Tiềm năng của đường đua dữ liệu AI và sự trỗi dậy của Web3 DataFi
Trong thời đại mà toàn cầu đang cạnh tranh xây dựng các mô hình cơ sở tốt nhất, sức mạnh tính toán và kiến trúc mô hình dĩ nhiên rất quan trọng, nhưng thực sự là dữ liệu huấn luyện mới là lợi thế cạnh tranh. Sự kiện nổi bật nhất trong tháng này trong cộng đồng AI chính là việc Meta thể hiện sức mạnh của mình, khi thành lập một đội ngũ AI hùng hậu chủ yếu là các tài năng nghiên cứu người Hoa. Đội trưởng là Alexander Wang, mới chỉ 28 tuổi, người đã sáng lập Scale AI. Hiện tại, Scale AI được định giá 29 tỷ đô la Mỹ, cung cấp dịch vụ dữ liệu cho nhiều gã khổng lồ AI, bao gồm quân đội Mỹ, OpenAI, Anthropic và Meta.
Lý do mà Scale AI có thể nổi bật giữa nhiều kỳ lân là vì nó sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI. Năng lực tính toán, mô hình, dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Nếu coi mô hình lớn như một con người, thì mô hình là cơ thể, năng lực tính toán là thức ăn, còn dữ liệu là kiến thức và thông tin.
Với sự phát triển nhanh chóng của LLM, trọng tâm của ngành công nghiệp đã dần chuyển từ mô hình sang sức mạnh tính toán, hiện nay hầu hết các mô hình đã xác lập transformer như khung. Các ông lớn đều xây dựng cụm siêu máy tính riêng hoặc ký hợp đồng dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Sau khi đã giải quyết được nhu cầu cơ bản về sức mạnh tính toán, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên nổi bật.
Scale AI không chỉ tập trung vào việc khai thác dữ liệu hiện có mà còn hướng tới việc tạo ra dữ liệu trong tương lai. Công ty đang cố gắng cung cấp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao hơn cho các mô hình AI thông qua các đội ngũ chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Việc huấn luyện mô hình được chia thành hai giai đoạn: tiền huấn luyện và tinh chỉnh. Tiền huấn luyện giống như quá trình học nói của trẻ em, cần một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin khác được thu thập từ internet. Tinh chỉnh thì giống như giáo dục ở trường, có mục tiêu và hướng đi rõ ràng. Tương ứng, dữ liệu cần thiết cũng được chia thành hai loại: một loại là dữ liệu lớn không cần xử lý nhiều, loại còn lại thì cần thiết kế và chọn lọc tỉ mỉ để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.
Khi khả năng của mô hình được nâng cao hơn nữa, các dữ liệu đào tạo tinh vi và chuyên nghiệp hơn sẽ trở thành yếu tố ảnh hưởng chính đến khả năng của mô hình. Về lâu dài, dữ liệu AI cũng là một lĩnh vực có hiệu ứng quả cầu tuyết, với sự tích lũy của các công việc ban đầu, tài sản dữ liệu sẽ có khả năng sinh lời kép, càng cũ càng có giá trị.
Web3 DataFi: Mảnh đất lý tưởng cho dữ liệu AI
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó hình thành khái niệm mới DataFi. Lợi thế của Web3 DataFi chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Hợp đồng thông minh bảo đảm quyền sở hữu dữ liệu, an toàn và quyền riêng tư
Kiến trúc phân phối thu hút lực lượng lao động phù hợp nhất toàn cầu
Cơ chế khuyến khích và thanh toán blockchain rõ ràng
Xây dựng một thị trường dữ liệu một cửa hiệu quả và mở
Đối với người dùng bình thường, DataFi là dự án AI phi tập trung dễ tham gia nhất. Người dùng không cần đầu tư phần cứng đắt tiền hay có nền tảng kỹ thuật chuyên môn, chỉ cần thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá đầu ra của mô hình, v.v.
Tiềm năng dự án DataFi Web3
Hiện tại, nhiều dự án DataFi đã nhận được khoản tài trợ đáng kể, cho thấy tiềm năng to lớn:
Sahara AI: Cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung và thị trường giao dịch.
Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI, người dùng có thể đánh giá chất lượng đầu ra của các mô hình khác nhau
Vana: Chuyển đổi dữ liệu cá nhân của người dùng thành tài sản số có thể kiếm tiền.
Chainbase: Tập trung vào dữ liệu trên chuỗi, bao phủ hơn 200 chuỗi blockchain.
Sapien: Chuyển đổi kiến thức của con người thành dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao
Prisma X: Lớp phối hợp mở cho robot, chú trọng vào việc thu thập dữ liệu vật lý
Masa: Dự án mạng con hàng đầu của hệ sinh thái Bittensor, cung cấp truy cập dữ liệu thời gian thực.
Irys: Tập trung vào lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình
ORO: Trao quyền cho người bình thường tham gia đóng góp cho AI
Gata: Lớp dữ liệu phi tập trung, cung cấp nhiều công cụ thu thập và xử lý dữ liệu.
Mặc dù các dự án này hiện tại có rào cản không cao, nhưng lợi thế của nền tảng sẽ nhanh chóng hình thành khi tích lũy người dùng và độ bám dính của hệ sinh thái. Vào giai đoạn đầu, cần tập trung vào các biện pháp khuyến khích và trải nghiệm người dùng để thu hút đủ người dùng. Đồng thời, các nhà phát triển dự án cần xem xét cách quản lý nhân sự, đảm bảo chất lượng dữ liệu, tránh tình trạng “tiền xấu đuổi tiền tốt” xảy ra.
Ngoài ra, việc nâng cao tính minh bạch và thúc đẩy quá trình phi tập trung cũng là những thách thức quan trọng mà các dự án này phải đối mặt. Việc áp dụng DataFi trên quy mô lớn cần phải thu hút cả người dùng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp chính thống, để hình thành một vòng sinh thái hoàn chỉnh.
DataFi đại diện cho quá trình con người nuôi dưỡng trí tuệ máy móc trong thời gian dài, đồng thời đảm bảo lợi ích lao động của con người thông qua hợp đồng thông minh. Đối với những người đầy kỳ vọng vào thời đại AI nhưng vẫn giữ vững lý tưởng blockchain, việc tham gia DataFi chắc chắn là một lựa chọn khôn ngoan theo xu hướng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
5 thích
Phần thưởng
5
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-40edb63b
· 10giờ trước
28 tuổi đã 290 tỷ, có tài thì đừng trẻ tuổi nhé
Xem bản gốcTrả lời0
StablecoinEnjoyer
· 10giờ trước
Dữ liệu là vua, còn phải dựa vào nhân tài châu Á.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketHustler
· 10giờ trước
dữ liệu mới là linh hồn của AI, ai còn chơi khả năng tính toán nữa.
Web3 DataFi: Phân tích cơ hội mới và tiềm năng dự án trong lĩnh vực dữ liệu AI
Tiềm năng của đường đua dữ liệu AI và sự trỗi dậy của Web3 DataFi
Trong thời đại mà toàn cầu đang cạnh tranh xây dựng các mô hình cơ sở tốt nhất, sức mạnh tính toán và kiến trúc mô hình dĩ nhiên rất quan trọng, nhưng thực sự là dữ liệu huấn luyện mới là lợi thế cạnh tranh. Sự kiện nổi bật nhất trong tháng này trong cộng đồng AI chính là việc Meta thể hiện sức mạnh của mình, khi thành lập một đội ngũ AI hùng hậu chủ yếu là các tài năng nghiên cứu người Hoa. Đội trưởng là Alexander Wang, mới chỉ 28 tuổi, người đã sáng lập Scale AI. Hiện tại, Scale AI được định giá 29 tỷ đô la Mỹ, cung cấp dịch vụ dữ liệu cho nhiều gã khổng lồ AI, bao gồm quân đội Mỹ, OpenAI, Anthropic và Meta.
Lý do mà Scale AI có thể nổi bật giữa nhiều kỳ lân là vì nó sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI. Năng lực tính toán, mô hình, dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Nếu coi mô hình lớn như một con người, thì mô hình là cơ thể, năng lực tính toán là thức ăn, còn dữ liệu là kiến thức và thông tin.
Với sự phát triển nhanh chóng của LLM, trọng tâm của ngành công nghiệp đã dần chuyển từ mô hình sang sức mạnh tính toán, hiện nay hầu hết các mô hình đã xác lập transformer như khung. Các ông lớn đều xây dựng cụm siêu máy tính riêng hoặc ký hợp đồng dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Sau khi đã giải quyết được nhu cầu cơ bản về sức mạnh tính toán, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng trở nên nổi bật.
Scale AI không chỉ tập trung vào việc khai thác dữ liệu hiện có mà còn hướng tới việc tạo ra dữ liệu trong tương lai. Công ty đang cố gắng cung cấp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao hơn cho các mô hình AI thông qua các đội ngũ chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Việc huấn luyện mô hình được chia thành hai giai đoạn: tiền huấn luyện và tinh chỉnh. Tiền huấn luyện giống như quá trình học nói của trẻ em, cần một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin khác được thu thập từ internet. Tinh chỉnh thì giống như giáo dục ở trường, có mục tiêu và hướng đi rõ ràng. Tương ứng, dữ liệu cần thiết cũng được chia thành hai loại: một loại là dữ liệu lớn không cần xử lý nhiều, loại còn lại thì cần thiết kế và chọn lọc tỉ mỉ để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.
Khi khả năng của mô hình được nâng cao hơn nữa, các dữ liệu đào tạo tinh vi và chuyên nghiệp hơn sẽ trở thành yếu tố ảnh hưởng chính đến khả năng của mô hình. Về lâu dài, dữ liệu AI cũng là một lĩnh vực có hiệu ứng quả cầu tuyết, với sự tích lũy của các công việc ban đầu, tài sản dữ liệu sẽ có khả năng sinh lời kép, càng cũ càng có giá trị.
Web3 DataFi: Mảnh đất lý tưởng cho dữ liệu AI
So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó hình thành khái niệm mới DataFi. Lợi thế của Web3 DataFi chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Đối với người dùng bình thường, DataFi là dự án AI phi tập trung dễ tham gia nhất. Người dùng không cần đầu tư phần cứng đắt tiền hay có nền tảng kỹ thuật chuyên môn, chỉ cần thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá đầu ra của mô hình, v.v.
Tiềm năng dự án DataFi Web3
Hiện tại, nhiều dự án DataFi đã nhận được khoản tài trợ đáng kể, cho thấy tiềm năng to lớn:
Mặc dù các dự án này hiện tại có rào cản không cao, nhưng lợi thế của nền tảng sẽ nhanh chóng hình thành khi tích lũy người dùng và độ bám dính của hệ sinh thái. Vào giai đoạn đầu, cần tập trung vào các biện pháp khuyến khích và trải nghiệm người dùng để thu hút đủ người dùng. Đồng thời, các nhà phát triển dự án cần xem xét cách quản lý nhân sự, đảm bảo chất lượng dữ liệu, tránh tình trạng “tiền xấu đuổi tiền tốt” xảy ra.
Ngoài ra, việc nâng cao tính minh bạch và thúc đẩy quá trình phi tập trung cũng là những thách thức quan trọng mà các dự án này phải đối mặt. Việc áp dụng DataFi trên quy mô lớn cần phải thu hút cả người dùng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp chính thống, để hình thành một vòng sinh thái hoàn chỉnh.
DataFi đại diện cho quá trình con người nuôi dưỡng trí tuệ máy móc trong thời gian dài, đồng thời đảm bảo lợi ích lao động của con người thông qua hợp đồng thông minh. Đối với những người đầy kỳ vọng vào thời đại AI nhưng vẫn giữ vững lý tưởng blockchain, việc tham gia DataFi chắc chắn là một lựa chọn khôn ngoan theo xu hướng.