Passei mais tempo a pensar no que vem depois do trade de chips de IA, e acho que o mercado pode estar a encarar um gargalo ainda maior: DADOS


Não é aquele lixo bruto da internet nem outra base de dados com um rótulo de IA colado em cima.
Refiro-me a dados limpos, licenciados, atribuíveis e cada vez mais do mundo real, que os modelos podem treinar legalmente e aprender algo de novo.
O compute continua a ser importante, mas já não é a única entrada escassa.
A Morgan Stanley vê cerca de $2.9T para $3T em gastos com infra de IA até 2028, com menos de 20% já implementado.
Vai haver mais #GPUs, mais centros de dados, mais contratos de energia e mais eficiência na inferência.
O que não escala automaticamente com tudo isso é o conhecimento humano fresco e a experiência do mundo físico.
Os dados de IA físicos são ainda mais caros, específicos de embodiment, difíceis de sintetizar perfeitamente e impossíveis de recolher com profundidade suficiente.
O gargalo é capturar o evento certo, com os sensores certos, com os direitos certos, e provar de onde veio.
Os mercados privados parecem já ter percebido isso antes dos mercados públicos.
– Scale AI foi avaliada em quase $29B após o negócio da Meta de $14.3B por uma participação de 49%.
– Surge AI fez mais de $1B em receita em 2024 enquanto procurava uma avaliação de $15B .
Então, se um grande catalisador estiver a chegar na TradFi, a cripto pode também ter a sua ponta na recolha de dados de IA e na proveniência.
– @eigencloud | $Eigen: EigenDA torna a disponibilidade de dados verificável, enquanto EigenCompute, EigenAI e EigenVerify permitem que agentes provem de onde vieram os dados e como os outputs foram gerados.
– @grass | $Grass: transformar largura de banda ociosa em dados verificáveis para treino de IA. 2.5M+ nós em mais de 190+ países fazem scrape de ~100TB/dia, com provas ZK a tornar cada dataset rastreável e auditável.
– @vana | $Vana: atacar o gargalo de dados da IA transformando os dados dos utilizadores em datasets de treino com permissão e comprováveis. 1M+ contribuintes, DataDAOs e memória de IA portátil vivem todos numa única rede.
– @SaharaAI | $Sahara: L1 nativo de IA onde os contribuintes recolhem, fazem label e detêm datasets enquanto a proveniência, licenciamento e royalties ficam onchain. A tentar tornar dados de IA de alta qualidade escaláveis.
– @datafdn | $Data: rails onchain de proveniência, consentimento, licenciamento e auditoria, enquanto a camada Poseidon limpa e faz label de dados do mundo real para treino de modelos.
– @oceanprotocol | $Ocean: transformar dados em ativos onchain com Data NFTs, Compute-to-Data e rails de proveniência para a IA treinar em datasets privados sem expor os dados em bruto.
– @origin_trail | $Trac: lançar DKG V10 onde agentes de IA partilham memória verificável. dRAG, proveniência e memória multi-agente tornam os dados reutilizáveis sem perder confiança.
– @datainetwork: transformar logs brutos da blockchain em inteligência estruturada, legível por máquina. 3.5B+ transações indexadas, 2.5M contratos com labels e 150M+ eventos DeFi para agentes de IA raciocinarem.
Não é um apelo para apeçar todos os tickers acima. É apenas um mapa de quem está a construir a infra antes de o mercado os precificar.
EIGEN-0,58%
GRASS5,22%
VANA-2,11%
SAHARA-0,29%
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