Глобальний AI-даних конкурс: Зростання DataFi та переваги Web3

На фоні стрімкого розвитку індустрії штучного інтелекту дані поступово стають ключовою опорою для збереження конкурентних переваг моделей ШІ. З постійним підвищенням можливостей моделей вплив високоякісних, спеціалізованих навчальних даних на продуктивність моделей стає все більш важливим. У цьому тренді індустрія послуг даних ШІ отримала нові можливості для розвитку.

Успішний шлях Scale AI

Компанія Scale AI, яка є представником у сфері послуг з даних для штучного інтелекту, завдяки своїй проникливості рано зайняла цю нішу. Ця компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з маркування даних для моделей штучного інтелекту, а її оцінка вже досягла 29 мільярдів доларів, серед клієнтів — кілька гігантів штучного інтелекту та американські збройні сили. Успіх Scale AI яскраво демонструє важливу роль даних в індустрії штучного інтелекту.

Два етапи навчання AI-моделей

Навчання моделей ШІ зазвичай поділяється на два етапи: попереднє навчання та тонка настройка.

1. На етапі попереднього навчання потрібно багато даних з інтернет-текстів, коду тощо, щоб допомогти моделі засвоїти базові мовні навички.

2. Етап доопрацювання потребує ретельно спроектованих і відібраних наборів даних для цілеспрямованого розвитку специфічних можливостей моделі.

Ці два типи даних складають основний зміст бізнесу в галузі послуг даних для ШІ. З розвитком галузі дедалі більш точні та професійні дані для навчання стануть ключовим фактором, що визначає продуктивність моделей.

Переваги Web3 у сфері даних AI

Порівняно з традиційними централізованими моделями даних, Web3 має безліч переваг у сфері даних AI:

1. Смарт-контракти забезпечують право власності на дані, їх безпеку та конфіденційність.

2. Розподілена архітектура може залучити якісну робочу силу з усього світу.

3. Блокчейн забезпечує прозорі механізми заохочення та розрахунків.

4. Сприятиме створенню ефективного та відкритого ринку обміну даними.

Ці переваги роблять Web3 ідеальною платформою для AI даних, і DataFi виникає відповідно. Для звичайних користувачів DataFi є чудовою можливістю долучитися до AI революції, з низьким порогом входження та різноманітними формами.

Потенційні проекти в секторі DataFi

Наразі вже кілька проектів DataFi отримали значне фінансування, що підтверджує оптимізм ринку капіталу щодо цієї сфери. Деякі представницькі проекти включають:

• Sahara AI: створення децентралізованої AI інфраструктури та торгової платформи
• Yupp:AI модель зворотного зв'язку
• Vana: платформа монетизації особистих даних
• Chainbase: постачальник послуг даних на блокчейні
• Sapien: платформа для перетворення людських знань на навчальні дані для ШІ
• Prisma X: Роботизований відкритий координаційний рівень
• Masa: підпроект екосистеми Bittensor
• Irys: програмована платформа для зберігання та обробки даних
• ORO: платформа для участі звичайних людей у внесках в ШІ
• Gata: децентралізований рівень даних

Ці проекти мають свої особливості і охоплюють різні підсектори DataFi.

Виклики, з якими стикається проект DataFi

Хоча перспективи великі, проекти DataFi все ще стикаються з певними викликами:

1. Як забезпечити якість даних, залучаючи користувачів.
2. Підвищити прозорість проекту, досягти справжньої децентралізації.
3. Збалансувати попит на toC і toB, створити здорову екосистему.

У майбутньому DataFi має стати важливим зв’язком між людським інтелектом і машинним інтелектом. Для ідеалістів блокчейну та учасників ери ШІ DataFi, безумовно, є новою галуззю, на яку варто звернути увагу.