Tanto a IA Web3 quanto a IA Web2 já chegaram ao cruzamento entre "Poder de computação" e "Qualidade dos dados".
Escrito por: Haotian
De um lado, a Meta investiu 14,8 bilhões de dólares para adquirir quase metade da Scale AI, e todo o Vale do Silício está aclamando que o gigante está a redefinir o preço da "marcação de dados" com um valor exorbitante; do outro lado, está prestes a ocorrer o TGE.
@SaharaLabsAI, ainda preso na etiqueta de preconceito de IA Web3 "apenas conceito, incapaz de se auto-comprovar". O que o mercado realmente ignorou por trás desse enorme contraste?
Primeiro, a rotulagem de dados é uma pista mais valiosa do que a agregação descentralizada de poder de computação.
A história de desafiar os gigantes da computação em nuvem com GPUs ociosas é realmente fascinante, mas o poder de computação é essencialmente uma mercadoria padronizada, com as diferenças a residirem principalmente no preço e na disponibilidade. A vantagem de preço parece encontrar uma brecha na monopolização dos gigantes, mas a disponibilidade é limitada pela distribuição geográfica, latência de rede e incentivos insuficientes para os usuários; assim que os gigantes reduzirem os preços ou aumentarem a oferta, essa vantagem será rapidamente anulada.
A anotação de dados é completamente diferente - é um campo diferenciado que requer inteligência humana e julgamento profissional. Cada anotação de alta qualidade carrega conhecimentos especializados únicos, contextos culturais e experiências cognitivas, que não podem ser "padronizados" e replicados como o Poder de computação de uma GPU.
Um diagnóstico de imagem do câncer preciso requer a intuição profissional de um oncologista experiente; uma análise do sentimento do mercado financeiro feita por um veterano não pode prescindir da experiência prática de um Trader de Wall Street. Essa escassez natural e a irrepetibilidade conferem à "anotação de dados" uma profundidade de barreira que o Poder de computação nunca poderá alcançar.
No dia 10 de junho, a Meta anunciou oficialmente a aquisição de 49% da empresa de rotulagem de dados Scale AI por 14,8 mil milhões de dólares, a maior investimento único no campo da IA este ano. O que é ainda mais notável é que o fundador e CEO da Scale AI, Alexandr Wang, assumirá também a liderança do recém-criado laboratório de pesquisa "superinteligência" da Meta.
O empresário sino-americano de 25 anos abandonou a Universidade de Stanford quando fundou a Scale AI em 2016 e agora dirige uma empresa de US$ 30 bilhões. A lista de clientes da Scale AI é uma linha de estrelas no mundo da IA: OpenAI, Tesla, Microsoft, Departamento de Defesa e outros são parceiros de longa data. A empresa é especializada no fornecimento de serviços de anotação de dados de alta qualidade para treinamento de modelos de IA e tem mais de 300.000 anotadores treinados profissionalmente.
Você vê, enquanto todos ainda estão debatendo sobre qual modelo tem uma pontuação mais alta, os verdadeiros jogadores já mudaram silenciosamente o campo de batalha para a fonte de dados.
Uma "guerra oculta" pelo controle do futuro da IA já começou.
O sucesso da Scale AI expôs uma verdade negligenciada: o poder de computação já não é escasso, a arquitetura dos modelos tende a se homogeneizar, e o que realmente determina o limite da inteligência da IA são os dados que foram cuidadosamente "treinados". A Meta não comprou uma empresa de terceirização a um preço exorbitante, mas sim os "direitos de extração de petróleo" da era da IA.
A história do monopólio sempre tem rebeldes.
Assim como a plataforma de agregação de poder de computação em nuvem tenta revolucionar os serviços de computação em nuvem centralizados, a Sahara AI tenta reescrever completamente as regras de distribuição de valor da anotação de dados usando blockchain. A falha fatal do modelo tradicional de anotação de dados não é um problema técnico, mas sim um problema de design de incentivos.
Um médico passa várias horas a rotular imagens médicas e o que recebe pode ser apenas algumas dezenas de dólares em honorários, enquanto os modelos de IA treinados com esses dados valem bilhões de dólares, e o médico não recebe um cêntimo. Esta extrema injustiça na distribuição de valor inibe gravemente a disposição para fornecer dados de alta qualidade.
Com o catalisador do mecanismo de incentivo de tokens web3, eles deixaram de ser "trabalhadores agrícolas" de dados baratos e se tornaram verdadeiros "acionistas" da rede AI LLM. É evidente que a vantagem do web3 em transformar as relações de produção é mais adequada para cenários de anotação de dados em comparação com o Poder de computação.
Curiosamente, a Sahara AI estava exatamente no momento do TGE do nó que foi adquirido a preço de ouro pela Meta. Será que é uma coincidência ou um plano bem elaborado? Na minha opinião, isso reflete um ponto de inflexão no mercado: tanto a IA Web3 quanto a IA Web2 já passaram do "poder de computação" para a encruzilhada da "qualidade dos dados".
Quando os gigantes tradicionais constroem barreiras de dados com dinheiro, o Web3 está a construir um experimento de «democratização dos dados» maior com Tokenomics.
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Meta faz uma aquisição de preço exorbitante de quase metade das ações da Scale AI; como o Web3 AI pode se livrar de preconceitos?
Escrito por: Haotian
De um lado, a Meta investiu 14,8 bilhões de dólares para adquirir quase metade da Scale AI, e todo o Vale do Silício está aclamando que o gigante está a redefinir o preço da "marcação de dados" com um valor exorbitante; do outro lado, está prestes a ocorrer o TGE.
@SaharaLabsAI, ainda preso na etiqueta de preconceito de IA Web3 "apenas conceito, incapaz de se auto-comprovar". O que o mercado realmente ignorou por trás desse enorme contraste?
Primeiro, a rotulagem de dados é uma pista mais valiosa do que a agregação descentralizada de poder de computação.
A história de desafiar os gigantes da computação em nuvem com GPUs ociosas é realmente fascinante, mas o poder de computação é essencialmente uma mercadoria padronizada, com as diferenças a residirem principalmente no preço e na disponibilidade. A vantagem de preço parece encontrar uma brecha na monopolização dos gigantes, mas a disponibilidade é limitada pela distribuição geográfica, latência de rede e incentivos insuficientes para os usuários; assim que os gigantes reduzirem os preços ou aumentarem a oferta, essa vantagem será rapidamente anulada.
A anotação de dados é completamente diferente - é um campo diferenciado que requer inteligência humana e julgamento profissional. Cada anotação de alta qualidade carrega conhecimentos especializados únicos, contextos culturais e experiências cognitivas, que não podem ser "padronizados" e replicados como o Poder de computação de uma GPU.
Um diagnóstico de imagem do câncer preciso requer a intuição profissional de um oncologista experiente; uma análise do sentimento do mercado financeiro feita por um veterano não pode prescindir da experiência prática de um Trader de Wall Street. Essa escassez natural e a irrepetibilidade conferem à "anotação de dados" uma profundidade de barreira que o Poder de computação nunca poderá alcançar.
No dia 10 de junho, a Meta anunciou oficialmente a aquisição de 49% da empresa de rotulagem de dados Scale AI por 14,8 mil milhões de dólares, a maior investimento único no campo da IA este ano. O que é ainda mais notável é que o fundador e CEO da Scale AI, Alexandr Wang, assumirá também a liderança do recém-criado laboratório de pesquisa "superinteligência" da Meta.
O empresário sino-americano de 25 anos abandonou a Universidade de Stanford quando fundou a Scale AI em 2016 e agora dirige uma empresa de US$ 30 bilhões. A lista de clientes da Scale AI é uma linha de estrelas no mundo da IA: OpenAI, Tesla, Microsoft, Departamento de Defesa e outros são parceiros de longa data. A empresa é especializada no fornecimento de serviços de anotação de dados de alta qualidade para treinamento de modelos de IA e tem mais de 300.000 anotadores treinados profissionalmente.
Você vê, enquanto todos ainda estão debatendo sobre qual modelo tem uma pontuação mais alta, os verdadeiros jogadores já mudaram silenciosamente o campo de batalha para a fonte de dados.
Uma "guerra oculta" pelo controle do futuro da IA já começou.
O sucesso da Scale AI expôs uma verdade negligenciada: o poder de computação já não é escasso, a arquitetura dos modelos tende a se homogeneizar, e o que realmente determina o limite da inteligência da IA são os dados que foram cuidadosamente "treinados". A Meta não comprou uma empresa de terceirização a um preço exorbitante, mas sim os "direitos de extração de petróleo" da era da IA.
A história do monopólio sempre tem rebeldes.
Assim como a plataforma de agregação de poder de computação em nuvem tenta revolucionar os serviços de computação em nuvem centralizados, a Sahara AI tenta reescrever completamente as regras de distribuição de valor da anotação de dados usando blockchain. A falha fatal do modelo tradicional de anotação de dados não é um problema técnico, mas sim um problema de design de incentivos.
Um médico passa várias horas a rotular imagens médicas e o que recebe pode ser apenas algumas dezenas de dólares em honorários, enquanto os modelos de IA treinados com esses dados valem bilhões de dólares, e o médico não recebe um cêntimo. Esta extrema injustiça na distribuição de valor inibe gravemente a disposição para fornecer dados de alta qualidade.
Com o catalisador do mecanismo de incentivo de tokens web3, eles deixaram de ser "trabalhadores agrícolas" de dados baratos e se tornaram verdadeiros "acionistas" da rede AI LLM. É evidente que a vantagem do web3 em transformar as relações de produção é mais adequada para cenários de anotação de dados em comparação com o Poder de computação.
Curiosamente, a Sahara AI estava exatamente no momento do TGE do nó que foi adquirido a preço de ouro pela Meta. Será que é uma coincidência ou um plano bem elaborado? Na minha opinião, isso reflete um ponto de inflexão no mercado: tanto a IA Web3 quanto a IA Web2 já passaram do "poder de computação" para a encruzilhada da "qualidade dos dados".
Quando os gigantes tradicionais constroem barreiras de dados com dinheiro, o Web3 está a construir um experimento de «democratização dos dados» maior com Tokenomics.