Web3 AI veya Web2 AI olsun, "Bilgi İşlem Gücü" aşamasından "veri kalitesi" aşamasına geçmiştir.
Yazar: Haotian
Bir yanda Meta'nın Scale AI'nın neredeyse yarı hissesini 14.8 milyar dolara satın almasıyla, tüm Silikon Vadisi devlerin "veri etiketleme" için yeni bir fiyatlandırma belirlediğini haykırıyor; diğer yanda ise TGE'ye yaklaşan
@SaharaLabsAI, hâlâ "kavramdan yararlanma, kendini kanıtlayamama" Web3 AI önyargı etiketinde sıkışıp kalmış durumda. Bu büyük zıtlığın arkasında, piyasa neyi göz ardı etti?
Öncelikle, veri etiketleme, merkeziyetsiz bilgi işlem gücü birleştirmeden daha değerli bir alandır.
Boşta kalan GPU'larla bulut bilişim devlerine meydan okuma hikayesi gerçekten büyüleyici, ancak bilgi işlem gücü temelde standartlaşmış bir üründür, farklılıklar esas olarak fiyat ve erişilebilirliktedir. Fiyat avantajı, devlerin tekelinden bir boşluk buluyormuş gibi görünse de, erişilebilirlik coğrafi dağılım, ağ gecikmesi ve kullanıcı teşviklerinin yetersizliği ile sınırlıdır; devler fiyat indirdiğinde veya arzı artırdığında, bu avantaj anında ortadan kalkacaktır.
Veri etiketleme tamamen farklıdır - bu, insan zekası ve uzman yargısı gerektiren farklılaşmış bir alandır. Her bir yüksek kaliteli etiket, benzersiz uzmanlık bilgisi, kültürel arka plan ve bilişsel deneyim gibi unsurları taşır ve kesinlikle GPU Bilgi İşlem Gücü gibi "standartlaştırılmış" bir şekilde kopyalanamaz.
Doğru bir kanser görüntüleme teşhisi, kıdemli onkologların profesyonel sezgisini gerektirir; Finansal piyasa duyarlılığının deneyimli bir analizi, Wall Street Trader'ın pratik deneyiminden ayrılamaz. Bu doğal kıtlık ve yeri doldurulamazlık, "veri açıklamalarına" bilgi işlem gücünün asla ulaşamayacağı bir hendek derinliği verir.
10 Haziran'da, Meta resmi olarak veri etiketleme şirketi Scale AI'nin %49 hissesini 14.8 milyar dolara satın aldığını açıkladı; bu, bu yıl AI alanındaki en büyük tek yatırımıdır. Daha da dikkat çekici olan, Scale AI'nin kurucusu ve CEO'su Alexandr Wang'ın, Meta'nın yeni kurulan "Süper Zeka" araştırma laboratuvarının başına geçecek olmasıdır.
Bu 25 yaşındaki Çinli girişimci, 2016 yılında Scale AI'yi kurduğunda Stanford Üniversitesi'nden ayrılmıştı; şimdi yönettiği şirketin değeri 30 milyar dolara ulaştı. Scale AI'nın müşteri listesi, AI dünyasının "tüm yıldızlar kadrosu" olarak nitelendirilebilir: OpenAI, Tesla, Microsoft, Savunma Bakanlığı gibi uzun süreli iş ortakları var. Şirket, AI modelleri için yüksek kaliteli veri etiketleme hizmetleri sunmakta ve 300.000'den fazla profesyonel eğitimli etiketleyiciye sahiptir.
Görüyorsun, herkes kimin modelinin daha yüksek puan aldığını tartışırken, gerçek oyuncular savaş alanını sessizce veri kaynağına kaydırdılar.
AI'nin gelecekteki kontrolü üzerine bir "gizli savaş" başladı.
Scale AI'nin başarısı, göz ardı edilen bir gerçeği ortaya çıkardı: Bilgi İşlem Gücü artık kıt değil, model mimarileri homojenleşiyor. Gerçekten AI zekasının sınırını belirleyen, özenle "eğitilmiş" verilerdir. Meta'nın astronomik bir fiyatla satın aldığı şey, bir dış kaynak kullanımı şirketi değil, AI çağının "petrol arama hakkı"dır.
Monopol hikayelerinde her zaman isyan edenler vardır.
Bulut bilgi işlem hizmetlerini merkeziyetsiz hale getirmeyi amaçlayan bulut bilgi işlem toplama platformu gibi, Sahara AI da blok zinciri ile veri etiketleme değer dağıtım kurallarını tamamen yeniden yazmayı deniyor. Geleneksel veri etiketleme modelinin ölümcül eksikliği teknik bir sorun değil, teşvik tasarımı sorunudur.
Bir doktor, tıbbi görüntüleri etiketlemek için birkaç saat harcıyor, aldığı ücret belki de sadece birkaç düzine dolar, oysa bu verilerle eğitilen AI modellerinin değeri milyarlarca dolar. Doktor ise bir kuruş bile alamıyor. Bu değer dağılımındaki aşırı adaletsizlik, yüksek kaliteli verilerin sağlanma isteğini ciddi şekilde engelliyor.
Web3 token teşvik mekanizmasının katalizörü ile artık ucuz veri "tarım işçileri" değil, AI LLM ağının gerçek "hissedarları" oldular. Açıkça, web3'ün üretim ilişkilerini dönüştürme avantajları, bilgi işlem gücünden daha çok veri etiketleme senaryolarına uygundur.
İlginç bir şekilde, Sahara AI tam olarak Meta'nın yüksek fiyatla satın aldığı düğüm TGE'de, bu bir tesadüf mü yoksa kasıtlı bir plan mı? Bana göre, bu aslında bir piyasa dönüşümünü yansıtıyor: Hem Web3 AI hem de Web2 AI, "Bilgi İşlem Gücü" yarışından "veri kalitesi" yarışına geçti.
Geleneksel devler parayla veri engelleri inşa ederken, Web3 Tokenomics ile daha büyük bir "veri demokrasi" deneyi kuruyor.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Meta'nın Scale AI'nin neredeyse yarı hissesini yüksek fiyatla satın almasının arkasında, Web3 AI nasıl önyargılardan kurtulacak?
Yazar: Haotian
Bir yanda Meta'nın Scale AI'nın neredeyse yarı hissesini 14.8 milyar dolara satın almasıyla, tüm Silikon Vadisi devlerin "veri etiketleme" için yeni bir fiyatlandırma belirlediğini haykırıyor; diğer yanda ise TGE'ye yaklaşan
@SaharaLabsAI, hâlâ "kavramdan yararlanma, kendini kanıtlayamama" Web3 AI önyargı etiketinde sıkışıp kalmış durumda. Bu büyük zıtlığın arkasında, piyasa neyi göz ardı etti?
Öncelikle, veri etiketleme, merkeziyetsiz bilgi işlem gücü birleştirmeden daha değerli bir alandır.
Boşta kalan GPU'larla bulut bilişim devlerine meydan okuma hikayesi gerçekten büyüleyici, ancak bilgi işlem gücü temelde standartlaşmış bir üründür, farklılıklar esas olarak fiyat ve erişilebilirliktedir. Fiyat avantajı, devlerin tekelinden bir boşluk buluyormuş gibi görünse de, erişilebilirlik coğrafi dağılım, ağ gecikmesi ve kullanıcı teşviklerinin yetersizliği ile sınırlıdır; devler fiyat indirdiğinde veya arzı artırdığında, bu avantaj anında ortadan kalkacaktır.
Veri etiketleme tamamen farklıdır - bu, insan zekası ve uzman yargısı gerektiren farklılaşmış bir alandır. Her bir yüksek kaliteli etiket, benzersiz uzmanlık bilgisi, kültürel arka plan ve bilişsel deneyim gibi unsurları taşır ve kesinlikle GPU Bilgi İşlem Gücü gibi "standartlaştırılmış" bir şekilde kopyalanamaz.
Doğru bir kanser görüntüleme teşhisi, kıdemli onkologların profesyonel sezgisini gerektirir; Finansal piyasa duyarlılığının deneyimli bir analizi, Wall Street Trader'ın pratik deneyiminden ayrılamaz. Bu doğal kıtlık ve yeri doldurulamazlık, "veri açıklamalarına" bilgi işlem gücünün asla ulaşamayacağı bir hendek derinliği verir.
10 Haziran'da, Meta resmi olarak veri etiketleme şirketi Scale AI'nin %49 hissesini 14.8 milyar dolara satın aldığını açıkladı; bu, bu yıl AI alanındaki en büyük tek yatırımıdır. Daha da dikkat çekici olan, Scale AI'nin kurucusu ve CEO'su Alexandr Wang'ın, Meta'nın yeni kurulan "Süper Zeka" araştırma laboratuvarının başına geçecek olmasıdır.
Bu 25 yaşındaki Çinli girişimci, 2016 yılında Scale AI'yi kurduğunda Stanford Üniversitesi'nden ayrılmıştı; şimdi yönettiği şirketin değeri 30 milyar dolara ulaştı. Scale AI'nın müşteri listesi, AI dünyasının "tüm yıldızlar kadrosu" olarak nitelendirilebilir: OpenAI, Tesla, Microsoft, Savunma Bakanlığı gibi uzun süreli iş ortakları var. Şirket, AI modelleri için yüksek kaliteli veri etiketleme hizmetleri sunmakta ve 300.000'den fazla profesyonel eğitimli etiketleyiciye sahiptir.
Görüyorsun, herkes kimin modelinin daha yüksek puan aldığını tartışırken, gerçek oyuncular savaş alanını sessizce veri kaynağına kaydırdılar.
AI'nin gelecekteki kontrolü üzerine bir "gizli savaş" başladı.
Scale AI'nin başarısı, göz ardı edilen bir gerçeği ortaya çıkardı: Bilgi İşlem Gücü artık kıt değil, model mimarileri homojenleşiyor. Gerçekten AI zekasının sınırını belirleyen, özenle "eğitilmiş" verilerdir. Meta'nın astronomik bir fiyatla satın aldığı şey, bir dış kaynak kullanımı şirketi değil, AI çağının "petrol arama hakkı"dır.
Monopol hikayelerinde her zaman isyan edenler vardır.
Bulut bilgi işlem hizmetlerini merkeziyetsiz hale getirmeyi amaçlayan bulut bilgi işlem toplama platformu gibi, Sahara AI da blok zinciri ile veri etiketleme değer dağıtım kurallarını tamamen yeniden yazmayı deniyor. Geleneksel veri etiketleme modelinin ölümcül eksikliği teknik bir sorun değil, teşvik tasarımı sorunudur.
Bir doktor, tıbbi görüntüleri etiketlemek için birkaç saat harcıyor, aldığı ücret belki de sadece birkaç düzine dolar, oysa bu verilerle eğitilen AI modellerinin değeri milyarlarca dolar. Doktor ise bir kuruş bile alamıyor. Bu değer dağılımındaki aşırı adaletsizlik, yüksek kaliteli verilerin sağlanma isteğini ciddi şekilde engelliyor.
Web3 token teşvik mekanizmasının katalizörü ile artık ucuz veri "tarım işçileri" değil, AI LLM ağının gerçek "hissedarları" oldular. Açıkça, web3'ün üretim ilişkilerini dönüştürme avantajları, bilgi işlem gücünden daha çok veri etiketleme senaryolarına uygundur.
İlginç bir şekilde, Sahara AI tam olarak Meta'nın yüksek fiyatla satın aldığı düğüm TGE'de, bu bir tesadüf mü yoksa kasıtlı bir plan mı? Bana göre, bu aslında bir piyasa dönüşümünü yansıtıyor: Hem Web3 AI hem de Web2 AI, "Bilgi İşlem Gücü" yarışından "veri kalitesi" yarışına geçti.
Geleneksel devler parayla veri engelleri inşa ederken, Web3 Tokenomics ile daha büyük bir "veri demokrasi" deneyi kuruyor.