O foco da indústria de IA se volta para a anotação de dados, o modelo Web3 desafia os gigantes tradicionais
Com a Meta a adquirir quase metade da Scale AI por 14,8 mil milhões de dólares, toda a indústria tecnológica está a discutir a reavaliação do valor da "anotação de dados" pelas grandes empresas. Ao mesmo tempo, alguns projetos de IA Web3 continuam a enfrentar críticas sobre a especulação de conceitos e a falta de substância. Por trás deste enorme contraste, o mercado parece ignorar alguns fatores-chave.
A rotulagem de dados é mais valiosa e tem mais potencial do que a agregação de poder computacional descentralizado. Embora a ideia de usar GPUs ociosas para desafiar os gigantes da computação em nuvem seja muito atraente, o poder computacional é essencialmente uma mercadoria padronizada, cujas principais diferenças residem no preço e na disponibilidade. E essas vantagens podem desaparecer rapidamente com a redução de preços ou aumento da oferta por parte dos gigantes.
Em comparação, a rotulagem de dados é um campo diferenciado que requer sabedoria humana e julgamento especializado. Cada rotulagem de alta qualidade contém conhecimentos profissionais únicos, contextos culturais e experiências cognitivas que não podem ser facilmente replicadas como o poder de cálculo de uma GPU. Por exemplo, a rotulagem precisa de diagnósticos de imagem do câncer requer a intuição profissional de médicos oncologistas experientes, enquanto a análise profunda do sentimento do mercado financeiro depende da experiência prática de traders experientes. Essa escassez e irreplicabilidade naturais constroem uma profunda barreira de proteção para a indústria de rotulagem de dados.
A aquisição da Scale AI pela Meta gerou ampla atenção. Os clientes da Scale AI incluem várias das principais empresas de IA, gigantes da tecnologia e departamentos governamentais, com mais de 300.000 anotadores treinados profissionalmente. Esta transação expôs uma verdade negligenciada: em um momento em que a capacidade computacional não é mais escassa e as arquiteturas de modelos tendem à homogeneização, o que realmente determina o limite da inteligência da IA são os dados que foram cuidadosamente processados.
No entanto, o modelo tradicional de rotulagem de dados apresenta problemas de distribuição de valor injusta. Por exemplo, um médico que passa horas rotulando imagens médicas pode receber apenas algumas dezenas de dólares pela sua mão de obra, enquanto o modelo de IA treinado com esses dados pode valer bilhões de dólares, mas o médico não consegue compartilhar esses lucros. Essa injustiça prejudica seriamente a disposição para fornecer dados de alta qualidade.
Neste contexto, alguns projetos de Web3 AI estão tentando reescrever as regras de distribuição de valor para a anotação de dados usando tecnologia blockchain. Através de mecanismos de incentivo com tokens, eles esperam transformar os provedores de dados de "trabalhadores braçais de dados" baratos em verdadeiros "acionistas" da rede de IA. Este modelo tem o potencial de estimular a oferta de dados de alta qualidade.
Quando os gigantes tradicionais constroem barreiras de dados com capital, o Web3 está tentando criar um ecossistema de dados mais aberto e democratizado com a economia de tokens. Tanto os projetos de IA do Web2 quanto os do Web3 já passaram de "competição de poder de cálculo" para uma nova fase de "competição pela qualidade dos dados". Este ponto de inflexão do mercado indica uma direção importante para o desenvolvimento futuro da indústria de IA.
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Novas tendências na indústria de IA: surgimento da rotulagem de dados desafia os gigantes tradicionais do modelo Web3
O foco da indústria de IA se volta para a anotação de dados, o modelo Web3 desafia os gigantes tradicionais
Com a Meta a adquirir quase metade da Scale AI por 14,8 mil milhões de dólares, toda a indústria tecnológica está a discutir a reavaliação do valor da "anotação de dados" pelas grandes empresas. Ao mesmo tempo, alguns projetos de IA Web3 continuam a enfrentar críticas sobre a especulação de conceitos e a falta de substância. Por trás deste enorme contraste, o mercado parece ignorar alguns fatores-chave.
A rotulagem de dados é mais valiosa e tem mais potencial do que a agregação de poder computacional descentralizado. Embora a ideia de usar GPUs ociosas para desafiar os gigantes da computação em nuvem seja muito atraente, o poder computacional é essencialmente uma mercadoria padronizada, cujas principais diferenças residem no preço e na disponibilidade. E essas vantagens podem desaparecer rapidamente com a redução de preços ou aumento da oferta por parte dos gigantes.
Em comparação, a rotulagem de dados é um campo diferenciado que requer sabedoria humana e julgamento especializado. Cada rotulagem de alta qualidade contém conhecimentos profissionais únicos, contextos culturais e experiências cognitivas que não podem ser facilmente replicadas como o poder de cálculo de uma GPU. Por exemplo, a rotulagem precisa de diagnósticos de imagem do câncer requer a intuição profissional de médicos oncologistas experientes, enquanto a análise profunda do sentimento do mercado financeiro depende da experiência prática de traders experientes. Essa escassez e irreplicabilidade naturais constroem uma profunda barreira de proteção para a indústria de rotulagem de dados.
A aquisição da Scale AI pela Meta gerou ampla atenção. Os clientes da Scale AI incluem várias das principais empresas de IA, gigantes da tecnologia e departamentos governamentais, com mais de 300.000 anotadores treinados profissionalmente. Esta transação expôs uma verdade negligenciada: em um momento em que a capacidade computacional não é mais escassa e as arquiteturas de modelos tendem à homogeneização, o que realmente determina o limite da inteligência da IA são os dados que foram cuidadosamente processados.
No entanto, o modelo tradicional de rotulagem de dados apresenta problemas de distribuição de valor injusta. Por exemplo, um médico que passa horas rotulando imagens médicas pode receber apenas algumas dezenas de dólares pela sua mão de obra, enquanto o modelo de IA treinado com esses dados pode valer bilhões de dólares, mas o médico não consegue compartilhar esses lucros. Essa injustiça prejudica seriamente a disposição para fornecer dados de alta qualidade.
Neste contexto, alguns projetos de Web3 AI estão tentando reescrever as regras de distribuição de valor para a anotação de dados usando tecnologia blockchain. Através de mecanismos de incentivo com tokens, eles esperam transformar os provedores de dados de "trabalhadores braçais de dados" baratos em verdadeiros "acionistas" da rede de IA. Este modelo tem o potencial de estimular a oferta de dados de alta qualidade.
Quando os gigantes tradicionais constroem barreiras de dados com capital, o Web3 está tentando criar um ecossistema de dados mais aberto e democratizado com a economia de tokens. Tanto os projetos de IA do Web2 quanto os do Web3 já passaram de "competição de poder de cálculo" para uma nova fase de "competição pela qualidade dos dados". Este ponto de inflexão do mercado indica uma direção importante para o desenvolvimento futuro da indústria de IA.