Новое поле битвы в AI-индустрии: переход от конкуренции вычислительной мощности к аннотированию данных
Недавно в области ИИ произошло значительное событие: один из технологических гигантов приобрел почти половину акций компании по разметке данных за 14,8 миллиарда долларов. Этот шаг вызвал бурю в Силиконовой долине, и многие считают, что это переопределяет ценность разметки данных. В то же время некоторые проекты Web3 AI по-прежнему сталкиваются с критикой в отношении концептуальной спекуляции и отсутствия реальных результатов. За этой огромной контрастом рынок, похоже, игнорирует некоторые ключевые факторы.
Аннотация данных постепенно становится более ценным направлением, чем агрегирование децентрализованной вычислительной мощности. Хотя история о том, как неиспользуемые GPU бросают вызов облачным гигантам, захватывающая, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, основное отличие заключается в цене и доступности. В то время как аннотация данных совершенно иная, она требует человеческой мудрости и профессионального суждения, это высоко дифференцированная область.
Каждая качественная аннотация данных несет в себе уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, что невозможно просто скопировать, как вычислительную мощность GPU. Например, для точной аннотации диагностического изображения рака требуется профессиональная интуиция опытного онколога, а анализ настроений на финансовом рынке невозможно осуществить без практического опыта опытного трейдера. Эта естественная редкость и незаменимость придают аннотации данных глубокие конкурентные барьеры.
Действия одного из технологических гигантов по приобретению компании, занимающейся маркировкой данных, не только являются крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году, но также стоит обратить внимание на то, что основатель и генеральный директор приобретенной компании одновременно станет главой новосозданной исследовательской лаборатории "Суперумный" у покупателя. Этот 25-летний предприниматель, когда он основал компанию в 2016 году, был студентом, бросившим университет, а теперь его компания оценивается в 30 миллиардов долларов, и среди клиентов - несколько ведущих компаний в области ИИ, технологических гигантов и государственных учреждений.
Когда большинство людей все еще спорят о преимуществах и недостатках различных AI-моделей, настоящие гиганты отрасли тихо перенесли поле боя к источникам данных. Разгорелась "тайная война" за контроль над будущим AI. Эта дорогостоящая покупка раскрыла игнорируемый факт: в условиях, когда вычислительная мощность больше не является дефицитом, а архитектура моделей стремится к унификации, настоящим определяющим фактором предела интеллекта AI являются тщательно обработанные данные.
Однако традиционная модель аннотации данных имеет фатальный недостаток, а именно неразумный механизм стимулов. Например, врач может потратить часы на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь мизерное вознаграждение, в то время как AI-модели, обученные на этих данных, могут стоить десятки миллиардов долларов, и врач не может разделить прибыль. Такое крайне несправедливое распределение ценности серьезно подрывает заинтересованность в поставке качественных данных.
На таком фоне некоторые Web3 AI проекты пытаются кардинально изменить правила распределения ценности данных с помощью технологии блокчейн. Вводя токенизированные механизмы стимулирования, аннотаторы данных больше не являются дешевыми "работниками данных", а становятся настоящими "акционерами" сети ИИ. Эта модель, возможно, сможет стимулировать предложение более качественных данных.
Интересно, что какой-то проект Web3 AI как раз в этот ключевой момент объявил о предстоящем выпуске токенов. Возможно, это не случайность, а отражение важной точки поворота на рынке: как Web3 AI, так и традиционный AI уже перешли от "конкуренции вычислительной мощности" к новой стадии "конкуренции качества данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных с помощью денег, Web3 пытается создать более масштабный эксперимент по "демократизации данных" с помощью токеномики. Эта игра о будущем ИИ только начинается.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
2
Поделиться
комментарий
0/400
SneakyFlashloan
· 12ч назад
Аннотация данных является трендом
Посмотреть ОригиналОтветить0
HallucinationGrower
· 12ч назад
Маркировка - это действительно способ заработать деньги.
Новая арена в индустрии ИИ: от конкуренции вычислительной мощности до революции в аннотировании данных
Новое поле битвы в AI-индустрии: переход от конкуренции вычислительной мощности к аннотированию данных
Недавно в области ИИ произошло значительное событие: один из технологических гигантов приобрел почти половину акций компании по разметке данных за 14,8 миллиарда долларов. Этот шаг вызвал бурю в Силиконовой долине, и многие считают, что это переопределяет ценность разметки данных. В то же время некоторые проекты Web3 AI по-прежнему сталкиваются с критикой в отношении концептуальной спекуляции и отсутствия реальных результатов. За этой огромной контрастом рынок, похоже, игнорирует некоторые ключевые факторы.
Аннотация данных постепенно становится более ценным направлением, чем агрегирование децентрализованной вычислительной мощности. Хотя история о том, как неиспользуемые GPU бросают вызов облачным гигантам, захватывающая, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, основное отличие заключается в цене и доступности. В то время как аннотация данных совершенно иная, она требует человеческой мудрости и профессионального суждения, это высоко дифференцированная область.
Каждая качественная аннотация данных несет в себе уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, что невозможно просто скопировать, как вычислительную мощность GPU. Например, для точной аннотации диагностического изображения рака требуется профессиональная интуиция опытного онколога, а анализ настроений на финансовом рынке невозможно осуществить без практического опыта опытного трейдера. Эта естественная редкость и незаменимость придают аннотации данных глубокие конкурентные барьеры.
Действия одного из технологических гигантов по приобретению компании, занимающейся маркировкой данных, не только являются крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году, но также стоит обратить внимание на то, что основатель и генеральный директор приобретенной компании одновременно станет главой новосозданной исследовательской лаборатории "Суперумный" у покупателя. Этот 25-летний предприниматель, когда он основал компанию в 2016 году, был студентом, бросившим университет, а теперь его компания оценивается в 30 миллиардов долларов, и среди клиентов - несколько ведущих компаний в области ИИ, технологических гигантов и государственных учреждений.
Когда большинство людей все еще спорят о преимуществах и недостатках различных AI-моделей, настоящие гиганты отрасли тихо перенесли поле боя к источникам данных. Разгорелась "тайная война" за контроль над будущим AI. Эта дорогостоящая покупка раскрыла игнорируемый факт: в условиях, когда вычислительная мощность больше не является дефицитом, а архитектура моделей стремится к унификации, настоящим определяющим фактором предела интеллекта AI являются тщательно обработанные данные.
Однако традиционная модель аннотации данных имеет фатальный недостаток, а именно неразумный механизм стимулов. Например, врач может потратить часы на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь мизерное вознаграждение, в то время как AI-модели, обученные на этих данных, могут стоить десятки миллиардов долларов, и врач не может разделить прибыль. Такое крайне несправедливое распределение ценности серьезно подрывает заинтересованность в поставке качественных данных.
На таком фоне некоторые Web3 AI проекты пытаются кардинально изменить правила распределения ценности данных с помощью технологии блокчейн. Вводя токенизированные механизмы стимулирования, аннотаторы данных больше не являются дешевыми "работниками данных", а становятся настоящими "акционерами" сети ИИ. Эта модель, возможно, сможет стимулировать предложение более качественных данных.
Интересно, что какой-то проект Web3 AI как раз в этот ключевой момент объявил о предстоящем выпуске токенов. Возможно, это не случайность, а отражение важной точки поворота на рынке: как Web3 AI, так и традиционный AI уже перешли от "конкуренции вычислительной мощности" к новой стадии "конкуренции качества данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных с помощью денег, Web3 пытается создать более масштабный эксперимент по "демократизации данных" с помощью токеномики. Эта игра о будущем ИИ только начинается.