Nueva configuración en el campo de la anotación de datos de IA: el choque entre la inversión de gigantes y la innovación de Web3
Recientemente, la industria de la IA ha desatado una ola de entusiasmo por la anotación de datos. Un gigante tecnológico ha adquirido cerca del 50% de las acciones de una empresa de anotación de datos por la asombrosa cifra de 14,800 millones de dólares, lo que ha generado un gran debate en todo el sector tecnológico. Al mismo tiempo, un proyecto de Web3 IA que está a punto de lanzar un token aún enfrenta dudas sobre "aprovechar el concepto y la incapacidad de autojustificarse". ¿Qué cambios en el mercado reflejan realmente este marcado contraste?
Primero, la anotación de datos tiene más valor y perspectivas que la agregación de poder computacional distribuido. Aunque la historia de utilizar GPUs ociosas para desafiar a los gigantes de la computación en la nube suena muy atractiva, el poder computacional es esencialmente una mercancía estandarizada, con diferencias principales en precio y disponibilidad. La ventaja de precio puede parecer que encuentra oportunidades en medio del monopolio de los gigantes, pero debido a factores como la ubicación geográfica, la latencia de la red y la proactividad del usuario, una vez que los gigantes bajan los precios o aumentan la oferta, esta ventaja puede desaparecer fácilmente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad encapsula conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no pueden ser replicados tan fácilmente como la potencia de cálculo de una GPU. Por ejemplo, una anotación precisa para el diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado, y un análisis profundo del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de un operador experimentado. Esta escasez y la irreemplazabilidad inherentes confieren a la anotación de datos una ventaja competitiva que no puede ser igualada por la potencia de cálculo.
Recientemente, un gigante tecnológico ha anunciado oficialmente la adquisición del 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14.8 mil millones de dólares, lo que representa la inversión más grande en el campo de la IA este año. Lo que es aún más digno de atención es que el fundador y CEO de esta empresa de etiquetado de datos también será el responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" que ha creado este gigante tecnológico.
Este empresario chino de 25 años fundó su empresa en 2016 mientras era un estudiante universitario que había abandonado sus estudios, y hoy su empresa tiene un valor de 30 mil millones de dólares. La lista de clientes de la empresa es un "equipo de estrellas" en el ámbito de la IA: incluye varias instituciones de investigación de IA de renombre, fabricantes de automóviles, gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, entre otros. La empresa se especializa en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, contando con más de 300,000 etiquetadores capacitados profesionalmente.
Es evidente que, mientras todos discuten cuál empresa tiene un modelo de rendimiento más fuerte, los verdaderos jugadores de la industria han trasladado silenciosamente el campo de batalla a la fuente de datos. En realidad, esto es una "guerra oculta" sobre el control del futuro de la IA.
El éxito de esta empresa de anotación de datos revela un hecho que ha sido ignorado: la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura de los modelos tiende a la homogeneización, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente "entrenados". Un gigante tecnológico no solo está comprando una empresa de subcontratación a un alto precio, sino que está adquiriendo los "derechos de extracción de petróleo" de la era de la inteligencia artificial.
Sin embargo, el monopolio siempre provoca resistencia. Así como las plataformas de potencia computacional distribuida intentan desbancar los servicios de computación en la nube centralizados, un cierto proyecto de IA Web3 intenta reescribir por completo las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El problema central del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño irracional del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe unas pocas decenas de dólares por su trabajo, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos puede valer miles de millones de dólares, pero el médico no puede compartir esos beneficios. Esta extremadamente injusta distribución del valor desanima gravemente la oferta de datos de alta calidad.
Y bajo el impulso del mecanismo de incentivos de tokens Web3, estos contribuyentes ya no serán "trabajadores" de datos baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Claramente, la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el contexto de la anotación de datos.
Es interesante que este proyecto de Web3 AI haya lanzado su token justo en el momento en que un gigante tecnológico anunció una adquisición a alto precio. ¿Es esto una coincidencia o un plan cuidadosamente elaborado? En mi opinión, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto la Web3 AI como la IA tradicional han pasado de una etapa de "competencia de potencia de cálculo" a una nueva fase de "competencia en calidad de datos".
Mientras los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con capital, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" a gran escala con la economía de tokens. Este juego sobre el futuro de la IA apenas comienza.
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GateUser-a180694b
· 08-12 10:05
Web3 también es bueno.
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GasWaster
· 08-12 10:04
La etiqueta necesita mucho dinero.
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GamefiEscapeArtist
· 08-12 10:04
La anotación es el verdadero as bajo la manga.
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MrDecoder
· 08-12 10:02
La anotación es más fuerte que la potencia computacional en la monetización.
Nueva pista de etiquetado de datos de IA: la competencia entre adquisiciones de gigantes y la innovación de Web3
Nueva configuración en el campo de la anotación de datos de IA: el choque entre la inversión de gigantes y la innovación de Web3
Recientemente, la industria de la IA ha desatado una ola de entusiasmo por la anotación de datos. Un gigante tecnológico ha adquirido cerca del 50% de las acciones de una empresa de anotación de datos por la asombrosa cifra de 14,800 millones de dólares, lo que ha generado un gran debate en todo el sector tecnológico. Al mismo tiempo, un proyecto de Web3 IA que está a punto de lanzar un token aún enfrenta dudas sobre "aprovechar el concepto y la incapacidad de autojustificarse". ¿Qué cambios en el mercado reflejan realmente este marcado contraste?
Primero, la anotación de datos tiene más valor y perspectivas que la agregación de poder computacional distribuido. Aunque la historia de utilizar GPUs ociosas para desafiar a los gigantes de la computación en la nube suena muy atractiva, el poder computacional es esencialmente una mercancía estandarizada, con diferencias principales en precio y disponibilidad. La ventaja de precio puede parecer que encuentra oportunidades en medio del monopolio de los gigantes, pero debido a factores como la ubicación geográfica, la latencia de la red y la proactividad del usuario, una vez que los gigantes bajan los precios o aumentan la oferta, esta ventaja puede desaparecer fácilmente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad encapsula conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no pueden ser replicados tan fácilmente como la potencia de cálculo de una GPU. Por ejemplo, una anotación precisa para el diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado, y un análisis profundo del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de un operador experimentado. Esta escasez y la irreemplazabilidad inherentes confieren a la anotación de datos una ventaja competitiva que no puede ser igualada por la potencia de cálculo.
Recientemente, un gigante tecnológico ha anunciado oficialmente la adquisición del 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14.8 mil millones de dólares, lo que representa la inversión más grande en el campo de la IA este año. Lo que es aún más digno de atención es que el fundador y CEO de esta empresa de etiquetado de datos también será el responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" que ha creado este gigante tecnológico.
Este empresario chino de 25 años fundó su empresa en 2016 mientras era un estudiante universitario que había abandonado sus estudios, y hoy su empresa tiene un valor de 30 mil millones de dólares. La lista de clientes de la empresa es un "equipo de estrellas" en el ámbito de la IA: incluye varias instituciones de investigación de IA de renombre, fabricantes de automóviles, gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, entre otros. La empresa se especializa en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, contando con más de 300,000 etiquetadores capacitados profesionalmente.
Es evidente que, mientras todos discuten cuál empresa tiene un modelo de rendimiento más fuerte, los verdaderos jugadores de la industria han trasladado silenciosamente el campo de batalla a la fuente de datos. En realidad, esto es una "guerra oculta" sobre el control del futuro de la IA.
El éxito de esta empresa de anotación de datos revela un hecho que ha sido ignorado: la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura de los modelos tiende a la homogeneización, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente "entrenados". Un gigante tecnológico no solo está comprando una empresa de subcontratación a un alto precio, sino que está adquiriendo los "derechos de extracción de petróleo" de la era de la inteligencia artificial.
Sin embargo, el monopolio siempre provoca resistencia. Así como las plataformas de potencia computacional distribuida intentan desbancar los servicios de computación en la nube centralizados, un cierto proyecto de IA Web3 intenta reescribir por completo las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El problema central del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño irracional del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe unas pocas decenas de dólares por su trabajo, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos puede valer miles de millones de dólares, pero el médico no puede compartir esos beneficios. Esta extremadamente injusta distribución del valor desanima gravemente la oferta de datos de alta calidad.
Y bajo el impulso del mecanismo de incentivos de tokens Web3, estos contribuyentes ya no serán "trabajadores" de datos baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Claramente, la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el contexto de la anotación de datos.
Es interesante que este proyecto de Web3 AI haya lanzado su token justo en el momento en que un gigante tecnológico anunció una adquisición a alto precio. ¿Es esto una coincidencia o un plan cuidadosamente elaborado? En mi opinión, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto la Web3 AI como la IA tradicional han pasado de una etapa de "competencia de potencia de cálculo" a una nueva fase de "competencia en calidad de datos".
Mientras los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con capital, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" a gran escala con la economía de tokens. Este juego sobre el futuro de la IA apenas comienza.