Potensi Jalur Data AI dan Kebangkitan Web3 DataFi

Di era di mana dunia bersaing untuk membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi benar-benar menjadi keunggulan kompetitif adalah data pelatihan. Artikel ini akan mengeksplorasi potensi jalur data AI, serta bagaimana Web3 DataFi dapat menjadi kekuatan baru yang muncul di bidang ini.

Pentingnya Data AI

Kekuatan komputasi, model, dan data adalah tiga pilar utama model AI. Dengan penyebaran arsitektur transformer dan masalah kekuatan komputasi yang secara bertahap teratasi, pentingnya data semakin menonjol. Pelatihan model dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyempurnaan, yang masing-masing memerlukan jenis data yang berbeda:

1. Tahap pra-pelatihan: Diperlukan banyak informasi seperti teks, kode, dan lainnya yang diambil dari internet.
2. Tahap fine-tuning: Dataset yang telah dirancang dan diseleksi dengan cermat diperlukan untuk mengembangkan kemampuan spesifik model.

Kedua jenis data ini membentuk inti dari jalur data AI. Seiring peningkatan kemampuan model, data pelatihan yang berkualitas tinggi dan terampil akan menjadi faktor kunci yang menentukan kinerja model.

Keuntungan DataFi Web3

Dibandingkan dengan perusahaan data tradisional, Web3 memiliki keunggulan alami di bidang data AI:

1. Kontrak pintar menjamin kedaulatan data, keamanan, dan privasi
2. Arsitektur terdistribusi menarik tenaga kerja terbaik di seluruh dunia
3. Blockchain menyediakan mekanisme insentif dan penyelesaian yang jelas
4. Memfasilitasi pembangunan pasar data satu atap yang efisien dan terbuka

Bagi pengguna biasa, DataFi adalah titik masuk terbaik untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi, dengan hambatan rendah dan cara berpartisipasi yang beragam.

Potensi Proyek DataFi Web3

Beberapa proyek DataFi telah mendapatkan pendanaan yang signifikan, menunjukkan potensi besar:

1. Sahara AI: Membangun infrastruktur super terdesentralisasi untuk AI dan pasar perdagangan.
2. Yupp: Platform umpan balik model AI
3. Vana: Mengubah data pribadi menjadi aset digital yang dapat dimonetisasi
4. Chainbase: Fokus pada data di blockchain
5. Sapien: Mengubah pengetahuan manusia menjadi data pelatihan AI berkualitas tinggi
6. Prisma X: Lapisan koordinasi terbuka untuk robot
7. Masa: Proyek subnet data ekosistem Bittensor
8. Irys: Fokus pada penyimpanan data dan komputasi yang dapat diprogram
9. ORO: Memberdayakan orang biasa untuk berkontribusi pada AI
10. Gata: Lapisan data terdesentralisasi

Saran Pengembangan Proyek

1. Memperhatikan insentif pengguna awal dan pengoptimalan pengalaman
2. Mengutamakan manajemen kualitas data, membangun hubungan kerjasama yang sehat dan berkelanjutan
3. Meningkatkan transparansi proyek, menunjukkan tekad untuk desentralisasi
4. Pendekatan ganda: menarik partisipan toC untuk membangun ekosistem tertutup, sekaligus memperoleh pengakuan dari klien besar toB.

DataFi mewakili hubungan simbiosis antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Bagi mereka yang penuh harapan namun sedikit cemas tentang era AI, berpartisipasi dalam proyek DataFi bisa menjadi pilihan yang tepat.