Nouveau point focal de l'industrie de l'IA : de la compétition en puissance de calcul à la revalorisation des données annotées
Récemment, les investissements massifs des géants de la technologie dans le domaine de l'annotation de données ont suscité une large attention dans l'industrie. Une grande entreprise de médias sociaux a acquis près de la moitié des actions d'une société d'annotation de données pour 14,8 milliards de dollars. Cette démarche redéfinit non seulement la valeur de l'annotation de données, mais révèle également les transformations majeures que l'industrie de l'IA est en train de traverser.
Dans le même temps, certains nouveaux projets Web3 AI peinent encore à se débarrasser de l'étiquette de "bulles spéculatives". Quelles transformations profondes du marché se cachent derrière ce contraste marqué ?
Tout d'abord, l'annotation des données devient une piste plus précieuse que l'agrégation décentralisée de puissance de calcul. Bien que l'histoire de l'utilisation des GPU inactifs pour défier les géants du cloud soit captivante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, la principale différence résidant dans le prix et la disponibilité. Une fois que les géants traditionnels ajustent leur stratégie, cet avantage pourrait disparaître rapidement.
En revanche, l'annotation des données est un domaine différencié qui nécessite l'intelligence humaine et un jugement professionnel. Des annotations de haute qualité condensent des connaissances professionnelles uniques, des contextes culturels et des expériences cognitives, et ne peuvent pas être facilement reproduites comme la puissance de calcul GPU. Par exemple, l'annotation précise des diagnostics d'imagerie du cancer nécessite l'intuition professionnelle de médecins oncologues expérimentés, tandis que l'analyse des émotions du marché financier dépend des perspectives pratiques de traders aguerris.
Cette rareté et cette irréplicabilité confèrent à l'annotation des données une valeur stratégique bien supérieure à la Puissance de calcul. Récemment, un géant des réseaux sociaux a dépensé 14,8 milliards de dollars pour acquérir 49 % des actions d'une entreprise d'annotation de données, ce qui représente le plus gros investissement unique dans le domaine de l'IA cette année. Plus remarquablement, le fondateur de 25 ans de l'entreprise acquise sera également responsable du nouveau laboratoire de recherche "super intelligent" créé par l'acquéreur.
La clientèle de cette entreprise de marquage de données est considérée comme une "équipe de stars" dans le domaine de l'IA : des institutions de recherche en IA de premier plan aux géants de la technologie, en passant par des départements gouvernementaux, tous sont des partenaires de longue date. L'entreprise dispose de plus de 300 000 annotateurs formés professionnellement, spécialisés dans la fourniture de services de marquage de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Ce cas d'acquisition révèle un fait souvent négligé : alors que l'industrie débat encore des performances des modèles, la véritable concurrence s'est silencieusement déplacée vers les sources de données. Une "guerre secrète" pour le contrôle de l'avenir de l'IA est en train de se dérouler.
Avec la puissance de calcul qui n'est plus rare et des architectures de modèles qui tendent à se homogénéiser, ce qui détermine vraiment le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données soigneusement traitées. Cet investissement considérable n'est pas seulement l'acquisition d'une entreprise de sous-traitance, mais une lutte pour le "droit d'exploitation du pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le monopole suscite toujours la résistance. Tout comme les plateformes de puissance de calcul décentralisées tentent de renverser les services traditionnels de cloud computing, certains projets Web3 AI essaient de redéfinir les règles de répartition de la valeur de l'annotation de données grâce à la technologie blockchain. Le problème du modèle traditionnel d'annotation de données ne réside pas dans la technologie, mais dans les défauts de conception des mécanismes d'incitation.
Par exemple, un médecin peut passer des heures à annoter des images médicales, mais ne recevoir qu'une rémunération dérisoire. Les modèles d'IA formés à partir de ces données peuvent valoir des milliards de dollars, mais les médecins qui fournissent les données ne peuvent pas partager les bénéfices. Cette répartition de la valeur extrêmement injuste nuit gravement à la volonté de fournir des données de haute qualité.
Le mécanisme d'incitation par des jetons de la technologie Web3 offre une nouvelle perspective pour résoudre ce problème. Dans ce modèle, les contributeurs de données ne sont plus de simples "travailleurs des données" bon marché, mais de véritables "actionnaires" du réseau AI. Il est évident que l'avantage de la transformation des relations de production par Web3 est plus attrayant dans le domaine de l'annotation de données.
Il est à noter qu'un projet Web3 AI lance son jeton à ce moment crucial, est-ce juste une coïncidence ? Quoi qu'il en soit, cela reflète un tournant important sur le marché : que ce soit pour l'IA Web3 ou l'IA traditionnelle, l'accent de l'industrie a désormais été déplacé de la "compétition de puissance de calcul" vers la "compétition de la qualité des données".
Lorsque les géants traditionnels construisent des barrières de données avec du capital, le Web3 essaie de créer une expérience de "démocratisation des données" plus ouverte grâce à l'économie des tokens. Ce jeu sur l'avenir de l'IA ne fait que commencer.
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fomo_fighter
· Il y a 17h
14,8 milliards ? Le capital est devenu fou, n'est-ce pas ?
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GmGmNoGn
· 08-11 20:14
Qu'est-ce qu'il y a de si intéressant dans cette annotation de données, de toute façon, on ne peut pas rivaliser avec les géants.
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NotFinancialAdviser
· 08-11 20:13
Je rigole, ça y est, nous avons enfin commencé à annoter les données.
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OnchainDetective
· 08-11 20:13
Il est évident que 14,8 milliards de dollars sont trop anormaux, des manipulations sont cachées dans les données.
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GetRichLeek
· 08-11 20:04
Je ne regrette pas d'avoir acheté comme un fou des concepts de données hier soir, cette vague pour acheter le dip est précise.
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gas_fee_therapist
· 08-11 20:01
Encore une scène de prise des gens pour des idiots.
Transition de l'industrie de l'IA : de la compétition en puissance de calcul à la revalorisation de la valeur de l'annotation des données
Nouveau point focal de l'industrie de l'IA : de la compétition en puissance de calcul à la revalorisation des données annotées
Récemment, les investissements massifs des géants de la technologie dans le domaine de l'annotation de données ont suscité une large attention dans l'industrie. Une grande entreprise de médias sociaux a acquis près de la moitié des actions d'une société d'annotation de données pour 14,8 milliards de dollars. Cette démarche redéfinit non seulement la valeur de l'annotation de données, mais révèle également les transformations majeures que l'industrie de l'IA est en train de traverser.
Dans le même temps, certains nouveaux projets Web3 AI peinent encore à se débarrasser de l'étiquette de "bulles spéculatives". Quelles transformations profondes du marché se cachent derrière ce contraste marqué ?
Tout d'abord, l'annotation des données devient une piste plus précieuse que l'agrégation décentralisée de puissance de calcul. Bien que l'histoire de l'utilisation des GPU inactifs pour défier les géants du cloud soit captivante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, la principale différence résidant dans le prix et la disponibilité. Une fois que les géants traditionnels ajustent leur stratégie, cet avantage pourrait disparaître rapidement.
En revanche, l'annotation des données est un domaine différencié qui nécessite l'intelligence humaine et un jugement professionnel. Des annotations de haute qualité condensent des connaissances professionnelles uniques, des contextes culturels et des expériences cognitives, et ne peuvent pas être facilement reproduites comme la puissance de calcul GPU. Par exemple, l'annotation précise des diagnostics d'imagerie du cancer nécessite l'intuition professionnelle de médecins oncologues expérimentés, tandis que l'analyse des émotions du marché financier dépend des perspectives pratiques de traders aguerris.
Cette rareté et cette irréplicabilité confèrent à l'annotation des données une valeur stratégique bien supérieure à la Puissance de calcul. Récemment, un géant des réseaux sociaux a dépensé 14,8 milliards de dollars pour acquérir 49 % des actions d'une entreprise d'annotation de données, ce qui représente le plus gros investissement unique dans le domaine de l'IA cette année. Plus remarquablement, le fondateur de 25 ans de l'entreprise acquise sera également responsable du nouveau laboratoire de recherche "super intelligent" créé par l'acquéreur.
La clientèle de cette entreprise de marquage de données est considérée comme une "équipe de stars" dans le domaine de l'IA : des institutions de recherche en IA de premier plan aux géants de la technologie, en passant par des départements gouvernementaux, tous sont des partenaires de longue date. L'entreprise dispose de plus de 300 000 annotateurs formés professionnellement, spécialisés dans la fourniture de services de marquage de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA.
Ce cas d'acquisition révèle un fait souvent négligé : alors que l'industrie débat encore des performances des modèles, la véritable concurrence s'est silencieusement déplacée vers les sources de données. Une "guerre secrète" pour le contrôle de l'avenir de l'IA est en train de se dérouler.
Avec la puissance de calcul qui n'est plus rare et des architectures de modèles qui tendent à se homogénéiser, ce qui détermine vraiment le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données soigneusement traitées. Cet investissement considérable n'est pas seulement l'acquisition d'une entreprise de sous-traitance, mais une lutte pour le "droit d'exploitation du pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le monopole suscite toujours la résistance. Tout comme les plateformes de puissance de calcul décentralisées tentent de renverser les services traditionnels de cloud computing, certains projets Web3 AI essaient de redéfinir les règles de répartition de la valeur de l'annotation de données grâce à la technologie blockchain. Le problème du modèle traditionnel d'annotation de données ne réside pas dans la technologie, mais dans les défauts de conception des mécanismes d'incitation.
Par exemple, un médecin peut passer des heures à annoter des images médicales, mais ne recevoir qu'une rémunération dérisoire. Les modèles d'IA formés à partir de ces données peuvent valoir des milliards de dollars, mais les médecins qui fournissent les données ne peuvent pas partager les bénéfices. Cette répartition de la valeur extrêmement injuste nuit gravement à la volonté de fournir des données de haute qualité.
Le mécanisme d'incitation par des jetons de la technologie Web3 offre une nouvelle perspective pour résoudre ce problème. Dans ce modèle, les contributeurs de données ne sont plus de simples "travailleurs des données" bon marché, mais de véritables "actionnaires" du réseau AI. Il est évident que l'avantage de la transformation des relations de production par Web3 est plus attrayant dans le domaine de l'annotation de données.
Il est à noter qu'un projet Web3 AI lance son jeton à ce moment crucial, est-ce juste une coïncidence ? Quoi qu'il en soit, cela reflète un tournant important sur le marché : que ce soit pour l'IA Web3 ou l'IA traditionnelle, l'accent de l'industrie a désormais été déplacé de la "compétition de puissance de calcul" vers la "compétition de la qualité des données".
Lorsque les géants traditionnels construisent des barrières de données avec du capital, le Web3 essaie de créer une expérience de "démocratisation des données" plus ouverte grâce à l'économie des tokens. Ce jeu sur l'avenir de l'IA ne fait que commencer.