從AI數據賽道看Web3 DataFi的藍海機遇

當下，全球正處於一場構建最佳基礎模型的競賽中。盡管計算能力和模型架構舉足輕重，但真正的護城河卻是訓練數據。本文將從AI數據領域的發展談起，探討Web3 DataFi的潛力和機遇。

AI數據賽道的重要性

在大模型快速發展的今天，業界的重點已從模型架構轉向算力，再到如今的數據。隨着主流模型框架的確立和算力問題的逐步解決，數據的重要性日益凸顯。

AI模型的訓練主要分爲兩個階段：預訓練和微調。預訓練階段需要大量網路爬取的文本、代碼等信息，讓模型學會基礎的溝通能力。微調階段則需要針對性的數據集，培養模型特定的能力。這兩類數據構成了AI數據賽道的主體。

高質量的數據集對模型能力的提升至關重要。隨着模型能力的進一步提升，精細、專業的訓練數據將成爲決定模型性能的關鍵因素。從長遠來看，AI數據也是一個具有複利效應的賽道，數據資產會隨時間積累而愈發珍貴。

Web3 DataFi的優勢

相比傳統的數據服務，Web3 DataFi在以下幾個方面具有獨特優勢：

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. 區塊鏈明確的激勵和結算機制
4. 有利於構建高效、開放的一站式數據市場

對普通用戶而言，DataFi是參與去中心化AI項目的最佳切入點。用戶無需昂貴的硬件投入或專業技能，只需通過簡單的任務即可參與其中，如提供數據、評估模型、進行簡單創作等。

Web3 DataFi的潛力項目

目前，多個Web3 DataFi項目已獲得可觀融資，顯示了資本市場對該領域的看好。一些代表性項目包括：

• Sahara AI：致力於打造去中心化AI的基礎設施和交易市場
• Yupp：AI模型反饋平台，用戶可評選不同模型的輸出質量
• Vana：將用戶個人數據轉化爲可貨幣化的數字資產
• Chainbase：專注鏈上數據的結構化和可驗證化
• Sapien：將人類知識轉化爲高質量AI訓練數據
• Prisma X：機器人開放協調層，關注物理數據收集
• Masa：Bittensor生態的數據子網項目
• Irys：可編程數據存儲和計算解決方案
• ORO：賦能普通人參與AI貢獻的平台
• Gata：去中心化數據層，提供多種數據收集和處理工具

對當前項目的思考

這些項目雖然壁壘不高，但平台優勢會隨用戶和生態粘性的積累而迅速形成。因此，早期階段應着重關注用戶激勵和體驗。同時，項目方需要考慮如何管理人工、保障數據質量，避免劣幣驅逐良幣的現象。

此外，提高透明度、加快去中心化進程也是這些項目面臨的挑戰。許多項目目前仍顯得更像"披着Web3皮的Web2項目"，缺乏足夠的鏈上可追蹤數據和長期公開透明的規劃。

DataFi的大規模應用需要同時吸引足夠多的個人用戶和主流企業客戶。一些項目在這兩個方面都已取得不錯進展。

結語

DataFi代表了人類智能與機器智能的長期共生關係。對於那些對AI時代充滿熱情，又堅持區塊鏈理想的人來說，DataFi無疑是一個值得關注的領域。跟隨資本的腳步，參與DataFi的發展，或許是順應時代潮流的明智之選。