Нова арена в AI-індустрії: перехід від обчислювальної потужності до позначення даних
Нещодавно в AI-індустрії сталася значна подія: один з технологічних гігантів придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів. Цей крок викликав великий резонанс у Силіконовій долині, багато хто вважає, що це перепризначає цінність маркування даних. Тим часом деякі проекти Web3 AI все ще стикаються з критикою через концептуальну спекуляцію та брак суті. За цим величезним контрастом ринок, здається, ігнорує деякі ключові фактори.
Позначення даних поступово стає більш цінним напрямком, ніж агрегування децентралізованої обчислювальної потужності. Хоча історія про використання невикористаних GPU для виклику великим хмурним компаніям є захоплюючою, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, основні відмінності полягають у ціні та доступності. А позначення даних є абсолютно іншим: воно потребує людської мудрості та професійного судження, це високо диференційована сфера.
Кожна якісна розмітка даних несе в собі унікальні професійні знання, культурний контекст та когнітивний досвід, які не можна так просто відтворити, як обчислювальну потужність GPU. Наприклад, точна розмітка діагностики ракових зображень потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, а досвідчений аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця природна дефіцитність та незамінність надає розмітці даних глибокі конкурентні бар'єри.
Дії одного з технологічних гігантів щодо придбання компанії з маркування даних є не лише найбільшою одноразовою інвестицією в AI-галузі цього року, але також варто звернути увагу на те, що засновник і генеральний директор придбаної компанії одночасно обійме посаду керівника новоствореної дослідницької лабораторії "Суперінтелект" у компанії-придбувачі. Цей 25-річний підприємець, коли у 2016 році заснував компанію, був студентом, що кинув навчання; сьогодні його компанія оцінюється в 30 мільярдів доларів, а клієнтами є кілька провідних AI-компаній, технологічних гігантів та урядових установ.
Коли більшість людей ще сперечаються про переваги та недоліки різних AI-моделей, справжні гіганти індустрії вже тихо перенесли поле битви до джерел даних. Розпочалась "таємна війна" за контроль над майбутнім AI. Ця висока ціна придбання виявила проігнорований факт: в умовах, коли обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, а архітектури моделей прагнуть до однорідності, справжнім чинником, що визначає межі інтелекту AI, є ті дані, які були ретельно оброблені.
Однак традиційна модель маркування даних має фатальні недоліки, а саме: нерозумний механізм стимулювання. Наприклад, лікар може витратити кілька годин на маркування медичних зображень, але отримати лише мізерну винагороду, тоді як штучний інтелект, навчений на цих даних, може коштувати десятки мільярдів доларів, а лікар не може поділитися часткою прибутку. Такий крайній несправедливий розподіл вартості серйозно підриває мотивацію постачання якісних даних.
На такому фоні деякі проекти Web3 AI намагаються кардинально змінити правила розподілу вартості даних за допомогою технології блокчейн. Завдяки впровадженню механізму токенних винагород, ті, хто маркує дані, більше не є дешевими "даними робітниками", а стають справжніми "акціонерами" AI-мережі. Ця модель має потенціал для стимулювання постачання більшої кількості якісних даних.
Цікаво, що один Web3 AI проект саме в цей ключовий момент оголосив про майбутній випуск токенів. Це, можливо, не випадковість, а відображення важливої точки повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли від "конкуренції обчислювальної потужності" до нової стадії "конкуренції якості даних".
Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 намагається створити більш масштабний експеримент з "демократизації даних" за допомогою токеноміки. Ця гра про майбутнє штучного інтелекту тільки починається.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseLandlord
· 07-24 13:54
Позначення дійсно смачніше за Обчислювальну потужність
Новий фронт у сфері штучного інтелекту: від конкуренції в обчислювальній потужності до революції в маркуванні даних
Нова арена в AI-індустрії: перехід від обчислювальної потужності до позначення даних
Нещодавно в AI-індустрії сталася значна подія: один з технологічних гігантів придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів. Цей крок викликав великий резонанс у Силіконовій долині, багато хто вважає, що це перепризначає цінність маркування даних. Тим часом деякі проекти Web3 AI все ще стикаються з критикою через концептуальну спекуляцію та брак суті. За цим величезним контрастом ринок, здається, ігнорує деякі ключові фактори.
Позначення даних поступово стає більш цінним напрямком, ніж агрегування децентралізованої обчислювальної потужності. Хоча історія про використання невикористаних GPU для виклику великим хмурним компаніям є захоплюючою, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, основні відмінності полягають у ціні та доступності. А позначення даних є абсолютно іншим: воно потребує людської мудрості та професійного судження, це високо диференційована сфера.
Кожна якісна розмітка даних несе в собі унікальні професійні знання, культурний контекст та когнітивний досвід, які не можна так просто відтворити, як обчислювальну потужність GPU. Наприклад, точна розмітка діагностики ракових зображень потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, а досвідчений аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця природна дефіцитність та незамінність надає розмітці даних глибокі конкурентні бар'єри.
Дії одного з технологічних гігантів щодо придбання компанії з маркування даних є не лише найбільшою одноразовою інвестицією в AI-галузі цього року, але також варто звернути увагу на те, що засновник і генеральний директор придбаної компанії одночасно обійме посаду керівника новоствореної дослідницької лабораторії "Суперінтелект" у компанії-придбувачі. Цей 25-річний підприємець, коли у 2016 році заснував компанію, був студентом, що кинув навчання; сьогодні його компанія оцінюється в 30 мільярдів доларів, а клієнтами є кілька провідних AI-компаній, технологічних гігантів та урядових установ.
Коли більшість людей ще сперечаються про переваги та недоліки різних AI-моделей, справжні гіганти індустрії вже тихо перенесли поле битви до джерел даних. Розпочалась "таємна війна" за контроль над майбутнім AI. Ця висока ціна придбання виявила проігнорований факт: в умовах, коли обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, а архітектури моделей прагнуть до однорідності, справжнім чинником, що визначає межі інтелекту AI, є ті дані, які були ретельно оброблені.
Однак традиційна модель маркування даних має фатальні недоліки, а саме: нерозумний механізм стимулювання. Наприклад, лікар може витратити кілька годин на маркування медичних зображень, але отримати лише мізерну винагороду, тоді як штучний інтелект, навчений на цих даних, може коштувати десятки мільярдів доларів, а лікар не може поділитися часткою прибутку. Такий крайній несправедливий розподіл вартості серйозно підриває мотивацію постачання якісних даних.
На такому фоні деякі проекти Web3 AI намагаються кардинально змінити правила розподілу вартості даних за допомогою технології блокчейн. Завдяки впровадженню механізму токенних винагород, ті, хто маркує дані, більше не є дешевими "даними робітниками", а стають справжніми "акціонерами" AI-мережі. Ця модель має потенціал для стимулювання постачання більшої кількості якісних даних.
Цікаво, що один Web3 AI проект саме в цей ключовий момент оголосив про майбутній випуск токенів. Це, можливо, не випадковість, а відображення важливої точки повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли від "конкуренції обчислювальної потужності" до нової стадії "конкуренції якості даних".
Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 намагається створити більш масштабний експеримент з "демократизації даних" за допомогою токеноміки. Ця гра про майбутнє штучного інтелекту тільки починається.