MetaによるScale AI買収の裏側 Web3 AIはいかにして偏見から解放されたか

著者：Haotian Source: X, @tmel0211

一方では、MetaはScale AIの株式の半分近くを取得するために148億ドルを投じ、シリコンバレー全体が、巨人は「データ注釈の価格を再設定する」ために高騰した価格を使用していると叫んだ。"

「概念をこすり、自分自身を証明できない」というWeb3 AI偏重のレッテルにいまだに囚われている@@SaharaLabsAIは、もうすぐTGEになる反対側にいる。この大きな対比の裏で、市場は何を見落としているのだろうか？

第一に、データのラベリングは、分散化された演算集計よりもはるかに価値のあるトラックです。

遊休GPUでクラウド大手に挑戦するというストーリーは良いものですが、算術演算は本質的に標準化されたコモディティであり、その違いは主に価格と可用性にあります。価格の優位性は巨大な独占の隙間を見つけることができるようだが、アクセシビリティは地理的な分布、ネットワーク遅延、ユーザーインセンティブの欠如によって制限されるため、巨大な企業が値下げをしたり供給を増やしたりすれば、この優位性は一瞬で帳消しになるだろう。

データ注釈はまったく別の話であり、人間の知性と専門的判断を必要とする差別化された分野です。 それぞれの高品質なアノテーションは、独自の専門知識、文化的背景、認知的経験などを持ち、GPUコンピューティングパワーと同じ「標準化された」方法で複製することはできません。

正確ながんの画像診断には、上級の腫瘍学者の専門的な直感が必要です。優れた金融市場のセンチメント分析は、ウォール街のトレーダーの実世界での経験と切り離すことはできません。この自然な希少性と代替不可能性は、「データラベリング」に、計算能力では決して到達できない堀の深さを与えている。

6月10日、メタはデータ・ラベリング企業であるスケールAIの株式の49％を148億ドルで買収することを正式に発表した。 さらに、Scale AIの創設者兼CEOであるアレクサンドル・ワンは、メタ社の新しいスーパーインテリジェンス研究所の責任者でもある。

25歳の中国人起業家は、スタンフォード大学を中退して2016年にScale AIを設立し、現在は300億ドル（約3.6兆円）と評価される企業を率いている、OpenAI、テスラ、マイクロソフト、国防総省などが長年のパートナーである。 同社は、AIモデルトレーニングのための高品質なデータアノテーションを専門としており、30万人以上の専門的に訓練されたアノテーターを抱えている。

みんながまだ誰がより高いモデルスコアを持っているか議論しているとき、本当のプレーヤーは静かに戦場をデータソースに移したのだ。

AIの未来を支配するための「暗闘」が始まった。

スケールAIの成功は、見落としていた真実を露呈した。演算はもはや希少ではなく、モデル・アーキテクチャは均質化される傾向にあり、AIの知能の上限を本当に決定するのは、慎重に調整されたデータなのだ。メタが天文学的な値札を付けて買ったものは、アウトソーシング企業ではなく、むしろAI時代の「石油権」なのだ。

独占的な話には必ず反抗者がいる。

クラウドコンピューティングの集約プラットフォームが中央集権的なクラウドコンピューティングサービスを破壊しようとするのと同じように、サハラAIはブロックチェーンを使ってデータ注釈の価値分配のルールを完全に書き換えようとしている。従来のデータラベリングモデルの致命的な欠陥は、技術の問題ではなく、インセンティブ設計の問題である。

医療画像の注釈付けに数時間を費やす医師は、数十ドルの労働報酬を得るかもしれないが、このデータで訓練されたAIモデルは数十億ドルの価値があり、医師は1ペニーも得られない。この著しく不公平な価値の分配は、高品質なデータを提供する意欲を著しく阻害する。

ウェブ3のトークンインセンティブがきっかけとなり、彼らはもはや安価なデータの「出稼ぎ労働者」ではなく、AI LLMネットワークの真の「株主」となった。明らかに、生産関係を変革するweb3の利点は、演算能力よりもデータラベリングのシナリオに適用できる。

興味深いことに、サハラAIは偶然にも、メタが巨額で購入したTGEというノードにいる。私の意見では、これは実際に市場の変曲点を反映している。Web3 AIであろうとWeb2 AIであろうと、「ロール演算」から「ロールデータ品質」の岐路に入ったのだ。

伝統的な大企業がお金でデータの障壁を築いている一方で、Web3はトークノミクスで「データの民主化」の大きな実験を築いている。