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Web3 DataFi興起 AI數據賽道潛力無限
AI數據賽道的潛力與Web3 DataFi的興起
近期,AI圈最引人注目的事件莫過於Meta展現出的強大實力。扎克伯格四處招募人才,組建了一支以華人科研人才爲主的豪華AI團隊。其中,年僅28歲的Alexander Wang成爲了領隊。Wang曾創立估值290億美元的Scale AI,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的核心業務是提供大量準確的標注數據。
Scale AI之所以能在衆多獨角獸中脫穎而出,關鍵在於它早早認識到了數據在AI產業中的重要性。算力、模型和數據是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。
在大語言模型快速發展的過程中,業界的重點經歷了從模型到算力的轉移。如今,大多數模型都採用transformer作爲框架,偶爾會有MoE或MoRe等創新。各大巨頭要麼自建超級計算集羣,要麼與AWS等雲服務提供商籤訂長期協議。在解決了算力這一基礎問題後,數據的重要性逐漸凸顯。
與傳統的To B大數據公司不同,Scale AI致力於爲AI模型打造堅實的數據基礎。其業務不僅包括對現有數據的挖掘,還涉及更長遠的數據生成業務。公司還組建了由不同領域人工專家組成的AI訓練團隊,爲AI模型提供更高質量的訓練數據。
模型訓練分爲預訓練和微調兩個階段。預訓練階段類似於嬰兒學習說話的過程,需要向AI模型輸入大量從網上爬取的文本、代碼等信息。微調階段則類似於學校教育,通常有明確的對錯、答案和方向。通過特定的數據集,我們可以培養模型具備所需的能力。
因此,所需的數據也分爲兩類:一類是無需過多處理的大量數據,通常來自Reddit、Twitter、Github等UGC平台的爬蟲數據、公開文獻數據庫和企業私有數據庫;另一類則需要精細設計和篩選,以培養模型的特定優良品質,這需要進行數據清洗、篩選、標注和人工反饋等工作。
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能力的長期主義賽道,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。
在Web3領域,DataFi的概念應運而生。Web3 DataFi具有多方面優勢:
對於普通用戶而言,DataFi是最有利於參與的去中心化AI項目。用戶無需籤訂數據工廠合同,只需登入錢包即可通過完成各種簡單任務參與其中,如提供數據、對模型進行評估、利用AI工具進行簡單創作或參與數據交易等。
目前,Web3 DataFi領域已湧現出一批潛力項目,如Sahara AI、Yupp、Vana、Chainbase、Sapien、Prisma X、Masa、Irys、ORO和Gata等。這些項目分別專注於不同的數據服務領域,包括數據收集、模型評估、個人數據貨幣化、鏈上數據索引等。
雖然當前這些項目的壁壘普遍不高,但一旦積累了用戶和生態粘性,平台優勢將迅速累積。因此,早期項目應在激勵措施和用戶體驗上着重發力。同時,這些數據平台還需要考慮如何管理人工、保障數據產出的質量,避免出現劣幣驅逐良幣的情況。
此外,提高透明度也是當前鏈上項目面臨的一個重要挑戰。越來越多的項目需要展現出公開、透明的長期決心,以推動Web3 DataFi的健康發展。
DataFi的大規模應用路徑包括兩個方面:一是吸引足夠多的普通用戶參與數據採集和生成,形成AI經濟的消費者羣體;二是獲得主流大公司的認可,因爲短期內它們仍是數據大單的主要來源。
總的來說,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,最終實現機器智能對人類的反哺。對於那些對AI時代充滿不確定性的人來說,加入DataFi不失爲一個順應趨勢的明智選擇。