AI數據賽道的潛力與Web3 DataFi的崛起

在全球競相構建最佳基礎模型的時代，盡管計算能力和模型架構至關重要，但真正的競爭優勢在於訓練數據。本月AI圈最引人注目的事件莫過於扎克伯格組建了一支以華人科研人才爲主的Meta AI團隊，由28歲的Alexander Wang領軍。Wang創立的Scale AI目前估值290億美元，爲多家AI巨頭提供數據服務。

Scale AI之所以能在衆多獨角獸中脫穎而出，關鍵在於它早早洞察到了數據在AI產業中的重要性。算力、模型和數據構成了AI模型的三大支柱。隨着大多數模型採用transformer作爲框架，各大公司解決了算力問題後，數據的重要性日益凸顯。

模型訓練分爲預訓練和微調兩個階段。預訓練階段需要大量網路爬取的文本、代碼等信息，而微調階段則需要經過精心處理的、有針對性的數據集。這兩類數據集構成了AI Data賽道的主體。隨着模型能力的提升，高質量、專業的訓練數據將成爲決定模型性能的關鍵因素。

相比傳統數據公司，Web3在AI數據領域具有天然優勢，催生了DataFi概念的誕生。Web3 DataFi的優勢包括：

1. 智能合約保障數據主權、安全和隱私
2. 分布式架構吸引全球最適合的勞動力
3. 區塊鏈提供明確的激勵和結算機制
4. 有利於構建高效、開放的數據市場

對普通用戶而言，DataFi是參與去中心化AI項目的最佳切入點。用戶可以通過提供數據、評估模型等簡單任務參與其中，門檻較低。

近期，多個Web3 DataFi項目獲得了可觀的融資。主要項目包括：

• Sahara AI：打造去中心化AI基礎設施和交易市場
• Yupp：AI模型反饋平台
• Vana：將個人數據轉化爲可貨幣化的數字資產
• Chainbase：專注鏈上數據
• Sapien：將人類知識轉化爲AI訓練數據
• Prisma X：機器人的開放協調層
• Masa：Bittensor生態的數據子網項目
• Irys：可編程數據存儲和計算
• ORO：賦能普通人參與AI貢獻
• Gata：去中心化數據層

這些項目雖然目前壁壘不高，但早期積累用戶和生態粘性至關重要。他們面臨的挑戰包括如何管理人工、保障數據質量，以及提高項目的透明度和去中心化程度。

DataFi的大規模應用需要吸引足夠多的個人用戶參與數據生態，同時獲得主流企業的認可。一些項目如Sahara AI和Vana在這方面已取得不錯進展。

DataFi代表了人類智能與機器智能的長期共生關係。對於那些在AI時代感到焦慮或仍懷有區塊鏈理想的人來說，參與DataFi可能是一個順應趨勢的明智選擇。