Từ đường đua dữ liệu AI nhìn nhận tiềm năng của DataFi
Trong lĩnh vực AI, chúng ta đang ở thời kỳ toàn cầu cạnh tranh xây dựng các mô hình cơ bản tốt nhất. Mặc dù khả năng tính toán và kiến trúc mô hình rất quan trọng, nhưng dữ liệu huấn luyện mới là lợi thế thực sự. Tin tức lớn nhất trong tháng này trong cộng đồng AI là Meta thể hiện sức mạnh, Zuckerberg đang tích cực tuyển dụng nhân tài, thành lập một đội ngũ AI hùng hậu chủ yếu do các nhà nghiên cứu người Hoa dẫn dắt. Người đứng đầu là Alexander Wang, 28 tuổi, người đã sáng lập Scale AI hiện có giá trị 29 tỷ đô la, cung cấp dịch vụ dữ liệu cho nhiều ông lớn AI bao gồm quân đội Mỹ, OpenAI, Anthropic, Meta và nhiều công ty khác.
Lý do Scale AI nổi bật là vì họ đã sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành AI. Nếu coi mô hình lớn giống như một con người, thì mô hình là cơ thể, sức mạnh tính toán là thức ăn, còn dữ liệu chính là kiến thức và thông tin. Trong quá trình phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, trọng tâm của ngành đã chuyển từ kiến trúc mô hình sang sức mạnh tính toán, và giờ đây tầm quan trọng của dữ liệu dần trở nên nổi bật.
Scale AI tập trung vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc cho các mô hình AI, không chỉ khai thác dữ liệu hiện có mà còn chú trọng đến việc sản xuất dữ liệu, đồng thời thành lập đội ngũ huấn luyện viên AI để cung cấp dữ liệu chất lượng cho việc đào tạo mô hình. Việc đào tạo mô hình được chia thành hai phần: đào tạo trước và tinh chỉnh. Đào tạo trước giống như trẻ em học nói, cần một lượng lớn thông tin từ văn bản trên mạng; tinh chỉnh thì giống như giáo dục ở trường, có hướng đi và mục tiêu rõ ràng. Do đó, chúng ta cần hai loại dữ liệu: một loại là khối lượng lớn nhưng không cần xử lý nhiều, loại còn lại thì cần được thiết kế và sàng lọc kỹ lưỡng để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.
Với sự thiết lập của các kiến trúc mô hình chính thống và ưu thế về sức mạnh tính toán dần mất hiệu lực, dữ liệu sẽ trở thành yếu tố then chốt giúp các nhà sản xuất mô hình lớn giữ vững lợi thế cạnh tranh. Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và chuyên môn hóa sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng của mô hình. Về lâu dài, dữ liệu AI cũng là một lĩnh vực có hiệu ứng lãi kép, tài sản dữ liệu sẽ càng trở nên quý giá theo thời gian.
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó đã thúc đẩy khái niệm DataFi. Những lợi thế của Web3 DataFi bao gồm:
Hợp đồng thông minh bảo đảm quyền sở hữu dữ liệu, an toàn và quyền riêng tư
Kiến trúc phân tán thu hút lực lượng lao động phù hợp trên toàn cầu
Blockchain cung cấp cơ chế khuyến khích và thanh toán rõ ràng.
Có lợi cho việc xây dựng một thị trường dữ liệu một cửa hiệu quả và mở.
Đối với người dùng thông thường, DataFi là điểm khởi đầu tốt nhất để tham gia vào các dự án AI phi tập trung. Người dùng không cần đầu tư phần cứng đắt tiền hay kỹ năng chuyên môn, chỉ cần hoàn thành các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá mô hình, v.v.
Hiện nay, nhiều dự án DataFi đã nhận được nguồn vốn đáng kể:
Sahara AI: Huy động 49 triệu USD, xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung và thị trường giao dịch
Yupp: Huy động 33 triệu USD, tập trung vào việc thu thập phản hồi mô hình AI
Vana: Huy động 23 triệu USD, chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản số có thể kiếm tiền.
Chainbase: Huy động 16,5 triệu USD, tập trung vào xử lý dữ liệu trên chuỗi.
Sapien: Huy động 15,5 triệu USD, chuyển đổi kiến thức nhân loại thành dữ liệu huấn luyện AI
Prisma X: Huy động 11 triệu USD, phát triển lớp phối hợp mở cho robot
Masa: Huy động 8,9 triệu USD, dự án mạng con dữ liệu trong hệ sinh thái Bittensor
Irys: Huy động 8.7 triệu USD, cung cấp lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình.
ORO: Huy động 600 triệu USD, cam kết cho người bình thường tham gia vào đóng góp AI
Gata: Vốn hóa 400 triệu USD, xây dựng lớp dữ liệu phi tập trung
Các dự án này hiện có rào cản tương đối thấp, nhưng việc tích lũy người dùng và tính bám dính của hệ sinh thái trong giai đoạn đầu là rất quan trọng. Đồng thời, họ cũng phải đối mặt với những thách thức như làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu và nâng cao tính minh bạch. Việc áp dụng quy mô lớn DataFi cần thu hút đủ số lượng người dùng cá nhân, đồng thời cũng phải nhận được sự công nhận của các doanh nghiệp chủ chốt.
Về lâu dài, DataFi đại diện cho một mô hình mới, trong đó trí tuệ nhân tạo được phát triển dựa trên hợp đồng thông minh, nuôi dưỡng trí tuệ máy trong thời gian dài và cuối cùng thu lợi từ đó. Đối với những ai cảm thấy bất định về thời đại AI nhưng vẫn giữ lý tưởng blockchain, việc tham gia vào DataFi là một lựa chọn hợp thời.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
6 thích
Phần thưởng
6
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-aa7df71e
· 20giờ trước
Đội ngũ người Hoa lớn này đã đề xuất mua đáy lên xe.
Xem bản gốcTrả lời0
GigaBrainAnon
· 20giờ trước
Quy mô huy động vốn khiến tôi hoa mắt chóng mặt, đợt này có triển vọng đấy.
Sự trỗi dậy của dữ liệu AI, dự án DataFi nhận được đầu tư lớn.
Từ đường đua dữ liệu AI nhìn nhận tiềm năng của DataFi
Trong lĩnh vực AI, chúng ta đang ở thời kỳ toàn cầu cạnh tranh xây dựng các mô hình cơ bản tốt nhất. Mặc dù khả năng tính toán và kiến trúc mô hình rất quan trọng, nhưng dữ liệu huấn luyện mới là lợi thế thực sự. Tin tức lớn nhất trong tháng này trong cộng đồng AI là Meta thể hiện sức mạnh, Zuckerberg đang tích cực tuyển dụng nhân tài, thành lập một đội ngũ AI hùng hậu chủ yếu do các nhà nghiên cứu người Hoa dẫn dắt. Người đứng đầu là Alexander Wang, 28 tuổi, người đã sáng lập Scale AI hiện có giá trị 29 tỷ đô la, cung cấp dịch vụ dữ liệu cho nhiều ông lớn AI bao gồm quân đội Mỹ, OpenAI, Anthropic, Meta và nhiều công ty khác.
Lý do Scale AI nổi bật là vì họ đã sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành AI. Nếu coi mô hình lớn giống như một con người, thì mô hình là cơ thể, sức mạnh tính toán là thức ăn, còn dữ liệu chính là kiến thức và thông tin. Trong quá trình phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, trọng tâm của ngành đã chuyển từ kiến trúc mô hình sang sức mạnh tính toán, và giờ đây tầm quan trọng của dữ liệu dần trở nên nổi bật.
Scale AI tập trung vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc cho các mô hình AI, không chỉ khai thác dữ liệu hiện có mà còn chú trọng đến việc sản xuất dữ liệu, đồng thời thành lập đội ngũ huấn luyện viên AI để cung cấp dữ liệu chất lượng cho việc đào tạo mô hình. Việc đào tạo mô hình được chia thành hai phần: đào tạo trước và tinh chỉnh. Đào tạo trước giống như trẻ em học nói, cần một lượng lớn thông tin từ văn bản trên mạng; tinh chỉnh thì giống như giáo dục ở trường, có hướng đi và mục tiêu rõ ràng. Do đó, chúng ta cần hai loại dữ liệu: một loại là khối lượng lớn nhưng không cần xử lý nhiều, loại còn lại thì cần được thiết kế và sàng lọc kỹ lưỡng để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.
Với sự thiết lập của các kiến trúc mô hình chính thống và ưu thế về sức mạnh tính toán dần mất hiệu lực, dữ liệu sẽ trở thành yếu tố then chốt giúp các nhà sản xuất mô hình lớn giữ vững lợi thế cạnh tranh. Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và chuyên môn hóa sẽ ảnh hưởng lớn đến khả năng của mô hình. Về lâu dài, dữ liệu AI cũng là một lĩnh vực có hiệu ứng lãi kép, tài sản dữ liệu sẽ càng trở nên quý giá theo thời gian.
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó đã thúc đẩy khái niệm DataFi. Những lợi thế của Web3 DataFi bao gồm:
Đối với người dùng thông thường, DataFi là điểm khởi đầu tốt nhất để tham gia vào các dự án AI phi tập trung. Người dùng không cần đầu tư phần cứng đắt tiền hay kỹ năng chuyên môn, chỉ cần hoàn thành các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá mô hình, v.v.
Hiện nay, nhiều dự án DataFi đã nhận được nguồn vốn đáng kể:
Các dự án này hiện có rào cản tương đối thấp, nhưng việc tích lũy người dùng và tính bám dính của hệ sinh thái trong giai đoạn đầu là rất quan trọng. Đồng thời, họ cũng phải đối mặt với những thách thức như làm thế nào để đảm bảo chất lượng dữ liệu và nâng cao tính minh bạch. Việc áp dụng quy mô lớn DataFi cần thu hút đủ số lượng người dùng cá nhân, đồng thời cũng phải nhận được sự công nhận của các doanh nghiệp chủ chốt.
Về lâu dài, DataFi đại diện cho một mô hình mới, trong đó trí tuệ nhân tạo được phát triển dựa trên hợp đồng thông minh, nuôi dưỡng trí tuệ máy trong thời gian dài và cuối cùng thu lợi từ đó. Đối với những ai cảm thấy bất định về thời đại AI nhưng vẫn giữ lý tưởng blockchain, việc tham gia vào DataFi là một lựa chọn hợp thời.