El nuevo campo de batalla de la industria de la IA: la anotación de datos se convierte en el centro de atención
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, el enfoque de la industria está cambiando de la potencia de cálculo y la arquitectura de modelos hacia la calidad de los datos y la anotación. Esta tendencia se ha reflejado plenamente en dos eventos importantes recientes.
Por un lado, los gigantes tecnológicos han adquirido una empresa líder en etiquetado de datos a un precio asombroso. Esta transacción no solo ha redefinido el valor del mercado de etiquetado de datos, sino que también ha desencadenado un amplio debate en toda la industria tecnológica. Por otro lado, un nuevo proyecto de IA en Web3 está a punto de lanzar su token, aunque aún enfrenta cuestionamientos sobre la especulación del concepto y la falta de sustancia.
Este marcado contraste refleja, de hecho, una nueva comprensión del valor de la anotación de datos en el mercado. En comparación con la agregación de poder de cómputo descentralizado, la anotación de datos se considera una pista con mayor potencial.
Aunque la historia de utilizar recursos de GPU ociosos para desafiar a los gigantes de la computación en la nube es fascinante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada. Su ventaja competitiva se manifiesta principalmente en el precio y la disponibilidad. Sin embargo, esta ventaja puede desaparecer rápidamente debido a la reducción de precios o al aumento de la oferta por parte de grandes empresas.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciado que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad contiene conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, los cuales no pueden ser replicados de manera estandarizada como la potencia de cálculo de una GPU.
Por ejemplo, una anotación precisa en el diagnóstico por imagen del cáncer requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado; un análisis profundo del sentimiento del mercado financiero no puede prescindir de la experiencia práctica de un trader experimentado. Esta escasez natural e irreemplazabilidad otorgan a la anotación de datos una ventaja competitiva que supera con creces la capacidad de cálculo.
Recientemente, una gran empresa de tecnología anunció la adquisición del 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14,8 mil millones de dólares, la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo que es aún más notable es que el fundador y CEO de la empresa adquirida también asumirá el cargo de responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" establecido por el adquiriente.
Este empresario de origen chino, que solo tiene 25 años, era un estudiante universitario que había abandonado sus estudios cuando fundó su empresa en 2016. Hoy en día, la compañía que dirige está valorada en 30 mil millones de dólares. La lista de clientes de la empresa es un "equipo de estrellas" en el ámbito de la IA, incluyendo varias de las principales empresas tecnológicas y organismos gubernamentales. La empresa se especializa en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, con más de 300,000 etiquetadores entrenados profesionalmente.
Este caso de adquisición revela un hecho que ha sido pasado por alto: en la etapa actual, la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura del modelo tiende a la homogeneización, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente procesados. Esta enorme inversión es, en realidad, una lucha por los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provocará resistencia. Así como la plataforma de agregación de potencia de computación en la nube intenta desmantelar los servicios de computación en la nube centralizados, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 están tratando de reescribir las reglas de distribución de valor de la anotación de datos mediante tecnología blockchain. El principal problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibir una compensación mínima. Sin embargo, el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer miles de millones de dólares, mientras que el médico que contribuyó con los datos no puede compartir las ganancias. Esta distribución de valor extremadamente injusta afecta gravemente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
La solución propuesta por los proyectos de Web3 es transformar a los contribuyentes de datos de "trabajadores de datos" baratos en verdaderos "accionistas" de la red de IA a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Esta transformación de las relaciones de producción parece ser más ventajosa y viable que en el ámbito de la potencia de cálculo.
Es interesante que un proyecto de Web3 AI haya elegido lanzar su token en este momento crucial. Puede que sea una coincidencia, o quizás el resultado de una planificación cuidadosa. De cualquier manera, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto los proyectos de Web3 como los tradicionales de Web2 AI han pasado de la "competencia por el poder de cálculo" a una nueva etapa de "competencia por la calidad de los datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con dinero, Web3 está intentando construir un experimento de "democratización de datos" a mayor escala utilizando la economía de tokens. Esta "guerra fría" sobre el control futuro de la IA ya ha comenzado en silencio, y su resultado tendrá un impacto profundo en toda la industria.
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NftBankruptcyClub
· 07-18 13:33
La oportunidad de introducir una posición finalmente ha llegado
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MissedAirdropAgain
· 07-18 11:34
Ya ha llegado el momento de que los tontos se lancen a nuevas oportunidades.
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GateUser-c799715c
· 07-18 02:03
Todavía no es más que una trampa para tomar a la gente por tonta.
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OfflineNewbie
· 07-16 07:37
Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta.
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NFTBlackHole
· 07-15 18:11
Otra vez vienen a promover conceptos, toman a la gente por tonta para sacar dinero.
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ImpermanentPhilosopher
· 07-15 18:04
¿Etiquetas? Otra ola de tontos tomando a la gente por tonta ha comenzado.
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FlippedSignal
· 07-15 18:04
Todavía se necesita la etiqueta que trae vuelo
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MaticHoleFiller
· 07-15 17:49
¿Otra ola de tomar a la gente por tonta con trampas?
El campo de etiquetado de datos de IA explota una valoración de k millones Web3 compite por el control de datos
El nuevo campo de batalla de la industria de la IA: la anotación de datos se convierte en el centro de atención
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, el enfoque de la industria está cambiando de la potencia de cálculo y la arquitectura de modelos hacia la calidad de los datos y la anotación. Esta tendencia se ha reflejado plenamente en dos eventos importantes recientes.
Por un lado, los gigantes tecnológicos han adquirido una empresa líder en etiquetado de datos a un precio asombroso. Esta transacción no solo ha redefinido el valor del mercado de etiquetado de datos, sino que también ha desencadenado un amplio debate en toda la industria tecnológica. Por otro lado, un nuevo proyecto de IA en Web3 está a punto de lanzar su token, aunque aún enfrenta cuestionamientos sobre la especulación del concepto y la falta de sustancia.
Este marcado contraste refleja, de hecho, una nueva comprensión del valor de la anotación de datos en el mercado. En comparación con la agregación de poder de cómputo descentralizado, la anotación de datos se considera una pista con mayor potencial.
Aunque la historia de utilizar recursos de GPU ociosos para desafiar a los gigantes de la computación en la nube es fascinante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada. Su ventaja competitiva se manifiesta principalmente en el precio y la disponibilidad. Sin embargo, esta ventaja puede desaparecer rápidamente debido a la reducción de precios o al aumento de la oferta por parte de grandes empresas.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciado que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad contiene conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, los cuales no pueden ser replicados de manera estandarizada como la potencia de cálculo de una GPU.
Por ejemplo, una anotación precisa en el diagnóstico por imagen del cáncer requiere la intuición profesional de un oncólogo experimentado; un análisis profundo del sentimiento del mercado financiero no puede prescindir de la experiencia práctica de un trader experimentado. Esta escasez natural e irreemplazabilidad otorgan a la anotación de datos una ventaja competitiva que supera con creces la capacidad de cálculo.
Recientemente, una gran empresa de tecnología anunció la adquisición del 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14,8 mil millones de dólares, la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo que es aún más notable es que el fundador y CEO de la empresa adquirida también asumirá el cargo de responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" establecido por el adquiriente.
Este empresario de origen chino, que solo tiene 25 años, era un estudiante universitario que había abandonado sus estudios cuando fundó su empresa en 2016. Hoy en día, la compañía que dirige está valorada en 30 mil millones de dólares. La lista de clientes de la empresa es un "equipo de estrellas" en el ámbito de la IA, incluyendo varias de las principales empresas tecnológicas y organismos gubernamentales. La empresa se especializa en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, con más de 300,000 etiquetadores entrenados profesionalmente.
Este caso de adquisición revela un hecho que ha sido pasado por alto: en la etapa actual, la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura del modelo tiende a la homogeneización, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente procesados. Esta enorme inversión es, en realidad, una lucha por los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provocará resistencia. Así como la plataforma de agregación de potencia de computación en la nube intenta desmantelar los servicios de computación en la nube centralizados, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 están tratando de reescribir las reglas de distribución de valor de la anotación de datos mediante tecnología blockchain. El principal problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibir una compensación mínima. Sin embargo, el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer miles de millones de dólares, mientras que el médico que contribuyó con los datos no puede compartir las ganancias. Esta distribución de valor extremadamente injusta afecta gravemente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
La solución propuesta por los proyectos de Web3 es transformar a los contribuyentes de datos de "trabajadores de datos" baratos en verdaderos "accionistas" de la red de IA a través de un mecanismo de incentivos con tokens. Esta transformación de las relaciones de producción parece ser más ventajosa y viable que en el ámbito de la potencia de cálculo.
Es interesante que un proyecto de Web3 AI haya elegido lanzar su token en este momento crucial. Puede que sea una coincidencia, o quizás el resultado de una planificación cuidadosa. De cualquier manera, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto los proyectos de Web3 como los tradicionales de Web2 AI han pasado de la "competencia por el poder de cálculo" a una nueva etapa de "competencia por la calidad de los datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con dinero, Web3 está intentando construir un experimento de "democratización de datos" a mayor escala utilizando la economía de tokens. Esta "guerra fría" sobre el control futuro de la IA ya ha comenzado en silencio, y su resultado tendrá un impacto profundo en toda la industria.