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DataFi：Web3推动AI数据资产化新趋势
数据即资产：DataFi 开启新蓝海
全球正处于竞相构建最佳基础模型的时代。虽然计算能力和模型架构很重要，但真正的护城河是训练数据。本月AI圈最大的新闻是Meta展现实力，扎克伯格广招人才，组建了一支以华人科研人才为主的豪华AI团队。领队是28岁的Alexander Wang，他创建的Scale AI目前估值290亿美金，为包括美国军方、OpenAI、Anthropic、Meta等在内的多家有竞争关系的AI巨头提供数据服务。Scale AI的核心业务是提供大量准确的标注数据。
Scale AI的成功之道
Scale AI之所以能在众多独角兽中脱颖而出，是因为它早早发现了数据在AI产业中的重要性。
算力、模型、数据是AI模型的三大支柱。如果将大模型比作一个人，那么模型是身体、算力是食物，而数据则是知识/信息。
在LLM快速发展的过程中，业界的重点经历了从模型到算力的转移。目前大多数模型都已确立了transformer作为框架，偶尔有MoE或MoRe等创新；各大巨头或自建超级计算集群，或与云服务商签订长期协议解决算力问题。在解决了算力的基本需求后，数据的重要性逐渐凸显。
Scale AI致力于为AI模型打造坚实的数据基础，其业务不仅包括对现有数据的挖掘，还着眼于长远的数据生成业务。该公司通过不同领域的人工专家组成AI训练团队，为AI模型的训练提供更优质的数据。
模型训练的两个阶段
模型训练分为预训练和微调两个部分。
预训练类似人类婴儿学习说话的过程，需要向AI模型输入大量从网上爬取的文本、代码等信息，让模型通过自学掌握基本的沟通能力。
微调则类似上学，通常有明确的对错、答案和方向。不同的"学校"会培养出不同特点的"人才"。我们通过一些精心准备的、有针对性的数据集，使模型具备我们期望的能力。
因此，我们需要两类数据：
无需太多处理的海量数据，主要来自大型UGC平台的爬虫数据、公开文献数据库、企业私有数据库等。
经过精心设计和筛选的专业数据集，需要进行数据清洗、筛选、标注、人工反馈等工作。
这两类数据集构成了AI Data赛道的主体。目前普遍认为，随着算力优势的逐渐消失，数据将成为大模型厂商保持竞争力的关键。
随着模型能力的进一步提升，各种更精细、专业的训练数据将成为决定模型能力的关键因素。如果将模型训练比作培养武林高手，那么优质的数据集就是最上乘的武功秘籍。
从长远来看，AI Data是一个具有滚雪球效应的长期赛道。随着前期工作的积累，数据资产将具备复利能力，价值会随时间增长。
Web3 DataFi：AI Data的理想土壤
相比传统数据公司，Web3在AI数据领域具有天然优势，由此诞生了DataFi概念。
理想情况下，Web3 DataFi的优势包括：
对普通用户而言，DataFi是最容易参与的去中心化AI项目。用户只需简单登录钱包，就可以通过完成各种任务参与其中，如提供数据、对模型进行评估、利用AI工具进行简单创作、参与数据交易等。
Web3 DataFi的潜力项目
目前已有多个DataFi项目获得大额融资，以下是部分代表性项目：
这些项目目前壁垒普遍不高，但随着用户和生态粘性的积累，平台优势将迅速形成。早期项目应该在激励措施和用户体验上着重发力，吸引足够的用户。
同时，这些平台也需要注意如何管理人工、保障数据质量，避免出现"撸毛党"导致的劣币驱逐良币现象。一些项目如Sahara、Sapien已开始强调数据质量，努力与平台用户建立长期健康的合作关系。
此外，提高透明度也是当前链上项目面临的一个挑战。许多项目仍需加快开放、透明的步伐，以促进Web3 DataFi的长期健康发展。
DataFi的大规模采用需要从两个方面推进：一是吸引足够多的个人用户参与数据采集/生成，形成AI经济的消费者群体；二是获得主流企业的认可，因为短期内它们是数据大单的主要来源。
结语
从某种角度看，DataFi是用人类智能长期培育机器智能，同时通过智能合约保障人类智能劳动的收益，最终享受机器智能的回馈。
对于那些对AI时代充满不确定性，或在区块链领域仍怀有理想的人来说，跟随资本大佬的脚步投身DataFi，不失为一个顺势而为的选择。