Новая точка фокуса в области ИИ: ценность и будущее аннотирования данных
В области искусственного интеллекта тихо разворачивается спор о ценности аннотированных данных. С одной стороны, один из технологических гигантов приобрел почти половину акций компании по аннотированию данных за удивительные 14,8 миллиарда долларов, что вызвало переоценку ценности аннотированных данных в всей отрасли. С другой стороны, некоторые новые проекты Web3 AI все еще пытаются избавиться от ярлыка "спекуляций на концепциях", пытаясь доказать свою реальную ценность. Каковы рыночные инсайты, скрывающиеся за этой огромной контрастом?
Во-первых, нам необходимо осознать, что по сравнению с децентрализованной агрегацией вычислительной мощности, аннотирование данных может быть более перспективным направлением. Хотя история о том, как использовать неиспользуемые ресурсы GPU для конкурентной борьбы с облачными гигантами, звучит привлекательно, на самом деле вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, и основные конкурентные моменты заключаются в цене и доступности. Однако это преимущество может быстро исчезнуть из-за корректировки цен или увеличения предложения со стороны крупных компаний.
В сравнении, аннотирование данных является областью, требующей человеческого интеллекта и профессионального суждения. Каждая высококачественная аннотация объединяет уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, которые невозможно так же просто воспроизвести, как вычислительную мощность GPU. Например, точная аннотация диагностики раковых изображений требует профессиональной интуиции опытного онколога, а глубокий анализ рыночных эмоций в финансовой сфере невозможно осуществить без практического опыта опытного трейдера. Эта естественная дефицитность и незаменимость создают конкурентный барьер, который не может быть сравнён с вычислительной мощностью.
Недавно крупная технологическая компания приобрела 49% акций одной компании по аннотированию данных за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году. Более того, молодой основатель приобретаемой компании будет одновременно возглавлять вновь созданную "Суперумную" исследовательскую лабораторию покупателя. Эта компания по аннотированию данных была основана всего 7 лет назад, но её оценка уже достигла 30 миллиардов долларов, а среди клиентов - многие ведущие компании и государственные учреждения в области ИИ.
Этот случай приобретения показывает упущенный факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитным ресурсом, архитектура моделей также становится однородной, и действительно определяет пределы интеллекта ИИ те высококачественные данные, которые были тщательно обработаны. За этой огромной инвестицией стоит глубокое понимание концепции "данные — это нефть" в эпоху ИИ.
Тем не менее, на рынке всегда есть претенденты. Как некоторые платформы облачных вычислений пытаются подорвать централизованные облачные сервисы, так и некоторые новые проекты Web3 AI пытаются переосмыслить правила распределения ценности для аннотации данных с использованием технологии блокчейн. Главная проблема традиционной модели аннотации данных заключается не в технологии, а в проектировании механизмов стимулов.
Например, врач может потратить часы на разметку медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модель, обученная на этих данных, может стоить миллиарды долларов, но врач не может разделить эту прибыль. Такое крайне несправедливое распределение ценности сильно подрывает интерес к поставке качественных данных.
Решение, предложенное проектами Web3, заключается в введении механизма токенов для стимулирования, который превращает аннотаторов данных из дешевых "рабочих данных" в настоящих "акционеров" AI-сети. Эта модель стремится использовать преимущества Web3 для преобразования производственных отношений и создания новых возможностей в области аннотирования данных.
Интересно, что в это время запускается один проект Web3 AI, что может отражать поворотный момент на рынке: как Web3 AI, так и традиционный AI уже перешли от "конкуренции вычислительной мощности" к новой стадии "конкуренции качества данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных с помощью капитала, Web3 пытается продвигать смелый эксперимент по "демократизации данных" с помощью новой экономической модели. Эта борьба за контроль над будущим ИИ только начинается.
Посмотреть Оригинал
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.
17 Лайков
Награда
17
4
Поделиться
комментарий
0/400
MoneyBurner
· 8ч назад
Трасса для аннотаций тоже пришла, ставим десять долларов на игру?
Возрождение аннотации данных с использованием ИИ: новая отраслевая фокусировка с оценкой в 30 миллиардов долларов
Новая точка фокуса в области ИИ: ценность и будущее аннотирования данных
В области искусственного интеллекта тихо разворачивается спор о ценности аннотированных данных. С одной стороны, один из технологических гигантов приобрел почти половину акций компании по аннотированию данных за удивительные 14,8 миллиарда долларов, что вызвало переоценку ценности аннотированных данных в всей отрасли. С другой стороны, некоторые новые проекты Web3 AI все еще пытаются избавиться от ярлыка "спекуляций на концепциях", пытаясь доказать свою реальную ценность. Каковы рыночные инсайты, скрывающиеся за этой огромной контрастом?
Во-первых, нам необходимо осознать, что по сравнению с децентрализованной агрегацией вычислительной мощности, аннотирование данных может быть более перспективным направлением. Хотя история о том, как использовать неиспользуемые ресурсы GPU для конкурентной борьбы с облачными гигантами, звучит привлекательно, на самом деле вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, и основные конкурентные моменты заключаются в цене и доступности. Однако это преимущество может быстро исчезнуть из-за корректировки цен или увеличения предложения со стороны крупных компаний.
В сравнении, аннотирование данных является областью, требующей человеческого интеллекта и профессионального суждения. Каждая высококачественная аннотация объединяет уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, которые невозможно так же просто воспроизвести, как вычислительную мощность GPU. Например, точная аннотация диагностики раковых изображений требует профессиональной интуиции опытного онколога, а глубокий анализ рыночных эмоций в финансовой сфере невозможно осуществить без практического опыта опытного трейдера. Эта естественная дефицитность и незаменимость создают конкурентный барьер, который не может быть сравнён с вычислительной мощностью.
Недавно крупная технологическая компания приобрела 49% акций одной компании по аннотированию данных за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году. Более того, молодой основатель приобретаемой компании будет одновременно возглавлять вновь созданную "Суперумную" исследовательскую лабораторию покупателя. Эта компания по аннотированию данных была основана всего 7 лет назад, но её оценка уже достигла 30 миллиардов долларов, а среди клиентов - многие ведущие компании и государственные учреждения в области ИИ.
Этот случай приобретения показывает упущенный факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитным ресурсом, архитектура моделей также становится однородной, и действительно определяет пределы интеллекта ИИ те высококачественные данные, которые были тщательно обработаны. За этой огромной инвестицией стоит глубокое понимание концепции "данные — это нефть" в эпоху ИИ.
Тем не менее, на рынке всегда есть претенденты. Как некоторые платформы облачных вычислений пытаются подорвать централизованные облачные сервисы, так и некоторые новые проекты Web3 AI пытаются переосмыслить правила распределения ценности для аннотации данных с использованием технологии блокчейн. Главная проблема традиционной модели аннотации данных заключается не в технологии, а в проектировании механизмов стимулов.
Например, врач может потратить часы на разметку медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модель, обученная на этих данных, может стоить миллиарды долларов, но врач не может разделить эту прибыль. Такое крайне несправедливое распределение ценности сильно подрывает интерес к поставке качественных данных.
Решение, предложенное проектами Web3, заключается в введении механизма токенов для стимулирования, который превращает аннотаторов данных из дешевых "рабочих данных" в настоящих "акционеров" AI-сети. Эта модель стремится использовать преимущества Web3 для преобразования производственных отношений и создания новых возможностей в области аннотирования данных.
Интересно, что в это время запускается один проект Web3 AI, что может отражать поворотный момент на рынке: как Web3 AI, так и традиционный AI уже перешли от "конкуренции вычислительной мощности" к новой стадии "конкуренции качества данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных с помощью капитала, Web3 пытается продвигать смелый эксперимент по "демократизации данных" с помощью новой экономической модели. Эта борьба за контроль над будущим ИИ только начинается.