Незалежно від Web3 AI чи Web2 AI, ми вже дійшли до перехрестя «обчислювальної потужності» і «якості даних».
Автор: Haotian
З одного боку, Meta вклала 14,8 мільярда доларів у придбання майже половини акцій Scale AI, і увесь Силіконовий Валі вражений, що гігант знову перепризував «міткування даних» за астрономічну ціну; з іншого боку, незабаром відбудеться TGE.
@SaharaLabsAI, все ще застрягли під ярликом упередження «використання концепції, неспроможність самоідентифікації» у Web3 AI. Що саме ринок пропустив за цим великим контрастом?
По-перше, маркування даних є більш цінним напрямком, ніж агрегація децентралізованої Обчислювальної потужності.
Історія про те, як використовувати непотрібні GPU для виклику великих гравців у хмарних обчисленнях, дійсно захоплююча, але обчислювальна потужність по суті є стандартизованим товаром, а відмінності в основному полягають у ціні та доступності. Цінова перевага, здавалося б, може знайти щілину в монополії гігантів, але доступність обмежена географічним розподілом, затримками в мережі та недостатніми стимулами для користувачів; як тільки великі гравці знижують ціни або збільшують постачання, ця перевага миттєво зникає.
Маркування даних абсолютно відрізняється — це сфера, що потребує людської мудрості та професійної оцінки. Кожна високоякісна маркування несе в собі унікальні професійні знання, культурний контекст та пізнавальний досвід тощо, які неможливо «стандартизовано» скопіювати, як це робиться з GPU Обчислювальною потужністю.
Точна діагностика раку за допомогою зображень потребує професійної інтуїції досвідчених онкологів; досвідчений аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду трейдерів з Уолл-стріт. Ця природна рідкість та незамінність надають «маркуванню даних» глибину захисту, яку обчислювальна потужність ніколи не зможе досягти.
10 червня Meta офіційно оголосила про придбання 49% акцій компанії з маркування даних Scale AI за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері ШІ цього року. Ще більш цікаво, що засновник і генеральний директор Scale AI Александр Ванг також стане керівником новоствореної дослідницької лабораторії «Суперінтелект» в Meta.
25-річний китайсько-американський підприємець покинув Стенфордський університет, коли заснував Scale AI у 2016 році, а зараз керує компанією з капіталом 30 мільярдів доларів. Список клієнтів Scale AI – це зіркова лінійка у світі штучного інтелекту: OpenAI, Tesla, Microsoft, Міністерство оборони та інші є давніми партнерами. Компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з анотації даних для навчання моделей штучного інтелекту та має понад 300 000 професійно підготовлених анотаторів.
Ти бачиш, поки всі сперечаються, чия модель набирає більше балів, справжні гравці вже тихо перенесли поле бою на джерело даних.
Розпочалася «таємна війна» за контроль над майбутнім штучного інтелекту.
Успіх Scale AI виявив ігноровану істину: обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, архітектури моделей стають однорідними, а справжнім фактором, що визначає верхню межу інтелекту ШІ, є дані, які були ретельно «виховані». Meta купила не аутсорсингову компанію за неймовірну ціну, а «права на видобуток нафти» ери ШІ.
Історії про монополію завжди мають бунтівників.
Як платформа агрегування хмарних обчислень намагається перевернути централізовані хмарні обчислювальні послуги, так і Sahara AI намагається повністю переписати правила розподілу вартості даних за допомогою блокчейну. Смертельним недоліком традиційної моделі розмітки даних є не технічна проблема, а проблема дизайну стимулів.
Лікар витрачає кілька годин на розмітку медичних зображень і отримує всього лише кілька десятків доларів гонорару, тоді як дані, на основі яких навчається AI модель, вартують десятки мільярдів доларів, а лікар не отримує жодної копійки. Це крайня несправедливість у розподілі вартості серйозно стримує бажання постачати якісні дані.
А завдяки каталізатору механізму стимулювання токенів web3 вони більше не є дешевими «працівниками», які обробляють дані, а насправді є «акціонерами» мережі AI LLM. Очевидно, що переваги web3 у трансформації виробничих відносин більш підходять для сценаріїв маркування даних, ніж обчислювальна потужність.
Цікаво, що Sahara AI випадково знаходиться на вузлі TGE, придбаному Meta за захмарною ціною, це збіг обставин чи ретельно продуманий план? На мою думку, це фактично відображає точку перегину ринку: і Web3 AI, і Web2 AI на роздоріжжі перейшли від «об'ємної обчислювальної потужності» до «якості обсягу даних».
Коли традиційні гіганти зводять бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 будує більший експеримент «демократизації даних» за допомогою токеноміки.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Meta шаленне придбання майже половини акцій Scale AI: як Web3 AI може позбутися упереджень?
Автор: Haotian
З одного боку, Meta вклала 14,8 мільярда доларів у придбання майже половини акцій Scale AI, і увесь Силіконовий Валі вражений, що гігант знову перепризував «міткування даних» за астрономічну ціну; з іншого боку, незабаром відбудеться TGE.
@SaharaLabsAI, все ще застрягли під ярликом упередження «використання концепції, неспроможність самоідентифікації» у Web3 AI. Що саме ринок пропустив за цим великим контрастом?
По-перше, маркування даних є більш цінним напрямком, ніж агрегація децентралізованої Обчислювальної потужності.
Історія про те, як використовувати непотрібні GPU для виклику великих гравців у хмарних обчисленнях, дійсно захоплююча, але обчислювальна потужність по суті є стандартизованим товаром, а відмінності в основному полягають у ціні та доступності. Цінова перевага, здавалося б, може знайти щілину в монополії гігантів, але доступність обмежена географічним розподілом, затримками в мережі та недостатніми стимулами для користувачів; як тільки великі гравці знижують ціни або збільшують постачання, ця перевага миттєво зникає.
Маркування даних абсолютно відрізняється — це сфера, що потребує людської мудрості та професійної оцінки. Кожна високоякісна маркування несе в собі унікальні професійні знання, культурний контекст та пізнавальний досвід тощо, які неможливо «стандартизовано» скопіювати, як це робиться з GPU Обчислювальною потужністю.
Точна діагностика раку за допомогою зображень потребує професійної інтуїції досвідчених онкологів; досвідчений аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду трейдерів з Уолл-стріт. Ця природна рідкість та незамінність надають «маркуванню даних» глибину захисту, яку обчислювальна потужність ніколи не зможе досягти.
10 червня Meta офіційно оголосила про придбання 49% акцій компанії з маркування даних Scale AI за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері ШІ цього року. Ще більш цікаво, що засновник і генеральний директор Scale AI Александр Ванг також стане керівником новоствореної дослідницької лабораторії «Суперінтелект» в Meta.
25-річний китайсько-американський підприємець покинув Стенфордський університет, коли заснував Scale AI у 2016 році, а зараз керує компанією з капіталом 30 мільярдів доларів. Список клієнтів Scale AI – це зіркова лінійка у світі штучного інтелекту: OpenAI, Tesla, Microsoft, Міністерство оборони та інші є давніми партнерами. Компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з анотації даних для навчання моделей штучного інтелекту та має понад 300 000 професійно підготовлених анотаторів.
Ти бачиш, поки всі сперечаються, чия модель набирає більше балів, справжні гравці вже тихо перенесли поле бою на джерело даних.
Розпочалася «таємна війна» за контроль над майбутнім штучного інтелекту.
Успіх Scale AI виявив ігноровану істину: обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, архітектури моделей стають однорідними, а справжнім фактором, що визначає верхню межу інтелекту ШІ, є дані, які були ретельно «виховані». Meta купила не аутсорсингову компанію за неймовірну ціну, а «права на видобуток нафти» ери ШІ.
Історії про монополію завжди мають бунтівників.
Як платформа агрегування хмарних обчислень намагається перевернути централізовані хмарні обчислювальні послуги, так і Sahara AI намагається повністю переписати правила розподілу вартості даних за допомогою блокчейну. Смертельним недоліком традиційної моделі розмітки даних є не технічна проблема, а проблема дизайну стимулів.
Лікар витрачає кілька годин на розмітку медичних зображень і отримує всього лише кілька десятків доларів гонорару, тоді як дані, на основі яких навчається AI модель, вартують десятки мільярдів доларів, а лікар не отримує жодної копійки. Це крайня несправедливість у розподілі вартості серйозно стримує бажання постачати якісні дані.
А завдяки каталізатору механізму стимулювання токенів web3 вони більше не є дешевими «працівниками», які обробляють дані, а насправді є «акціонерами» мережі AI LLM. Очевидно, що переваги web3 у трансформації виробничих відносин більш підходять для сценаріїв маркування даних, ніж обчислювальна потужність.
Цікаво, що Sahara AI випадково знаходиться на вузлі TGE, придбаному Meta за захмарною ціною, це збіг обставин чи ретельно продуманий план? На мою думку, це фактично відображає точку перегину ринку: і Web3 AI, і Web2 AI на роздоріжжі перейшли від «об'ємної обчислювальної потужності» до «якості обсягу даних».
Коли традиційні гіганти зводять бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 будує більший експеримент «демократизації даних» за допомогою токеноміки.