AI məlumat iqtisadiyyatında yeni paradigma: Modul tipli məlumatların əvvəlcədən işlənməsi kontekstində DIN-in iddiaları və node satışları
Bu gün qlobal miqyasda, AI şübhəsiz ki, ən populyar sahələrdən biridir. İstər Silicon Valley-dəki OpenAI, istərsə də yerli Moonshot və Zhipu Qingyan kimi şirkətlər olsun, həm yeni startaplar, həm də ənənəvi böyük şirkətlər bu AI inqilabına ardıcıl şəkildə qoşulublar.
Giriş
Bu gün qlobal miqyasda, AI şübhəsiz ki, ən populyar sahələrdən biridir. İstər Silikon Vadisindəki OpenAI, istərsə də yerli Moonshot və Zhipu Qingyan kimi şirkətlər olsun, bir çox yeni startaplar və ənənəvi böyük şirkətlər bu AI inqilabına qoşulublar. O, yalnız texnologiya sahəsində trendə rəhbərlik etmir, həm də bu il kriptovalyuta bazarında ən parlaq sahələrdən biridir. Bu il əsas CEX-lərdə listlənən layihələrə baxdıqda, son bazar dalğalanmalarına baxmayaraq, AI lideri Bittensor (TAO) hələ də 5 dəfədən çox gəlirliliklə bütün yeni coinlər arasında liderdir. AI texnologiyasının davamlı inkişafı və tətbiqi ilə, məlumatlar AI inkişafının təməli kimi getdikcə daha vacib olur.
AI dövründə məlumatların əhəmiyyəti və potensial dəyəri misli görünməmiş səviyyəyə çatıb
Statistikaya görə, hazırda əsas AI böyük model şirkətləri hər il yüz milyonlarla məlumat dəstini emal etməli və istifadə etməlidirlər. Bu məlumatların effektivliyi və dəqiqliyi birbaşa AI modellərinin təlim nəticələrinə təsir edir. Lakin, məlumat əldə etmənin dəyəri də daim artır və bu, bütün AI şirkətlərinin qarşısında duran böyük bir problemdir.
Performansın optimallaşdırılması artan məlumat istehlakı ilə dəstəklənir
Hazırkı bazarda, böyük model şirkətləri hər il çox böyük həcmdə məlumat emal və istifadə edirlər. Məsələn, OpenAI GPT-3 modelini təlim edərkən təxminən 45TB mətn məlumatından istifadə edib, GPT-4-ün təlim xərci isə 78 milyon dollar olub; Google-un Gemini Ultra modelinin təlim xərci isə təxminən 191 milyon dollar təşkil edib. Bu böyük məlumat tələbi yalnız OpenAI ilə məhdudlaşmır, digər AI şirkətləri, məsələn, Google, Meta və s. də böyük AI modellərini təlim edərkən nəhəng həcmdə məlumat emal etməlidirlər.
Məlumatların effektivliyinə diqqət yetirilməlidir
Effektiv məlumatlar yüksək keyfiyyətli, qərəzsiz və zəngin xüsusiyyətli olmalıdır ki, AI modelləri onlardan öyrənə və dəqiq proqnozlar verə bilsin. Məsələn, OpenAI GPT-3-ü təlim edərkən müxtəlif mənbələrdən, o cümlədən kitablar, məqalələr və vebsaytlardan mətn məlumatlarından istifadə edib ki, məlumatların müxtəlifliyi və təmsilçiliyi təmin olunsun. Lakin, məlumatların effektivliyi yalnız mənbədən asılı deyil, həm də məlumatların təmizlənməsi, etiketlənməsi və əvvəlcədən işlənməsi kimi bir neçə mərhələni əhatə edir və bu mərhələlər böyük insan və resurs sərmayəsi tələb edir.
İqtisadi cəhətləri nəzərə almaq vacibdir, məlumat toplama və emal xərcləri
AI modellərinin təlimində, məlumat toplama, etiketləmə və emal xərcləri tez-tez az qiymətləndirilir, lakin bu xərclər çox əhəmiyyətli ola bilər. Xüsusilə, məlumatların etiketlənməsi vaxt aparan və baha başa gələn bir prosesdir və tez-tez əl əməyinə ehtiyac var. Məlumat toplandıqdan sonra isə, AI alqoritmlərinin effektiv istifadə edə bilməsi üçün təmizlənməli, təşkil edilməli və işlənməlidir. McKinsey-in hesabatına görə, böyük bir AI modelinin təlim xərci bir neçə milyon dollara çata bilər. Bundan əlavə, AI şirkətlərinin məlumat mərkəzləri və hesablama infrastrukturunun qurulması və saxlanılması da böyük bir xərcdir.
Ümumilikdə, AI böyük modellərinin təlimi üçün çoxlu yüksək keyfiyyətli məlumatlara ehtiyac var və bu məlumatların miqdarı, effektivliyi və əldə etmə xərci birbaşa AI modelinin performansını və uğurunu müəyyən edir. Gələcəkdə, AI texnologiyasının davamlı inkişafı ilə, məlumatları səmərəli əldə etmək və istifadə etmək AI şirkətlərinin rəqabətində əsas amil olacaq.
Modul tipli məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsi, blokçeyn əsaslı mərkəzsiz AI məlumat həlli
Belə bir şəraitdə, DIN (əvvəlki adı Web3Go) ilk modul tipli AI doğma məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsi kimi meydana çıxıb. DIN, mərkəzsiz məlumatların təsdiqi və vektorizasiyası vasitəsilə hər kəsin AI üçün məlumat təqdim edib mükafat qazana biləcəyi, şəxsi məlumatların gəlirə çevrilə biləcəyi və şirkətlərin daha səmərəli və iqtisadi şəkildə məlumat əldə edə biləcəyi bir məlumat iqtisadiyyatı trendinə rəhbərlik etməyi hədəfləyir. Hal-hazırda, DIN Binance Labs-dan 4 milyon dollar toxum investisiyası alıb və sonradan digər institutlar, icma və KOL şəbəkələrindən əlavə 4 milyon dollar pre-listing investisiyası əldə edib, hazırkı dəyəri 80 milyon dollardır və bu, bazarın onun böyük potensialına və gələcək inkişafına yüksək qiymət verdiyini göstərir. Onun tərəfdaşları arasında Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network və Manta Network kimi layihələr var.
DIN-in məlumatların əvvəlcədən işlənməsi nodu – Chipper Node
DIN-in bazar mövqeyi çox aydındır və AI və məlumat sahəsində mərkəzsiz məlumat intellektual şəbəkəsi qurmağa çalışır.Chipper Node DIN ekosistemində mühüm rol oynayır,məlumatların təsdiqi, vektorizasiyası və mükafat hesablanmasına cavabdehdir və DIN məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsinin əsas komponentidir.
İmtina: Bu məqalənin məzmunu yalnız müəllifin fikrini əks etdirir və platformanı heç bir şəkildə təmsil etmir. Bu məqalə investisiya qərarları qəbul etmək üçün istinad kimi nəzərdə tutulmayıb.
Siz də bəyənə bilərsiniz
ABŞ səhm bazarındakı ən təhlükəli ayrışma: adi aksiyalar artıq kəskin ucuzlaşıb, AI nəhəngləri nə qədər davam gətirə bilər?
Maliyyə şərtlərinin əhəmiyyətli dərəcədə sıxılması ABŞ-ın adi səhmlərinə ciddi zərbə vurur, S&P 500 indeksinin median səhmi ən yüksək nöqtədən 15% geri düşüb, kapital riski mükafatı sıfırı keçib. ABŞ dövlət istiqrazlarının gəlirliliyi və neft qiymətlərinin artması maliyyə şərtləri indeksini sürətlə yüksəldib, bu da indeksin səthində sakitlik olsa da, dərinliyində genişliyin kəskin şəkildə pisləşməsinə səbəb olub. Bazarda bölünmə artır, adi səhmlərin sonradan yüksəlməsi və ya indeksin aşağı istiqamətdə yaxınlaşması əsas müəmmaya çevrilib.
Wall Street orta müddətli seçki qiymətini açıqladı: Demokrat faktorunda 20% artım, lakin əsas indekslər “kor zona”da qalır
JPMorgan tərəfindən yaradılan "Demokrat Faktorunun" avqustdan bəri təxminən 20% artdığı halda, həmin dövrdə S&P 500 yalnız 2.6% artıb. Proqnoz platformaları Demokratların hər iki palatada üstünlük qazanmaq ehtimalını avqustdakı 23%-dən 64%-ə yüksəldiblər. Goldman Sachs-ın tarixi məlumatları göstərir ki, bu ehtimal səsvermə gününə qədər orta hesabla 5 faiz bəndi azalır. Qurumlar arasında açıq fikir ayrılığı var: JPMorgan ucuz qiymətlərdə alışı tövsiyə edir, Bank of America isə Demokratların üstünlük qazanmasının fond bazarında 10%-dən çox enişə səbəb olacağı barədə xəbərdarlıq edir.
Apple bildirib ki, iPhone Duo üçün tələbat "qeyri-adi"dir; öncədən sifarişlər bir neçə dəqiqə içində tükənib və göndərilmə gələn ilin yanvarına təxir edilib.
Apple-ın ilk qatlanan ekranlı telefonu iPhone Duo-nun ilkin sifarişi bir neçə dəqiqə ərzində açıldıqdan sonra, çatdırılma müddəti dərhal gələn ilin yanvar ayının sonuna qədər uzadılıb və bütün rənglər və yadda ş konfiqurasiyaları buna təsir edib. Bloomberg Analitikləri satış proqnozunu artırıb və hesab edirlər ki, satışlar 14 milyon ədədi və 28 milyard dollar hədəfini keçə bilər. Cümə günü Apple-ın səhmləri 0,43% artıb.
