Heutzutage sind die, die sich mit #AI beschäftigen, die reichsten Menschen der Welt. Letzte Nacht hat ORCL ($ORCL) die gewalttätige Ästhetik von AI demonstriert, mit einem Anstieg der Marktkapitalisierung um 247 Milliarden US-Dollar an einem Tag, was dem Wert einer chinesischen Bank entspricht!
Der Kollege, der von #Openai gefeuert wurde, hat mit einem #AI-Hedgefonds die Wall Street übertroffen. Die Strategie ist ganz einfach: Alles auf #AI setzen und traditionelle Branchen leerverkaufen.
Unsere Investitionsstrategie in der #Web3-Branche besteht darin, alles auf #AI und den #RWA-Sektor zu setzen, den Rest überlassen wir der Zeit!
#AI und #RWA sind die vielversprechendsten Bereiche in diesem Zyklus, und das Team hat viel Energie in die Forschung investiert. Währenddessen habe ich das Team oft eine Frage gestellt: „Was ist wirklich die seltene #AI-Ressource?“
Einige sagen, es sei Rechenleistung, andere sagen, es seien Algorithmen. Durch ständiges Fragen und den Austausch wurde mir immer klarer, dass die wahre Knappheit hochwertige menschliche Daten sind.
Kürzlich hat das #Vana veröffentlichte #Playground AI-Datenprodukt mich beeindruckt und die wirklich hochwertigen menschlichen Daten zurück zu den Individuen gebracht, was das Zeitalter des Datenkapitals einläutet!
Früher wurden Daten grundsätzlich in drei Kategorien unterteilt:
1️⃣ Öffentliche gesammelte Daten: Tweets, Reddit-Crawling, diese Art von Daten ist zahlreich, aber oberflächlich und kontextlos.
2️⃣ Plattform-eigene Daten: Interaktionen mit Spotify, Telegram, ChatGPT, das sind die wirklich wertvollen tiefen Daten, aber sie sind von großen Unternehmen fest verschlossen.
3️⃣ Annotierte Datensätze: Kaggle oder Crowdsourcing-Anmerkungen, begrenzte Qualität, hohe Kosten und schwer zu skalieren.
Was #Playground jedoch macht, ist die Schaffung einer vierten Datenkategorie: Daten, die gemeinschaftlich besessen werden. Das ist beeindruckend. Denn sie sind weder die „oberflächlichen“ Daten, die kostenlos gesammelt werden, noch die „Black-Box-Dominanz“ der Plattformen, sondern „tiefe menschliche Daten“, die von Nutzern aktiv beigetragen und von einer DAO aggregiert werden.
Als ich das Video-Demonstration von #VanaPlayground sah, sah ich zum ersten Mal, dass ich in einer Benutzeroberfläche die Datenstruktur des Datensatzes vorab einsehen, synthetische Proben herunterladen und sogar mit dem dahinterstehenden DataDAO interagieren konnte. Es fühlte sich wirklich an, als würde ich auf einem „Datenmarkt“ bummeln. Im Vergleich zu früher, als wir Daten wie Konservendosen kauften, kalt und ohne Kenntnis der Inhaltsstoffe; jetzt sprechen wir direkt mit den Landwirten (der Gemeinschaft) und sehen Herkunft und Frische.
Warum ist #VanaPlayground so wichtig für #AI?
Aktuell hängt das Training von #AI-Modellen nicht von der Rechenleistung ab, sondern von der Tiefe und Vielfalt der Daten. Ich gebe ein Beispiel: Die Interaktionsdaten von #ChatGPT, die die echte Denkweise der Menschen widerspiegeln; oder die Daten von Menschen, die Musik über #Spotify hören, die die Vorlieben und Emotionen der Nutzer darstellen; die Gruppendaten, wenn Community-Mitglieder #Telegram nutzen, die den echten Kontext der Gemeinschaftsinteraktionen abbilden.
Diese Dinge können nicht von einem Crawler bereitgestellt werden. Sie sind der „Treibstoff“, der für #AI-Personalisierung, #Agent-Interaktionen und die nächste Generation von Anwendungen notwendig ist. Und im #Playground sind die Daten nicht ein Haufen unordentlicher JSON-Daten, sondern strukturierte Proben mit Struktur, die durchsuchbar und messbar sind. Das ermöglicht Entwicklern, Modelle schneller zu entwerfen und Tests durchzuführen, während Käufer zuerst „probieren“ können, bevor sie entscheiden, ob sie kaufen.
Insgesamt denke ich, dass die Vision von #VanaPlayground groß ist, nicht nur ein „Daten-Ausstellungssaal“, sondern die Front des dezentralen Datenmarktes. Heute macht es Datensätze sichtbar und erkundbar, reißt die Lücke für hochwertige persönliche Datensätze auf; morgen wird es zum Eingang für den Datenaustausch. Du kannst direkt in der Benutzeroberfläche Datenanfragen stellen, sodass die Gemeinschaftsdaten direkt an der Wertverteilung teilnehmen können; in Zukunft könnte dies ein globales Protokoll für menschliche Daten sein: Nutzerbeiträge → Gemeinschaftsaggregation → Entwicklernutzung → Rückfluss der Einnahmen an die Gemeinschaft. Dieses Modell ähnelt sehr dem historischen Wendepunkt der „Privatisierung von Land“. Früher gehörten die Daten den Plattformen, und die Nutzer konnten nur „arbeiten“. Jetzt können Daten „besitzt“ werden, sie sind kein Nebenprodukt mehr, sondern Kapital. Die Auswirkungen auf die gesamte #AI-Industrie könnten tiefgreifender sein als eine bloße Erhöhung der Rechenleistung, was es wert ist, beachtet und erwartet zu werden!🧐

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