AI数据赛道的潜力与Web3 DataFi的崛起

在全球竞相构建最佳基础模型的时代，尽管计算能力和模型架构至关重要，但真正的竞争优势在于训练数据。本月AI圈最引人注目的事件莫过于扎克伯格组建了一支以华人科研人才为主的Meta AI团队，由28岁的Alexander Wang领军。Wang创立的Scale AI目前估值290亿美元，为多家AI巨头提供数据服务。

Scale AI之所以能在众多独角兽中脱颖而出，关键在于它早早洞察到了数据在AI产业中的重要性。算力、模型和数据构成了AI模型的三大支柱。随着大多数模型采用transformer作为框架，各大公司解决了算力问题后，数据的重要性日益凸显。

模型训练分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段需要大量网络爬取的文本、代码等信息，而微调阶段则需要经过精心处理的、有针对性的数据集。这两类数据集构成了AI Data赛道的主体。随着模型能力的提升，高质量、专业的训练数据将成为决定模型性能的关键因素。

相比传统数据公司，Web3在AI数据领域具有天然优势，催生了DataFi概念的诞生。Web3 DataFi的优势包括：

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. 区块链提供明确的激励和结算机制
4. 有利于构建高效、开放的数据市场

对普通用户而言，DataFi是参与去中心化AI项目的最佳切入点。用户可以通过提供数据、评估模型等简单任务参与其中，门槛较低。

近期，多个Web3 DataFi项目获得了可观的融资。主要项目包括：

• Sahara AI：打造去中心化AI基础设施和交易市场
• Yupp：AI模型反馈平台
• Vana：将个人数据转化为可货币化的数字资产
• Chainbase：专注链上数据
• Sapien：将人类知识转化为AI训练数据
• Prisma X：机器人的开放协调层
• Masa：Bittensor生态的数据子网项目
• Irys：可编程数据存储和计算
• ORO：赋能普通人参与AI贡献
• Gata：去中心化数据层

这些项目虽然目前壁垒不高，但早期积累用户和生态粘性至关重要。他们面临的挑战包括如何管理人工、保障数据质量，以及提高项目的透明度和去中心化程度。

DataFi的大规模应用需要吸引足够多的个人用户参与数据生态，同时获得主流企业的认可。一些项目如Sahara AI和Vana在这方面已取得不错进展。

DataFi代表了人类智能与机器智能的长期共生关系。对于那些在AI时代感到焦虑或仍怀有区块链理想的人来说，参与DataFi可能是一个顺应趋势的明智选择。