El nuevo enfoque en el mundo de la IA: el valor de la anotación de datos ha sido redefinido
Recientemente, las grandes adquisiciones de empresas de etiquetado de datos por parte de gigantes tecnológicos han suscitado una amplia atención en la industria. Al mismo tiempo, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 siguen esforzándose por superar las limitaciones de las impresiones preestablecidas. ¿Qué cambios en el mercado reflejan detrás de este marcado contraste?
El valor en el campo de la anotación de datos está siendo reconocido de nuevo. En comparación con la agregación de poder de cómputo descentralizado, muestra un mayor potencial de desarrollo. Aunque la idea de utilizar recursos de GPU inactivos es bastante atractiva, el poder de cómputo sigue siendo esencialmente una mercancía estandarizada, donde los principales puntos de competencia son el precio y la disponibilidad. Una vez que los grandes proveedores de servicios en la nube ajusten sus estrategias, esta ventaja podría desaparecer rápidamente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad encapsula conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no se pueden replicar tan fácilmente como la potencia de cálculo de una GPU. Por ejemplo, la anotación precisa del diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis preciso del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de los traders. Esta escasez e irreemplazabilidad construyen una profunda muralla defensiva para la industria de la anotación de datos.
Un gigante tecnológico ha adquirido recientemente el 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14,800 millones de dólares, la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo que es aún más notable es que el fundador y CEO de la empresa de etiquetado de datos también será responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" creado por este gigante tecnológico.
Este empresario de origen chino, que tiene solo 25 años, era un estudiante universitario que abandonó sus estudios cuando fundó su empresa en 2016. Ahora, la compañía que lidera está valorada en 30 mil millones de dólares. Sus clientes incluyen varias empresas de IA reconocidas, fabricantes de automóviles, empresas tecnológicas y departamentos gubernamentales. Se centran en ofrecer servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, con más de 300,000 etiquetadores profesionales capacitados.
Mientras la industria aún debate sobre el rendimiento de los diferentes modelos de IA, los verdaderos líderes del sector ya han trasladado el campo de batalla a la fuente de datos. Una "guerra silenciosa" por el control del futuro de la IA ya ha comenzado.
El éxito de esta empresa de etiquetado de datos revela un hecho a menudo pasado por alto: en un momento en que la potencia de cálculo ya no es escasa y las arquitecturas de modelo tienden a converger, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son los datos que han sido "entrenados" cuidadosamente. Los gigantes tecnológicos no solo están adquiriendo una empresa de subcontratación a alto precio, sino también los "derechos de extracción de petróleo" de la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provocará resistencia. Así como las plataformas de poder descentralizado intentan desafiar los servicios tradicionales de computación en la nube, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 están tratando de reestructurar las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El principal problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño irracional de los mecanismos de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe una pequeña tarifa por su trabajo, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos puede valer miles de millones de dólares, pero el médico no puede compartir las ganancias. Esta distribución de valor extremadamente injusta desanima la provisión de datos de alta calidad.
La introducción de un mecanismo de incentivos de tokens Web3 podría cambiar esta situación. En el nuevo modelo, los anotadores de datos ya no son "trabajadores digitales" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje AI. Evidentemente, la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el campo de la anotación de datos.
Curiosamente, un proyecto de Web3 AI lanzó su token justo alrededor del momento en que este gigante tecnológico anunció una gran adquisición, ¿es esto una coincidencia o un arreglo cuidadoso? En mi opinión, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto la Web3 AI como la AI tradicional han pasado de la "competencia de potencia de cálculo" a una nueva etapa de "competencia en calidad de datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con dinero, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" a gran escala con la economía de tokens. Esta batalla sobre el futuro de la IA apenas ha comenzado.
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MemeTokenGenius
· 08-04 10:07
¡Ganemos dinero juntos, perros etiquetados! ¡A trabajar en equipo!
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MetamaskMechanic
· 08-04 10:05
¡Etiquetado como súper valor! Menos mal que compré junto con ellos.
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GhostWalletSleuth
· 08-04 10:04
Los ricos han vuelto a especular sobre la etiquetación de datos.
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OfflineNewbie
· 08-04 10:03
La anotación es un punto donde los tontos son tomados por tontos.
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GmGmNoGn
· 08-04 10:02
Los trabajadores finalmente tienen valor.
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GasWastingMaximalist
· 08-04 09:43
El dinero debe gastarse en el lugar correcto, ¿entiendes?
La lucha por el control del futuro de la IA: la anotación de datos se convierte en el nuevo campo de batalla
El nuevo enfoque en el mundo de la IA: el valor de la anotación de datos ha sido redefinido
Recientemente, las grandes adquisiciones de empresas de etiquetado de datos por parte de gigantes tecnológicos han suscitado una amplia atención en la industria. Al mismo tiempo, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 siguen esforzándose por superar las limitaciones de las impresiones preestablecidas. ¿Qué cambios en el mercado reflejan detrás de este marcado contraste?
El valor en el campo de la anotación de datos está siendo reconocido de nuevo. En comparación con la agregación de poder de cómputo descentralizado, muestra un mayor potencial de desarrollo. Aunque la idea de utilizar recursos de GPU inactivos es bastante atractiva, el poder de cómputo sigue siendo esencialmente una mercancía estandarizada, donde los principales puntos de competencia son el precio y la disponibilidad. Una vez que los grandes proveedores de servicios en la nube ajusten sus estrategias, esta ventaja podría desaparecer rápidamente.
En comparación, la anotación de datos es un campo diferenciador que requiere inteligencia humana y juicio profesional. Cada anotación de alta calidad encapsula conocimientos especializados únicos, antecedentes culturales y experiencias cognitivas, que no se pueden replicar tan fácilmente como la potencia de cálculo de una GPU. Por ejemplo, la anotación precisa del diagnóstico de imágenes de cáncer requiere la intuición profesional de médicos oncólogos experimentados, mientras que el análisis preciso del sentimiento del mercado financiero depende de la experiencia práctica de los traders. Esta escasez e irreemplazabilidad construyen una profunda muralla defensiva para la industria de la anotación de datos.
Un gigante tecnológico ha adquirido recientemente el 49% de las acciones de una empresa de etiquetado de datos por 14,800 millones de dólares, la mayor inversión única en el campo de la IA este año. Lo que es aún más notable es que el fundador y CEO de la empresa de etiquetado de datos también será responsable del nuevo "laboratorio de investigación de superinteligencia" creado por este gigante tecnológico.
Este empresario de origen chino, que tiene solo 25 años, era un estudiante universitario que abandonó sus estudios cuando fundó su empresa en 2016. Ahora, la compañía que lidera está valorada en 30 mil millones de dólares. Sus clientes incluyen varias empresas de IA reconocidas, fabricantes de automóviles, empresas tecnológicas y departamentos gubernamentales. Se centran en ofrecer servicios de etiquetado de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, con más de 300,000 etiquetadores profesionales capacitados.
Mientras la industria aún debate sobre el rendimiento de los diferentes modelos de IA, los verdaderos líderes del sector ya han trasladado el campo de batalla a la fuente de datos. Una "guerra silenciosa" por el control del futuro de la IA ya ha comenzado.
El éxito de esta empresa de etiquetado de datos revela un hecho a menudo pasado por alto: en un momento en que la potencia de cálculo ya no es escasa y las arquitecturas de modelo tienden a converger, lo que realmente determina el límite de la inteligencia artificial son los datos que han sido "entrenados" cuidadosamente. Los gigantes tecnológicos no solo están adquiriendo una empresa de subcontratación a alto precio, sino también los "derechos de extracción de petróleo" de la era de la IA.
Sin embargo, el monopolio siempre provocará resistencia. Así como las plataformas de poder descentralizado intentan desafiar los servicios tradicionales de computación en la nube, algunos nuevos proyectos de IA en Web3 están tratando de reestructurar las reglas de distribución de valor en la anotación de datos utilizando tecnología blockchain. El principal problema del modelo tradicional de anotación de datos no radica en la tecnología, sino en el diseño irracional de los mecanismos de incentivos.
Por ejemplo, un médico puede pasar horas etiquetando imágenes médicas, pero solo recibe una pequeña tarifa por su trabajo, mientras que el modelo de IA entrenado con esos datos puede valer miles de millones de dólares, pero el médico no puede compartir las ganancias. Esta distribución de valor extremadamente injusta desanima la provisión de datos de alta calidad.
La introducción de un mecanismo de incentivos de tokens Web3 podría cambiar esta situación. En el nuevo modelo, los anotadores de datos ya no son "trabajadores digitales" baratos, sino verdaderos "accionistas" de la red de modelos de lenguaje AI. Evidentemente, la ventaja de Web3 en la transformación de las relaciones de producción se manifiesta de manera más destacada en el campo de la anotación de datos.
Curiosamente, un proyecto de Web3 AI lanzó su token justo alrededor del momento en que este gigante tecnológico anunció una gran adquisición, ¿es esto una coincidencia o un arreglo cuidadoso? En mi opinión, esto refleja un punto de inflexión en el mercado: tanto la Web3 AI como la AI tradicional han pasado de la "competencia de potencia de cálculo" a una nueva etapa de "competencia en calidad de datos".
Cuando los gigantes tradicionales construyen barreras de datos con dinero, Web3 está construyendo un experimento de "democratización de datos" a gran escala con la economía de tokens. Esta batalla sobre el futuro de la IA apenas ha comenzado.