مسابقة بيانات الذكاء الاصطناعي العالمية: صعود DataFi ومزايا Web3

في ظل التطور المزدهر لصناعة الذكاء الاصطناعي الحالية، أصبحت البيانات تدريجياً العمود الفقري الرئيسي الذي يحافظ على الميزة التنافسية لنماذج الذكاء الاصطناعي. مع تحسين قدرات النماذج باستمرار، أصبح تأثير البيانات التدريبية عالية الجودة والمتخصصة على أداء النماذج أكثر أهمية. في هذا الاتجاه، شهدت صناعة خدمات بيانات الذكاء الاصطناعي فرص تطوير جديدة.

طريق نجاح Scale AI

تعتبر شركة Scale AI، التي تمثل مجال خدمات البيانات في الذكاء الاصطناعي، رائدة في هذا المجال بفضل رؤيتها الثاقبة، حيث قامت بالتخطيط مبكرًا لهذا القطاع. تركز الشركة على تقديم خدمات بيانات موسومة عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي، وقد بلغت قيمتها السوقية 29 مليار دولار، وتشمل عملائها العديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي والجيش الأمريكي. تعكس نجاحات Scale AI الأهمية الكبيرة للبيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي.

مرحلتان لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي

عادةً ما تنقسم عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق.

1. تتطلب مرحلة ما قبل التدريب كميات كبيرة من النصوص والبيانات مثل النصوص على الإنترنت والشفرة لمساعدة النموذج على اكتساب المهارات اللغوية الأساسية.

2. تتطلب مرحلة التعديل الدقيق مجموعة بيانات تم تصميمها筛选 بعناية، لتدريب النموذج على قدرات معينة بشكل مستهدف.

تشكل هذان النوعان من البيانات المحتوى الرئيسي للأعمال في صناعة خدمات بيانات الذكاء الاصطناعي. مع تطور الصناعة، ستصبح البيانات التدريبية الأكثر دقة واحترافية العامل الحاسم في تحديد أداء النموذج.

مزايا Web3 في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي

بالمقارنة مع نماذج خدمات البيانات المركزية التقليدية، يتمتع Web3 بالعديد من المزايا في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي:

1. تضمن العقود الذكية ملكية البيانات وأمانها وخصوصيتها.

2. يمكن أن تجذب البنية التحتية الموزعة القوى العاملة عالية الجودة من جميع أنحاء العالم.

3. توفر تقنية البلوكشين آليات تحفيز وتسوية شفافة.

4. يساعد في بناء سوق تبادل بيانات فعال ومفتوح.

تجعل هذه المزايا Web3 منصة مثالية لخدمات بيانات الذكاء الاصطناعي، وقد ولدت DataFi كاستجابة لذلك. بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi فرصة رائعة للمشاركة في ثورة الذكاء الاصطناعي، حيث أن العوائق منخفضة ومتنوعة.

المشاريع الواعدة في مجال DataFi

لقد حصلت عدة مشاريع DataFi الحالية على تمويل ملحوظ، مما يُظهر تفاؤل سوق رأس المال تجاه هذا المجال. تشمل بعض المشاريع التمثيلية:

• Sahara AI: بناء بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي وسوق للتداول
• يوب: منصة ردود نموذج الذكاء الاصطناعي
• Vana: منصة تحويل البيانات الشخصية إلى عملة
• Chainbase: مزود خدمة بيانات على السلسلة
• Sapien: منصة تحويل المعرفة البشرية إلى بيانات تدريب للذكاء الاصطناعي
• Prisma X:层 التنسيق المفتوحة للروبوتات
• ماسا: مشروع شبكة بتيتنر الإيكولوجية الفرعية
• Irys: منصة تخزين البيانات القابلة للبرمجة والحساب
• ORO: منصة للمشاركة العادية في مساهمات الذكاء الاصطناعي
• Gata: طبقة بيانات لامركزية

تتميز هذه المشاريع كل منها، حيث تغطي مجالات فرعية مختلفة من DataFi.

التحديات التي تواجه مشاريع DataFi

على الرغم من الآفاق الواسعة، لا تزال مشاريع DataFi تواجه بعض التحديات:

1. كيفية ضمان جودة البيانات أثناء جذب المستخدمين.
2. زيادة شفافية المشروع لتحقيق اللامركزية الحقيقية.
3. تحقيق التوازن بين احتياجات السوق للمستهلكين واحتياجات السوق للأعمال، وتشكيل نظام بيئي صحي.

في المستقبل، من المتوقع أن تصبح DataFi حلقة وصل مهمة للتفاعل الإيجابي بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمثاليين في عالم blockchain والمشاركين في عصر الذكاء الاصطناعي، فإن DataFi بلا شك هو مجال ناشئ يستحق الانتباه.