Meta придбання Scale AI викликало резонанс в індустрії, Web3 AI проекти можуть отримати нові можливості
Нещодавно новина про те, що технологічний гігант Meta придбав майже половину акцій компанії з позначення даних Scale AI за 14,8 мільярда доларів, викликала великий резонанс у Силіконовій долині. Цей рекордний випуск не лише переосмислив цінність індустрії позначення даних, але й відкрив нові напрямки для роздумів у всій сфері ШІ. Тим часом, деякі проекти Web3 AI все ще намагаються подолати обмеження, накладені вкоріненими упередженнями. Які ринкові можливості можуть ховатися за цим різким контрастом?
Маркування даних, як сфера, що потребує людської мудрості та професійного судження, має значно вищу цінність, ніж агрегування децентралізованої обчислювальної потужності. Хоча історія про використання незайнятих GPU для конкуренції з хмурими обчислювальними гігантами надихає, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, а її відмінності в основному полягають у ціні та доступності. Як тільки гіганти знижують ціни або збільшують пропозицію, ця перевага легко згладжується.
У порівнянні з цим, високоякісне маркування даних об'єднує унікальні професійні знання, культурний фон та когнітивний досвід, які не можуть бути просто скопійовані, як обчислювальна потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики ракових зображень вимагає професійної інтуїції досвідченого онколога, тоді як аналіз емоцій фінансового ринку не може обійтися без практичного досвіду трейдерів Уолл-стріт. Ця природна обмеженість та незамінність створюють глибокий захист для індустрії маркування даних.
Meta цього разу гучно придбала Scale AI, що є найбільшою одноразовою інвестицією у сфері AI цього року. Що ще більш цікаво, засновник і CEO Scale AI Александра Ванга також призначили керівником новоствореної "суперінтелектуальної" дослідницької лабораторії Meta. Цей 25-річний китайсько-американський підприємець заснував Scale AI у 2016 році, будучи студентом, який покинув Стенфордський університет. Сьогодні його компанія оцінюється у 30 мільярдів доларів, а список клієнтів є справжнім "всесвітнім складом" у сфері AI.
Ця угода про придбання виявила ігноровану істину: в умовах, коли обчислювальна потужність більше не є дефіцитною, а архітектура моделей прагне до однорідності, справжнім визначальним фактором верхньої межі AI є ті дані, які були ретельно "налаштовані". Інвестиція Meta насправді є спробою здобути "права на видобуток нафти" в епоху AI.
Проте, історія монополії завжди викликає повстання. Як децентралізовані платформи обчислювальної потужності намагаються підривати централізовані хмарні сервіси, деякі проекти Web3 AI намагаються переписати правила розподілу вартості даних за допомогою технології блокчейн. Фатальний недолік традиційної моделі позначення даних полягає не в технології, а в дизайні механізму стимулювання.
На даний момент лікар може витратити кілька годин на розмітку медичних зображень, отримуючи лише мізерну плату за роботу, тоді як штучні моделі, натреновані на цих даних, можуть коштувати десятки мільярдів доларів. Такий надзвичайно несправедливий розподіл вартості серйозно впливає на бажання постачати якісні дані.
Введення механізму стимулювання токенів Web3 може змінити цю ситуацію. У новій моделі дані маркери більше не є дешевими "даними мігрантами", а справжніми "акціонерами" мережі великих мовних моделей ШІ. Очевидно, що переваги Web3 у трансформації виробничих відносин особливо виражені в сценах маркування даних.
Слід зазначити, що деякі проекти Web3 AI обирають запуск своїх подій генерації токенів (TGE) в ключові моменти, коли Meta оголошує про придбання. Це, можливо, не випадковість, а відображення важливої точки повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний Web2 AI вже перейшли з "змагання за обчислювальну потужність" до нової стадії "конкуренції за якість даних".
Коли традиційні технологічні гіганти намагаються збудувати бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 створює більш відкритий експеримент "демократизації даних" з використанням токеноміки. Ця "таємна війна" за контроль над майбутнім ШІ вже тихо розпочалася, і її наслідки можуть суттєво змінити всю структуру індустрії ШІ.
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.
Meta придбання Scale AI 148 мільярдів доларів США Web3 AI проекту зустрічає нові можливості
Meta придбання Scale AI викликало резонанс в індустрії, Web3 AI проекти можуть отримати нові можливості
Нещодавно новина про те, що технологічний гігант Meta придбав майже половину акцій компанії з позначення даних Scale AI за 14,8 мільярда доларів, викликала великий резонанс у Силіконовій долині. Цей рекордний випуск не лише переосмислив цінність індустрії позначення даних, але й відкрив нові напрямки для роздумів у всій сфері ШІ. Тим часом, деякі проекти Web3 AI все ще намагаються подолати обмеження, накладені вкоріненими упередженнями. Які ринкові можливості можуть ховатися за цим різким контрастом?
Маркування даних, як сфера, що потребує людської мудрості та професійного судження, має значно вищу цінність, ніж агрегування децентралізованої обчислювальної потужності. Хоча історія про використання незайнятих GPU для конкуренції з хмурими обчислювальними гігантами надихає, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, а її відмінності в основному полягають у ціні та доступності. Як тільки гіганти знижують ціни або збільшують пропозицію, ця перевага легко згладжується.
У порівнянні з цим, високоякісне маркування даних об'єднує унікальні професійні знання, культурний фон та когнітивний досвід, які не можуть бути просто скопійовані, як обчислювальна потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики ракових зображень вимагає професійної інтуїції досвідченого онколога, тоді як аналіз емоцій фінансового ринку не може обійтися без практичного досвіду трейдерів Уолл-стріт. Ця природна обмеженість та незамінність створюють глибокий захист для індустрії маркування даних.
Meta цього разу гучно придбала Scale AI, що є найбільшою одноразовою інвестицією у сфері AI цього року. Що ще більш цікаво, засновник і CEO Scale AI Александра Ванга також призначили керівником новоствореної "суперінтелектуальної" дослідницької лабораторії Meta. Цей 25-річний китайсько-американський підприємець заснував Scale AI у 2016 році, будучи студентом, який покинув Стенфордський університет. Сьогодні його компанія оцінюється у 30 мільярдів доларів, а список клієнтів є справжнім "всесвітнім складом" у сфері AI.
Ця угода про придбання виявила ігноровану істину: в умовах, коли обчислювальна потужність більше не є дефіцитною, а архітектура моделей прагне до однорідності, справжнім визначальним фактором верхньої межі AI є ті дані, які були ретельно "налаштовані". Інвестиція Meta насправді є спробою здобути "права на видобуток нафти" в епоху AI.
Проте, історія монополії завжди викликає повстання. Як децентралізовані платформи обчислювальної потужності намагаються підривати централізовані хмарні сервіси, деякі проекти Web3 AI намагаються переписати правила розподілу вартості даних за допомогою технології блокчейн. Фатальний недолік традиційної моделі позначення даних полягає не в технології, а в дизайні механізму стимулювання.
На даний момент лікар може витратити кілька годин на розмітку медичних зображень, отримуючи лише мізерну плату за роботу, тоді як штучні моделі, натреновані на цих даних, можуть коштувати десятки мільярдів доларів. Такий надзвичайно несправедливий розподіл вартості серйозно впливає на бажання постачати якісні дані.
Введення механізму стимулювання токенів Web3 може змінити цю ситуацію. У новій моделі дані маркери більше не є дешевими "даними мігрантами", а справжніми "акціонерами" мережі великих мовних моделей ШІ. Очевидно, що переваги Web3 у трансформації виробничих відносин особливо виражені в сценах маркування даних.
Слід зазначити, що деякі проекти Web3 AI обирають запуск своїх подій генерації токенів (TGE) в ключові моменти, коли Meta оголошує про придбання. Це, можливо, не випадковість, а відображення важливої точки повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний Web2 AI вже перейшли з "змагання за обчислювальну потужність" до нової стадії "конкуренції за якість даних".
Коли традиційні технологічні гіганти намагаються збудувати бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 створює більш відкритий експеримент "демократизації даних" з використанням токеноміки. Ця "таємна війна" за контроль над майбутнім ШІ вже тихо розпочалася, і її наслідки можуть суттєво змінити всю структуру індустрії ШІ.