ไม่ว่า Web3 AI หรือ Web2 AI ก็ได้เดินมาถึงสี่แยกของ “พลังคอมพิวเตอร์” สู่ “คุณภาพข้อมูล” แล้ว
เขียนโดย：Haotian
อีกด้านหนึ่งคือ Meta ทุ่มเงิน 14.8 พันล้านดอลลาร์ซื้อหุ้นเกือบครึ่งของ Scale AI ทำให้ทั้งซิลิคอนวัลลีย์ต่างตกใจที่ยักษ์ใหญ่ใช้ราคาสูงลิ่วในการ “กำหนดราคาใหม่สำหรับการทำเครื่องหมายข้อมูล”; อีกด้านหนึ่งคือการเตรียมตัว TGE
@SaharaLabsAI ยังคงถูกติดอยู่ภายใต้ป้ายกำกับอคติของ Web3 AI “การใช้แนวคิด แต่ไม่สามารถพิสูจน์ตัวเองได้” ภายใต้ความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่นี้ ตลาดได้มองข้ามอะไรไป?
首先，数据标注是比去中心化พลังคอมพิวเตอร์聚合更有价值的赛道。
เรื่องราวของการท้าทายยักษ์ใหญ่ระบบคลาวด์ด้วย GPU ที่ไม่ได้ใช้งานนั้นยอดเยี่ยมมาก แต่พลังการประมวลผลเป็นสินค้าที่ได้มาตรฐานเป็นหลักและความแตกต่างส่วนใหญ่อยู่ที่ราคาและความพร้อมใช้งาน ข้อได้เปรียบด้านราคาดูเหมือนจะสามารถหาช่องว่างในการผูกขาดของยักษ์ใหญ่ได้ แต่ความพร้อมใช้งานถูก จํากัด โดยการกระจายทางภูมิศาสตร์เวลาแฝงของเครือข่ายและแรงจูงใจของผู้ใช้ไม่เพียงพอและเมื่อยักษ์ใหญ่ลดราคาหรือเพิ่มอุปทานข้อได้เปรียบนี้จะถูกกําจัดออกไปในทันที
การทำการติดป้ายข้อมูลนั้นแตกต่างโดยสิ้นเชิง - นี่คือด้านที่ต้องการปัญญาของมนุษย์และการตัดสินใจที่เชี่ยวชาญ ทุกการติดป้ายที่มีคุณภาพสูงล้วนมีความรู้เฉพาะด้าน, พื้นหลังทางวัฒนธรรมและประสบการณ์ทางความคิดที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งไม่สามารถถูก “มาตรฐาน化” ทำซ้ำได้เหมือนกับพลังคอมพิวเตอร์ของ GPU.
การวินิจฉัยภาพมะเร็งที่แม่นยำนั้นต้องการสัญชาตญาณที่เชี่ยวชาญของแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านมะเร็ง; การวิเคราะห์อารมณ์ตลาดการเงินที่ช่ำชองนั้นไม่สามารถขาดประสบการณ์จริงของ Trader ในวอลล์สตรีทได้ ความขาดแคลนและความไม่สามารถทดแทนได้ตามธรรมชาติเช่นนี้ ทำให้ “การทำเครื่องหมายข้อมูล” มีความลึกของกำแพงป้องกันที่พลังคอมพิวเตอร์ไม่สามารถเข้าถึงได้ตลอดไป.
เมื่อวันที่ 10 มิถุนายน Meta ได้ประกาศอย่างเป็นทางการว่าจะเข้าซื้อหุ้น 49% ของบริษัท Scale AI ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้บริการการทำให้ข้อมูลมีป้ายกำกับ ด้วยมูลค่า 14.8 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการลงทุนครั้งใหญ่ที่สุดในด้าน AI ของปีนี้ ที่น่าสนใจยิ่งกว่านั้นคือ Alexandr Wang ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Scale AI จะดำรงตำแหน่งหัวหน้าห้องปฏิบัติการวิจัย “Super Intelligence” ที่เพิ่งก่อตั้งขึ้นของ Meta.
ผู้ประกอบการเชื้อสายจีนวัย 25 ปีนี้ก่อตั้ง Scale AI ในปี 2016 ขณะที่ยังเป็นนักศึกษาที่ออกจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ปัจจุบันบริษัทที่เขาดูแลมีมูลค่า 300 พันล้านดอลลาร์ รายชื่อลูกค้าของ Scale AI ถือเป็น “ทีมดารา” ในวงการ AI: OpenAI, Tesla, Microsoft, กระทรวงกลาโหม เป็นต้น ล้วนเป็นพันธมิตรระยะยาวของบริษัทนี้ บริษัทให้บริการการทำเครื่องหมายข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI โดยมีผู้ทำเครื่องหมายที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างมืออาชีพมากกว่า 300,000 คน.
คุณดูสิ ในขณะที่ทุกคนยังคงถกเถียงกันว่าโมเดลของใครให้คะแนนสูงกว่ากัน ผู้เล่นที่แท้จริงได้ย้ายสนามรบไปยังแหล่งข้อมูลอย่างเงียบๆ แล้ว.
สงครามลับเกี่ยวกับการควบคุมอนาคตของ AI ได้เริ่มขึ้นแล้ว。
ความสำเร็จของ Scale AI ได้เปิดเผยความจริงที่ถูกมองข้าม: พลังคอมพิวเตอร์ไม่再ขาดแคลน โครงสร้างโมเดลมีแนวโน้มที่จะเหมือนกัน ความสามารถที่แท้จริงของ AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ถูก “ปรับแต่ง” อย่างพิถีพิถัน Meta ไม่ได้ซื้อบริษัทเอาท์ซอร์สในราคาสูง แต่เป็น “สิทธิในการขุดน้ำมัน” ในยุค AI.
เรื่องราวของการผูกขาดมักจะมีผู้ต่อต้านเสมอ
เช่นเดียวกับที่แพลตฟอร์มการรวมพลังคอมพิวเตอร์แบบคลาวด์พยายามที่จะพลิกโฉมบริการการคอมพิวเตอร์แบบคลาวด์ที่มีศูนย์กลาง Sahara AI พยายามที่จะเขียนใหม่กฎการแจกจ่ายมูลค่าของการติดป้ายข้อมูลอย่างสิ้นเชิงด้วยบล็อกเชน ข้อบกพร่องที่ร้ายแรงของรูปแบบการติดป้ายข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่ใช่ปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นปัญหาการออกแบบแรงจูงใจ.
แพทย์ใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทำเครื่องหมายภาพทางการแพทย์ แต่ได้รับค่าจ้างเพียงไม่กี่สิบดอลลาร์ ในขณะที่โมเดล AI ที่ฝึกจากข้อมูลเหล่านี้มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ แต่แพทย์却ไม่ได้รับส่วนแบ่งแม้แต่สตางค์เดียว การกระจายมูลค่าที่ไม่เป็นธรรมอย่างยิ่งนี้ ทำให้ความตั้งใจในการจัดหาข้อมูลคุณภาพสูงลดน้อยลงอย่างรุนแรง.
และด้วยการเร่งกลไกการกระตุ้นด้วยโทเค็น web3 พวกเขาไม่ใช่ “แรงงานไร้ฝีมือ” ที่มีค่าใช้จ่ายต่ำอีกต่อไป แต่เป็น “ผู้ถือหุ้น” ที่แท้จริงของเครือข่าย AI LLM อย่างชัดเจน ข้อได้เปรียบของ web3 ในการเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์การผลิตนั้นเหมาะสมกว่าพลังคอมพิวเตอร์สำหรับฉากการทำเครื่องหมายข้อมูล.
น่าสนใจว่า Sahara AI เกิดขึ้นในช่วงที่ Meta ซื้อกิจการ Node TGE ในราคาสูง นี่เป็นเรื่องบังเอิญหรือลงมือวางแผนอย่างตั้งใจ? ในความเห็นของฉัน นี่สะท้อนถึงจุดเปลี่ยนของตลาด: ไม่ว่าจะเป็น Web3 AI หรือ Web2 AI ต่างก็ได้เดินออกจาก “卷พลังคอมพิวเตอร์” มาสู่จุดตัดของ “卷คุณภาพข้อมูล” แล้ว.
เมื่อยักษ์ใหญ่แบบดั้งเดิมสร้างกำแพงข้อมูลด้วยเงิน Web3 กำลังสร้างการทดลอง “การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย” ที่ใหญ่ขึ้นด้วย Tokenomics.
