Mỗi lần đọc được tin về thời tiết cực đoan, tan chảy của sông băng hoặc tuyệt chủng của các loài, tôi đều tự hỏi cùng một câu hỏi: Chúng ta có nguồn dữ liệu liên tục từ vệ tinh quỹ đạo đồng bộ của Trái đất, mạng cảm biến toàn cầu, và khả năng tính toán khí hậu ngày càng mạnh mẽ, vậy tại sao khi đối mặt với khủng hoảng môi trường, vẫn cảm giác như đang dùng chiếc máy tính bỏ túi để so sánh với siêu máy tính?

Suy nghĩ kỹ, vấn đề không nằm ở lượng dữ liệu hay sức mạnh tính toán — mà ở chỗ những tài sản quý giá này bị khóa chặt trong các hòn đảo dữ liệu riêng biệt: cơ sở dữ liệu của các viện nghiên cứu, hệ thống của các cơ quan chính phủ, thuật toán của các công ty thương mại. Dữ liệu không thể kết nối, mô hình không thể xác thực, giá trị của các đóng góp cũng không thể đo lường. Sự chia cắt này khiến phản ứng của toàn nhân loại trước thách thức khí hậu chậm hơn rất nhiều.

Nhìn từ góc độ khác, đây chính là sân khấu để hạ tầng AI phi tập trung tỏa sáng. Với KITE, dù nó không thể thay đổi nhiệt độ Trái đất, nhưng có thể trang bị cho "bộ não tập thể" toàn cầu của chúng ta một hệ thống "mạng lưới thần kinh" và "hệ thống phản hồi giá trị" thực sự hiệu quả.

**Việc xác nhận quyền sở hữu dữ liệu và mô hình, cũng như kết nối chúng, là chìa khóa**

Khoa học khí hậu về bản chất là một ngành học dựa vào cộng tác. Ví dụ, mô hình dự đoán El Niño ở Thái Bình Dương cần kết hợp dữ liệu quan sát thời gian thực từ vệ tinh khí tượng của Mỹ, dữ liệu nhiệt độ, độ mặn, độ sâu từ các trạm nổi của Trung Quốc, tài nguyên tính toán của trung tâm siêu máy tính châu Âu, cùng với hồ sơ khí hậu hàng chục năm của các tổ chức nghiên cứu Nam Mỹ. Nghe có vẻ không khó, nhưng thực tế là: tranh chấp pháp lý, đàm phán thương mại, kết nối công nghệ — qua một quy trình như vậy, mất vài tháng là chuyện bình thường.

Thiết kế hệ sinh thái module hóa và cơ chế xác thực danh tính của KITE đưa ra một hướng tiếp cận mới. Hãy tưởng tượng, các loại dữ liệu môi trường — hình ảnh vệ tinh, quan trắc mặt đất, mô hình dòng chảy biển — đều có thể được gắn quyền sở hữu rõ ràng và chứng minh nguồn gốc trên chuỗi, rồi được kết hợp thành các dự án nghiên cứu khác nhau như lắp ghép các khối xây dựng, mỗi lớp đều có thể xác thực độc lập.

Điều thú vị ở đây là, nhà cung cấp dữ liệu có thể thấy rõ đóng góp của mình được sử dụng như thế nào, tạo ra giá trị gì; các nhà khoa học có thể yên tâm sử dụng dữ liệu vì mỗi dữ liệu đều mang "chứng minh thư"; các nhà hoạch định chính sách dựa trên hệ thống này để dự đoán cũng thuyết phục hơn — vì toàn bộ chuỗi đều có thể kiểm tra, xác minh.

**Từ "đảo dữ liệu" đến "mạng lưới giá trị"**

Hơn nữa, khi dữ liệu và mô hình đều có thể được định giá và giao dịch công bằng, đầu tư vào nghiên cứu bảo vệ môi trường sẽ trở nên minh bạch thực sự. Một công ty khởi nghiệp phát triển thuật toán giảm phát thải, một trường đại học tích lũy kho dữ liệu khí hậu, một tổ chức phi lợi nhuận xây dựng mạng lưới quan trắc nông trại — những đóng góp đa dạng này đều có thể thể hiện giá trị trong cùng một hệ thống. Điều này sẽ thu hút nhiều tổ chức hơn đầu tư vào xây dựng dữ liệu môi trường, thay vì cạnh tranh riêng lẻ.

Ngược lại, điều này cũng thúc đẩy quá trình cải tiến các mô hình khí hậu nhanh hơn. Các viện nghiên cứu có thể tiếp cận dữ liệu môi trường mới nhất từ khắp nơi trên thế giới nhanh hơn, chu kỳ cải tiến mô hình từ hàng quý rút ngắn xuống hàng tháng hoặc thậm chí nhanh hơn. Khi các rào cản trong luồng dữ liệu giảm đáng kể, tốc độ đổi mới của toàn bộ hệ sinh thái sẽ tăng theo cấp số nhân.

**Tổng kết**

Bảo vệ môi trường không phải là việc của một chính phủ hay tổ chức nào đó, cũng không thể dựa vào một công ty lớn để làm một mình. Nó đòi hỏi chia sẻ dữ liệu toàn cầu, bổ sung sức mạnh tính toán, hợp tác kiến thức — chính là mục tiêu ban đầu của thiết kế hạ tầng phi tập trung. Các dự án như KITE, dù bề ngoài là đổi mới công nghệ, nhưng từ góc nhìn rộng hơn, chúng đang cố gắng phá vỡ rào cản thông tin căn bản trong nghiên cứu bảo vệ môi trường, để "trí tuệ tập thể" của hành tinh chúng ta thực sự được lưu thông và phát huy.