Nouveau champ de bataille de l'industrie de l'IA : de la compétition sur la puissance de calcul à la transformation de l'annotation des données
Récemment, un événement marquant s'est produit dans le domaine de l'IA : un géant technologique a acquis près de la moitié des actions d'une entreprise de marquage de données pour 14,8 milliards de dollars. Cette initiative a provoqué une onde de choc dans la Silicon Valley, où beaucoup estiment qu'elle redéfinit la valeur du marquage de données. Pendant ce temps, certains projets Web3 AI continuent de faire face à des critiques concernant la spéculation sur les concepts et le manque de substance. Derrière ce grand contraste, le marché semble ignorer certains facteurs clés.
L'annotation des données devient progressivement une voie plus précieuse que l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul. Bien que l'histoire d'utiliser des GPU inutilisés pour défier les géants du cloud soit captivante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, dont les principales différences résident dans le prix et la disponibilité. En revanche, l'annotation des données est tout à fait différente, nécessitant l'intelligence humaine et un jugement professionnel, c'est un domaine hautement différencié.
Chaque annotation de données de haute qualité porte des connaissances professionnelles, un contexte culturel et une expérience cognitive uniques, qui ne peuvent pas être facilement reproduits comme la Puissance de calcul des GPU. Par exemple, une annotation précise pour le diagnostic d'images de cancer nécessite l'intuition professionnelle d'un oncologue expérimenté, et une analyse des sentiments du marché financier ne peut se faire sans l'expérience pratique d'un trader chevronné. Cette rareté et cette non-substituabilité naturelles confèrent aux annotations de données une solide barrière à la concurrence.
L'acquisition d'une société de marquage de données par un géant technologique n'est pas seulement le plus gros investissement unique dans le domaine de l'IA cette année, mais ce qui mérite également d'être noté, c'est que le fondateur et PDG de la société acquise sera également le responsable du nouveau "laboratoire de recherche en superintelligence" créé par l'acquéreur. Cet entrepreneur de seulement 25 ans, qui a fondé sa société en 2016 alors qu'il était encore un étudiant ayant abandonné ses études, dirige désormais une entreprise dont la valorisation atteint 30 milliards de dollars, avec des clients comprenant plusieurs grandes entreprises d'IA, des géants de la technologie et des départements gouvernementaux.
Alors que la plupart des gens débattent encore des performances des différents modèles d'IA, les véritables géants de l'industrie ont discrètement déplacé le champ de bataille vers la source des données. Une "guerre secrète" pour le contrôle futur de l'IA est déjà en cours. Cette acquisition à prix élevé a révélé un fait négligé : à une époque où la puissance de calcul n'est plus rare et où les architectures de modèles tendent à se standardiser, ce qui détermine réellement le plafond d'intelligence de l'IA, ce sont les données qui ont été soigneusement traitées.
Cependant, le modèle traditionnel de marquage des données présente un défaut fatal, à savoir l'irrationalité du mécanisme d'incitation. Par exemple, un médecin peut passer des heures à annoter des images médicales, mais ne recevoir qu'une rémunération dérisoire, tandis que les modèles d'IA entraînés avec ces données peuvent valoir des milliards de dollars, et le médecin ne peut pas partager les bénéfices. Cette répartition de valeur extrêmement injuste nuit gravement à l'incitation à fournir des données de haute qualité.
Dans ce contexte, certains projets Web3 AI tentent de redéfinir en profondeur les règles de répartition de la valeur de l'annotation des données grâce à la technologie blockchain. En introduisant un mécanisme d'incitation par des jetons, les annotateurs de données ne sont plus des "travailleurs de données" à bas prix, mais de véritables "actionnaires" du réseau AI. Ce modèle pourrait stimuler l'offre de données de haute qualité.
Il est intéressant de noter qu'un projet Web3 AI a annoncé une émission de jetons imminente à ce moment crucial. Ce n'est peut-être pas une coïncidence, mais cela reflète un tournant important sur le marché : que ce soit pour le Web3 AI ou l'IA traditionnelle, nous sommes déjà passés d'une "compétition de puissance de calcul" à une nouvelle phase de "compétition de la qualité des données".
Alors que les géants traditionnels construisent des barrières de données avec de l'argent, le Web3 tente de créer une expérience de "démocratisation des données" à plus grande échelle grâce à l'économie des tokens. Ce jeu sur l'avenir de l'IA ne fait que commencer.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
14 J'aime
Récompense
14
3
Partager
Commentaire
0/400
MetaverseLandlord
· 07-24 13:54
La notation est bien meilleure que la puissance de calcul.
Nouveau champ de bataille de l'industrie de l'IA : de la compétition de puissance de calcul à la révolution de l'annotation des données
Nouveau champ de bataille de l'industrie de l'IA : de la compétition sur la puissance de calcul à la transformation de l'annotation des données
Récemment, un événement marquant s'est produit dans le domaine de l'IA : un géant technologique a acquis près de la moitié des actions d'une entreprise de marquage de données pour 14,8 milliards de dollars. Cette initiative a provoqué une onde de choc dans la Silicon Valley, où beaucoup estiment qu'elle redéfinit la valeur du marquage de données. Pendant ce temps, certains projets Web3 AI continuent de faire face à des critiques concernant la spéculation sur les concepts et le manque de substance. Derrière ce grand contraste, le marché semble ignorer certains facteurs clés.
L'annotation des données devient progressivement une voie plus précieuse que l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul. Bien que l'histoire d'utiliser des GPU inutilisés pour défier les géants du cloud soit captivante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, dont les principales différences résident dans le prix et la disponibilité. En revanche, l'annotation des données est tout à fait différente, nécessitant l'intelligence humaine et un jugement professionnel, c'est un domaine hautement différencié.
Chaque annotation de données de haute qualité porte des connaissances professionnelles, un contexte culturel et une expérience cognitive uniques, qui ne peuvent pas être facilement reproduits comme la Puissance de calcul des GPU. Par exemple, une annotation précise pour le diagnostic d'images de cancer nécessite l'intuition professionnelle d'un oncologue expérimenté, et une analyse des sentiments du marché financier ne peut se faire sans l'expérience pratique d'un trader chevronné. Cette rareté et cette non-substituabilité naturelles confèrent aux annotations de données une solide barrière à la concurrence.
L'acquisition d'une société de marquage de données par un géant technologique n'est pas seulement le plus gros investissement unique dans le domaine de l'IA cette année, mais ce qui mérite également d'être noté, c'est que le fondateur et PDG de la société acquise sera également le responsable du nouveau "laboratoire de recherche en superintelligence" créé par l'acquéreur. Cet entrepreneur de seulement 25 ans, qui a fondé sa société en 2016 alors qu'il était encore un étudiant ayant abandonné ses études, dirige désormais une entreprise dont la valorisation atteint 30 milliards de dollars, avec des clients comprenant plusieurs grandes entreprises d'IA, des géants de la technologie et des départements gouvernementaux.
Alors que la plupart des gens débattent encore des performances des différents modèles d'IA, les véritables géants de l'industrie ont discrètement déplacé le champ de bataille vers la source des données. Une "guerre secrète" pour le contrôle futur de l'IA est déjà en cours. Cette acquisition à prix élevé a révélé un fait négligé : à une époque où la puissance de calcul n'est plus rare et où les architectures de modèles tendent à se standardiser, ce qui détermine réellement le plafond d'intelligence de l'IA, ce sont les données qui ont été soigneusement traitées.
Cependant, le modèle traditionnel de marquage des données présente un défaut fatal, à savoir l'irrationalité du mécanisme d'incitation. Par exemple, un médecin peut passer des heures à annoter des images médicales, mais ne recevoir qu'une rémunération dérisoire, tandis que les modèles d'IA entraînés avec ces données peuvent valoir des milliards de dollars, et le médecin ne peut pas partager les bénéfices. Cette répartition de valeur extrêmement injuste nuit gravement à l'incitation à fournir des données de haute qualité.
Dans ce contexte, certains projets Web3 AI tentent de redéfinir en profondeur les règles de répartition de la valeur de l'annotation des données grâce à la technologie blockchain. En introduisant un mécanisme d'incitation par des jetons, les annotateurs de données ne sont plus des "travailleurs de données" à bas prix, mais de véritables "actionnaires" du réseau AI. Ce modèle pourrait stimuler l'offre de données de haute qualité.
Il est intéressant de noter qu'un projet Web3 AI a annoncé une émission de jetons imminente à ce moment crucial. Ce n'est peut-être pas une coïncidence, mais cela reflète un tournant important sur le marché : que ce soit pour le Web3 AI ou l'IA traditionnelle, nous sommes déjà passés d'une "compétition de puissance de calcul" à une nouvelle phase de "compétition de la qualité des données".
Alors que les géants traditionnels construisent des barrières de données avec de l'argent, le Web3 tente de créer une expérience de "démocratisation des données" à plus grande échelle grâce à l'économie des tokens. Ce jeu sur l'avenir de l'IA ne fait que commencer.