La plupart des projets d'IA qui ont l'intention de résoudre le problème des données sont morts à leur arrivée et ce n'est pas parce que ce problème a déjà été résolu.

Mais parce que l'approche qu'ils adoptent manque de tendance à atteindre un fossé.

Utiliser des incitations comme façade pour accumuler de la valeur est le premier point d'échec et il est facile de convenir que cette industrie a été programmée de sorte que, tant qu'il n'y a pas d'incitations, les contributions ne sont pas garanties.

De plus, la majorité des projets en ce moment ne génèrent pas de bonnes données pouvant être vendues à des entreprises/firms licornes qui souhaitent utiliser ces données.

Regardez Google Crowdsource, les données sont utilisées pour produire et optimiser tous les autres outils qu'ils ont, donc même les grandes entreprises n'ont pas besoin des données que les entreprises d'IA essaient de construire dans le Web3.

1 projet sur 100 est une licorne (intuitivement pas axé sur les données). Quelles sont les chances que le projet d'IA que vous envisagez de financer ou auquel vous croyez construise des produits avec lesquels ces données peuvent fonctionner sans avoir à vendre ces données à de plus grandes entreprises.

Les seules données qui comptent dans notre industrie pour l'instant sont les données de marché et les données on-chain, tout le reste est hors de portée.

Mais il pourrait y avoir une exception pour les projets d'IA et cela peut être détecté si :

le projet xyz a un calendrier, une stratégie ou des projets sur la manière dont ils comptent rester pertinents jusqu'à ( si cela se produit ) ces données sont nécessaires.