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Meta 天价收购 Scale AI 近半股权背后,Web3 AI 如何摆脱偏见?

无论 Web3 AI 还是 Web2 AI,都已经从「卷算力」走到了「卷数据质量」的十字路口。

撰文:Haotian

一边是 Meta 砸下 148 亿美元收购 Scale AI 近半股权,整个硅谷都在惊呼巨头用天价为「数据标注」重新定价;另一边则是即将 TGE 的

@SaharaLabsAI,依然被困在「蹭概念、无法自证」的 Web3 AI 偏见标签下。这种巨大反差背后,市场到底忽略了什么?

首先,数据标注是比去中心化算力聚合更有价值的赛道。

用闲置 GPU 挑战云计算巨头的故事确实精彩,但算力本质上是标准化商品,差异主要在于价格和可获得性。价格优势看似能从巨头垄断中找到缝隙,但可获得性受制于地理分布、网络延迟以及用户激励不足,一旦巨头降价或增加供给,这种优势瞬间就会被抹平了。

数据标注则完全不同——这是一个需要人类智慧和专业判断的差异化领域。 每一个高质量标注都承载着独特的专业知识、文化背景和认知经验等等,根本无法像 GPU 算力那样「标准化」复制。

一个精准的癌症影像诊断标注,需要资深肿瘤医生的专业直觉;一个老道的金融市场情绪分析,离不开华尔街 Trader 的实战经验。这种天然的稀缺性和不可替代性,让「数据标注」具备了算力永远无法企及的护城河深度。

6 月 10 日,Meta 正式宣布以 148 亿美元收购数据标注公司 Scale AI 49% 的股份,这是今年 AI 领域最大的单笔投资。 更值得关注的是,Scale AI 创始人兼 CEO Alexandr Wang 将同时担任 Meta 新成立的「超级智能」研究实验室负责人。

这位 25 岁的华裔企业家于 2016 年创立 Scale AI 时还是斯坦福大学的辍学生,如今他掌管的公司估值已达 300 亿美元。Scale AI 的客户名单堪称 AI 界的「全明星阵容」:OpenAI、特斯拉、微软、国防部等都是其长期合作伙伴。 该公司专门为 AI 模型训练提供高质量数据标注服务,拥有超过 30 万名经过专业培训的标注员。

你看,当所有人还在为谁家模型跑分更高争论不休时,真正的玩家已经悄悄把战场转移到了数据源头。

一场关于 AI 未来控制权的「暗战」已经开始。

Scale AI 的成功暴露了一个被忽视的真相:算力不再稀缺,模型架构趋于同质化,真正决定 AI 智能上限的是那些被精心「调教」过的数据。Meta 用天价买下的不是一家外包公司,而是 AI 时代的「石油开采权」。

垄断的故事总有反叛者。

正如云算力聚合平台试图颠覆中心化云计算服务一样,Sahara AI 试图用区块链彻底重写数据标注的价值分配规则。传统数据标注模式的致命缺陷不是技术问题,而是激励设计问题。

一个医生花几小时标注医疗影像,拿到的可能就是几十美元劳务费,而这些数据训练出的 AI 模型价值数十亿美元,医生却分不到一分钱。这种价值分配的极度不公平,严重抑制了高质量数据的供给意愿。

而有了 web3 代币激励机制的催化,他们都不再是廉价的数据「农民工」,而是 AI LLM 网络的真正「股东」。显然,web3 改造生产关系的优势相比算力更适用于数据标注场景。

有趣的是,Sahara AI 恰好在 Meta 天价收购的节点 TGE,是巧合还是精心策划?在我看来,这其实反映了一个市场拐点:无论 Web3 AI 还是 Web2 AI,都已经从「卷算力」走到了「卷数据质量」的十字路口。

当传统巨头用金钱筑起数据壁垒时,Web3 正在用 Tokenomics 构建一个更大的「数据民主化」实验。

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作者HaotianHaotian | CryptoInsight
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