Web3 AIもWeb2 AIも、「算力」を巻き込むのではなく、「データ品質」を巻き込む十字路口に来ています。
作者: Haotian
一方ではMetaが148億ドルを投じてScale AIのほぼ半分の株を買収し、シリコンバレー全体が巨人が「データラベリング」を再評価するために天文学的な価格を支払ったと驚いている。一方では、間もなくTGEが行われる。
@SaharaLabsAI、依然「概念を借りて、自己証明できない」Web3 AIの偏見ラベルに囚われています。この大きな対比の背後で、市場は一体何を見落としているのでしょうか？
まず、データラベリングは分散型コンピューティングパワーの集約よりも価値のある分野です。
使わないGPUでクラウドコンピューティングの巨人に挑戦する物語は確かに魅力的ですが、コンピューティングパワーは本質的に標準化された商品であり、違いは主に価格と入手可能性にあります。価格の優位性は巨人の独占から隙間を見つけることができるように見えますが、入手可能性は地理的分布、ネットワークの遅延、そしてユーザーのインセンティブ不足に制約されています。一旦巨人が価格を下げたり供給を増やしたりすると、この優位性は瞬時に消えてしまいます。
データラベリングは全く異なるものであり、これは人間の知恵と専門的な判断が必要な差別化された領域です。すべての高品質なラベルは、独自の専門知識、文化的背景、認知経験などを含んでおり、根本的にGPUコンピューティングパワーのように「標準化」して複製することはできません。
正確ながん画像診断には、上級腫瘍医の専門的な直感が必要です。 金融市場のセンチメントの経験豊富な分析は、ウォールストリートトレーダーの実践的な経験と切り離せません。 この自然な希少性とかけがえのない性質が、「データアノテーション」に、計算能力が決して到達できない堀の深さを与えています。
6月10日、Metaは正式に148億ドルでデータラベリング会社Scale AIの49%の株式を買収することを発表しました。これは今年のAI分野での最大の単一投資です。さらに注目すべきは、Scale AIの創設者兼CEOであるAlexandr WangがMetaの新設された「スーパーインテリジェンス」研究ラボの責任者を兼任することです。
この25歳の華裔起業家は、2016年にScale AIを設立した際、スタンフォード大学の中退生でしたが、現在彼が率いる会社の評価額は300億ドルに達しています。Scale AIの顧客リストはAI界の「オールスターチーム」と称されており、OpenAI、テスラ、マイクロソフト、国防総省などが長期的なパートナーです。この会社はAIモデルのトレーニングのために高品質なデータアノテーションサービスを提供しており、30万人以上の専門的に訓練されたアノテーターを擁しています。
見てください、皆がどの家のモデルのスコアが高いかで議論している間に、本当のプレイヤーは静かに戦場をデータの源に移しています。
AIの未来の制御権に関する「暗戦」が始まった。
Scale AIの成功は、見過ごされている真実を暴露しました：コンピューティングパワーはもはや希少ではなく、モデルアーキテクチャは同質化しつつあり、本当にAIの知能上限を決定するのは、巧みに「調教」されたデータです。Metaが高額で買収したのは、単なるアウトソーシング会社ではなく、AI時代の「石油採掘権」です。
独占の物語には常に反逆者がいる。
正如云算力聚合プラットフォームが中央集権型クラウドコンピューティングサービスを覆そうとしているように、Sahara AIはブロックチェーンを用いてデータアノテーションの価値配分ルールを根本的に書き換えようとしています。従来のデータアノテーションモデルの致命的欠陥は技術的な問題ではなく、インセンティブ設計の問題です。
医用画像に注釈を付けるのに何時間も費やす医師は、数十ドルの人件費を得ることができますが、これらのデータで訓練されたAIモデルは数十億ドルの価値があり、医師は一銭ももらえません。 このような価値の分配における極端な不公平さが、高品質なデータを提供する意欲を著しく阻害しています。
そして、web3トークンインセンティブメカニズムの触媒により、彼らはもはや安価なデータの「移民労働者」ではなく、AI LLMネットワークの真の「株主」です。 明らかに、生産関係を変革するWeb3の利点は、計算能力よりもデータアノテーションのシナリオに適しています。
興味深いことに、Sahara AI は Meta の高額買収の節目である TGE にちょうど重なっていますが、これは偶然なのでしょうか、それとも計画的なものでしょうか？私の見解では、これは実際に市場の転換点を反映しています。Web3 AI も Web2 AI も、「コンピューティングパワー」から「データの質」を重視する交差点に達しています。
伝統的な巨頭が金銭でデータの壁を築く中、Web3はTokenomicsを用いてより大きな「データの民主化」実験を構築しています。
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Metaの天文学的な買収により、Scale AIのほぼ半分の株式が取得され、Web3 AIはどのように偏見から脱却するのか？
作者: Haotian
一方ではMetaが148億ドルを投じてScale AIのほぼ半分の株を買収し、シリコンバレー全体が巨人が「データラベリング」を再評価するために天文学的な価格を支払ったと驚いている。一方では、間もなくTGEが行われる。
@SaharaLabsAI、依然「概念を借りて、自己証明できない」Web3 AIの偏見ラベルに囚われています。この大きな対比の背後で、市場は一体何を見落としているのでしょうか？
まず、データラベリングは分散型コンピューティングパワーの集約よりも価値のある分野です。
使わないGPUでクラウドコンピューティングの巨人に挑戦する物語は確かに魅力的ですが、コンピューティングパワーは本質的に標準化された商品であり、違いは主に価格と入手可能性にあります。価格の優位性は巨人の独占から隙間を見つけることができるように見えますが、入手可能性は地理的分布、ネットワークの遅延、そしてユーザーのインセンティブ不足に制約されています。一旦巨人が価格を下げたり供給を増やしたりすると、この優位性は瞬時に消えてしまいます。
データラベリングは全く異なるものであり、これは人間の知恵と専門的な判断が必要な差別化された領域です。すべての高品質なラベルは、独自の専門知識、文化的背景、認知経験などを含んでおり、根本的にGPUコンピューティングパワーのように「標準化」して複製することはできません。
正確ながん画像診断には、上級腫瘍医の専門的な直感が必要です。 金融市場のセンチメントの経験豊富な分析は、ウォールストリートトレーダーの実践的な経験と切り離せません。 この自然な希少性とかけがえのない性質が、「データアノテーション」に、計算能力が決して到達できない堀の深さを与えています。
6月10日、Metaは正式に148億ドルでデータラベリング会社Scale AIの49%の株式を買収することを発表しました。これは今年のAI分野での最大の単一投資です。さらに注目すべきは、Scale AIの創設者兼CEOであるAlexandr WangがMetaの新設された「スーパーインテリジェンス」研究ラボの責任者を兼任することです。
この25歳の華裔起業家は、2016年にScale AIを設立した際、スタンフォード大学の中退生でしたが、現在彼が率いる会社の評価額は300億ドルに達しています。Scale AIの顧客リストはAI界の「オールスターチーム」と称されており、OpenAI、テスラ、マイクロソフト、国防総省などが長期的なパートナーです。この会社はAIモデルのトレーニングのために高品質なデータアノテーションサービスを提供しており、30万人以上の専門的に訓練されたアノテーターを擁しています。
見てください、皆がどの家のモデルのスコアが高いかで議論している間に、本当のプレイヤーは静かに戦場をデータの源に移しています。
AIの未来の制御権に関する「暗戦」が始まった。
Scale AIの成功は、見過ごされている真実を暴露しました：コンピューティングパワーはもはや希少ではなく、モデルアーキテクチャは同質化しつつあり、本当にAIの知能上限を決定するのは、巧みに「調教」されたデータです。Metaが高額で買収したのは、単なるアウトソーシング会社ではなく、AI時代の「石油採掘権」です。
独占の物語には常に反逆者がいる。
正如云算力聚合プラットフォームが中央集権型クラウドコンピューティングサービスを覆そうとしているように、Sahara AIはブロックチェーンを用いてデータアノテーションの価値配分ルールを根本的に書き換えようとしています。従来のデータアノテーションモデルの致命的欠陥は技術的な問題ではなく、インセンティブ設計の問題です。
医用画像に注釈を付けるのに何時間も費やす医師は、数十ドルの人件費を得ることができますが、これらのデータで訓練されたAIモデルは数十億ドルの価値があり、医師は一銭ももらえません。 このような価値の分配における極端な不公平さが、高品質なデータを提供する意欲を著しく阻害しています。
そして、web3トークンインセンティブメカニズムの触媒により、彼らはもはや安価なデータの「移民労働者」ではなく、AI LLMネットワークの真の「株主」です。 明らかに、生産関係を変革するWeb3の利点は、計算能力よりもデータアノテーションのシナリオに適しています。
興味深いことに、Sahara AI は Meta の高額買収の節目である TGE にちょうど重なっていますが、これは偶然なのでしょうか、それとも計画的なものでしょうか？私の見解では、これは実際に市場の転換点を反映しています。Web3 AI も Web2 AI も、「コンピューティングパワー」から「データの質」を重視する交差点に達しています。
伝統的な巨頭が金銭でデータの壁を築く中、Web3はTokenomicsを用いてより大きな「データの民主化」実験を構築しています。