Узкое место в данных для ИИ: качественные данные становятся новым ограничением
Инновации в области ИИ достигают критического момента из-за истощения публичных обучающих данных, что создает узкое место в данных для ИИ. В то время как размеры моделей стремительно растут, доступные наборы данных, созданные людьми, сокращаются из-за закрытых платформ, регулирования и роста затрат. Объем обучающих данных ежегодно увеличивался в 3,7 раза с 2010 года, существует риск исчерпания качественных публичных данных в период 2026–2032 годов. Рынок разметки данных вырастет с 3,7 млрд долларов в 2024 году до 17,1 млрд в 2030 году. Синтетические данные предлагают лишь частичное решение, часто не учитывая нюансы реального мира и создавая риск замкнутых циклов обратной связи. Без решения проблемы узкого места в данных производительность моделей застопорится, а практическая полезность снизится. С появлением open-source и аппаратно-эффективных моделей реальное конкурентное преимущество смещается с создания модели к приобретению данных. Компании, контролирующие уникальные, свежие и легальные наборы данных, обгонят конкурентов. Будущее больших языковых моделей зависит не от увеличения вычислительных ресурсов, а от обеспечения и курирования качественных данных.
Neutral
Этот взгляд, ориентированный на ИИ, подчеркивает проблему с поставкой данных, а не текущее крипто-специфическое событие. Это не оказывает прямого влияния на экономику токенов, безопасность сети или протоколы DeFi. Маловероятно, что трейдеры отреагируют значительным давлением на покупку или продажу. История подчеркивает более широкую технологическую тенденцию — нехватку данных для ИИ — которая может повлиять на технологические акции и проекты на основе ИИ, но её влияние на крипторынки является косвенным и умеренным, поэтому нейтральным.