El nuevo campo de batalla de la IA: el etiquetado de datos se convierte en el foco de atención en la competencia entre gigantes tradicionales y proyectos Web3.
Nuevo campo de batalla en el ámbito 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 pasando de la competencia por el poder de cálculo a la competencia por datos de alta calidad. Esta tendencia se ha reflejado plenamente en una serie reciente de eventos.
Un gigante de las redes sociales ha adquirido casi la mitad de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por la sorprendente suma de 14,800 millones de dólares, lo que ha generado un gran debate en todo el sector tecnológico. Al mismo tiempo, un proyecto de IA en blockchain que está a punto de llevar a cabo un evento de generación de tokens (TGE) aún enfrenta dudas sobre la especulación del concepto y la falta de sustancia. Detrás de este marcado contraste, puede que se esconda una importante tendencia que el mercado no ha logrado reconocer adecuadamente.
La anotación de datos, como un campo que requiere inteligencia humana y juicio profesional, tiene un valor que supera con creces la agregación de potencia de cálculo descentralizada. Aunque la historia de desafiar a los gigantes de la computación en la nube utilizando recursos de GPU ociosos es fascinante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada, y la principal ventaja competitiva radica en el precio y la disponibilidad. Esta ventaja puede ser fácilmente compensada por las grandes empresas tecnológicas mediante la reducción de precios o el aumento de la oferta.
En comparación, la anotación de datos de alta calidad requiere conocimientos especializados, antecedentes culturales y experiencia cognitiva únicos. Por ejemplo, la anotación precisa de diagnósticos de imágenes de cáncer necesita la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis preciso del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de traders experimentados. Esta irreemplazabilidad ha construido una profunda muralla defensiva para la industria de la anotación de datos.
Recientemente, un gigante de las redes sociales anunció una operación de adquisición que no solo es la mayor inversión única en el ámbito de la IA este año, sino que también es digno de atención que el joven fundador de la empresa adquirida asumirá al mismo tiempo el cargo de responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" que se ha creado. Esta empresa de etiquetado de datos tiene como clientes a varias conocidas compañías de IA, gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, y cuenta con más de 300,000 etiquetadores formados profesionalmente.
Este caso de adquisición revela un hecho importante: en la etapa actual, la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura de los modelos tiende a homogeneizarse, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos de alta calidad cuidadosamente procesados. Esta transacción, en realidad, está pagando por los "derechos de minería de datos" de la era de la IA.
Sin embargo, el modelo tradicional de etiquetado de datos también enfrenta desafíos, especialmente en lo que respecta a la distribución del valor. Por ejemplo, un médico que pasa horas etiquetando imágenes médicas puede recibir solo una remuneración mínima, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer miles de millones de dólares. Esta grave injusticia en la distribución del valor disuade en gran medida la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
En este contexto, algunos proyectos de IA en blockchain están tratando de reestructurar las reglas de distribución del valor de la anotación de datos a través de mecanismos de incentivos con tokens. Esperan transformar a los anotadores de datos de "trabajadores de datos" baratos en verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Este intento basado en la filosofía Web3 puede tener más potencial que las aplicaciones en el ámbito de la potencia de cálculo.
Tanto los gigantes tecnológicos tradicionales como los nuevos proyectos de blockchain y AI han reconocido la importancia de los datos de alta calidad. Mientras que los gigantes tradicionales intentan construir barreras de datos con dinero, los proyectos de Web3 están tratando de establecer un ecosistema de datos más democratizado a través de la economía de tokens. Esta lucha sobre la dirección futura del desarrollo de la AI apenas ha comenzado.
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NewDAOdreamer
· 07-31 08:11
148 mil millones en comprar datos vale la pena
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TrustMeBro
· 07-31 07:41
Cadena de bloques es el futuro de la IA
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OnchainDetective
· 07-30 05:24
Token también debe dividir el pastel
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CrossChainBreather
· 07-28 08:18
Los gigantes del sector están entrando, ¡mira rápido!
El nuevo campo de batalla de la IA: el etiquetado de datos se convierte en el foco de atención en la competencia entre gigantes tradicionales y proyectos Web3.
Nuevo campo de batalla en el ámbito 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 pasando de la competencia por el poder de cálculo a la competencia por datos de alta calidad. Esta tendencia se ha reflejado plenamente en una serie reciente de eventos.
Un gigante de las redes sociales ha adquirido casi la mitad de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por la sorprendente suma de 14,800 millones de dólares, lo que ha generado un gran debate en todo el sector tecnológico. Al mismo tiempo, un proyecto de IA en blockchain que está a punto de llevar a cabo un evento de generación de tokens (TGE) aún enfrenta dudas sobre la especulación del concepto y la falta de sustancia. Detrás de este marcado contraste, puede que se esconda una importante tendencia que el mercado no ha logrado reconocer adecuadamente.
La anotación de datos, como un campo que requiere inteligencia humana y juicio profesional, tiene un valor que supera con creces la agregación de potencia de cálculo descentralizada. Aunque la historia de desafiar a los gigantes de la computación en la nube utilizando recursos de GPU ociosos es fascinante, la potencia de cálculo es esencialmente una mercancía estandarizada, y la principal ventaja competitiva radica en el precio y la disponibilidad. Esta ventaja puede ser fácilmente compensada por las grandes empresas tecnológicas mediante la reducción de precios o el aumento de la oferta.
En comparación, la anotación de datos de alta calidad requiere conocimientos especializados, antecedentes culturales y experiencia cognitiva únicos. Por ejemplo, la anotación precisa de diagnósticos de imágenes de cáncer necesita la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis preciso del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de traders experimentados. Esta irreemplazabilidad ha construido una profunda muralla defensiva para la industria de la anotación de datos.
Recientemente, un gigante de las redes sociales anunció una operación de adquisición que no solo es la mayor inversión única en el ámbito de la IA este año, sino que también es digno de atención que el joven fundador de la empresa adquirida asumirá al mismo tiempo el cargo de responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" que se ha creado. Esta empresa de etiquetado de datos tiene como clientes a varias conocidas compañías de IA, gigantes tecnológicos y departamentos gubernamentales, y cuenta con más de 300,000 etiquetadores formados profesionalmente.
Este caso de adquisición revela un hecho importante: en la etapa actual, la potencia de cálculo ya no es escasa, la arquitectura de los modelos tiende a homogeneizarse, y lo que realmente determina el límite superior de la inteligencia artificial son los datos de alta calidad cuidadosamente procesados. Esta transacción, en realidad, está pagando por los "derechos de minería de datos" de la era de la IA.
Sin embargo, el modelo tradicional de etiquetado de datos también enfrenta desafíos, especialmente en lo que respecta a la distribución del valor. Por ejemplo, un médico que pasa horas etiquetando imágenes médicas puede recibir solo una remuneración mínima, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos podría valer miles de millones de dólares. Esta grave injusticia en la distribución del valor disuade en gran medida la disposición a proporcionar datos de alta calidad.
En este contexto, algunos proyectos de IA en blockchain están tratando de reestructurar las reglas de distribución del valor de la anotación de datos a través de mecanismos de incentivos con tokens. Esperan transformar a los anotadores de datos de "trabajadores de datos" baratos en verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje de IA. Este intento basado en la filosofía Web3 puede tener más potencial que las aplicaciones en el ámbito de la potencia de cálculo.
Tanto los gigantes tecnológicos tradicionales como los nuevos proyectos de blockchain y AI han reconocido la importancia de los datos de alta calidad. Mientras que los gigantes tradicionales intentan construir barreras de datos con dinero, los proyectos de Web3 están tratando de establecer un ecosistema de datos más democratizado a través de la economía de tokens. Esta lucha sobre la dirección futura del desarrollo de la AI apenas ha comenzado.