Nouveau paysage dans le domaine de l'annotation de données AI : de la concurrence en puissance de calcul à la bataille pour la qualité des données
Récemment, le géant technologique Meta a acquis près de la moitié des actions de l'entreprise de marquage de données Scale AI pour 14,8 milliards de dollars, provoquant une onde de choc dans toute la Silicon Valley et étant considéré comme une revalorisation de l'industrie du "marquage de données". Pendant ce temps, certains projets Web3 AI continuent de lutter pour se débarrasser de l'étiquette de "spéculation conceptuelle". Derrière ce grand contraste, le marché semble ignorer certains facteurs clés.
L'annotation des données a plus de valeur que l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul. Bien que l'histoire de l'utilisation de GPU inutilisés pour défier les géants du cloud computing soit passionnante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, les principales différences se situant dans le prix et la disponibilité. Une fois que les géants réduisent leurs prix ou augmentent l'offre, cet avantage peut être facilement annulé.
En comparaison, l'annotation des données est un domaine différencié qui nécessite une intelligence humaine et un jugement professionnel. Une annotation de haute qualité porte des connaissances spécialisées uniques, un contexte culturel et une expérience cognitive, qui ne peuvent pas être reproduits de manière standardisée comme la Puissance de calcul des GPU. Par exemple, l'annotation précise du diagnostic d'imagerie du cancer nécessite l'intuition professionnelle de médecins oncologues expérimentés, tandis que l'analyse du sentiment du marché financier ne peut se passer de l'expérience pratique des traders de Wall Street. Cette rareté et cette non-substituabilité confèrent à l'annotation des données une solide barrière à l'entrée.
L'acquisition de Scale AI par Meta mérite d'être suivie de près. Alexandr Wang, le fondateur et PDG de Scale AI, sera également responsable du nouveau laboratoire de recherche "super-intelligence" de Meta. La société fondée par cet entrepreneur de 25 ans est évaluée à 30 milliards de dollars, avec des clients comprenant plusieurs grandes entreprises et institutions d'IA.
Cette acquisition révèle un fait négligé : la puissance de calcul n'est plus rare, l'architecture des modèles tend à l'homogénéité, et ce qui détermine véritablement le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données soigneusement "apprêtées". L'action de Meta peut être considérée comme une lutte pour les "droits d'extraction de pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le monopole suscite toujours la résistance. Certains projets Web3 AI tentent de réécrire les règles de distribution de la valeur de l'annotation des données avec la blockchain. Le principal problème du modèle traditionnel d'annotation des données réside dans une conception des incitations inappropriée. Par exemple, un médecin passant des heures à annoter des images médicales peut ne recevoir que quelques dizaines de dollars de rémunération, alors que le modèle d'IA formé avec ces données peut valoir des milliards de dollars, sans que le médecin puisse partager les bénéfices.
Le mécanisme d'incitation des jetons Web3 devrait changer cette situation, transformant les fournisseurs de données de "travailleurs migrants de données" à de véritables "actionnaires" du réseau AI. L'avantage de Web3 dans la transformation des relations de production est particulièrement évident dans le contexte de l'annotation des données.
Le marché semble être à un tournant : tant l'IA Web3 que l'IA traditionnelle ont déjà évolué d'une "compétition de puissance de calcul" vers une "compétition de qualité des données". Alors que les géants traditionnels érigent des barrières de données avec de l'argent, le Web3 construit une expérience de "démocratisation des données" plus grande grâce à l'économie des tokens. Cette "guerre secrète" pour le contrôle futur de l'IA a déjà commencé.
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Nouveau paysage de l'annotation des données par IA : de la lutte pour la puissance de calcul à la concurrence pour des données de haute qualité
Nouveau paysage dans le domaine de l'annotation de données AI : de la concurrence en puissance de calcul à la bataille pour la qualité des données
Récemment, le géant technologique Meta a acquis près de la moitié des actions de l'entreprise de marquage de données Scale AI pour 14,8 milliards de dollars, provoquant une onde de choc dans toute la Silicon Valley et étant considéré comme une revalorisation de l'industrie du "marquage de données". Pendant ce temps, certains projets Web3 AI continuent de lutter pour se débarrasser de l'étiquette de "spéculation conceptuelle". Derrière ce grand contraste, le marché semble ignorer certains facteurs clés.
L'annotation des données a plus de valeur que l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul. Bien que l'histoire de l'utilisation de GPU inutilisés pour défier les géants du cloud computing soit passionnante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, les principales différences se situant dans le prix et la disponibilité. Une fois que les géants réduisent leurs prix ou augmentent l'offre, cet avantage peut être facilement annulé.
En comparaison, l'annotation des données est un domaine différencié qui nécessite une intelligence humaine et un jugement professionnel. Une annotation de haute qualité porte des connaissances spécialisées uniques, un contexte culturel et une expérience cognitive, qui ne peuvent pas être reproduits de manière standardisée comme la Puissance de calcul des GPU. Par exemple, l'annotation précise du diagnostic d'imagerie du cancer nécessite l'intuition professionnelle de médecins oncologues expérimentés, tandis que l'analyse du sentiment du marché financier ne peut se passer de l'expérience pratique des traders de Wall Street. Cette rareté et cette non-substituabilité confèrent à l'annotation des données une solide barrière à l'entrée.
L'acquisition de Scale AI par Meta mérite d'être suivie de près. Alexandr Wang, le fondateur et PDG de Scale AI, sera également responsable du nouveau laboratoire de recherche "super-intelligence" de Meta. La société fondée par cet entrepreneur de 25 ans est évaluée à 30 milliards de dollars, avec des clients comprenant plusieurs grandes entreprises et institutions d'IA.
Cette acquisition révèle un fait négligé : la puissance de calcul n'est plus rare, l'architecture des modèles tend à l'homogénéité, et ce qui détermine véritablement le plafond de l'intelligence artificielle, ce sont les données soigneusement "apprêtées". L'action de Meta peut être considérée comme une lutte pour les "droits d'extraction de pétrole" à l'ère de l'IA.
Cependant, le monopole suscite toujours la résistance. Certains projets Web3 AI tentent de réécrire les règles de distribution de la valeur de l'annotation des données avec la blockchain. Le principal problème du modèle traditionnel d'annotation des données réside dans une conception des incitations inappropriée. Par exemple, un médecin passant des heures à annoter des images médicales peut ne recevoir que quelques dizaines de dollars de rémunération, alors que le modèle d'IA formé avec ces données peut valoir des milliards de dollars, sans que le médecin puisse partager les bénéfices.
Le mécanisme d'incitation des jetons Web3 devrait changer cette situation, transformant les fournisseurs de données de "travailleurs migrants de données" à de véritables "actionnaires" du réseau AI. L'avantage de Web3 dans la transformation des relations de production est particulièrement évident dans le contexte de l'annotation des données.
Le marché semble être à un tournant : tant l'IA Web3 que l'IA traditionnelle ont déjà évolué d'une "compétition de puissance de calcul" vers une "compétition de qualité des données". Alors que les géants traditionnels érigent des barrières de données avec de l'argent, le Web3 construit une expérience de "démocratisation des données" plus grande grâce à l'économie des tokens. Cette "guerre secrète" pour le contrôle futur de l'IA a déjà commencé.