La adquisicón de Meta de Scale AI provoca conmoción en la industria, los proyectos de Web3 AI podrían enfrentar nuevas oportunidades
Recientemente, la adquisición por parte del gigante tecnológico Meta de casi la mitad de las acciones de la empresa de etiquetado de datos Scale AI por 14,800 millones de dólares ha causado un gran revuelo en Silicon Valley. Esta adquisición a precio de oro no solo redefine el valor de la industria de etiquetado de datos, sino que también trae nuevas direcciones de pensamiento para todo el campo de la IA. Al mismo tiempo, algunos proyectos de IA de Web3 siguen luchando por superar las limitaciones de los prejuicios inherentes. Detrás de este marcado contraste, ¿qué oportunidades de mercado se esconden realmente?
La anotación de datos, como un campo diferenciado que requiere la inteligencia humana y el juicio profesional, su valor supera con creces la agregación de potencia de cálculo descentralizada. Aunque la historia de utilizar GPU ociosas para desafiar a los gigantes de la computación en la nube es emocionante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada, cuyas diferencias se reflejan principalmente en el precio y la disponibilidad. Una vez que los gigantes reduzcan los precios o aumenten la oferta, esta ventaja puede ser fácilmente eliminada.
En comparación, la anotación de datos de alta calidad concentra conocimientos profesionales únicos, contextos culturales y experiencias cognitivas que no pueden ser simplemente replicados como la potencia de cálculo de la GPU. Por ejemplo, una anotación de diagnóstico de imagen de cáncer precisa requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado, mientras que un análisis del sentimiento del mercado financiero maduro depende de la experiencia práctica de los traders de Wall Street. Esta escasez natural e irremplazabilidad construyen una sólida muralla defensiva para la industria de anotación de datos.
Meta ha realizado una adquisición de Scale AI de manera muy destacada, no solo siendo la inversión más grande en el campo de la IA este año, sino que también es digno de atención que el fundador y CEO de Scale AI, Alexandr Wang, asumirá el cargo de responsable del nuevo laboratorio de investigaciones de "superinteligencia" de Meta. Este empresario de origen chino, de 25 años, era un estudiante que abandonó Stanford cuando fundó Scale AI en 2016, y ahora la compañía que dirige tiene un valor de 30 mil millones de dólares, con una lista de clientes que puede considerarse como un "equipo de estrellas" en el campo de la IA.
Este caso de adquisición revela una verdad ignorada: en un momento en que la potencia de cálculo ya no es escasa y la arquitectura de los modelos tiende a la homogeneidad, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son aquellos datos que han sido cuidadosamente "entrenados". Esta inversión de Meta es, en realidad, una manera de asegurarse los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la inteligencia artificial.
Sin embargo, la historia de los monopolios siempre provoca rebeliones. Así como las plataformas de poder descentralizado intentan desafiar los servicios de computación en la nube centralizados, algunos proyectos de IA en Web3 están tratando de reescribir las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. La fatalidad del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño del mecanismo de incentivos.
Actualmente, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe una mísera remuneración, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer hasta miles de millones de dólares. Esta extrema distribución injusta del valor impacta seriamente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
La introducción de mecanismos de incentivos de tokens Web3 podría cambiar esta situación. En el nuevo modelo, los etiquetadores de datos ya no son "trabajadores agrícolas de datos" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Es evidente que la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el escenario de la etiquetación de datos.
Es importante señalar que algunos proyectos de Web3 AI eligieron lanzar su evento de generación de tokens (TGE) en el momento clave en que Meta anunció su adquisición. Esto puede no ser una coincidencia, sino que refleja un punto de inflexión importante en el mercado: tanto Web3 AI como el tradicional Web2 AI han pasado de "competir en poder de cálculo" a una nueva etapa de "competir en calidad de datos".
Cuando los gigantes tecnológicos tradicionales intentan construir barreras de datos con dinero, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" más abierto a través de la economía de tokens. Esta "guerra oscura" sobre el control futuro de la IA ya ha comenzado a desarrollarse en silencio, y su resultado podría remodelar todo el panorama de la industria de la IA.
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CryptoAdventurer
· 07-28 09:07
¿Dónde están los tontos?
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SleepyValidator
· 07-26 13:02
La oportunidad ha llegado, ¡compra, compra, compra!
Meta adquiere Scale AI por 14,8 mil millones de dólares, el proyecto Web3 AI enfrenta nuevas oportunidades.
La adquisicón de Meta de Scale AI provoca conmoción en la industria, los proyectos de Web3 AI podrían enfrentar nuevas oportunidades
Recientemente, la adquisición por parte del gigante tecnológico Meta de casi la mitad de las acciones de la empresa de etiquetado de datos Scale AI por 14,800 millones de dólares ha causado un gran revuelo en Silicon Valley. Esta adquisición a precio de oro no solo redefine el valor de la industria de etiquetado de datos, sino que también trae nuevas direcciones de pensamiento para todo el campo de la IA. Al mismo tiempo, algunos proyectos de IA de Web3 siguen luchando por superar las limitaciones de los prejuicios inherentes. Detrás de este marcado contraste, ¿qué oportunidades de mercado se esconden realmente?
La anotación de datos, como un campo diferenciado que requiere la inteligencia humana y el juicio profesional, su valor supera con creces la agregación de potencia de cálculo descentralizada. Aunque la historia de utilizar GPU ociosas para desafiar a los gigantes de la computación en la nube es emocionante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada, cuyas diferencias se reflejan principalmente en el precio y la disponibilidad. Una vez que los gigantes reduzcan los precios o aumenten la oferta, esta ventaja puede ser fácilmente eliminada.
En comparación, la anotación de datos de alta calidad concentra conocimientos profesionales únicos, contextos culturales y experiencias cognitivas que no pueden ser simplemente replicados como la potencia de cálculo de la GPU. Por ejemplo, una anotación de diagnóstico de imagen de cáncer precisa requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado, mientras que un análisis del sentimiento del mercado financiero maduro depende de la experiencia práctica de los traders de Wall Street. Esta escasez natural e irremplazabilidad construyen una sólida muralla defensiva para la industria de anotación de datos.
Meta ha realizado una adquisición de Scale AI de manera muy destacada, no solo siendo la inversión más grande en el campo de la IA este año, sino que también es digno de atención que el fundador y CEO de Scale AI, Alexandr Wang, asumirá el cargo de responsable del nuevo laboratorio de investigaciones de "superinteligencia" de Meta. Este empresario de origen chino, de 25 años, era un estudiante que abandonó Stanford cuando fundó Scale AI en 2016, y ahora la compañía que dirige tiene un valor de 30 mil millones de dólares, con una lista de clientes que puede considerarse como un "equipo de estrellas" en el campo de la IA.
Este caso de adquisición revela una verdad ignorada: en un momento en que la potencia de cálculo ya no es escasa y la arquitectura de los modelos tiende a la homogeneidad, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son aquellos datos que han sido cuidadosamente "entrenados". Esta inversión de Meta es, en realidad, una manera de asegurarse los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la inteligencia artificial.
Sin embargo, la historia de los monopolios siempre provoca rebeliones. Así como las plataformas de poder descentralizado intentan desafiar los servicios de computación en la nube centralizados, algunos proyectos de IA en Web3 están tratando de reescribir las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. La fatalidad del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño del mecanismo de incentivos.
Actualmente, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe una mísera remuneración, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer hasta miles de millones de dólares. Esta extrema distribución injusta del valor impacta seriamente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
La introducción de mecanismos de incentivos de tokens Web3 podría cambiar esta situación. En el nuevo modelo, los etiquetadores de datos ya no son "trabajadores agrícolas de datos" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Es evidente que la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el escenario de la etiquetación de datos.
Es importante señalar que algunos proyectos de Web3 AI eligieron lanzar su evento de generación de tokens (TGE) en el momento clave en que Meta anunció su adquisición. Esto puede no ser una coincidencia, sino que refleja un punto de inflexión importante en el mercado: tanto Web3 AI como el tradicional Web2 AI han pasado de "competir en poder de cálculo" a una nueva etapa de "competir en calidad de datos".
Cuando los gigantes tecnológicos tradicionales intentan construir barreras de datos con dinero, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" más abierto a través de la economía de tokens. Esta "guerra oscura" sobre el control futuro de la IA ya ha comenzado a desarrollarse en silencio, y su resultado podría remodelar todo el panorama de la industria de la IA.