El nuevo foco de la industria de la IA: de la competencia de potencia computacional a la revalorización de la etiquetación de datos
Recientemente, las grandes inversiones de las empresas tecnológicas en el campo de la anotación de datos han llamado la atención de la industria. Una gran empresa de redes sociales adquirió cerca del 50% de una compañía de anotación de datos por 14,8 mil millones de dólares, un movimiento que no solo redefine el valor de la anotación de datos, sino que también revela la importante transformación que está experimentando la industria de la IA.
Al mismo tiempo, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 aún luchan por deshacerse de la etiqueta de "especulación conceptual". ¿Qué cambios profundos en el mercado reflejan, en realidad, este marcado contraste?
Primero, la anotación de datos se está convirtiendo en una pista más valiosa que la agregación de potencia computacional descentralizada. Aunque la historia de desafiar a los gigantes de la computación en la nube utilizando GPU ociosas es fascinante, la potencia computacional es esencialmente una mercancía estandarizada, con las principales diferencias en precio y disponibilidad. Una vez que los gigantes tradicionales ajusten sus estrategias, esta ventaja podría desaparecer rápidamente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. La anotación de alta calidad incorpora conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no pueden ser simplemente replicados como la Potencia computacional de una GPU. Por ejemplo, la anotación precisa en el diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis del sentimiento del mercado financiero no puede prescindir de las percepciones prácticas de traders con experiencia.
Esta escasez y no fungibilidad otorgan a la anotación de datos un valor estratégico mucho mayor que la potencia computacional. Recientemente, un gigante de las redes sociales gastó 14.8 mil millones de dólares para adquirir el 49% de una empresa de anotación de datos, siendo esta la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo más notable es que el fundador de 25 años de la empresa adquirida también estará a cargo del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" establecido por la parte compradora.
La lista de clientes de esta empresa de etiquetado de datos es considerada una "superestrella" en el ámbito de la IA: desde importantes instituciones de investigación en IA hasta gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, todos son sus socios de larga data. La empresa cuenta con más de 300,000 etiquetadores capacitados profesionalmente, especializados en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Este caso de adquisición revela un hecho que ha sido ignorado: mientras la industria sigue debatiendo sobre el rendimiento de los modelos, la verdadera competencia se ha trasladado silenciosamente a la fuente de datos. Se está librando una "guerra oculta" por el control del futuro de la IA.
Con la Potencia computacional ya no siendo escasa, y las arquitecturas de modelos tendiendo a la homogeneización, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente procesados. Esta enorme inversión no es solo la adquisición de una empresa de subcontratación, sino que se trata de la lucha por los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provoca resistencia. Así como las plataformas de potencia computacional descentralizadas intentan revolucionar los servicios tradicionales de computación en la nube, algunos proyectos de Web3 AI están tratando de reconfigurar las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en los defectos en el diseño del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibir una mísera remuneración. Y estos modelos de IA entrenados con esos datos pueden valer miles de millones de dólares, mientras que los médicos que contribuyeron con los datos no pueden compartir las ganancias. Esta extremadamente injusta distribución del valor desincentiva gravemente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
El mecanismo de incentivos de tokens de la tecnología Web3 ofrece nuevas ideas para resolver este problema. En este modelo, los contribuyentes de datos ya no son "trabajadores de datos" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de IA. Es evidente que la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción es más atractiva en el ámbito de la anotación de datos.
Es importante notar que un proyecto de IA Web3 lanza un token justo en este momento crítico, ¿es esto solo una coincidencia? De cualquier manera, esto refleja un importante punto de inflexión en el mercado: ya sea IA Web3 o IA tradicional, el enfoque de la industria ha cambiado de "competencia en potencia computacional" a "competencia en calidad de datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con capital, Web3 está intentando crear un experimento de "democratización de datos" más abierto a través de la economía de tokens. Este juego sobre el futuro de la IA apenas ha comenzado.
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fomo_fighter
· 08-12 03:57
¿14.8 mil millones? ¿El capital se ha vuelto loco?
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GmGmNoGn
· 08-11 20:14
¿Qué hay de bueno en etiquetar datos? De todos modos, no se puede competir con los gigantes.
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NotFinancialAdviser
· 08-11 20:13
Me muero de risa, finalmente he comenzado a etiquetar datos.
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OnchainDetective
· 08-11 20:13
Es evidente que 14.8 mil millones de dólares son demasiado inusuales; hay grandes trampas ocultas en los datos.
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GetRichLeek
· 08-11 20:04
No me equivoqué al comprar locamente conceptos de datos anoche, esta vez comprar la caída fue un acierto.
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gas_fee_therapist
· 08-11 20:01
Otra ronda de toma a la gente por tonta en el lugar.
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AirdropATM
· 08-11 19:53
¿148 mil millones también es demasiado para gastar?
El giro de la industria de IA: de la competencia en potencia computacional a la revalorización del etiquetado de datos
El nuevo foco de la industria de la IA: de la competencia de potencia computacional a la revalorización de la etiquetación de datos
Recientemente, las grandes inversiones de las empresas tecnológicas en el campo de la anotación de datos han llamado la atención de la industria. Una gran empresa de redes sociales adquirió cerca del 50% de una compañía de anotación de datos por 14,8 mil millones de dólares, un movimiento que no solo redefine el valor de la anotación de datos, sino que también revela la importante transformación que está experimentando la industria de la IA.
Al mismo tiempo, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 aún luchan por deshacerse de la etiqueta de "especulación conceptual". ¿Qué cambios profundos en el mercado reflejan, en realidad, este marcado contraste?
Primero, la anotación de datos se está convirtiendo en una pista más valiosa que la agregación de potencia computacional descentralizada. Aunque la historia de desafiar a los gigantes de la computación en la nube utilizando GPU ociosas es fascinante, la potencia computacional es esencialmente una mercancía estandarizada, con las principales diferencias en precio y disponibilidad. Una vez que los gigantes tradicionales ajusten sus estrategias, esta ventaja podría desaparecer rápidamente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. La anotación de alta calidad incorpora conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no pueden ser simplemente replicados como la Potencia computacional de una GPU. Por ejemplo, la anotación precisa en el diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis del sentimiento del mercado financiero no puede prescindir de las percepciones prácticas de traders con experiencia.
Esta escasez y no fungibilidad otorgan a la anotación de datos un valor estratégico mucho mayor que la potencia computacional. Recientemente, un gigante de las redes sociales gastó 14.8 mil millones de dólares para adquirir el 49% de una empresa de anotación de datos, siendo esta la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo más notable es que el fundador de 25 años de la empresa adquirida también estará a cargo del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" establecido por la parte compradora.
La lista de clientes de esta empresa de etiquetado de datos es considerada una "superestrella" en el ámbito de la IA: desde importantes instituciones de investigación en IA hasta gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, todos son sus socios de larga data. La empresa cuenta con más de 300,000 etiquetadores capacitados profesionalmente, especializados en proporcionar servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA.
Este caso de adquisición revela un hecho que ha sido ignorado: mientras la industria sigue debatiendo sobre el rendimiento de los modelos, la verdadera competencia se ha trasladado silenciosamente a la fuente de datos. Se está librando una "guerra oculta" por el control del futuro de la IA.
Con la Potencia computacional ya no siendo escasa, y las arquitecturas de modelos tendiendo a la homogeneización, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son los datos que han sido cuidadosamente procesados. Esta enorme inversión no es solo la adquisición de una empresa de subcontratación, sino que se trata de la lucha por los "derechos de extracción de petróleo" en la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provoca resistencia. Así como las plataformas de potencia computacional descentralizadas intentan revolucionar los servicios tradicionales de computación en la nube, algunos proyectos de Web3 AI están tratando de reconfigurar las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en los defectos en el diseño del mecanismo de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibir una mísera remuneración. Y estos modelos de IA entrenados con esos datos pueden valer miles de millones de dólares, mientras que los médicos que contribuyeron con los datos no pueden compartir las ganancias. Esta extremadamente injusta distribución del valor desincentiva gravemente la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
El mecanismo de incentivos de tokens de la tecnología Web3 ofrece nuevas ideas para resolver este problema. En este modelo, los contribuyentes de datos ya no son "trabajadores de datos" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de IA. Es evidente que la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción es más atractiva en el ámbito de la anotación de datos.
Es importante notar que un proyecto de IA Web3 lanza un token justo en este momento crítico, ¿es esto solo una coincidencia? De cualquier manera, esto refleja un importante punto de inflexión en el mercado: ya sea IA Web3 o IA tradicional, el enfoque de la industria ha cambiado de "competencia en potencia computacional" a "competencia en calidad de datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con capital, Web3 está intentando crear un experimento de "democratización de datos" más abierto a través de la economía de tokens. Este juego sobre el futuro de la IA apenas ha comenzado.