Независимо от Web3 AI или Web2 AI, они уже подошли к перекрестку «конкуренции вычислительной мощности» и «конкуренции качества данных».
Автор: Haotian
С одной стороны, Meta потратила 148 миллиардов долларов на приобретение почти половины акций Scale AI, и весь Силиконовая долина в восторге от того, что гигант переплачивает за «разметку данных»; с другой стороны, скоро состоится TGE.
@SaharaLabsAI, по-прежнему попадает под ярлык предвзятости Web3 AI, «использующая концепции, не способная к самопроверке». Что на самом деле рынок игнорирует за этой огромной контрастностью?
Сначала, разметка данных является более ценным направлением, чем агрегирование децентрализованной вычислительной мощности.
История о том, как использовать неиспользуемые GPU для противостояния гигантам облачных вычислений, действительно захватывающая, но вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, различия в основном заключаются в цене и доступности. Ценовое преимущество, казалось бы, можно найти в недостатках монополии гигантов, но доступность ограничена географическим распределением, сетевой задержкой и недостаточной мотивацией пользователей; как только гиганты снизят цены или увеличат предложение, это преимущество мгновенно сгладится.
Аннотация данных совершенно иная — это область, требующая человеческого разума и профессионального суждения. Каждая высококачественная аннотация несет в себе уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт и не может быть «стандартизирована» и воспроизведена, как вычислительная мощность GPU.
Точная маркировка изображений для диагностики рака требует профессиональной интуиции опытного онколога; опытный анализ настроений на финансовом рынке невозможен без практического опыта трейдера с Уолл-стрит. Эта естественная дефицитность и незаменимость создают защитную зону, глубина которой недоступна для вычислительной мощности.
10 июня Meta официально объявила о покупке 49% акций компании по аннотированию данных Scale AI за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей одноразовой инвестицией в области искусственного интеллекта в этом году. Более того, основатель и CEO Scale AI Александр Ванг также возглавит недавно созданную исследовательскую лабораторию "Суперумный" в Meta.
Этот 25-летний китайско-американский предприниматель основал Scale AI в 2016 году, будучи студентом, бросившим Стэнфордский университет. В настоящее время стоимость компании, которой он управляет, составляет 30 миллиардов долларов. Список клиентов Scale AI можно назвать «звездным составом» в мире ИИ: OpenAI, Tesla, Microsoft, Министерство обороны и другие являются его долгосрочными партнерами. Компания специализируется на предоставлении высококачественных услуг по аннотации данных для обучения ИИ-моделей и имеет более 300 000 профессионально обученных аннотаторов.
Смотри, пока все продолжают спорить о том, чья модель показывает более высокие оценки, настоящие игроки уже тихо перенесли поле боя к источнику данных.
Началась «тёмная война» за контроль над будущим ИИ.
Успех Scale AI обнажил игнорируемую истину: вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектура моделей趋于 однородности, и действительно определяющим пределом интеллекта ИИ являются те данные, которые были тщательно «обучены». Meta купила не аутсорсинговую компанию за баснословные деньги, а «права на добычу нефти» эпохи ИИ.
Истории о монополии всегда имеют своих мятежников.
Как облачная платформа вычислительной мощности пытается изменить централизованные облачные вычислительные услуги, так и Sahara AI стремится полностью переписать правила распределения ценности в маркировке данных с помощью блокчейна. Смертельный недостаток традиционной модели маркировки данных не является технической проблемой, а является проблемой дизайна стимулов.
Доктор тратит несколько часов на разметку медицинских изображений и получает всего лишь несколько десятков долларов за свою работу, в то время как ИИ-модель, обученная на этих данных, стоит миллиарды долларов, и доктор не получает ни分钱. Такое крайне несправедливое распределение стоимости серьезно сдерживает желание предоставлять качественные данные.
А с катализатором механизма стимулов в виде токенов web3, они больше не являются дешевыми «фондовыми рабочими» данных, а настоящими «акционерами» сети AI LLM. Очевидно, что преимущества web3 в преобразовании производственных отношений более подходят для сценария аннотирования данных по сравнению с вычислительной мощностью.
Интересно, что Sahara AI как раз находится на этапе TGE, который был приобретён Meta за баснословные деньги. Это совпадение или тщательно продуманный план? На мой взгляд, это отражает поворотный момент на рынке: как Web3 AI, так и Web2 AI уже перешли от «конкуренции вычислительной мощностью» к «конкуренции качества данных».
Когда традиционные гиганты создают барьеры данных с помощью денег, Web3 строит более крупный эксперимент по «демократизации данных» с помощью Tokenomics.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
За огромным приобретением Scale AI почти половины акций Meta, как Web3 AI может избавиться от предвзятости?
Автор: Haotian
С одной стороны, Meta потратила 148 миллиардов долларов на приобретение почти половины акций Scale AI, и весь Силиконовая долина в восторге от того, что гигант переплачивает за «разметку данных»; с другой стороны, скоро состоится TGE.
@SaharaLabsAI, по-прежнему попадает под ярлык предвзятости Web3 AI, «использующая концепции, не способная к самопроверке». Что на самом деле рынок игнорирует за этой огромной контрастностью?
Сначала, разметка данных является более ценным направлением, чем агрегирование децентрализованной вычислительной мощности.
История о том, как использовать неиспользуемые GPU для противостояния гигантам облачных вычислений, действительно захватывающая, но вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, различия в основном заключаются в цене и доступности. Ценовое преимущество, казалось бы, можно найти в недостатках монополии гигантов, но доступность ограничена географическим распределением, сетевой задержкой и недостаточной мотивацией пользователей; как только гиганты снизят цены или увеличат предложение, это преимущество мгновенно сгладится.
Аннотация данных совершенно иная — это область, требующая человеческого разума и профессионального суждения. Каждая высококачественная аннотация несет в себе уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт и не может быть «стандартизирована» и воспроизведена, как вычислительная мощность GPU.
Точная маркировка изображений для диагностики рака требует профессиональной интуиции опытного онколога; опытный анализ настроений на финансовом рынке невозможен без практического опыта трейдера с Уолл-стрит. Эта естественная дефицитность и незаменимость создают защитную зону, глубина которой недоступна для вычислительной мощности.
10 июня Meta официально объявила о покупке 49% акций компании по аннотированию данных Scale AI за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей одноразовой инвестицией в области искусственного интеллекта в этом году. Более того, основатель и CEO Scale AI Александр Ванг также возглавит недавно созданную исследовательскую лабораторию "Суперумный" в Meta.
Этот 25-летний китайско-американский предприниматель основал Scale AI в 2016 году, будучи студентом, бросившим Стэнфордский университет. В настоящее время стоимость компании, которой он управляет, составляет 30 миллиардов долларов. Список клиентов Scale AI можно назвать «звездным составом» в мире ИИ: OpenAI, Tesla, Microsoft, Министерство обороны и другие являются его долгосрочными партнерами. Компания специализируется на предоставлении высококачественных услуг по аннотации данных для обучения ИИ-моделей и имеет более 300 000 профессионально обученных аннотаторов.
Смотри, пока все продолжают спорить о том, чья модель показывает более высокие оценки, настоящие игроки уже тихо перенесли поле боя к источнику данных.
Началась «тёмная война» за контроль над будущим ИИ.
Успех Scale AI обнажил игнорируемую истину: вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектура моделей趋于 однородности, и действительно определяющим пределом интеллекта ИИ являются те данные, которые были тщательно «обучены». Meta купила не аутсорсинговую компанию за баснословные деньги, а «права на добычу нефти» эпохи ИИ.
Истории о монополии всегда имеют своих мятежников.
Как облачная платформа вычислительной мощности пытается изменить централизованные облачные вычислительные услуги, так и Sahara AI стремится полностью переписать правила распределения ценности в маркировке данных с помощью блокчейна. Смертельный недостаток традиционной модели маркировки данных не является технической проблемой, а является проблемой дизайна стимулов.
Доктор тратит несколько часов на разметку медицинских изображений и получает всего лишь несколько десятков долларов за свою работу, в то время как ИИ-модель, обученная на этих данных, стоит миллиарды долларов, и доктор не получает ни分钱. Такое крайне несправедливое распределение стоимости серьезно сдерживает желание предоставлять качественные данные.
А с катализатором механизма стимулов в виде токенов web3, они больше не являются дешевыми «фондовыми рабочими» данных, а настоящими «акционерами» сети AI LLM. Очевидно, что преимущества web3 в преобразовании производственных отношений более подходят для сценария аннотирования данных по сравнению с вычислительной мощностью.
Интересно, что Sahara AI как раз находится на этапе TGE, который был приобретён Meta за баснословные деньги. Это совпадение или тщательно продуманный план? На мой взгляд, это отражает поворотный момент на рынке: как Web3 AI, так и Web2 AI уже перешли от «конкуренции вычислительной мощностью» к «конкуренции качества данных».
Когда традиционные гиганты создают барьеры данных с помощью денег, Web3 строит более крупный эксперимент по «демократизации данных» с помощью Tokenomics.