【英文长推】AI 数据网络的三种主流构建策略解析

Chainfeeds 导读：

每个人都专注于人工智能模型。但真正的战争围绕着数据展开：谁拥有数据，谁控制数据，以及谁能获得报酬。目前，三种主要的数据网络策略正在逐渐成型：抓取开放网络数据、解锁用户私有数据及按需生成合成数据。

文章来源：

https://x.com/0xPrismatic/status/1922298322766987683

文章作者：

Teng Yan

观点：

Cobo：首先是抓取公共数据。数十亿网页、论坛、YouTube 视频、API 数据被转换成结构化数据集，供模型开发者使用。已索引的网页数据约为 10 PB（10,000 TB）。YouTube 视频数据约为 10 EB（10,000,000 TB）。协议如 Grass 通过用户节点分布式抓取网页，显著降低了成本。去中心化的网络抓取具备成本低、速度快的优点，但数据来源混乱，法律合规性模糊。由于数据不具排他性，这场竞争的核心在于规模、覆盖率与数据质量。 接下来是私有数据。用户所拥有的私有数据拥有深度且高质量的上下文信息，能显著提升 AI 的表现。许多加密 AI 创业项目，正致力于将私有数据变成链上的资产。Vana 正在构建专门用于数据 DAO 的 L1 网络，迄今已收集超过 600 万条数据点。DLP Labs 已接入超过 8000 辆车，分享 DIMO 车载数据（遥测信息），并正开发多条变现路径，例如用于汽车保险的风险评估模型。核心挑战包括引导早期用户和构建私有数据集的过程较慢。激励机制复杂，仍在不断优化中。必须确保隐私机制绝对可靠，以赢得用户信任。 最后是合成数据。当现实世界的数据太混乱、稀缺或价格昂贵时…… 那就自己「制造」数据吧。AI 开发者现在越来越多地选择从零生成数据集。 合成数据能解决多个瓶颈问题：不涉及个人信息，规避隐私风险。可在短时间内快速生成数据集。能填补数据缺口，模拟极端场景与边缘案例。【原文为英文】