从AI数据赛道看Web3 DataFi的蓝海机遇

当下，全球正处于一场构建最佳基础模型的竞赛中。尽管计算能力和模型架构举足轻重，但真正的护城河却是训练数据。本文将从AI数据领域的发展谈起，探讨Web3 DataFi的潜力和机遇。

AI数据赛道的重要性

在大模型快速发展的今天，业界的重点已从模型架构转向算力，再到如今的数据。随着主流模型框架的确立和算力问题的逐步解决，数据的重要性日益凸显。

AI模型的训练主要分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段需要大量网络爬取的文本、代码等信息，让模型学会基础的沟通能力。微调阶段则需要针对性的数据集，培养模型特定的能力。这两类数据构成了AI数据赛道的主体。

高质量的数据集对模型能力的提升至关重要。随着模型能力的进一步提升，精细、专业的训练数据将成为决定模型性能的关键因素。从长远来看，AI数据也是一个具有复利效应的赛道，数据资产会随时间积累而愈发珍贵。

Web3 DataFi的优势

相比传统的数据服务，Web3 DataFi在以下几个方面具有独特优势：

1. 智能合约保障数据主权、安全和隐私
2. 分布式架构吸引全球最适合的劳动力
3. 区块链明确的激励和结算机制
4. 有利于构建高效、开放的一站式数据市场

对普通用户而言，DataFi是参与去中心化AI项目的最佳切入点。用户无需昂贵的硬件投入或专业技能，只需通过简单的任务即可参与其中，如提供数据、评估模型、进行简单创作等。

Web3 DataFi的潜力项目

目前，多个Web3 DataFi项目已获得可观融资，显示了资本市场对该领域的看好。一些代表性项目包括：

• Sahara AI：致力于打造去中心化AI的基础设施和交易市场
• Yupp：AI模型反馈平台，用户可评选不同模型的输出质量
• Vana：将用户个人数据转化为可货币化的数字资产
• Chainbase：专注链上数据的结构化和可验证化
• Sapien：将人类知识转化为高质量AI训练数据
• Prisma X：机器人开放协调层，关注物理数据收集
• Masa：Bittensor生态的数据子网项目
• Irys：可编程数据存储和计算解决方案
• ORO：赋能普通人参与AI贡献的平台
• Gata：去中心化数据层，提供多种数据收集和处理工具

对当前项目的思考

这些项目虽然壁垒不高，但平台优势会随用户和生态粘性的积累而迅速形成。因此，早期阶段应着重关注用户激励和体验。同时，项目方需要考虑如何管理人工、保障数据质量，避免劣币驱逐良币的现象。

此外，提高透明度、加快去中心化进程也是这些项目面临的挑战。许多项目目前仍显得更像"披着Web3皮的Web2项目"，缺乏足够的链上可追踪数据和长期公开透明的规划。

DataFi的大规模应用需要同时吸引足够多的个人用户和主流企业客户。一些项目在这两个方面都已取得不错进展。

结语

DataFi代表了人类智能与机器智能的长期共生关系。对于那些对AI时代充满热情，又坚持区块链理想的人来说，DataFi无疑是一个值得关注的领域。跟随资本的脚步，参与DataFi的发展，或许是顺应时代潮流的明智之选。