La transformation de l'industrie de l'annotation de données AI et les opportunités offertes par le Web3
Récemment, les géants de la technologie ont investi des sommes énormes pour acquérir des entreprises de marquage de données, ce qui a suscité l'attention de l'ensemble du secteur technologique. Pendant ce temps, certains projets d'IA dans le domaine du Web3 continuent de s'efforcer de dépasser les contraintes des idées préconçues. Quel type d'insight de marché cela reflète-t-il derrière ce contraste frappant ?
L'annotation des données, en tant que domaine différencié nécessitant l'intelligence humaine et le jugement professionnel, voit sa valeur de plus en plus mise en avant. Contrairement aux ressources de calcul standardisées, l'annotation des données de haute qualité contient des connaissances professionnelles uniques, des contextes culturels et des expériences cognitives, possédant une rareté difficile à reproduire. Que ce soit pour le diagnostic d'images médicales ou l'analyse des marchés financiers, une profonde accumulation de connaissances par des experts du domaine est nécessaire. Cette irréductibilité essentielle construit une solide barrière à l'entrée pour l'industrie de l'annotation des données.
Une grande entreprise technologique a acquis près de 50 % des actions d'une société de marquage de données pour près de 15 milliards de dollars, ce qui constitue l'investissement le plus marquant de l'année dans le domaine de l'IA. Cette société de marquage de données a été fondée par un entrepreneur sino-américain âgé de seulement 25 ans et est actuellement évaluée à 30 milliards de dollars, avec une liste de clients comprenant de nombreux acteurs de premier plan de l'industrie de l'IA.
Cette acquisition révèle un fait négligé : à une époque où la puissance de calcul n'est plus rare et où les architectures de modèles deviennent de plus en plus homogènes, ce qui détermine réellement le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données de haute qualité soigneusement traitées. Cette démarche des géants est en réalité une lutte pour le "droit d'extraction du pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le modèle traditionnel de marquage de données présente des problèmes de répartition inéquitable de la valeur. Les fournisseurs de données de haute qualité reçoivent souvent des récompenses qui ne correspondent pas à leur contribution, ce qui freine sérieusement l'offre de données de qualité.
Dans ce contexte, les projets Web3 tentent de redéfinir le mécanisme de répartition de la valeur de l'annotation des données grâce à la technologie blockchain. Grâce à des incitations par des tokens, les fournisseurs de données peuvent espérer passer de "travailleurs de données" bon marché à de véritables "actionnaires" des réseaux d'IA. Cette réforme des relations de production pourrait avoir un potentiel plus prometteur que l'application dans le domaine de la puissance de calcul.
Il est à noter que tant les géants technologiques traditionnels que les projets Web3 ont déjà pris conscience que l'accent de la compétition future en matière d'IA se déplace de "la course à la puissance de calcul" vers "la course à la qualité des données". Alors que les géants traditionnels tentent de construire des barrières de données par la force du capital, le Web3 explore un écosystème de données plus ouvert et démocratique.
Ce jeu de pouvoir sur l'avenir de l'IA se déroule discrètement. Dans cette nouvelle arène, les idées innovantes de Web3 pourraient offrir plus de possibilités à l'industrie de l'IA.
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BloodInStreets
· 07-23 13:36
Classique scène de liquidation à terme des pigeons... L'acquisition de l'annotation des données est le creux, ceux qui comprennent, comprennent.
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MemeEchoer
· 07-23 09:29
Pourquoi le prix indiqué est-il si exorbitant ?
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BearMarketBard
· 07-20 17:33
150 milliards de se faire prendre pour des cons de nouveau
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SatoshiChallenger
· 07-20 17:23
150 milliards se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ? J'en ai vu trop de fois.
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SchroedingerAirdrop
· 07-20 17:21
15 milliards pour faire des annotations ? Ça monte vraiment haut.
Révolution de l'annotation de données par l'IA : Web3 redéfinit le mécanisme de répartition de la valeur
La transformation de l'industrie de l'annotation de données AI et les opportunités offertes par le Web3
Récemment, les géants de la technologie ont investi des sommes énormes pour acquérir des entreprises de marquage de données, ce qui a suscité l'attention de l'ensemble du secteur technologique. Pendant ce temps, certains projets d'IA dans le domaine du Web3 continuent de s'efforcer de dépasser les contraintes des idées préconçues. Quel type d'insight de marché cela reflète-t-il derrière ce contraste frappant ?
L'annotation des données, en tant que domaine différencié nécessitant l'intelligence humaine et le jugement professionnel, voit sa valeur de plus en plus mise en avant. Contrairement aux ressources de calcul standardisées, l'annotation des données de haute qualité contient des connaissances professionnelles uniques, des contextes culturels et des expériences cognitives, possédant une rareté difficile à reproduire. Que ce soit pour le diagnostic d'images médicales ou l'analyse des marchés financiers, une profonde accumulation de connaissances par des experts du domaine est nécessaire. Cette irréductibilité essentielle construit une solide barrière à l'entrée pour l'industrie de l'annotation des données.
Une grande entreprise technologique a acquis près de 50 % des actions d'une société de marquage de données pour près de 15 milliards de dollars, ce qui constitue l'investissement le plus marquant de l'année dans le domaine de l'IA. Cette société de marquage de données a été fondée par un entrepreneur sino-américain âgé de seulement 25 ans et est actuellement évaluée à 30 milliards de dollars, avec une liste de clients comprenant de nombreux acteurs de premier plan de l'industrie de l'IA.
Cette acquisition révèle un fait négligé : à une époque où la puissance de calcul n'est plus rare et où les architectures de modèles deviennent de plus en plus homogènes, ce qui détermine réellement le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données de haute qualité soigneusement traitées. Cette démarche des géants est en réalité une lutte pour le "droit d'extraction du pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le modèle traditionnel de marquage de données présente des problèmes de répartition inéquitable de la valeur. Les fournisseurs de données de haute qualité reçoivent souvent des récompenses qui ne correspondent pas à leur contribution, ce qui freine sérieusement l'offre de données de qualité.
Dans ce contexte, les projets Web3 tentent de redéfinir le mécanisme de répartition de la valeur de l'annotation des données grâce à la technologie blockchain. Grâce à des incitations par des tokens, les fournisseurs de données peuvent espérer passer de "travailleurs de données" bon marché à de véritables "actionnaires" des réseaux d'IA. Cette réforme des relations de production pourrait avoir un potentiel plus prometteur que l'application dans le domaine de la puissance de calcul.
Il est à noter que tant les géants technologiques traditionnels que les projets Web3 ont déjà pris conscience que l'accent de la compétition future en matière d'IA se déplace de "la course à la puissance de calcul" vers "la course à la qualité des données". Alors que les géants traditionnels tentent de construire des barrières de données par la force du capital, le Web3 explore un écosystème de données plus ouvert et démocratique.
Ce jeu de pouvoir sur l'avenir de l'IA se déroule discrètement. Dans cette nouvelle arène, les idées innovantes de Web3 pourraient offrir plus de possibilités à l'industrie de l'IA.