الشكل الجديد لمجال وضع علامات البيانات بالذكاء الاصطناعي: استثمارات الشركات الكبرى وابتكارات Web3
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، يشهد قطاع تمييز البيانات ثورة صامتة. مؤخرًا، استحوذت إحدى الشركات التقنية العملاقة على ما يقرب من نصف أسهم شركة تمييز بيانات مقابل 14.8 مليار دولار، مما صدم وادي السيليكون بأسره وأعاد تقييم قطاع تمييز البيانات. في الوقت نفسه، يواجه مشروع Web3 AI الذي على وشك إصدار رمزه انتقادات تتعلق بتضخيم المفاهيم وافتقارها للجوهر. وراء هذا التباين الواضح، يبدو أن السوق قد تجاهلت بعض العوامل الرئيسية.
تعتبر علامات البيانات أكثر قيمة وإمكانات من تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها سلعة معيارية، والاختلاف الرئيسي يكمن في السعر والتوافر. قد تختفي ميزة السعر بسرعة عندما يقوم العمالقة بخفض الأسعار أو زيادة العرض.
بالمقارنة، يعد توضيح البيانات مجالاً يتطلب الحكمة البشرية والحكم المهني. كل توضيح عالي الجودة يجمع بين معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجربة إدراكية، ولا يمكن نسخه ببساطة مثل قوة معالجة GPU. على سبيل المثال، يتطلب توضيح تشخيص الصور السرطانية بدقة حدساً مهنياً من طبيب أورام ذو خبرة، كما أن تحليل مشاعر السوق المالية بعمق يعتمد على خبرة متداول محترف. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تبني سوراً عميقاً لصناعة توضيح البيانات.
أعلنت إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى مؤخرًا عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتعليم البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار، وهو أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. من الجدير بالذكر أن المؤسس الشاب لشركة تعليم البيانات سيتولى أيضًا مسؤولية "مختبر الأبحاث الذكية الفائقة" الذي تم تأسيسه حديثًا من قبل شركة التكنولوجيا الكبرى.
هذا رائد الأعمال البالغ من العمر 25 عامًا أسس شركته في عام 2016 عندما كان طالبًا جامعيًا متسربًا، والآن تقدر قيمة شركته بـ 30 مليار دولار. تشمل عملاء الشركة العديد من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومصنعي السيارات، والعمالقة التكنولوجيين، والهيئات الحكومية. تتخصص الشركة في تقديم خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولديها أكثر من 300,000 مُعَلِّم مُدَرَّب بشكل احترافي.
تظهر هذه الصفقة حقيقة تم تجاهلها: في المرحلة الحالية من تطور الذكاء الاصطناعي، لم تعد القدرة الحاسوبية نادرة، وأصبحت هياكل النماذج متجانسة، وما يحدد حقًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو البيانات المعالجة بعناية. لا تشتري عمالقة التكنولوجيا فقط شركة خدمات خارجية بأسعار مرتفعة، بل يشترون أيضًا "حقوق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن الاحتكار دائمًا ما يثير المقاومة. تمامًا كما تحاول منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية تقويض خدمات الحوسبة السحابية المركزية، تحاول بعض مشاريع Web3 AI إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة وضع البيانات باستخدام تقنية blockchain. المشكلة الرئيسية في نماذج وضع البيانات التقليدية لا تكمن في التقنية، بل في عدم منطقية تصميم آلية الحوافز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وسم الصور الطبية، لكنه يحصل فقط على أجر ضئيل، بينما قد تساوي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على هذه البيانات مليارات الدولارات، ولا يستطيع الطبيب مشاركة أي من العائدات. هذه التوزيعة غير العادلة للقيمة تضرب بشدة حوافز توفير البيانات عالية الجودة.
قد يؤدي إدخال آلية تحفيز الرموز في Web3 إلى تغيير هذا الوضع. في النموذج الجديد، لم يعد مُعَلِّم البيانات "عمال بيانات" رخيصين، بل أصبحوا "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة AI. من الواضح أن فوائد إعادة تشكيل علاقات الإنتاج بواسطة Web3 في مجال تعليم البيانات أكثر وضوحًا من تلك الموجودة في مجال قوة الحوسبة.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين أطلق رمزًا في نفس الوقت الذي أعلنت فيه شركات التكنولوجيا الكبرى عن استحواذاتها بأسعار خيالية، هل هي مصادفة أم ترتيب مدروس؟ على أي حال، يعكس ذلك أن السوق قد وصلت إلى نقطة تحول: سواء في Web3 AI أو AI التقليدي، فقد انتقلنا من "تنافس القوة الحاسوبية" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية الأموال لبناء حواجز بيانات، يقوم Web3 بإجراء تجربة "دمقرطة البيانات" على نطاق أوسع من خلال الاقتصاد الرمزي. لقد بدأت بالفعل "الحرب السرية" حول من يمتلك مستقبل الذكاء الاصطناعي، وستؤثر نتائجها بعمق على اتجاه تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على المجتمع.
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.
استحواذ عملاق بيانات الذكاء الاصطناعي يثير ابتكارات Web3 وصراع إعادة تقييم القيمة وحوافز العملة
الشكل الجديد لمجال وضع علامات البيانات بالذكاء الاصطناعي: استثمارات الشركات الكبرى وابتكارات Web3
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، يشهد قطاع تمييز البيانات ثورة صامتة. مؤخرًا، استحوذت إحدى الشركات التقنية العملاقة على ما يقرب من نصف أسهم شركة تمييز بيانات مقابل 14.8 مليار دولار، مما صدم وادي السيليكون بأسره وأعاد تقييم قطاع تمييز البيانات. في الوقت نفسه، يواجه مشروع Web3 AI الذي على وشك إصدار رمزه انتقادات تتعلق بتضخيم المفاهيم وافتقارها للجوهر. وراء هذا التباين الواضح، يبدو أن السوق قد تجاهلت بعض العوامل الرئيسية.
تعتبر علامات البيانات أكثر قيمة وإمكانات من تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها سلعة معيارية، والاختلاف الرئيسي يكمن في السعر والتوافر. قد تختفي ميزة السعر بسرعة عندما يقوم العمالقة بخفض الأسعار أو زيادة العرض.
بالمقارنة، يعد توضيح البيانات مجالاً يتطلب الحكمة البشرية والحكم المهني. كل توضيح عالي الجودة يجمع بين معرفة متخصصة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجربة إدراكية، ولا يمكن نسخه ببساطة مثل قوة معالجة GPU. على سبيل المثال، يتطلب توضيح تشخيص الصور السرطانية بدقة حدساً مهنياً من طبيب أورام ذو خبرة، كما أن تحليل مشاعر السوق المالية بعمق يعتمد على خبرة متداول محترف. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تبني سوراً عميقاً لصناعة توضيح البيانات.
أعلنت إحدى شركات التكنولوجيا الكبرى مؤخرًا عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتعليم البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار، وهو أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. من الجدير بالذكر أن المؤسس الشاب لشركة تعليم البيانات سيتولى أيضًا مسؤولية "مختبر الأبحاث الذكية الفائقة" الذي تم تأسيسه حديثًا من قبل شركة التكنولوجيا الكبرى.
هذا رائد الأعمال البالغ من العمر 25 عامًا أسس شركته في عام 2016 عندما كان طالبًا جامعيًا متسربًا، والآن تقدر قيمة شركته بـ 30 مليار دولار. تشمل عملاء الشركة العديد من الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومصنعي السيارات، والعمالقة التكنولوجيين، والهيئات الحكومية. تتخصص الشركة في تقديم خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولديها أكثر من 300,000 مُعَلِّم مُدَرَّب بشكل احترافي.
تظهر هذه الصفقة حقيقة تم تجاهلها: في المرحلة الحالية من تطور الذكاء الاصطناعي، لم تعد القدرة الحاسوبية نادرة، وأصبحت هياكل النماذج متجانسة، وما يحدد حقًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو البيانات المعالجة بعناية. لا تشتري عمالقة التكنولوجيا فقط شركة خدمات خارجية بأسعار مرتفعة، بل يشترون أيضًا "حقوق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن الاحتكار دائمًا ما يثير المقاومة. تمامًا كما تحاول منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية تقويض خدمات الحوسبة السحابية المركزية، تحاول بعض مشاريع Web3 AI إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة وضع البيانات باستخدام تقنية blockchain. المشكلة الرئيسية في نماذج وضع البيانات التقليدية لا تكمن في التقنية، بل في عدم منطقية تصميم آلية الحوافز.
على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وسم الصور الطبية، لكنه يحصل فقط على أجر ضئيل، بينما قد تساوي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على هذه البيانات مليارات الدولارات، ولا يستطيع الطبيب مشاركة أي من العائدات. هذه التوزيعة غير العادلة للقيمة تضرب بشدة حوافز توفير البيانات عالية الجودة.
قد يؤدي إدخال آلية تحفيز الرموز في Web3 إلى تغيير هذا الوضع. في النموذج الجديد، لم يعد مُعَلِّم البيانات "عمال بيانات" رخيصين، بل أصبحوا "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة AI. من الواضح أن فوائد إعادة تشكيل علاقات الإنتاج بواسطة Web3 في مجال تعليم البيانات أكثر وضوحًا من تلك الموجودة في مجال قوة الحوسبة.
من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين أطلق رمزًا في نفس الوقت الذي أعلنت فيه شركات التكنولوجيا الكبرى عن استحواذاتها بأسعار خيالية، هل هي مصادفة أم ترتيب مدروس؟ على أي حال، يعكس ذلك أن السوق قد وصلت إلى نقطة تحول: سواء في Web3 AI أو AI التقليدي، فقد انتقلنا من "تنافس القوة الحاسوبية" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".
عندما تستخدم الشركات التقليدية الأموال لبناء حواجز بيانات، يقوم Web3 بإجراء تجربة "دمقرطة البيانات" على نطاق أوسع من خلال الاقتصاد الرمزي. لقد بدأت بالفعل "الحرب السرية" حول من يمتلك مستقبل الذكاء الاصطناعي، وستؤثر نتائجها بعمق على اتجاه تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على المجتمع.