ساحة المعركة الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من صراع قوة الحوسبة إلى إعادة تقييم قيمة بيانات التوصيف
مؤخراً، حدث شيء بارز في مجال الذكاء الاصطناعي: استحوذ عملاق تكنولوجي على ما يقرب من نصف أسهم شركة لتوصيف البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار. أثار هذا الإجراء ضجة كبيرة في وادي السيليكون، حيث يعتقد الكثيرون أن هذا العملاق أعاد تسعير توصيل البيانات بسعر فلكي. في الوقت نفسه، لا تزال بعض مشاريع Web3 AI تكافح للتخلص من علامة "الترويج المفاهيمي". خلف هذا التباين الكبير، ماذا يغفل السوق حقاً؟
في الواقع، تعتبر العلامة التجارية للبيانات أكثر قيمة من تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة لمواجهة عمالقة الحوسبة السحابية تبدو مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها هي سلعة موحدة، والاختلاف الرئيسي يكمن في السعر والتوافر. يبدو أن ميزة السعر يمكن أن تبحث عن فرص في احتكار العمالقة، لكن التوافر مقيد بالتوزيع الجغرافي، وتأخير الشبكة، وغيرها من العوامل، وبمجرد أن يخفض العمالقة الأسعار أو يزيدون العرض، ستختفي هذه الميزة بسرعة.
بالمقارنة، فإن وضع العلامات على البيانات هو مجال يتطلب ذكاءً بشريًا وحكمًا متخصصًا. كل علامة عالية الجودة تحتوي على معرفة متخصصة فريدة، وسياق ثقافي، وتجربة إدراكية، ولا يمكن تكرارها بشكل قياسي مثل قوة الحوسبة GPU. على سبيل المثال، تتطلب علامة تشخيص صورة سرطان دقيقة حدسًا متخصصًا من طبيب أورام ذو خبرة، كما أن تحليل مشاعر سوق المال بدقة لا يمكن أن يتم بدون خبرة عملية من متداولي وول ستريت. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تعطي وضع العلامات على البيانات عمقًا في الحواجز الدفاعية يفوق بكثير قوة الحوسبة.
مؤخراً، أعلنت إحدى الشركات التقنية العملاقة رسمياً عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات مقابل 14.8 مليار دولار، وهي أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. وما يستحق المزيد من الاهتمام هو أن مؤسس الشركة لتوسيم البيانات ومديرها التنفيذي سيتولى أيضاً رئاسة "مختبر الأبحاث الذكية الفائقة" الذي أنشأته هذه الشركة التقنية العملاقة.
تأسست هذه الشركة في عام 2016 بواسطة رائد الأعمال الصيني الأمريكي البالغ من العمر 25 عامًا، وكان آنذاك طالبًا متخليًا عن جامعة ستانفورد، والآن تقدر قيمة الشركة التي يديرها بـ 30 مليار دولار. قائمة عملاء الشركة تُعتبر "تشكيلة النجوم" في عالم الذكاء الاصطناعي: العديد من شركات التكنولوجيا المعروفة، ومصنعي السيارات، وحتى الجهات الحكومية هم شركاء طويلو الأمد لها. الشركة متخصصة في تقديم خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولديها أكثر من 300,000 مُعَلِّم مُدرَّب بشكل احترافي.
بينما لا يزال الجميع في جدل حول من لديه أداء نموذج أفضل، قام اللاعبون الحقيقيون بهدوء بنقل ساحة المعركة إلى مصدر البيانات. لقد بدأت "حرب خفية" حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.
نجاح هذه الشركة المتخصصة في تعليم البيانات يكشف عن حقيقة مهملة: قوة الحوسبة لم تعد نادرة، وهياكل النماذج تميل إلى التجانس، وما يحدد فعلاً الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات التي تم "تدريبها" بعناية. العملاق التكنولوجي الذي اشترى بأسعار باهظة ليس شركة خارجية، بل هو "حق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن قصة الاحتكار دائماً ما يكون لها متمردون. كما أن منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية تحاول قلب خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع Web3 AI تحاول إعادة كتابة قواعد توزيع قيمة تسمية البيانات تماماً باستخدام blockchain. العيب القاتل في نموذج تسمية البيانات التقليدي ليس مشكلة تقنية، بل هو مشكلة تصميم الحوافز.
على سبيل المثال، يقضي طبيب عدة ساعات في تصنيف الصور الطبية، وقد يحصل فقط على بضعة دولارات كأجر، بينما قيمة نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على هذه البيانات تصل إلى عدة مليارات من الدولارات، ولا يحصل الطبيب على أي شيء. هذه التوزيعة غير العادلة للقيمة تقيد بشدة رغبة توفير البيانات عالية الجودة.
ومع وجود آلية تحفيز رموز Web3، لن يكون المشاركون بعد الآن "عمال زراعيين" رخيصي الثمن، بل سيكونون "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة AI. من الواضح أن ميزة Web3 في تحويل علاقات الإنتاج تكون أكثر وضوحاً في سيناريوهات وضع العلامات على البيانات.
من المثير للاهتمام أن أحد مشاريع Web3 AI قد أجرى حدث توليد الرموز في وقت هذه الصفقة الباهظة، هل هو صدفة أم تخطيط مدروس؟ من وجهة نظر الكاتب، فإن هذا يعكس في الواقع نقطة تحول في السوق: سواء كانت Web3 AI أو AI التقليدية، فقد انتقلنا بالفعل من "قوة الحوسبة" إلى "جودة البيانات".
عندما تبني الشركات التقليدية الحواجز البياناتية بالمال، يقوم Web3 ببناء تجربة أكبر لـ "ديمقراطية البيانات" من خلال الاقتصاد القائم على الرموز. قد تكون هذه المنافسة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي أكثر حدة وتعقيدًا مما نتخيل.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ساحة المعركة الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من نزاع قوة الحوسبة إلى إعادة تقدير بيانات التوصيف
ساحة المعركة الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من صراع قوة الحوسبة إلى إعادة تقييم قيمة بيانات التوصيف
مؤخراً، حدث شيء بارز في مجال الذكاء الاصطناعي: استحوذ عملاق تكنولوجي على ما يقرب من نصف أسهم شركة لتوصيف البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار. أثار هذا الإجراء ضجة كبيرة في وادي السيليكون، حيث يعتقد الكثيرون أن هذا العملاق أعاد تسعير توصيل البيانات بسعر فلكي. في الوقت نفسه، لا تزال بعض مشاريع Web3 AI تكافح للتخلص من علامة "الترويج المفاهيمي". خلف هذا التباين الكبير، ماذا يغفل السوق حقاً؟
في الواقع، تعتبر العلامة التجارية للبيانات أكثر قيمة من تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة لمواجهة عمالقة الحوسبة السحابية تبدو مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها هي سلعة موحدة، والاختلاف الرئيسي يكمن في السعر والتوافر. يبدو أن ميزة السعر يمكن أن تبحث عن فرص في احتكار العمالقة، لكن التوافر مقيد بالتوزيع الجغرافي، وتأخير الشبكة، وغيرها من العوامل، وبمجرد أن يخفض العمالقة الأسعار أو يزيدون العرض، ستختفي هذه الميزة بسرعة.
بالمقارنة، فإن وضع العلامات على البيانات هو مجال يتطلب ذكاءً بشريًا وحكمًا متخصصًا. كل علامة عالية الجودة تحتوي على معرفة متخصصة فريدة، وسياق ثقافي، وتجربة إدراكية، ولا يمكن تكرارها بشكل قياسي مثل قوة الحوسبة GPU. على سبيل المثال، تتطلب علامة تشخيص صورة سرطان دقيقة حدسًا متخصصًا من طبيب أورام ذو خبرة، كما أن تحليل مشاعر سوق المال بدقة لا يمكن أن يتم بدون خبرة عملية من متداولي وول ستريت. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تعطي وضع العلامات على البيانات عمقًا في الحواجز الدفاعية يفوق بكثير قوة الحوسبة.
مؤخراً، أعلنت إحدى الشركات التقنية العملاقة رسمياً عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات مقابل 14.8 مليار دولار، وهي أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. وما يستحق المزيد من الاهتمام هو أن مؤسس الشركة لتوسيم البيانات ومديرها التنفيذي سيتولى أيضاً رئاسة "مختبر الأبحاث الذكية الفائقة" الذي أنشأته هذه الشركة التقنية العملاقة.
تأسست هذه الشركة في عام 2016 بواسطة رائد الأعمال الصيني الأمريكي البالغ من العمر 25 عامًا، وكان آنذاك طالبًا متخليًا عن جامعة ستانفورد، والآن تقدر قيمة الشركة التي يديرها بـ 30 مليار دولار. قائمة عملاء الشركة تُعتبر "تشكيلة النجوم" في عالم الذكاء الاصطناعي: العديد من شركات التكنولوجيا المعروفة، ومصنعي السيارات، وحتى الجهات الحكومية هم شركاء طويلو الأمد لها. الشركة متخصصة في تقديم خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولديها أكثر من 300,000 مُعَلِّم مُدرَّب بشكل احترافي.
بينما لا يزال الجميع في جدل حول من لديه أداء نموذج أفضل، قام اللاعبون الحقيقيون بهدوء بنقل ساحة المعركة إلى مصدر البيانات. لقد بدأت "حرب خفية" حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.
نجاح هذه الشركة المتخصصة في تعليم البيانات يكشف عن حقيقة مهملة: قوة الحوسبة لم تعد نادرة، وهياكل النماذج تميل إلى التجانس، وما يحدد فعلاً الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو تلك البيانات التي تم "تدريبها" بعناية. العملاق التكنولوجي الذي اشترى بأسعار باهظة ليس شركة خارجية، بل هو "حق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن قصة الاحتكار دائماً ما يكون لها متمردون. كما أن منصة تجميع قوة الحوسبة السحابية تحاول قلب خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن بعض مشاريع Web3 AI تحاول إعادة كتابة قواعد توزيع قيمة تسمية البيانات تماماً باستخدام blockchain. العيب القاتل في نموذج تسمية البيانات التقليدي ليس مشكلة تقنية، بل هو مشكلة تصميم الحوافز.
على سبيل المثال، يقضي طبيب عدة ساعات في تصنيف الصور الطبية، وقد يحصل فقط على بضعة دولارات كأجر، بينما قيمة نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على هذه البيانات تصل إلى عدة مليارات من الدولارات، ولا يحصل الطبيب على أي شيء. هذه التوزيعة غير العادلة للقيمة تقيد بشدة رغبة توفير البيانات عالية الجودة.
ومع وجود آلية تحفيز رموز Web3، لن يكون المشاركون بعد الآن "عمال زراعيين" رخيصي الثمن، بل سيكونون "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة AI. من الواضح أن ميزة Web3 في تحويل علاقات الإنتاج تكون أكثر وضوحاً في سيناريوهات وضع العلامات على البيانات.
من المثير للاهتمام أن أحد مشاريع Web3 AI قد أجرى حدث توليد الرموز في وقت هذه الصفقة الباهظة، هل هو صدفة أم تخطيط مدروس؟ من وجهة نظر الكاتب، فإن هذا يعكس في الواقع نقطة تحول في السوق: سواء كانت Web3 AI أو AI التقليدية، فقد انتقلنا بالفعل من "قوة الحوسبة" إلى "جودة البيانات".
عندما تبني الشركات التقليدية الحواجز البياناتية بالمال، يقوم Web3 ببناء تجربة أكبر لـ "ديمقراطية البيانات" من خلال الاقتصاد القائم على الرموز. قد تكون هذه المنافسة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي أكثر حدة وتعقيدًا مما نتخيل.