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Meta 天價收購 Scale AI 近半股權背後,Web3 AI 如何擺脫偏見?
撰文:Haotian
一邊是 Meta 砸下 148 億美元收購 Scale AI 近半股權,整個硅谷都在驚呼巨頭用天價爲「數據標注」重新定價;另一邊則是即將 TGE 的
@SaharaLabsAI,依然被困在「蹭概念、無法自證」的 Web3 AI 偏見標籤下。這種巨大反差背後,市場到底忽略了什麼?
首先,數據標注是比去中心化算力聚合更有價值的賽道。
用閒置 GPU 挑戰雲計算巨頭的故事確實精彩,但算力本質上是標準化商品,差異主要在於價格和可獲得性。價格優勢看似能從巨頭壟斷中找到縫隙,但可獲得性受制於地理分布、網路延遲以及用戶激勵不足,一旦巨頭降價或增加供給,這種優勢瞬間就會被抹平了。
數據標注則完全不同——這是一個需要人類智慧和專業判斷的差異化領域。 每一個高質量標注都承載着獨特的專業知識、文化背景和認知經驗等等,根本無法像 GPU 算力那樣「標準化」復制。
一個精準的癌症影像診斷標注,需要資深腫瘤醫生的專業直覺;一個老道的金融市場情緒分析,離不開華爾街 Trader 的實戰經驗。這種天然的稀缺性和不可替代性,讓「數據標注」具備了算力永遠無法企及的護城河深度。
6 月 10 日,Meta 正式宣布以 148 億美元收購數據標注公司 Scale AI 49% 的股份,這是今年 AI 領域最大的單筆投資。 更值得關注的是,Scale AI 創始人兼 CEO Alexandr Wang 將同時擔任 Meta 新成立的「超級智能」研究實驗室負責人。
這位 25 歲的華裔企業家於 2016 年創立 Scale AI 時還是斯坦福大學的輟學生,如今他掌管的公司估值已達 300 億美元。Scale AI 的客戶名單堪稱 AI 界的「全明星陣容」:OpenAI、特斯拉、微軟、國防部等都是其長期合作夥伴。 該公司專門爲 AI 模型訓練提供高質量數據標注服務,擁有超過 30 萬名經過專業培訓的標注員。
你看,當所有人還在爲誰家模型跑分更高爭論不休時,真正的玩家已經悄悄把戰場轉移到了數據源頭。
一場關於 AI 未來控制權的「暗戰」已經開始。
Scale AI 的成功暴露了一個被忽視的真相:算力不再稀缺,模型架構趨於同質化,真正決定 AI 智能上限的是那些被精心「調教」過的數據。Meta 用天價買下的不是一家外包公司,而是 AI 時代的「石油開採權」。
壟斷的故事總有反叛者。
正如雲算力聚合平台試圖顛覆中心化雲計算服務一樣,Sahara AI 試圖用區塊鏈徹底重寫數據標注的價值分配規則。傳統數據標注模式的致命缺陷不是技術問題,而是激勵設計問題。
一個醫生花幾小時標注醫療影像,拿到的可能就是幾十美元勞務費,而這些數據訓練出的 AI 模型價值數十億美元,醫生卻分不到一分錢。這種價值分配的極度不公平,嚴重抑制了高質量數據的供給意願。
而有了 web3 代幣激勵機制的催化,他們都不再是廉價的數據「農民工」,而是 AI LLM 網路的真正「股東」。顯然,web3 改造生產關係的優勢相比算力更適用於數據標注場景。
有趣的是,Sahara AI 恰好在 Meta 天價收購的節點 TGE,是巧合還是精心策劃?在我看來,這其實反映了一個市場拐點:無論 Web3 AI 還是 Web2 AI,都已經從「卷算力」走到了「卷數據質量」的十字路口。
當傳統巨頭用金錢築起數據壁壘時,Web3 正在用 Tokenomics 構建一個更大的「數據民主化」實驗。