầu. Nhiều công cụ trong những lĩnh vực đó vẫn dựa trên mô hình hệ sinh thái khép kín độc quyền không kích hoạt hoặc hỗ trợ cách tiếp cận cởi mở hơn này. Các nhà phát triển chỉ cần tìm ra cách hiệu quả hơn để suy nghĩ về việc triển khai và các công ty có cách suy nghĩ mới về kinh doanh và ưu đãi. Tất cả đều phải dựa trên hệ sinh thái mở và triển khai theo lớp.

Đôi khi việc so sánh công nghệ và máy móc với các mô hình về cách con người thực hiện công việc là rất tốt. Đặc biệt là khi AI và tự động hóa là để thực hiện các nhiệm vụ mà con người đã làm trước đây. Dù sao con người cũng đã sử dụng hàng thế kỷ để phát triển các mô hình, cách thức tổ chức các công việc trong tổ chức. Nó không có nghĩa là chúng ta có thể hoặc nên sao chép các mô hình giống nhau vào máy móc, nhưng nó có thể cho chúng ta ý tưởng về cách sử dụng máy móc tốt nhất. Có những lý do tại sao mọi người chuyên về một số lĩnh vực nhất định, cách các chuyên gia khác nhau làm việc cùng nhau và cách tầng quản lý phải tối ưu hóa nguồn lực. Chúng ta cần giải quyết các vấn đề tương tự khi thiết kế, sử dụng và quản lý các thuật toán, máy móc và quy trình kỹ thuật số.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Nhiều thành phố trên thế giới muốn trở thành thành phố 'thông minh'. Một mục tiêu chính của thành phố thông minh là thu thập dữ liệu để cải thiện và phát triển dịch vụ. Do đó, nhiều nhà cung cấp cũng quan tâm đến việc kinh doanh thành phố thông minh. Các dự án này chuyên sâu về mạng, cơ sở hạ tầng và dữ liệu lớn. Vậy điều này có lợi cho những người bình thường như thế nào? Mọi giá trị đối với cá nhân và quyền riêng tư của họ dường như được ưu tiên thấp hơn, mặc dù mục tiêu cuối cùng chắc chắn phải là cải thiện cuộc sống của cư dân.

Các khái niệm thành phố thông minh bắt đầu trở thành xu hướng cách đây vài năm và ngày càng phổ biến. 5G và Edge cũng được coi là sự thúc đẩy công nghệ cần thiết cho các dự án đó, và đó là lý do tại sao các nhà cung cấp mạng và nhà mạng tham gia vào hầu hết các dự án. Thành phố thông minh được coi là lý do chính đáng để xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ để thu thập, chuyển giao và phân tích tất cả dữ liệu đó.

Các thành phố đặt mục tiêu thu thập và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa các dịch vụ và hoạt động cho nhiều mục đích, chẳng hạn như quản lý giao thông, giao thông công cộng, sản xuất và tiêu thụ điện, cung cấp nước, thu gom rác thải, giảm thiểu tội phạm, chăm sóc sức khỏe và các dịch vụ cộng đồng. Các khía cạnh môi trường cũng trở nên quan trọng hơn. Chất lượng không khí, ô nhiễm tiếng ồn và tiêu thụ năng lượng là những lĩnh vực khác mà các thành phố muốn cải thiện.

Tất cả điều này nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng như chúng ta đã biết từ nhiều dự án công nghệ khác, việc tập trung vào phát triển dịch vụ cho các cá nhân, trải nghiệm người dùng cũng như nhu cầu và giá trị riêng của họ rất khác. Ngoài ra, quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu hiện là những vấn đề quan trọng trong các loại dự án dữ liệu khổng lồ này. Tệ nhất, cơ sở hạ tầng của thành phố thông minh giống như một kịch bản 'anh cả' thực sự.

Có thể xây dựng các thành phố thông minh phục vụ các cá nhân tốt hơn, nhưng nó sẽ yêu cầu các bên phát triển dịch vụ từ quan điểm của người tiêu dùng. Khái niệm này có thể giúp mọi người nhận được các dịch vụ tốt hơn, tối ưu hóa các chuyển động của họ, sống lành mạnh hơn, tiết kiệm thời gian và tiền bạc và cải thiện chất lượng cuộc sống theo nhiều cách. Mười năm trước, chúng tôi phải dựa vào các nhà phát triển ứng dụng di động để cung cấp các ứng dụng hữu ích cho các cá nhân vì các nhà mạng và nhà cung cấp mạng không có khả năng hoặc động lực để làm điều đó.

Nhiều dịch vụ cũng sẽ trở nên có giá trị hơn nếu chúng ta có thể kết hợp dữ liệu cá nhân và dữ liệu công khai. Các chuyển động của bạn kết hợp với dữ liệu giao thông và giao thông công cộng, dữ liệu chất lượng không khí với các tuyến đường đi bộ và chạy hàng ngày của bạn, và thói quen cá nhân của bạn với mức tiêu thụ năng lượng cao nhất hàng ngày chỉ là một số ví dụ. Hai nguồn dữ liệu kết hợp với nhau có thể tạo ra giá trị cho cá nhân và xã hội.

Điều này có thể đạt được nếu các cá nhân có quyền truy cập vào dữ liệu công cộng kết hợp với dữ liệu cá nhân của họ. Bằng cách này, quyền riêng tư có thể được tôn trọng và bảo tồn. Nhưng nếu các dịch vụ công bắt đầu khảo sát từng cá nhân, chúng tôi ngay lập tức gặp phải những rủi ro về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Nó cũng sẽ dẫn đến một mô hình mà các thành phố, chính quyền và các nhà cung cấp dịch vụ sẽ hoạch định những gì họ cho là phù hợp với cá nhân, chứ không phải cung cấp các công cụ để cá nhân cải thiện cuộc sống của chính họ.

Đối với chính quyền thành phố, các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và nhà cung cấp dịch vụ chi phối các dự án, việc xây dựng hệ thống theo quan điểm của cá nhân không phải là điều dễ dàng hoặc có lợi cho họ. Tất nhiên, các chính trị gia trong hội đồng thành phố nên nghĩ đến những cư dân mà họ đại diện, nhưng điều đó là chưa đủ. Chúng tôi cũng cần các nhà cung cấp và giải pháp công nghệ tập trung vào việc xây dựng các giải pháp và dịch vụ cho các cá nhân.

Điều này có thể sẽ liên quan đến một lớp bổ sung cho các dịch vụ. Có thể một cái gì đó tương tự như các cửa hàng ứng dụng dành cho ứng dụng di động cũng cho phép người dùng bảo vệ quyền riêng tư và quản lý dữ liệu cá nhân của họ. Nó cũng có thể trao quyền cho nhiều bên khác để phát triển các dịch vụ cho cư dân và cho họ quyền quyết định những dịch vụ họ muốn sử dụng. Các dịch vụ tốt nhất hầu như không bao giờ được phát triển bởi chính quyền và các công ty công nghệ lớn quyết định những gì cá nhân muốn.
â € <
Thành phố thông minh cần được chú trọng nhiều hơn đến nhu cầu của cư dân. Có rất nhiều kế hoạch 'tốt đẹp' và đầy tham vọng để làm cho các thành phố và cuộc sống của người dân tốt hơn, nhưng kế hoạch tốt đẹp không bao giờ là đủ. Các câu hỏi thực sự là ai là khách hàng thực sự, ai có thể quyết định sử dụng dịch vụ nào và ai sẽ kiểm soát dữ liệu. Để làm cho các dịch vụ này mang lại lợi ích cho mọi người, các khái niệm, công nghệ, kiến ​​trúc, dữ liệu và mô hình kinh doanh nên được thiết kế để trao quyền cho mọi người, không chỉ để khảo sát và kiểm soát họ.

Mã thông báo không thể thay thế (NFTs), đã thu hút rất nhiều sự quan tâm gần đây. Họ chứng nhận tài sản kỹ thuật số, bao gồm hàng triệu đô la của các tác phẩm nghệ thuật kỹ thuật số. Christie's đã bán một tác phẩm nghệ thuật NFT của Beeple. Tất nhiên, nó đặt ra câu hỏi, đây có phải là điều gì đó cụ thể hơn so với các đợt chào bán tiền xu ban đầu hoặc ICO vào năm 2017 hay không.

NFT là chứng chỉ kỹ thuật số trên sổ cái kỹ thuật số, hoặc blockchain, chứng minh tài sản kỹ thuật số là duy nhất và do đó không thể hoán đổi cho nhau. NFT được sử dụng để đại diện và xác nhận ảnh, video, âm thanh và các loại tệp kỹ thuật số khác. Nghệ thuật hiện đang nhận được tất cả sự công khai, nhưng NFTs có thể chứng nhận nhiều mục khác, bao gồm văn bản, mã phần mềm hoặc thậm chí các tweet Twitter. Ý tưởng cơ bản là một đối tượng kỹ thuật số có thể được mã hóa và nó trở nên độc nhất theo cách đó. Về nguyên tắc, nó không thể tạo thêm các bản sao của nó.

Một số người đã nhận xét rằng giá trị và sự mỉa mai của NFT là mặc dù tên của chúng là không thể thay thế, chúng có thể dễ dàng thay thế. Chúng có thể là duy nhất, nhưng rất dễ dàng để mua bán chúng. Và như chúng ta biết, mọi thứ có thể có giá trị và tính thanh khoản nếu có đủ nhu cầu và cung cấp và chi phí giao dịch đủ thấp.

Nhiều người trong chúng ta vẫn có thể nhớ sự bùng nổ ICO năm 2017 khi các công ty bắt đầu cung cấp mã thông báo của riêng họ. Điển hình, đó là những người mới khởi nghiệp (hoặc thậm chí không phải là khởi nghiệp mà là ý tưởng khởi nghiệp) với những kế hoạch kinh doanh (được gọi là sách trắng). Họ bao gồm mã thông báo như một thành phần quan trọng trong kế hoạch kinh doanh của họ và sau đó bắt đầu bán các mã thông báo đó. Một số dự án đã có thể thu về những khoản tiền đáng kể và trong một số trường hợp hiếm hoi, nó đã xây dựng được một hoạt động kinh doanh lâu dài. Nhiều người đã tham gia vào các ICO để tìm hiểu cách mua mã thông báo mà không nghĩ đến ROI của nó. Một số người có nhiều bitcoin, và một số gặp khó khăn khi bán chúng (vì họ không biết mình đã mua chúng bằng cách nào) và muốn đa dạng hóa sang các loại token khác.

Một điểm khác biệt cơ bản giữa NFT và ICO là các token ICO thường chỉ đại diện cho một số hứa hẹn trong tương lai. NFT đại diện cho tài sản, đặc biệt là tài sản kỹ thuật số. Bằng cách đó, người mua có thể đánh giá cách họ nhìn nhận giá trị tài sản của mình. Việc đánh giá giá trị của nghệ thuật luôn phức tạp và nghệ thuật NFT chính xác cũng có những thách thức tương tự. Sau đó, có nhiều mục kỹ thuật số khác như bản nhạc, mục ảo trong trò chơi và các thành phần phần mềm có thể có NFT.

Ngoài ra còn có kế hoạch mở rộng khái niệm NFT từ các mặt hàng ảo và kỹ thuật số. Cũng có thể có các chứng chỉ kỹ thuật số để đại diện cho các hạng mục vật chất, ví dụ, chứng chỉ để chứng minh quyền sở hữu bất động sản. Phần này yêu cầu khung pháp lý cho phép sử dụng loại chứng chỉ số này.

NFT cũng đã tạo ra các kế hoạch huy động vốn từ cộng đồng. Mọi người và công ty có thể bán một phần công việc của họ, chẳng hạn như âm nhạc, phim ảnh hoặc phần mềm. NFT có thể làm cho thị trường này hiệu quả hơn, nhưng nó không loại bỏ tất cả các thách thức huy động vốn cộng đồng, đặc biệt là làm thế nào để tìm ra giá trị chính xác và sau đó làm cho thị trường thứ cấp trở nên thanh khoản. Cũng nên nhớ rằng mô hình có thể hoạt động đối với một số mặt hàng có đủ cung và cầu, nhưng không có nghĩa là NFT chỉ đảm bảo chúng cho bất kỳ mặt hàng nào.

Có một số ý tưởng kế hoạch kinh doanh mới dựa trên NFT. Ví dụ: nếu phần mềm được xuất bản dưới dạng NFT, thì có thể có GitHub mới, đặc biệt là đối với phần mềm NFT. Các công ty và cá nhân có thể bắt đầu cấp phép dữ liệu dưới dạng gói NFT và các công ty truyền thông cũng có thể cung cấp nội dung NFT.

Ethereum, dựa trên bằng chứng cổ phần mô hình, là giải pháp được sử dụng phổ biến nhất cho NFT. Blockchain vẫn còn những câu hỏi cơ bản xung quanh việc giải pháp nào có giá trị và tương lai lâu dài. Khi phần mềm blockchain được cập nhật và tạo ra một nhánh rẽ, khả năng tương thích ngược là một câu hỏi quan trọng. Một soft fork có nghĩa là một phiên bản mới tương thích ngược và một hard fork có nghĩa là không. Nếu một phiên bản mới không tương thích ngược, thì các mã thông báo cũ sẽ không hoạt động trong hệ thống mới. Cuối cùng, chính cộng đồng của mỗi mã thông báo có thể quyết định cập nhật và phân nhánh nào diễn ra. Câu hỏi cơ bản cho mỗi giải pháp blockchain là khả năng tương thích ngược trong tương lai của nó. Hiện tại, Ethereum giống như một sự đặt cược an toàn để triển khai các giải pháp dựa trên blockchain. Với các blockchain ít được biết đến hơn, việc dự đoán tương lai của chúng sẽ khó hơn.

Khái niệm NFT cụ thể hơn và giúp đánh giá các mục dễ dàng hơn so với các ICO. Nhưng cuối cùng, giá trị của một NFT phụ thuộc vào các mục cơ bản, vì vậy không thể nói nếu một NFT như vậy đại diện cho một cái gì đó có giá trị hay chỉ là những lời hứa suông. NFT là một mô hình tuyệt vời để quản lý và giao dịch giá trị của các mặt hàng kỹ thuật số. Nhưng điều quan trọng cần nhớ là chỉ một NFT không tạo ra giá trị cho một mặt hàng kỹ thuật số. Các mục phải có giá trị và NFT giúp làm cho giá trị trở nên hữu hình.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.

Đại dịch COVID-19 có ý nghĩa rất lớn đối với các thiết bị đeo được. Họ đã giúp phát hiện sớm các triệu chứng COVID-19, và họ cũng đã giúp mọi người có cuộc sống lành mạnh hơn và chăm sóc sức khỏe của họ trong đại dịch. 18 tháng qua là khoảng thời gian thuận lợi cho nhiều dịch vụ kỹ thuật số, từ hội nghị truyền hình đến ứng dụng giao đồ ăn. Có thể nó sẽ thay đổi vĩnh viễn cách chúng ta quản lý sức khỏe và sức khỏe của mình và giúp chăm sóc sức khỏe di động trở thành xu hướng chủ đạo.

Nhịp tim khi nghỉ ngơi và nhiệt độ cơ thể cao hơn là những dấu hiệu ban đầu của COVID. Ví dụ, các viện nghiên cứu và trường đại học đã phát triển phần mềm sử dụng dữ liệu vòng Oura để phát hiện các triệu chứng ban đầu này. Người sử dụng lao động cũng đã mua thiết bị đeo cho nhân viên để phát hiện sớm các triệu chứng và cảnh báo họ không làm việc nếu có dấu hiệu cảnh báo. Đây là trường hợp của các công ty từ dịch vụ chăm sóc khách hàng và sức khỏe cho đến các đội thể thao chuyên nghiệp.

Các nhà sản xuất thiết bị đeo đã báo cáo rằng, dựa trên dữ liệu của họ, tình hình COVID cũng đã giúp một số người ngủ ngon hơn. Lý do có thể là mọi người không cần phải vội vàng đi làm và đưa bọn trẻ đến trường vào buổi sáng. Nhưng chúng tôi cũng đã thấy, khi tình hình tiếp tục, nhiều người cảm thấy căng thẳng hơn, tức là dựa trên dữ liệu, có nhịp tim (HR) cao hơn và cũng không ngủ.

Tình hình cũng đã thay đổi thói quen tập thể dục. Mọi người không đi bộ đến nơi làm việc hoặc sử dụng phương tiện giao thông công cộng, không nghỉ hàng ngày để đi ăn trưa hoặc uống cà phê. Các chuyên gia y tế đang lo lắng mọi người đang ngồi quá nhiều trong thời gian đại dịch. Những người khác đã bắt đầu tập thể dục nhiều hơn, không phải đi bộ hàng ngày mà là chạy hàng ngày. Điều này đã dẫn đến nhiều chấn thương thể thao hơn.

Tất cả điều này đã thúc đẩy mọi người theo dõi dữ liệu sức khỏe và sức khỏe hàng ngày của họ. Người ta cũng đã ngại đi khám bác sĩ hay đến bệnh viện mà theo dõi sức khỏe bằng đồng hồ thông minh đo nhịp tim hay ECG (điện tâm đồ). Và nếu bạn có một cuộc gọi Zoom với bác sĩ của mình, thì thực sự hữu ích khi bạn có sẵn dữ liệu đó (có thể nói như vậy). 

Tất cả điều này chứng tỏ rằng mọi người đã bắt đầu sử dụng nhiều thiết bị này hơn và nhận được nhiều dữ liệu hơn, nhưng nó không đơn giản như vậy. Tôi nên diễn giải điều gì từ nhịp tim hoặc sự thay đổi nhịp tim của mình? Tôi tập thể dục quá ít hay quá nhiều? Chất lượng giấc ngủ của tôi và việc tập thể dục có liên quan đến nhau không? Sự kết hợp dữ liệu thực sự chỉ ra một số bệnh là gì?

Khi mọi người nhận được nhiều dữ liệu hơn, không có nghĩa là họ đột nhiên trở thành chuyên gia về sức khỏe, giấc ngủ, chế độ ăn uống và sức khỏe. Một số người có thể cảm thấy như vậy khi họ Google hướng dẫn chăm sóc sức khỏe, nhưng điều đó có thể khiến mọi thứ trở nên tồi tệ hơn. Dữ liệu này có thể có lợi cho việc theo dõi sức khỏe và sức khỏe, nhưng nó cần phần mềm tốt hơn để phân tích hoặc cung cấp cho các chuyên gia. 

Chăm sóc sức khỏe di động đã là một chủ đề nóng trong nhiều năm, nhưng thời gian COVID đã thực sự đưa nó lên hàng đầu. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe có xu hướng khá bảo thủ trong việc tiếp nhận những điều mới, nhưng giai đoạn này đã buộc họ phải nhanh chóng tìm ra các giải pháp mới. Tôi biết nhiều công ty khởi nghiệp về chăm sóc sức khỏe di động đã phải vật lộn trong nhiều năm. Một vấn đề lớn là các tổ chức chăm sóc sức khỏe di chuyển chậm chạp, khiến họ trở thành những khách hàng khó tính cho các công ty khởi nghiệp nhanh nhẹn. Vấn đề khác là nhận được quyền truy cập vào dữ liệu đáng tin cậy và chính xác. Nhiều công ty trong số đó đã đưa ra các giải pháp để truyền dữ liệu đến bác sĩ hoặc bệnh viện, nhưng thường thì mọi người phải tự nắm bắt dữ liệu, ví dụ như đo đường huyết, huyết áp, nhịp tim và nhập dữ liệu đó vào ứng dụng. Một số người cảm thấy điều này là thách thức, và những người khác lại quá lười biếng để thực hiện nó. Và có những người có thể muốn 'sửa chữa' số của riêng họ để tránh xấu hổ hoặc khoe khoang.

Vì vậy, bây giờ chúng tôi có nhiều dữ liệu hơn và chúng tôi có các giải pháp để truyền dữ liệu. Nhưng chúng tôi vẫn gặp một số vấn đề: 1) quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cho dữ liệu sức khỏe nhạy cảm và 2) các mô hình có hệ thống hơn để sử dụng dữ liệu, không chỉ từ một mà một số thiết bị đeo được. Điều này có nghĩa là chúng tôi cần các giải pháp để thu thập và kết hợp dữ liệu từ một số thiết bị, kết hợp dữ liệu đó và đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. Nó cũng sẽ hữu ích nếu dữ liệu này có thể được kết hợp trong tương lai với dữ liệu chăm sóc sức khỏe khác như lịch sử sức khỏe.

Với công nghệ và khái niệm mới, thường mất nhiều năm để tạo ra đột phá. Nó thường cũng cần một số kích hoạt đặc biệt để mọi thứ diễn ra. Tôi nhớ những tầm nhìn tuyệt vời về công nghệ y tế di động đầu tiên cách đây 20 năm với sự cường điệu của 3G. Bây giờ có vẻ như đại dịch đã giúp chúng ta vượt qua một số trở ngại lớn và thị trường thiết bị đeo cũng phát triển nhanh chóng. Giờ đây, chúng ta sẽ thấy sự phát triển nhanh chóng và đáng kể với nhiều ứng dụng và dịch vụ sử dụng dữ liệu chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn, với sự thúc đẩy sau đó đối với dịch vụ chăm sóc sức khỏe di động.

Bài báo xuất hiện lần đầu trên Đột phá.Châu Á.