ساحة المعركة الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: وسم البيانات يصبح محور التركيز
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يتجه تركيز الصناعة من قوة الحوسبة وهياكل النماذج إلى جودة البيانات والتعليقات التوضيحية. وقد تجلى هذا الاتجاه بوضوح في حدثين كبيرين مؤخرًا.
من ناحية، استحوذت عمالقة التكنولوجيا على شركة رائدة في مجال وضع العلامات على البيانات بأسعار مذهلة. لم تعيد هذه الصفقة تعريف القيمة السوقية لوضع العلامات على البيانات فحسب، بل أثارت أيضًا مناقشات واسعة في جميع أنحاء قطاع التكنولوجيا. من ناحية أخرى، مشروع ناشئ في Web3 AI على وشك إطلاق رمزه، على الرغم من أنه لا يزال يواجه تساؤلات حول ضجة المفهوم ونقص في الجوهر.
تظهر هذه المقارنة الواضحة في الواقع إعادة تقييم السوق لقيمة تعليم البيانات. مقارنة بتجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، يُعتبر تعليم البيانات مسارًا أكثر إمكانيّة.
على الرغم من أن قصة استخدام موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن القوة الحاسوبية في جوهرها سلعة موحدة. تتمثل ميزتها التنافسية بشكل رئيسي في السعر والتوافر. ومع ذلك، قد تختفي هذه الميزة بسرعة بسبب خفض الأسعار من قبل الشركات الكبيرة أو زيادة العرض.
بالمقارنة، يعتبر وضع العلامات على البيانات مجالاً يتطلب الحكمة البشرية والحكم المهني. كل علامة عالية الجودة تحتوي على معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجارب إدراكية، وهذه الأمور لا يمكن تكرارها بشكل قياسي مثل قدرة معالجة GPU.
على سبيل المثال، يتطلب تشخيص تصوير السرطان الدقيق حدسًا مهنيًا من أطباء الأورام ذوي الخبرة؛ كما أن تحليل مشاعر السوق المالية بشكل عميق لا يمكن أن يتم بدون الخبرة العملية للمتداولين ذوي الخبرة. تمنح هذه الندرة الطبيعية وعدم القدرة على الاستبدال ميزة تنافسية لتوسيم البيانات تفوق القوة الحاسوبية.
مؤخراً، أعلنت شركة تكنولوجيا كبيرة عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات بقيمة 14.8 مليار دولار، مما يجعلها أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. وما يلفت الانتباه أكثر هو أن مؤسس الشركة المستحوذ عليها والمدير التنفيذي سيشغل أيضاً منصب رئيس مختبر "الذكاء الفائق" الجديد الذي تم إنشاؤه من قبل الجهة المستحوذة.
هذا رجل أعمال من أصل صيني يبلغ من العمر 25 عامًا، أسس شركته في عام 2016 بينما كان لا يزال طالبًا متسربًا من الجامعة، والآن تقدر قيمة الشركة التي يديرها بـ 30 مليار دولار. قائمة عملاء الشركة تُعتبر "تشكيلة نجوم" في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى والدوائر الحكومية. تقدم الشركة خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتضم أكثر من 300,000 مُعلم مُدرب بشكل احترافي.
تُظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة تم تجاهلها: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة نادرة، وأصبحت الهياكل النموذجية متجانسة، وما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات المعالجة بعناية. هذه الاستثمارات الضخمة هي في الواقع تنافس على "حق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن الاحتكار سيؤدي دائماً إلى المقاومة. تماماً كما تحاول منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية أن تقلب خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي Web3 الناشئة تحاول إعادة كتابة قواعد توزيع قيمة بيانات التسمية باستخدام تقنية blockchain. إن المشكلة الرئيسية في نماذج بيانات التسمية التقليدية لا تكمن في التقنية، ولكن في تصميم آلية التحفيز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في تمييز الصور الطبية، لكنه يحصل على أجر ضئيل فقط. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على هذه البيانات قد تساوي مليارات الدولارات، إلا أن الأطباء الذين يساهمون بالبيانات لا يمكنهم مشاركة العائدات منها. إن هذا التوزيع غير العادل للقيمة يضر بشدة برغبة توفير البيانات عالية الجودة.
الحل الذي اقترحه مشروع Web3 هو من خلال آلية تحفيز الرموز، تحويل المساهمين في البيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة الذكاء الاصطناعي. يبدو أن هذا التحول في علاقات الإنتاج أكثر ميزة وقابلية للتطبيق مقارنةً بمجال القوة الحاسوبية.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين اختار بالضبط في هذه اللحظة الحاسمة إطلاق رمزه. قد يكون هذا مصادفة، أو ربما نتيجة تخطيط دقيق. على أي حال، يعكس ذلك نقطة تحول في السوق: سواء كانت مشاريع Web3 أو مشاريع Web2 AI التقليدية، فقد انتقلت من "تنافس قوة الحوسبة" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية المال لبناء حواجز البيانات، تحاول Web3 إنشاء تجربة "ديمقراطية البيانات" على نطاق أوسع من خلال اقتصاد الرموز. لقد بدأت "الحرب الباردة" حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي بهدوء، وستكون نتائجها لها تأثير عميق على الصناعة بأكملها.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
8
مشاركة
تعليق
0/400
NftBankruptcyClub
· 07-18 13:33
فرصة الدخول مركز المعلنة أخيرًا جاءت
شاهد النسخة الأصليةرد0
MissedAirdropAgain
· 07-18 11:34
حان الوقت لكي يشمر الكراث مسارا جديدا مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-c799715c
· 07-18 02:03
لا تزال كلها حيل لخداع الناس لتحقيق الربح
شاهد النسخة الأصليةرد0
OfflineNewbie
· 07-16 07:37
又 يُستغل بغباء.的来了
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTBlackHole
· 07-15 18:11
مرة أخرى يتم استخدام المفاهيم لجمع المال واستغلال الحمقى.
أشعلت مجالات علامات البيانات بالذكاء الاصطناعي تقديرات بقيمة k مليار مشروع Web3 يتنافس على حقوق التحكم في البيانات
ساحة المعركة الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: وسم البيانات يصبح محور التركيز
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يتجه تركيز الصناعة من قوة الحوسبة وهياكل النماذج إلى جودة البيانات والتعليقات التوضيحية. وقد تجلى هذا الاتجاه بوضوح في حدثين كبيرين مؤخرًا.
من ناحية، استحوذت عمالقة التكنولوجيا على شركة رائدة في مجال وضع العلامات على البيانات بأسعار مذهلة. لم تعيد هذه الصفقة تعريف القيمة السوقية لوضع العلامات على البيانات فحسب، بل أثارت أيضًا مناقشات واسعة في جميع أنحاء قطاع التكنولوجيا. من ناحية أخرى، مشروع ناشئ في Web3 AI على وشك إطلاق رمزه، على الرغم من أنه لا يزال يواجه تساؤلات حول ضجة المفهوم ونقص في الجوهر.
تظهر هذه المقارنة الواضحة في الواقع إعادة تقييم السوق لقيمة تعليم البيانات. مقارنة بتجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، يُعتبر تعليم البيانات مسارًا أكثر إمكانيّة.
على الرغم من أن قصة استخدام موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن القوة الحاسوبية في جوهرها سلعة موحدة. تتمثل ميزتها التنافسية بشكل رئيسي في السعر والتوافر. ومع ذلك، قد تختفي هذه الميزة بسرعة بسبب خفض الأسعار من قبل الشركات الكبيرة أو زيادة العرض.
بالمقارنة، يعتبر وضع العلامات على البيانات مجالاً يتطلب الحكمة البشرية والحكم المهني. كل علامة عالية الجودة تحتوي على معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجارب إدراكية، وهذه الأمور لا يمكن تكرارها بشكل قياسي مثل قدرة معالجة GPU.
على سبيل المثال، يتطلب تشخيص تصوير السرطان الدقيق حدسًا مهنيًا من أطباء الأورام ذوي الخبرة؛ كما أن تحليل مشاعر السوق المالية بشكل عميق لا يمكن أن يتم بدون الخبرة العملية للمتداولين ذوي الخبرة. تمنح هذه الندرة الطبيعية وعدم القدرة على الاستبدال ميزة تنافسية لتوسيم البيانات تفوق القوة الحاسوبية.
مؤخراً، أعلنت شركة تكنولوجيا كبيرة عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات بقيمة 14.8 مليار دولار، مما يجعلها أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. وما يلفت الانتباه أكثر هو أن مؤسس الشركة المستحوذ عليها والمدير التنفيذي سيشغل أيضاً منصب رئيس مختبر "الذكاء الفائق" الجديد الذي تم إنشاؤه من قبل الجهة المستحوذة.
هذا رجل أعمال من أصل صيني يبلغ من العمر 25 عامًا، أسس شركته في عام 2016 بينما كان لا يزال طالبًا متسربًا من الجامعة، والآن تقدر قيمة الشركة التي يديرها بـ 30 مليار دولار. قائمة عملاء الشركة تُعتبر "تشكيلة نجوم" في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى والدوائر الحكومية. تقدم الشركة خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتضم أكثر من 300,000 مُعلم مُدرب بشكل احترافي.
تُظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة تم تجاهلها: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة نادرة، وأصبحت الهياكل النموذجية متجانسة، وما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات المعالجة بعناية. هذه الاستثمارات الضخمة هي في الواقع تنافس على "حق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن الاحتكار سيؤدي دائماً إلى المقاومة. تماماً كما تحاول منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية أن تقلب خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي Web3 الناشئة تحاول إعادة كتابة قواعد توزيع قيمة بيانات التسمية باستخدام تقنية blockchain. إن المشكلة الرئيسية في نماذج بيانات التسمية التقليدية لا تكمن في التقنية، ولكن في تصميم آلية التحفيز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في تمييز الصور الطبية، لكنه يحصل على أجر ضئيل فقط. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على هذه البيانات قد تساوي مليارات الدولارات، إلا أن الأطباء الذين يساهمون بالبيانات لا يمكنهم مشاركة العائدات منها. إن هذا التوزيع غير العادل للقيمة يضر بشدة برغبة توفير البيانات عالية الجودة.
الحل الذي اقترحه مشروع Web3 هو من خلال آلية تحفيز الرموز، تحويل المساهمين في البيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة الذكاء الاصطناعي. يبدو أن هذا التحول في علاقات الإنتاج أكثر ميزة وقابلية للتطبيق مقارنةً بمجال القوة الحاسوبية.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين اختار بالضبط في هذه اللحظة الحاسمة إطلاق رمزه. قد يكون هذا مصادفة، أو ربما نتيجة تخطيط دقيق. على أي حال، يعكس ذلك نقطة تحول في السوق: سواء كانت مشاريع Web3 أو مشاريع Web2 AI التقليدية، فقد انتقلت من "تنافس قوة الحوسبة" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية المال لبناء حواجز البيانات، تحاول Web3 إنشاء تجربة "ديمقراطية البيانات" على نطاق أوسع من خلال اقتصاد الرموز. لقد بدأت "الحرب الباردة" حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي بهدوء، وستكون نتائجها لها تأثير عميق على الصناعة بأكملها.