# AI數據賽道的潛力與Web3 DataFi的崛起在全球競相構建最佳基礎模型的時代,計算能力和模型架構固然重要,但真正的護城河是訓練數據。本月AI圈最引人注目的事件莫過於Meta展現實力,組建了一支以華人科研人才爲主的豪華AI團隊。領隊是年僅28歲、創建了Scale AI的Alexander Wang。Scale AI目前估值290億美金,爲包括美國軍方、OpenAI、Anthropic和Meta在內的多家AI巨頭提供數據服務。Scale AI之所以能從衆多獨角獸中脫穎而出,關鍵在於它早早發現了數據在AI產業中的重要性。算力、模型、數據是AI模型的三大支柱。如果將大模型比作一個人,那麼模型是身體、算力是食物,而數據則是知識和信息。隨着LLM的迅速發展,業界的重點從模型逐漸轉移到算力,如今大多數模型都已確立了transformer作爲框架。各大巨頭或自建超級計算集羣,或與雲服務提供商籤訂長期協議。在解決了算力的基礎需求後,數據的重要性日益凸顯。Scale AI不僅致力於對現有數據進行挖掘,還將目光投向更長遠的數據生成業務。該公司正嘗試通過不同領域的人工專家團隊爲AI模型提供更優質的訓練數據。模型訓練分爲預訓練和微調兩個階段。預訓練類似嬰兒學說話的過程,需要大量從網上爬取的文本、代碼等信息。微調則像學校教育,有明確的目標和方向。相應地,所需數據也分爲兩類:一類是無需太多處理的大量數據,另一類則需要精細設計和篩選,以培養模型特定能力。隨着模型能力的進一步提升,各種更加精細、專業的訓練數據將成爲模型能力的關鍵影響因素。從長遠來看,AI數據也是一個具備滾雪球效應的賽道,隨着前期工作的積累,數據資產將具備複利能力,越老越有價值。# Web3 DataFi:AI數據的理想沃土相比傳統數據公司,Web3在AI數據領域擁有天然優勢,由此誕生了DataFi這一新概念。Web3 DataFi的優勢主要體現在以下幾個方面:1. 智能合約保障數據主權、安全和隱私2. 分布式架構吸引全球最適合的勞動力3. 明確的區塊鏈激勵和結算機制4. 構建高效、開放的一站式數據市場對於普通用戶而言,DataFi是最容易參與的去中心化AI項目。用戶無需昂貴的硬件投入或專業技術背景,只需通過簡單的任務即可參與其中,如提供數據、評估模型輸出等。# Web3 DataFi的潛力項目目前,多個DataFi項目已獲得可觀融資,展現出巨大潛力:1. Sahara AI:致力於打造去中心化AI基礎設施和交易市場2. Yupp:AI模型反饋平台,用戶可評選不同模型的輸出質量3. Vana:將用戶個人數據轉化爲可貨幣化的數字資產4. Chainbase:專注鏈上數據,覆蓋200多條區塊鏈5. Sapien:將人類知識轉化爲高質量AI訓練數據6. Prisma X:機器人開放協調層,關注物理數據收集7. Masa:Bittensor生態的頭部子網項目,提供實時數據訪問8. Irys:專注可編程數據存儲和計算9. ORO:賦能普通人參與AI貢獻10. Gata:去中心化數據層,提供多種數據採集和處理工具這些項目雖然目前壁壘不高,但平台優勢會隨用戶和生態粘性的積累迅速形成。早期應着重關注激勵措施和用戶體驗,以吸引足夠的用戶。同時,項目方需要考慮如何管理人工、保障數據質量,避免劣幣驅逐良幣的情況發生。此外,提高透明度、加快去中心化進程也是這些項目面臨的重要挑戰。DataFi的大規模採用需要同時吸引個人用戶和主流企業客戶,形成完整的生態閉環。DataFi代表着人類智能長期培育機器智能的過程,同時通過智能合約保障人類勞動的收益。對於那些對AI時代充滿期待又保有區塊鏈理想的人來說,參與DataFi無疑是一個順應趨勢的明智選擇。
Web3 DataFi:AI數據賽道的新機遇與潛力項目分析
AI數據賽道的潛力與Web3 DataFi的崛起
在全球競相構建最佳基礎模型的時代,計算能力和模型架構固然重要,但真正的護城河是訓練數據。本月AI圈最引人注目的事件莫過於Meta展現實力,組建了一支以華人科研人才爲主的豪華AI團隊。領隊是年僅28歲、創建了Scale AI的Alexander Wang。Scale AI目前估值290億美金,爲包括美國軍方、OpenAI、Anthropic和Meta在內的多家AI巨頭提供數據服務。
Scale AI之所以能從衆多獨角獸中脫穎而出,關鍵在於它早早發現了數據在AI產業中的重要性。算力、模型、數據是AI模型的三大支柱。如果將大模型比作一個人,那麼模型是身體、算力是食物,而數據則是知識和信息。
隨着LLM的迅速發展,業界的重點從模型逐漸轉移到算力,如今大多數模型都已確立了transformer作爲框架。各大巨頭或自建超級計算集羣,或與雲服務提供商籤訂長期協議。在解決了算力的基礎需求後,數據的重要性日益凸顯。
Scale AI不僅致力於對現有數據進行挖掘,還將目光投向更長遠的數據生成業務。該公司正嘗試通過不同領域的人工專家團隊爲AI模型提供更優質的訓練數據。
模型訓練分爲預訓練和微調兩個階段。預訓練類似嬰兒學說話的過程,需要大量從網上爬取的文本、代碼等信息。微調則像學校教育,有明確的目標和方向。相應地,所需數據也分爲兩類:一類是無需太多處理的大量數據,另一類則需要精細設計和篩選,以培養模型特定能力。
隨着模型能力的進一步提升,各種更加精細、專業的訓練數據將成爲模型能力的關鍵影響因素。從長遠來看,AI數據也是一個具備滾雪球效應的賽道,隨着前期工作的積累,數據資產將具備複利能力,越老越有價值。
Web3 DataFi:AI數據的理想沃土
相比傳統數據公司,Web3在AI數據領域擁有天然優勢,由此誕生了DataFi這一新概念。Web3 DataFi的優勢主要體現在以下幾個方面:
對於普通用戶而言,DataFi是最容易參與的去中心化AI項目。用戶無需昂貴的硬件投入或專業技術背景,只需通過簡單的任務即可參與其中,如提供數據、評估模型輸出等。
Web3 DataFi的潛力項目
目前,多個DataFi項目已獲得可觀融資,展現出巨大潛力:
這些項目雖然目前壁壘不高,但平台優勢會隨用戶和生態粘性的積累迅速形成。早期應着重關注激勵措施和用戶體驗,以吸引足夠的用戶。同時,項目方需要考慮如何管理人工、保障數據質量,避免劣幣驅逐良幣的情況發生。
此外,提高透明度、加快去中心化進程也是這些項目面臨的重要挑戰。DataFi的大規模採用需要同時吸引個人用戶和主流企業客戶,形成完整的生態閉環。
DataFi代表着人類智能長期培育機器智能的過程,同時通過智能合約保障人類勞動的收益。對於那些對AI時代充滿期待又保有區塊鏈理想的人來說,參與DataFi無疑是一個順應趨勢的明智選擇。