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一文解析CZ為何看好Vana打造更好的AI
幣界網(wǎng)報道:一個月前,YZi Labs 宣布投資 Vana,幣安創(chuàng)始人 CZ 加入擔任顧問, 確立了 Vana 在 AI 數(shù)據(jù)賽道的領(lǐng)軍地位。四天后在和 Vana 的 AMA 中,CZ 表示數(shù)據(jù)則是 AI 的核心燃料,公共數(shù)據(jù)已耗盡,而私有數(shù)據(jù)尚待開發(fā),看好 Vana 的產(chǎn)品市場契合度(PMF)和用戶增長。
為什么 YZi Labs、Coinbase Venture、Paradigm 紛紛投資 Vana? 為什么 CZ 看好 Vana 的發(fā)展?
本報告將系統(tǒng)分析 AI 數(shù)據(jù)困境、Vana 的核心價值主張、實際應用場景及其未來增長軌跡,揭示 Vana 如何成為 AI 生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
根據(jù) Pitchbook 數(shù)據(jù),2025 年第一季度美國 AI 行業(yè)已吸引近 200 億美元投資。截止 2024 年 AI 初創(chuàng)公司占據(jù)全球風險投資的三分之一,累計達 1315 億美元,其中近四分之一的新興創(chuàng)業(yè)實體專注于 AI 領(lǐng)域。Statista 數(shù)據(jù)進一步證實了這一爆發(fā)式增長軌跡——AI 和機器學習賽道的風投資金從 2011 年的 6.7 億美元激增至 2020 年的 360 億美元,增長超過 50 倍。這一現(xiàn)象明確表明,AI 已成為聰明資本和頂尖創(chuàng)業(yè)者的共同選擇。
然而,AI 的根本架構(gòu)—"數(shù)據(jù) + 模型 + 算力"正面臨結(jié)構(gòu)性瓶頸。AI 模型性能的核心驅(qū)動因素并非算力優(yōu)勢或算法突破,而是訓練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量與規(guī)模。當前大語言模型來到訓練數(shù)據(jù)枯竭的臨界點。Meta 的 Llama 3 已基于約 15 萬億個 Token 進行訓練,這一數(shù)據(jù)量已幾乎耗盡整個公共互聯(lián)網(wǎng)上可獲取的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。盡管公共互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量龐大,但這僅是冰山一角。市場普遍忽視的關(guān)鍵事實是:高價值數(shù)據(jù)大多被鎖定在需要授權(quán)訪問的私有系統(tǒng)中。公共互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在所有數(shù)據(jù)中占比不足 0.1%。而這一問題超出了 AI 行業(yè)自身的解決能力范疇,需要借助區(qū)塊鏈技術(shù)重構(gòu)數(shù)據(jù)生產(chǎn)關(guān)系,建立全新激勵機制,催化高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大規(guī)模涌現(xiàn)。
另一方面,今天絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都被掌握在 Web2 科技公司的封閉生態(tài)系統(tǒng)中。人工智能的發(fā)展正面臨數(shù)據(jù)墻的挑戰(zhàn),而這一壁壘的存在,正是因為這些企業(yè)深知數(shù)據(jù)的巨大價值。高質(zhì)量的人工智能模型具有極高的經(jīng)濟回報,例如 OpenAI 的年收入已達到約 34 億美元。而要構(gòu)建優(yōu)秀的 AI 模型,就需要大量的數(shù)據(jù)支撐,數(shù)據(jù)的獲取往往需要支付高昂的成本。
例如,Reddit 每年通過銷售數(shù)據(jù)獲利約 2 億美元,PhotoBucket 的圖片數(shù)據(jù)每張售價在 1 至 2 美元之間,蘋果的新聞數(shù)據(jù)交易更是達到了 5000 萬美元。數(shù)據(jù)所有權(quán)已從簡單的隱私偏好轉(zhuǎn)變?yōu)橹卮蟮慕?jīng)濟問題。在 AI 模型驅(qū)動大部分經(jīng)濟的世界中,數(shù)據(jù)所有權(quán)相當于持有未來 AI 模型的股權(quán)。
隨著數(shù)據(jù)的商業(yè)化變得愈發(fā)普遍,數(shù)據(jù)訪問的難度也在不斷增加。許多平臺開始調(diào)整服務條款和 API 政策,以限制外部開發(fā)者的訪問權(quán)限。例如,Reddit 和 Stack Overflow 相繼修改了 API 規(guī)則,使得數(shù)據(jù)獲取變得更加困難。這一趨勢正在擴展,那些掌握重要數(shù)據(jù)的平臺正逐步走向封閉化。
然而,仍有一個群體可以自由訪問這些數(shù)據(jù),那就是用戶自己。許多人并未意識到,在法律層面上,他們對自己的數(shù)據(jù)享有完全的所有權(quán)。就像將汽車停放在停車場,停車場無權(quán)隨意處置車輛一樣,用戶在社交平臺上存儲的數(shù)據(jù)依然屬于自己。
用戶在注冊時,通常會勾選“允許平臺使用我的數(shù)據(jù)”的選項,這只是給予平臺一定的授權(quán),使其能夠利用數(shù)據(jù)來運營服務,但并不意味著用戶失去了對數(shù)據(jù)的所有權(quán)。
事實上,用戶可以隨時申請導出自己的數(shù)據(jù)。即使平臺對開發(fā)者的 API 訪問進行了嚴格限制,個人用戶仍然可以合法獲取屬于自己的數(shù)據(jù)。例如,Instagram 允許用戶導出其賬號數(shù)據(jù),其中不僅包括發(fā)布的照片、評論,甚至是附帶 AI 生成的營銷標簽。在 23andMe 平臺,用戶可以申請導出自己的基因數(shù)據(jù),盡管平臺可能不會主動提醒你這一點,且流程可能并不直觀。
在全球范圍內(nèi),相關(guān)法規(guī)正在不斷完善,以確保用戶能夠順利取回自己的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)價值日益突出的今天,用戶需要充分認識到自己對個人數(shù)據(jù)的所有權(quán),并積極行使這一權(quán)利。
為什么 YZi Labs、Coinbase Venture、Paradigm 紛紛投資 Vana? 為什么 CZ 看好 Vana 的發(fā)展?
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然而,AI 的根本架構(gòu)—"數(shù)據(jù) + 模型 + 算力"正面臨結(jié)構(gòu)性瓶頸。AI 模型性能的核心驅(qū)動因素并非算力優(yōu)勢或算法突破,而是訓練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量與規(guī)模。當前大語言模型來到訓練數(shù)據(jù)枯竭的臨界點。Meta 的 Llama 3 已基于約 15 萬億個 Token 進行訓練,這一數(shù)據(jù)量已幾乎耗盡整個公共互聯(lián)網(wǎng)上可獲取的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源。盡管公共互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量龐大,但這僅是冰山一角。市場普遍忽視的關(guān)鍵事實是:高價值數(shù)據(jù)大多被鎖定在需要授權(quán)訪問的私有系統(tǒng)中。公共互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在所有數(shù)據(jù)中占比不足 0.1%。而這一問題超出了 AI 行業(yè)自身的解決能力范疇,需要借助區(qū)塊鏈技術(shù)重構(gòu)數(shù)據(jù)生產(chǎn)關(guān)系,建立全新激勵機制,催化高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大規(guī)模涌現(xiàn)。
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事實上,用戶可以隨時申請導出自己的數(shù)據(jù)。即使平臺對開發(fā)者的 API 訪問進行了嚴格限制,個人用戶仍然可以合法獲取屬于自己的數(shù)據(jù)。例如,Instagram 允許用戶導出其賬號數(shù)據(jù),其中不僅包括發(fā)布的照片、評論,甚至是附帶 AI 生成的營銷標簽。在 23andMe 平臺,用戶可以申請導出自己的基因數(shù)據(jù),盡管平臺可能不會主動提醒你這一點,且流程可能并不直觀。
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