النقطة الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: قيمة وتوجهات وسم البيانات
في مجال الذكاء الاصطناعي، تجري مناقشة حول قيمة تعليم البيانات بصمت. من ناحية، قامت إحدى الشركات التكنولوجية العملاقة بشراء ما يقرب من نصف أسهم شركة تعليم بيانات مقابل سعر مذهل يبلغ 14.8 مليار دولار، مما أثار إعادة تقييم قيمة تعليم البيانات في الصناعة بأكملها. من ناحية أخرى، لا تزال بعض المشاريع الناشئة في Web3 AI تكافح للتخلص من ملصق "التحريك المفاهيمي"، محاولين إثبات قيمتهم الفعلية. ما هي الرؤية السوقية التي تختبئ وراء هذا التباين الكبير؟
أولاً، نحتاج إلى إدراك أن وضع العلامات على البيانات قد يكون مسارًا أكثر واعدًا مقارنةً بتجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن الاستفادة من موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية تبدو قصة جذابة، إلا أن قوة الحوسبة بطبيعتها سلعة موحدة، حيث تكمن النقطة الرئيسية للتنافس في السعر والتوافر. ومع ذلك، قد تختفي هذه الميزة بسرعة بسبب تعديل الأسعار أو زيادة العرض من الشركات الكبرى.
بالمقارنة، تعتبر وسم البيانات مجالًا يتطلب الذكاء البشري والحكم المهني. كل وسم عالي الجودة يتضمن معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجارب إدراكية، وهذه أمور لا يمكن نسخها ببساطة مثل قدرة معالجة GPU. على سبيل المثال، يتطلب وسم تشخيص الصور السرطانية الدقيق حدسًا مهنيًا من طبيب أورام ذو خبرة، بينما تحليل مشاعر السوق المالية بعمق لا يمكن أن يتم بدون خبرة متداول محترف. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تعطي وسم البيانات جدارًا تنافسيًا لا يمكن مقارنته بقوة المعالجة.
مؤخراً، استحوذت شركة تكنولوجيا ضخمة على 49% من أسهم شركة لتعليم البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار، وهو أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. والأكثر إثارة للاهتمام هو أن مؤسس الشركة التي تم الاستحواذ عليها، وهو شاب، سيتولى أيضاً مسؤولية "مختبر البحث الفائق الذكاء" الذي أنشأه الطرف المستحوذ. تأسست شركة تعليم البيانات هذه قبل 7 سنوات فقط، لكن قيمتها السوقية قد بلغت 30 مليار دولار، وعملاؤها يشملون العديد من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والدوائر الحكومية.
تظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة مهملة: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة موردًا نادرًا، كما أن هياكل النماذج تميل إلى التماثل، إن ما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات عالية الجودة التي تم التعامل معها بعناية. وراء هذه الاستثمار الضخم، هناك إدراك عميق لمفهوم "البيانات هي النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، هناك دائمًا منافسون في السوق. تمامًا كما تحاول بعض منصات تجميع قوة الحوسبة السحابية إحداث ثورة في خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع Web3 AI الناشئة تحاول إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة تسمية البيانات باستخدام تقنية blockchain. تكمن المشكلة الرئيسية في نموذج تسمية البيانات التقليدي ليس في التكنولوجيا، ولكن في تصميم آلية التحفيز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وضع علامات على الصور الطبية، لكنه قد يحصل فقط على أجر ضئيل، بينما قد تكون النماذج الذكية التي تم تدريبها باستخدام هذه البيانات بقيمة عدة مليارات من الدولارات، لكن الطبيب لا يستطيع مشاركة هذه الأرباح. إن هذا التوزيع غير العادل للقيمة يعيق بشكل كبير حماس توفير البيانات عالية الجودة.
الحل الذي اقترحته مشاريع Web3 هو إدخال آلية تحفيز بالرموز، لتحويل المميزين للبيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة الذكاء الاصطناعي. تحاول هذه النموذج الاستفادة من مزايا Web3 في إعادة تشكيل علاقات الإنتاج، وخلق إمكانيات جديدة في مجال تمييز البيانات.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين قد تم إطلاقه في هذا التوقيت، مما قد يعكس نقطة تحول في السوق: سواء كانت Web3 AI أو AI التقليدية، فقد انتقلنا من "تنافس القدرة الحاسوبية" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية رأس المال لبناء حواجز بيانات، يحاول Web3 دفع "ديمقراطية البيانات" من خلال نموذج اقتصادي جديد في تجربة جريئة. لم تبدأ بعد المعركة حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
4
مشاركة
تعليق
0/400
MoneyBurner
· منذ 10 س
هل جاء قطاع العلامات أيضًا، هل تراهن بعشرة دولارات؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
FastLeaver
· منذ 11 س
أداة التسمية تستنزف عمالقة التكنولوجيا هاها
شاهد النسخة الأصليةرد0
metaverse_hermit
· منذ 11 س
هل من المقبول سرقة المال؟ هل يمكن أن تكون التسمية بهذه القيمة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MEVHunterX
· منذ 11 س
البلوكتشين وWeb3 إعادة توزيع القيمة، مثير للاهتمام
ظهور العلامات البيانية للبيانات الذكية: النقطة الجديدة في الصناعة خلف تقييم 300 مليار دولار
النقطة الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: قيمة وتوجهات وسم البيانات
في مجال الذكاء الاصطناعي، تجري مناقشة حول قيمة تعليم البيانات بصمت. من ناحية، قامت إحدى الشركات التكنولوجية العملاقة بشراء ما يقرب من نصف أسهم شركة تعليم بيانات مقابل سعر مذهل يبلغ 14.8 مليار دولار، مما أثار إعادة تقييم قيمة تعليم البيانات في الصناعة بأكملها. من ناحية أخرى، لا تزال بعض المشاريع الناشئة في Web3 AI تكافح للتخلص من ملصق "التحريك المفاهيمي"، محاولين إثبات قيمتهم الفعلية. ما هي الرؤية السوقية التي تختبئ وراء هذا التباين الكبير؟
أولاً، نحتاج إلى إدراك أن وضع العلامات على البيانات قد يكون مسارًا أكثر واعدًا مقارنةً بتجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن الاستفادة من موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية تبدو قصة جذابة، إلا أن قوة الحوسبة بطبيعتها سلعة موحدة، حيث تكمن النقطة الرئيسية للتنافس في السعر والتوافر. ومع ذلك، قد تختفي هذه الميزة بسرعة بسبب تعديل الأسعار أو زيادة العرض من الشركات الكبرى.
بالمقارنة، تعتبر وسم البيانات مجالًا يتطلب الذكاء البشري والحكم المهني. كل وسم عالي الجودة يتضمن معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجارب إدراكية، وهذه أمور لا يمكن نسخها ببساطة مثل قدرة معالجة GPU. على سبيل المثال، يتطلب وسم تشخيص الصور السرطانية الدقيق حدسًا مهنيًا من طبيب أورام ذو خبرة، بينما تحليل مشاعر السوق المالية بعمق لا يمكن أن يتم بدون خبرة متداول محترف. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تعطي وسم البيانات جدارًا تنافسيًا لا يمكن مقارنته بقوة المعالجة.
مؤخراً، استحوذت شركة تكنولوجيا ضخمة على 49% من أسهم شركة لتعليم البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار، وهو أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. والأكثر إثارة للاهتمام هو أن مؤسس الشركة التي تم الاستحواذ عليها، وهو شاب، سيتولى أيضاً مسؤولية "مختبر البحث الفائق الذكاء" الذي أنشأه الطرف المستحوذ. تأسست شركة تعليم البيانات هذه قبل 7 سنوات فقط، لكن قيمتها السوقية قد بلغت 30 مليار دولار، وعملاؤها يشملون العديد من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والدوائر الحكومية.
تظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة مهملة: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة موردًا نادرًا، كما أن هياكل النماذج تميل إلى التماثل، إن ما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات عالية الجودة التي تم التعامل معها بعناية. وراء هذه الاستثمار الضخم، هناك إدراك عميق لمفهوم "البيانات هي النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، هناك دائمًا منافسون في السوق. تمامًا كما تحاول بعض منصات تجميع قوة الحوسبة السحابية إحداث ثورة في خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع Web3 AI الناشئة تحاول إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة تسمية البيانات باستخدام تقنية blockchain. تكمن المشكلة الرئيسية في نموذج تسمية البيانات التقليدي ليس في التكنولوجيا، ولكن في تصميم آلية التحفيز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وضع علامات على الصور الطبية، لكنه قد يحصل فقط على أجر ضئيل، بينما قد تكون النماذج الذكية التي تم تدريبها باستخدام هذه البيانات بقيمة عدة مليارات من الدولارات، لكن الطبيب لا يستطيع مشاركة هذه الأرباح. إن هذا التوزيع غير العادل للقيمة يعيق بشكل كبير حماس توفير البيانات عالية الجودة.
الحل الذي اقترحته مشاريع Web3 هو إدخال آلية تحفيز بالرموز، لتحويل المميزين للبيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة الذكاء الاصطناعي. تحاول هذه النموذج الاستفادة من مزايا Web3 في إعادة تشكيل علاقات الإنتاج، وخلق إمكانيات جديدة في مجال تمييز البيانات.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين قد تم إطلاقه في هذا التوقيت، مما قد يعكس نقطة تحول في السوق: سواء كانت Web3 AI أو AI التقليدية، فقد انتقلنا من "تنافس القدرة الحاسوبية" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية رأس المال لبناء حواجز بيانات، يحاول Web3 دفع "ديمقراطية البيانات" من خلال نموذج اقتصادي جديد في تجربة جريئة. لم تبدأ بعد المعركة حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.