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DataFi：Web3推動AI數據資產化新趨勢
數據即資產：DataFi 開啓新藍海
全球正處於競相構建最佳基礎模型的時代。雖然計算能力和模型架構很重要，但真正的護城河是訓練數據。本月AI圈最大的新聞是Meta展現實力，扎克伯格廣招人才，組建了一支以華人科研人才爲主的豪華AI團隊。領隊是28歲的Alexander Wang，他創建的Scale AI目前估值290億美金，爲包括美國軍方、OpenAI、Anthropic、Meta等在內的多家有競爭關係的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的成功之道
Scale AI之所以能在衆多獨角獸中脫穎而出，是因爲它早早發現了數據在AI產業中的重要性。
算力、模型、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/信息。
在LLM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。目前大多數模型都已確立了transformer作爲框架，偶爾有MoE或MoRe等創新；各大巨頭或自建超級計算集羣，或與雲服務商籤訂長期協議解決算力問題。在解決了算力的基本需求後，數據的重要性逐漸凸顯。
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，還着眼於長遠的數據生成業務。該公司通過不同領域的人工專家組成AI訓練團隊，爲AI模型的訓練提供更優質的數據。
模型訓練的兩個階段
模型訓練分爲預訓練和微調兩個部分。
預訓練類似人類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，讓模型通過自學掌握基本的溝通能力。
微調則類似上學，通常有明確的對錯、答案和方向。不同的"學校"會培養出不同特點的"人才"。我們通過一些精心準備的、有針對性的數據集，使模型具備我們期望的能力。
因此，我們需要兩類數據：
無需太多處理的海量數據，主要來自大型UGC平台的爬蟲數據、公開文獻數據庫、企業私有數據庫等。
經過精心設計和篩選的專業數據集，需要進行數據清洗、篩選、標注、人工反饋等工作。
這兩類數據集構成了AI Data賽道的主體。目前普遍認爲，隨着算力優勢的逐漸消失，數據將成爲大模型廠商保持競爭力的關鍵。
隨着模型能力的進一步提升，各種更精細、專業的訓練數據將成爲決定模型能力的關鍵因素。如果將模型訓練比作培養武林高手，那麼優質的數據集就是最上乘的武功祕籍。
從長遠來看，AI Data是一個具有滾雪球效應的長期賽道。隨着前期工作的積累，數據資產將具備複利能力，價值會隨時間增長。
Web3 DataFi：AI Data的理想土壤
相比傳統數據公司，Web3在AI數據領域具有天然優勢，由此誕生了DataFi概念。
理想情況下，Web3 DataFi的優勢包括：
對普通用戶而言，DataFi是最容易參與的去中心化AI項目。用戶只需簡單登入錢包，就可以通過完成各種任務參與其中，如提供數據、對模型進行評估、利用AI工具進行簡單創作、參與數據交易等。
Web3 DataFi的潛力項目
目前已有多個DataFi項目獲得大額融資，以下是部分代表性項目：
這些項目目前壁壘普遍不高，但隨着用戶和生態粘性的積累，平台優勢將迅速形成。早期項目應該在激勵措施和用戶體驗上着重發力，吸引足夠的用戶。
同時，這些平台也需要注意如何管理人工、保障數據質量，避免出現"擼毛黨"導致的劣幣驅逐良幣現象。一些項目如Sahara、Sapien已開始強調數據質量，努力與平台用戶建立長期健康的合作關係。
此外，提高透明度也是當前鏈上項目面臨的一個挑戰。許多項目仍需加快開放、透明的步伐，以促進Web3 DataFi的長期健康發展。
DataFi的大規模採用需要從兩個方面推進：一是吸引足夠多的個人用戶參與數據採集/生成，形成AI經濟的消費者羣體；二是獲得主流企業的認可，因爲短期內它們是數據大單的主要來源。
結語
從某種角度看，DataFi是用人類智能長期培育機器智能，同時通過智能合約保障人類智能勞動的收益，最終享受機器智能的回饋。
對於那些對AI時代充滿不確定性，或在區塊鏈領域仍懷有理想的人來說，跟隨資本大佬的腳步投身DataFi，不失爲一個順勢而爲的選擇。