Революція даних штучного інтелекту: від обчислювальної потужності до голоду даних
У сьогоднішній день, коли масштаби моделей штучного інтелекту і обчислювальна потужність постійно зростають, поступово виявляється ключове вузьке місце, яке довгий час ігнорувалося — дані. Структурна суперечність, з якою стикається індустрія ШІ, більше не є архітектурою моделей чи обчислювальною потужністю чипів, а полягає в тому, як перетворити фрагментовані дані про людську поведінку на перевірний, структурований капітал, придатний для використання в ШІ. Це усвідомлення не лише висвітлює поточні труднощі розвитку ШІ, але й окреслює зовсім нову картину "Ери DataFi" — у цю еру дані стануть таким же вимірюваним, обмінюваним і таким, що підлягає підвищенню вартості, основним виробничим фактором, як електрика та обчислювальна потужність.
Структурні протиріччя в AI-індустрії
Розвиток ШІ довгий час підживлювався двома основними компонентами: "модель-Обчислювальна потужність". З моменту революції глибокого навчання параметри моделей стрибнули з мільйонів до трильйонів, а потреба в обчислювальній потужності зросла експоненційно. Вартість навчання просунутого великого мовного моделі перевищила 100 мільйонів доларів, з яких 90% йдуть на оренду GPU-кластерів. Однак, коли галузь зосереджується на "більших моделях" та "швидших чіпах", криза на стороні постачання даних тихо наближається.
Генеровані людством "органічні дані" досягли стелі зростання. Наприклад, що стосується текстових даних, загальна кількість високоякісних текстів, які можна публічно зібрати з Інтернету, складає близько 10^12 слів, тоді як для тренування моделі з 100 мільярдів параметрів потрібно приблизно 10^13 слів. Це означає, що існуючий пул даних може підтримувати лише тренування 10 моделей однакового масштабу. Ще серйознішою є ситуація, коли частка повторюваних даних та низькоякісного контенту перевищує 60%, що ще більше скорочує постачання ефективних даних. Коли модель починає "поглинати" дані, створені самою собою, "забруднення даних" стає причиною погіршення продуктивності моделі, що вже є тривожним знаком для галузі.
Ця суперечність корениться в тому, що індустрія ШІ протягом тривалого часу розглядала дані як "безкоштовний ресурс", а не як "стратегічний актив", який потребує ретельного вирощування. Моделі та обчислювальна потужність вже сформували зрілу ринкову систему, але виробництво, очищення, верифікація та торгівля даними все ще знаходяться на "дикому етапі". Наступне десятиліття ШІ стане десятиліттям "інфраструктури даних", а дані на блокчейні крипто-мережі є ключем до розв'язання цієї проблеми.
Данні на блокчейні: Ідеальна "база даних людської поведінки" для ШІ
На фоні даних голоду, онлайнові дані крипто-мережі демонструють незамінну цінність. На відміну від традиційних даних Інтернету, онлайнові дані природно мають "правдивість стимулів" — кожна транзакція, кожна взаємодія з контрактом, кожна дія адреси гаманця безпосередньо пов'язана з реальним капіталом і не може бути змінена. Ця "дані найбільш зосереджених людських дій щодо стимулів в Інтернеті" конкретно проявляється в трьох вимірах:
Реальні "сигнали наміру": дані на блокчейні фіксують рішення, що голосуються справжніми грошима, безпосередньо відображаючи оцінку користувачами вартості проекту, їхнє ставлення до ризику та стратегію розподілу коштів. Ці дані, що "підтверджені капіталом", мають надзвичайну цінність для навчання прийняття рішень штучним інтелектом.
Простежуваний "ланцюг дій": прозорість блокчейну дозволяє повністю відстежувати дії користувачів. Історія транзакцій одного гаманця, протоколи взаємодії, зміни в активі, формують послідовний "ланцюг дій". Ці структуровані дані про дії є найбільш дефіцитними "зразками людського мислення" для сучасних моделей ШІ.
Відкрита екосистема "безліцензійного доступу": дані на блокчейні є відкритими та не потребують ліцензії. Будь-який розробник може отримати вихідні дані через блокчейн-браузер або API даних, що забезпечує "безбар'єрне" джерело даних для навчання AI-моделей. Однак, дані на блокчейні існують у формі "журналу подій", є неструктурованими "вихідними сигналами", які потребують очищення, стандартизації та зв'язування, щоб їх могли використовувати AI-моделі. Наразі "структурований коефіцієнт перетворення" даних на блокчейні становить менш ніж 5%, і велика кількість високоякісних сигналів губиться серед десятків мільярдів фрагментованих подій.
"Розумна операційна система" для даних на блокчейні
Щоб вирішити проблему фрагментації даних в блокчейні, в індустрії було запропоновано концепцію "блокчейн-інтелектуальної операційної системи", спеціально розроблену для AI. Її основна мета полягає в перетворенні децентралізованих сигналів блокчейну на структуровані, перевіряємі, реального часу дані, готові для AI. Ця система містить такі ключові компоненти:
Відкритий стандарт даних: уніфікація визначення та опису даних на ланцюгу, щоб моделі ШІ не потребували адаптації до різних форматів даних ланцюга або протоколу, а могли безпосередньо "зрозуміти" бізнес-логіку, що стоїть за даними.
Механізм верифікації даних: забезпечення достовірності даних через механізм консенсусу блокчейну. Вузли верифікаторів відповідають за перевірку цілісності та точності даних на ланцюгу, щоб забезпечити повну відповідність структурованих даних з оригінальними даними на ланцюгу.
Висока пропускна здатність шару доступності даних: шляхом оптимізації алгоритмів стиснення даних та протоколів передачі забезпечується обробка сотень тисяч подій в режимі реального часу на блокчейні щосекунди. Модульна архітектура відокремлює зберігання даних від обробки, підтримуючи вимоги до реальних даних великих масштабів для AI-додатків.
Era DataFi: дані як капітал
Ціль цієї інфраструктури даних на блокчейні полягає в тому, щоб сприяти переходу індустрії ШІ в епоху DataFi — дані більше не є пасивним "матеріалом для навчання", а стають активним "капіталом", який можна оцінювати, торгувати та збільшувати. Реалізація цього бачення залежить від перетворення даних на чотири основні атрибути:
Структурованість: від "початкового сигналу" до "доступного активу", що дозволяє даним безпосередньо використовуватися моделями ШІ.
Можливість комбінування: структуровані дані можна вільно комбінувати, як деталі LEGO, розширюючи межі застосування даних.
Можливість перевірки: забезпечення достовірності даних за допомогою технології блокчейн, створення "кредитної підтримки" для даних.
Можливість монетизації: постачальники даних можуть безпосередньо монетизувати структуровані дані, створюючи екосистему вартості даних.
У цю епоху DataFi дані стануть мостом між ШІ та реальним світом. Торгові агенти через дані в ланцюгу відчувають ринкові настрої, автономні додатки оптимізують послуги за допомогою даних про поведінку користувачів, а звичайні користувачі отримують постійний дохід через обмін даними. Як електрична мережа спричинила промислову революцію, так і Обчислювальна потужність мережі спричинила інтернет-революцію, ця мережа даних спричиняє "революцію даних" ШІ.
Коли дані нарешті отримують належну вартість, AI може справді звільнити силу, здатну змінити світ. Наступне покоління AI-орієнтованих застосунків потребує не лише потужних моделей, а й довірчих, програмованих, з високим сигналом інфраструктур даних. Це не лише технологічне бачення, а й неминучий шлях до зрілості індустрії AI.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LiquidityHunter
· 08-06 08:18
Дані Арбітраж саме на горизонті... божевільне оновлення монітора Ліквідності у блокчейні
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGasGasBro
· 08-03 09:24
Ця хвиля справді смачна, ШІ споживає дані жорсткіше, ніж електрику.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PebbleHander
· 08-03 09:23
Велике йде, дані також піднімаються.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SelfMadeRuggee
· 08-03 09:20
Дані - це справжній делікатес, Обчислювальна потужність не має цінності.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Hash_Bandit
· 08-03 09:08
так само як складність видобутку... дані стали новим вузьким місцем, серйозно
AI революція даних: від обчислювальної потужності до нового екосистеми даних у блокчейні
Революція даних штучного інтелекту: від обчислювальної потужності до голоду даних
У сьогоднішній день, коли масштаби моделей штучного інтелекту і обчислювальна потужність постійно зростають, поступово виявляється ключове вузьке місце, яке довгий час ігнорувалося — дані. Структурна суперечність, з якою стикається індустрія ШІ, більше не є архітектурою моделей чи обчислювальною потужністю чипів, а полягає в тому, як перетворити фрагментовані дані про людську поведінку на перевірний, структурований капітал, придатний для використання в ШІ. Це усвідомлення не лише висвітлює поточні труднощі розвитку ШІ, але й окреслює зовсім нову картину "Ери DataFi" — у цю еру дані стануть таким же вимірюваним, обмінюваним і таким, що підлягає підвищенню вартості, основним виробничим фактором, як електрика та обчислювальна потужність.
Структурні протиріччя в AI-індустрії
Розвиток ШІ довгий час підживлювався двома основними компонентами: "модель-Обчислювальна потужність". З моменту революції глибокого навчання параметри моделей стрибнули з мільйонів до трильйонів, а потреба в обчислювальній потужності зросла експоненційно. Вартість навчання просунутого великого мовного моделі перевищила 100 мільйонів доларів, з яких 90% йдуть на оренду GPU-кластерів. Однак, коли галузь зосереджується на "більших моделях" та "швидших чіпах", криза на стороні постачання даних тихо наближається.
Генеровані людством "органічні дані" досягли стелі зростання. Наприклад, що стосується текстових даних, загальна кількість високоякісних текстів, які можна публічно зібрати з Інтернету, складає близько 10^12 слів, тоді як для тренування моделі з 100 мільярдів параметрів потрібно приблизно 10^13 слів. Це означає, що існуючий пул даних може підтримувати лише тренування 10 моделей однакового масштабу. Ще серйознішою є ситуація, коли частка повторюваних даних та низькоякісного контенту перевищує 60%, що ще більше скорочує постачання ефективних даних. Коли модель починає "поглинати" дані, створені самою собою, "забруднення даних" стає причиною погіршення продуктивності моделі, що вже є тривожним знаком для галузі.
Ця суперечність корениться в тому, що індустрія ШІ протягом тривалого часу розглядала дані як "безкоштовний ресурс", а не як "стратегічний актив", який потребує ретельного вирощування. Моделі та обчислювальна потужність вже сформували зрілу ринкову систему, але виробництво, очищення, верифікація та торгівля даними все ще знаходяться на "дикому етапі". Наступне десятиліття ШІ стане десятиліттям "інфраструктури даних", а дані на блокчейні крипто-мережі є ключем до розв'язання цієї проблеми.
Данні на блокчейні: Ідеальна "база даних людської поведінки" для ШІ
На фоні даних голоду, онлайнові дані крипто-мережі демонструють незамінну цінність. На відміну від традиційних даних Інтернету, онлайнові дані природно мають "правдивість стимулів" — кожна транзакція, кожна взаємодія з контрактом, кожна дія адреси гаманця безпосередньо пов'язана з реальним капіталом і не може бути змінена. Ця "дані найбільш зосереджених людських дій щодо стимулів в Інтернеті" конкретно проявляється в трьох вимірах:
Реальні "сигнали наміру": дані на блокчейні фіксують рішення, що голосуються справжніми грошима, безпосередньо відображаючи оцінку користувачами вартості проекту, їхнє ставлення до ризику та стратегію розподілу коштів. Ці дані, що "підтверджені капіталом", мають надзвичайну цінність для навчання прийняття рішень штучним інтелектом.
Простежуваний "ланцюг дій": прозорість блокчейну дозволяє повністю відстежувати дії користувачів. Історія транзакцій одного гаманця, протоколи взаємодії, зміни в активі, формують послідовний "ланцюг дій". Ці структуровані дані про дії є найбільш дефіцитними "зразками людського мислення" для сучасних моделей ШІ.
Відкрита екосистема "безліцензійного доступу": дані на блокчейні є відкритими та не потребують ліцензії. Будь-який розробник може отримати вихідні дані через блокчейн-браузер або API даних, що забезпечує "безбар'єрне" джерело даних для навчання AI-моделей. Однак, дані на блокчейні існують у формі "журналу подій", є неструктурованими "вихідними сигналами", які потребують очищення, стандартизації та зв'язування, щоб їх могли використовувати AI-моделі. Наразі "структурований коефіцієнт перетворення" даних на блокчейні становить менш ніж 5%, і велика кількість високоякісних сигналів губиться серед десятків мільярдів фрагментованих подій.
"Розумна операційна система" для даних на блокчейні
Щоб вирішити проблему фрагментації даних в блокчейні, в індустрії було запропоновано концепцію "блокчейн-інтелектуальної операційної системи", спеціально розроблену для AI. Її основна мета полягає в перетворенні децентралізованих сигналів блокчейну на структуровані, перевіряємі, реального часу дані, готові для AI. Ця система містить такі ключові компоненти:
Відкритий стандарт даних: уніфікація визначення та опису даних на ланцюгу, щоб моделі ШІ не потребували адаптації до різних форматів даних ланцюга або протоколу, а могли безпосередньо "зрозуміти" бізнес-логіку, що стоїть за даними.
Механізм верифікації даних: забезпечення достовірності даних через механізм консенсусу блокчейну. Вузли верифікаторів відповідають за перевірку цілісності та точності даних на ланцюгу, щоб забезпечити повну відповідність структурованих даних з оригінальними даними на ланцюгу.
Висока пропускна здатність шару доступності даних: шляхом оптимізації алгоритмів стиснення даних та протоколів передачі забезпечується обробка сотень тисяч подій в режимі реального часу на блокчейні щосекунди. Модульна архітектура відокремлює зберігання даних від обробки, підтримуючи вимоги до реальних даних великих масштабів для AI-додатків.
Era DataFi: дані як капітал
Ціль цієї інфраструктури даних на блокчейні полягає в тому, щоб сприяти переходу індустрії ШІ в епоху DataFi — дані більше не є пасивним "матеріалом для навчання", а стають активним "капіталом", який можна оцінювати, торгувати та збільшувати. Реалізація цього бачення залежить від перетворення даних на чотири основні атрибути:
Структурованість: від "початкового сигналу" до "доступного активу", що дозволяє даним безпосередньо використовуватися моделями ШІ.
Можливість комбінування: структуровані дані можна вільно комбінувати, як деталі LEGO, розширюючи межі застосування даних.
Можливість перевірки: забезпечення достовірності даних за допомогою технології блокчейн, створення "кредитної підтримки" для даних.
Можливість монетизації: постачальники даних можуть безпосередньо монетизувати структуровані дані, створюючи екосистему вартості даних.
У цю епоху DataFi дані стануть мостом між ШІ та реальним світом. Торгові агенти через дані в ланцюгу відчувають ринкові настрої, автономні додатки оптимізують послуги за допомогою даних про поведінку користувачів, а звичайні користувачі отримують постійний дохід через обмін даними. Як електрична мережа спричинила промислову революцію, так і Обчислювальна потужність мережі спричинила інтернет-революцію, ця мережа даних спричиняє "революцію даних" ШІ.
Коли дані нарешті отримують належну вартість, AI може справді звільнити силу, здатну змінити світ. Наступне покоління AI-орієнтованих застосунків потребує не лише потужних моделей, а й довірчих, програмованих, з високим сигналом інфраструктур даних. Це не лише технологічне бачення, а й неминучий шлях до зрілості індустрії AI.