<数据是竞争力，而不是模型> AI产业的核心不再是计算或模型，而是“高质量数据”。正如过去人类文明通过石油提升到一个新的水平一样，人工智能也需要一种新的“燃料”才能走得更远。就像二战前后，石油被用作能源和材料一样，工业化进步迅速。现在，他们获取和处理数据的对象和方式将决定人工智能时代的主动权。 埃隆·马斯克今年也说过这句话。“我们已经用尽了人类在人工智能学习中知识的所有累积总和。”诚然，像GPT这样的模型发展迅速，抓取了网站、书籍、代码和图像等公共数据。但现在，我们需要一种受版权保护或根本不存在的新形式的数据。 例如，在自动驾驶汽车和机器人等领域，需要超越简单的文本，需要结合摄像头、雷达、激光雷达等的基于多传感器的复杂数据，以及在真实环境中收集的案例数据，这些数据在网络上是不存在的。 更大的问题与其说是技术，不如说是“如何结合好”。全球成千上万的人需要收集、标记和更新数据，而通过对过去的集中式方法很难处理这种多样性和规模。因此，人工智能行业越来越认同去中心化方法就是答案。 这就是“波塞冬 （@psdnai）”出现的地方。Poseidon 不仅仅是一个数据仓库，而是一个基础设施，它提供真实数据，对其进行验证，并将其提炼成一个训练数据集，可以使用而无需担心版权问题。 打个比方，波塞冬是一座“炼油厂”。它获取原始数据并将其提炼成人工智能可用于学习的燃料。整个过程在@StoryProtocol上来回进行。它透明地记录了谁提供了数据以及谁在什么条件下在链上写入了数据。提供数据的人会得到公平的回报，人工智能开发人员可以放心地使用它。 我认为 Poseidon 将在数据层进行创新，而不是 GPU 或模型，可能是将 Web3 技术应用于 Web2 行业的最好例子。