Bagel: Nền tảng chia sẻ mô hình AI mã nguồn mở

Thiết kế mã nguồn mở luôn là chủ đề gây tranh luận trong cộng đồng nhà phát triển, đặc biệt trong bối cảnh ngành công nghiệp AI. Vấn đề cốt lõi nằm ở sự cân bằng giữa tiềm năng đổi mới của mô hình và biện pháp khuyến khích phù hợp cho kỹ thuật viên.

linhnt

Published May 01 2025

4 min read

Bagel là gì?

Bagel là cơ sở hạ tầng dữ liệu, tập trung xây dựng hệ sinh thái cho những ứng dụng về trí tuệ nhân tạo (AI) theo thiết kế mã nguồn mở. Ứng dụng chính của Bagel là nền tảng trao đổi mô hình AI phi tập trung, được thiết kế dành riêng cho nhà phát triển. Tại đây, kỹ thuật viên có thể chia sẻ mô hình của mình và kiếm lợi nhuận thụ động.

Mục tiêu của Bagel là khuyến khích sự đóng góp và thúc đẩy khả năng phát triển mô hình AI chất lượng từ cộng đồng. Tại thời điểm viết bài, dự án chưa tiết lộ thông tin tokenomics.

Bagel giải quyết vấn đề gì?

Triết lý mã nguồn mở - nền tảng của đổi mới và hợp tác trong lĩnh vực AI, vận hành dựa trên nguyên tắc minh bạch, tự do truy cập và chia sẻ. Tuy vậy, chính sự cởi mở này, dù thúc đẩy tiến bộ của ngành công nghiệp AI nhờ vào đóng góp của cộng đồng toàn cầu, lại nảy sinh nghịch lý: làm thế nào để công nhận và trả thưởng xứng đáng cho người đóng góp – trong một môi trường mà giá trị tri thức được chia sẻ rộng rãi và miễn phí?

Hệ quả tất yếu là mô hình AI mã nguồn mở dễ bị các tổ chức quy mô lớn khai thác và thương mại hóa. Trong khi, các nhà phát triển nhỏ lẻ hoặc độc lập thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận công cụ, dữ liệu và khả năng kiếm lợi nhuận để cạnh tranh. Điều này làm giảm sự đa dạng và kìm hãm tiềm năng sáng tạo của cộng đồng AI.

Trong bối cảnh đó, Bagel phát triển nền tảng chia sẻ mô hình AI phi tập trung Bakery để phần nào giải quyết vấn đề trên. Bakery được xây dựng như marketplace dành cho mô hình AI chất lượng cao, dân chủ hóa quyền truy cập để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng và trao thưởng cho người đóng góp.

Điểm nổi bật của Bagel

Điểm nổi bật của Bagel trong sản phẩm Bakery là khả năng bảo vệ tham số nhạy cảm - tài sản trí tuệ cốt lõi của mô hình AI, nhằm loại bỏ rủi ro về quyền riêng tư và nguy cơ vi phạm bản quyền.

Tham số nhạy cảm là các con số bên trong mô hình AI được AI học trong quá trình huấn luyện, quyết định cách mô hình hoạt động và đưa ra dự đoán. Đây là những thông tin cốt lõi, bí mật công nghệ của mô hình AI. Nếu bị tiết lộ, người khác có thể dễ dàng sao chép, đánh cắp hoặc tái tạo mô hình, làm mất đi giá trị độc quyền của nó.

Theo đó, để bảo vệ tham số nhạy cảm, nền tảng ứng dụng các kỹ thuật mật mã học tiên tiến, công nghệ Zero-Knowledge Proofs (ZKP), mô hình Privacy-Preserving Machine Learning (PPML - học máy bảo toàn quyền riêng tư).

Đội ngũ và nhà đầu tư Bagel

Đội ngũ dự án

Bidhan Roy là nhà sáng lập và CEO của Bagel với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Trước khi thành lập Bagel, Roy từng làm việc cho Amazon và tham gia đầu tư tại Hyperbolics Labs.

Nhà đầu tư

Tháng 6/2024, Bagel gọi vốn thành công 3.1 triệu USD tại vòng Pre-Seed. Một số quỹ đầu tư tham gia vào vòng này có thể kể đến như CoinFund, Protocol Labs, Borderless…

Dự án tương tự

Hey Anon: AI Agent có khả năng tổng hợp, phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cung cấp gợi ý mang tính cá nhân và tự động hoá tác vụ cho người dùng trong DeFi.
Souldgraph: Nền tảng mã nguồn mở để nhà phát triển tạo và triển khai AI Agent có khả năng học hỏi từ quá trình tương tác với con người và môi trường xung quanh.