Нова структура в галузі AI-розмітки даних: зіткнення інвестицій гігантів та інновацій Web3
Нещодавно в індустрії штучного інтелекту виникла хвиля попиту на маркування даних. Один з технологічних гігантів придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за вражаючу суму в 14,8 мільярда доларів, що викликало широкий резонанс у технологічному колі. Тим часом, Web3 AI проект, що незабаром випустить токени, все ще стикається з сумнівами щодо "позерства та неспроможності довести себе". Які зміни на ринку стоять за цим різким контрастом?
По-перше, маркування даних має більше значення та перспективи, ніж агрегування розподілених обчислювальних потужностей. Хоча історія про використання незайнятих GPU для виклику хмарним гігантам звучить дуже привабливо, обчислювальна потужність по суті є стандартизованим товаром, основна різниця полягає в ціні та доступності. Цінова перевага, здавалося б, може знайти можливості в умовах монополії гігантів, але, зважаючи на географічне положення, затримки в мережі та активність користувачів, як тільки гіганти знизять ціни або збільшать постачання, ця перевага може швидко зникнути.
В порівнянні, маркування даних є сферою, яка потребує людської мудрості та професійного судження. Кожне якісне маркування втілює унікальні професійні знання, культурний фон і когнітивний досвід, які не можна просто так скопіювати, як обчислювальну потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики ракових зображень потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, а глибокий аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця природна дефіцитність та незамінність надають маркуванню даних конкурентну перевагу, яку не можуть зрівняти обчислювальні потужності.
Нещодавно один з технологічних гігантів офіційно оголосив про придбання 49% акцій компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері штучного інтелекту цього року. Особливо варто звернути увагу на те, що засновник і CEO цієї компанії з маркування даних також займе посаду керівника новоствореної «Суперінтелектуальної» дослідницької лабораторії цього технологічного гіганта.
Цей 25-річний китайсько-американський підприємець, коли заснував компанію в 2016 році, був ще студентом, який кинував навчання. Сьогодні його компанія оцінюється в 30 мільярдів доларів. Список клієнтів компанії можна вважати "зірковим складом" у світі ШІ: туди входять численні відомі дослідницькі установи в галузі ШІ, виробники автомобілів, технологічні гіганти та державні органи. Компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з аннотування даних для навчання моделей ШІ, маючи понад 300 000 професійно підготовлених аннотаторів.
Очевидно, що поки всі сперечаються про те, яка компанія має кращу продуктивність моделей, справжні гравці галузі вже тихо перемістили поле бою на джерело даних. Це насправді є "темною війною" за контроль над майбутнім штучного інтелекту.
Успіх цієї компанії з маркування даних виявляє ігнорований факт: обчислювальні потужності більше не є дефіцитом, архітектура моделей стає однорідною, справжнім фактором, який визначає верхню межу інтелекту ШІ, є ті дані, які були ретельно "налаштовані". Один технологічний гігант купує не лише аутсорсингову компанію за високу ціну, а "права на видобуток нафти" епохи ШІ.
Однак монополія завжди викликає опір. Як дистрибутивні обчислювальні платформи намагаються підривати централізовані хмарні обчислювальні послуги, так і один проект Web3 AI намагається кардинально переписати правила розподілу вартості даних з використанням технології блокчейн. Основна проблема традиційної моделі маркування даних полягає не в технологіях, а в недоцільності дизайну механізму стимулювання.
Наприклад, лікар може витратити кілька годин на маркування медичних зображень, але отримати лише декілька десятків доларів за свої послуги, тоді як AI-модель, натренована на цих даних, може коштувати кілька мільярдів доларів, але лікар не може поділитися цими прибутками. Це надзвичайно несправедливий розподіл вартості серйозно знижує мотивацію постачати високоякісні дані.
А під впливом механізму стимулювання токенів Web3 ці учасники більше не будуть дешевими "робітниками" з даних, а стануть справжніми "акціонерами" мережі великих мовних моделей штучного інтелекту. Очевидно, що переваги Web3 у трансформації виробничих відносин особливо яскраво проявляються в сценах маркування даних.
Цікаво, що цей проект Web3 AI випустив токени якраз у той момент, коли один з технологічних гігантів оголосив про високу ціну придбання, чи це збіг обставин чи ретельно спланований крок? На думку автора, це насправді відображає точку повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли від "змагання в обчислювальній потужності" до нової стадії "змагання в якості даних".
Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою коштів, Web3 створює експеримент "демократизації даних" більшого масштабу за допомогою токеноміки. Ця гра про майбутнє штучного інтелекту тільки починається.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Новий шлях в AI-мітках даних: змагання між придбаннями гігантів та інноваціями Web3
Нова структура в галузі AI-розмітки даних: зіткнення інвестицій гігантів та інновацій Web3
Нещодавно в індустрії штучного інтелекту виникла хвиля попиту на маркування даних. Один з технологічних гігантів придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за вражаючу суму в 14,8 мільярда доларів, що викликало широкий резонанс у технологічному колі. Тим часом, Web3 AI проект, що незабаром випустить токени, все ще стикається з сумнівами щодо "позерства та неспроможності довести себе". Які зміни на ринку стоять за цим різким контрастом?
По-перше, маркування даних має більше значення та перспективи, ніж агрегування розподілених обчислювальних потужностей. Хоча історія про використання незайнятих GPU для виклику хмарним гігантам звучить дуже привабливо, обчислювальна потужність по суті є стандартизованим товаром, основна різниця полягає в ціні та доступності. Цінова перевага, здавалося б, може знайти можливості в умовах монополії гігантів, але, зважаючи на географічне положення, затримки в мережі та активність користувачів, як тільки гіганти знизять ціни або збільшать постачання, ця перевага може швидко зникнути.
В порівнянні, маркування даних є сферою, яка потребує людської мудрості та професійного судження. Кожне якісне маркування втілює унікальні професійні знання, культурний фон і когнітивний досвід, які не можна просто так скопіювати, як обчислювальну потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики ракових зображень потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, а глибокий аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця природна дефіцитність та незамінність надають маркуванню даних конкурентну перевагу, яку не можуть зрівняти обчислювальні потужності.
Нещодавно один з технологічних гігантів офіційно оголосив про придбання 49% акцій компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері штучного інтелекту цього року. Особливо варто звернути увагу на те, що засновник і CEO цієї компанії з маркування даних також займе посаду керівника новоствореної «Суперінтелектуальної» дослідницької лабораторії цього технологічного гіганта.
Цей 25-річний китайсько-американський підприємець, коли заснував компанію в 2016 році, був ще студентом, який кинував навчання. Сьогодні його компанія оцінюється в 30 мільярдів доларів. Список клієнтів компанії можна вважати "зірковим складом" у світі ШІ: туди входять численні відомі дослідницькі установи в галузі ШІ, виробники автомобілів, технологічні гіганти та державні органи. Компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з аннотування даних для навчання моделей ШІ, маючи понад 300 000 професійно підготовлених аннотаторів.
Очевидно, що поки всі сперечаються про те, яка компанія має кращу продуктивність моделей, справжні гравці галузі вже тихо перемістили поле бою на джерело даних. Це насправді є "темною війною" за контроль над майбутнім штучного інтелекту.
Успіх цієї компанії з маркування даних виявляє ігнорований факт: обчислювальні потужності більше не є дефіцитом, архітектура моделей стає однорідною, справжнім фактором, який визначає верхню межу інтелекту ШІ, є ті дані, які були ретельно "налаштовані". Один технологічний гігант купує не лише аутсорсингову компанію за високу ціну, а "права на видобуток нафти" епохи ШІ.
Однак монополія завжди викликає опір. Як дистрибутивні обчислювальні платформи намагаються підривати централізовані хмарні обчислювальні послуги, так і один проект Web3 AI намагається кардинально переписати правила розподілу вартості даних з використанням технології блокчейн. Основна проблема традиційної моделі маркування даних полягає не в технологіях, а в недоцільності дизайну механізму стимулювання.
Наприклад, лікар може витратити кілька годин на маркування медичних зображень, але отримати лише декілька десятків доларів за свої послуги, тоді як AI-модель, натренована на цих даних, може коштувати кілька мільярдів доларів, але лікар не може поділитися цими прибутками. Це надзвичайно несправедливий розподіл вартості серйозно знижує мотивацію постачати високоякісні дані.
А під впливом механізму стимулювання токенів Web3 ці учасники більше не будуть дешевими "робітниками" з даних, а стануть справжніми "акціонерами" мережі великих мовних моделей штучного інтелекту. Очевидно, що переваги Web3 у трансформації виробничих відносин особливо яскраво проявляються в сценах маркування даних.
Цікаво, що цей проект Web3 AI випустив токени якраз у той момент, коли один з технологічних гігантів оголосив про високу ціну придбання, чи це збіг обставин чи ретельно спланований крок? На думку автора, це насправді відображає точку повороту на ринку: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли від "змагання в обчислювальній потужності" до нової стадії "змагання в якості даних".
Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою коштів, Web3 створює експеримент "демократизації даних" більшого масштабу за допомогою токеноміки. Ця гра про майбутнє штучного інтелекту тільки починається.