加密貨幣在人工智能建構數據集壟斷中沉睡
加密貨幣行業在過去十年中一直在宣揚去中心化的理念。與此同時,人工智能公司卻建立了自標準石油以來最有價值的壟斷,這些數據壟斷使得協議的主導地位顯得微不足道。預計到2025年,人工智能行業的收入將超過3000億美元,主要來自於對數以萬億計的數據進行訓練,這些數據來自研究人員、作家和領域專家的資料。
比特幣的極端支持者為區塊大小而戰,Ethereum則在討論MEV提取。與此同時,OpenAI、Google和Anthropic卻在悄悄地收集整個人類知識的資料,將其鎖定在專有的訓練過程中,建立了無法逾越的護城河。
加密貨幣的回應是推出第十萬個DeFi分叉,而本世紀最重要的基礎設施戰鬥卻在鏈外進行。
數據集壟斷若不干預將成為永久性
DeFi展示了金融基礎設施可以透明地重建。然而,與知識壟斷相比,金融基礎設施的商品化程度要低得多。每個DeFi協議都在執行、可組合性和用戶體驗上競爭,因為底層資產如代幣、穩定幣和流動性都是標準化和可攜帶的。
而人工智能數據集則無法攜帶。這些數據被鎖定在耗資1億美元且需要數月才能完成的訓練過程中。一旦基礎模型達到臨界質量,重複的成本將變得過於高昂。首個組建訓練語料庫的先行者將永遠獲勝,除非有新的基礎設施改變規則。
Google擁有20年的搜索查詢數據,Meta擁有15年的社交互動數據,而OpenAI則與出版商合作,這些出版商永遠不會將相同的內容授權給競爭對手。這些都是隨著每次用戶互動而不斷增長的永久性護城河。
加密貨幣建立了去中心化的金融替代品,那麼去中心化的智能替代品在哪裡呢?它並不存在,因為加密貨幣並未將數據所有權視為一場值得奮鬥的生死戰。
加密貨幣創始人並未建立數據集協議
殘酷的事實是,數據集基礎設施並不如收益農業那麼令人興奮。加密貨幣創始人追逐代幣流通速度、投機上漲和病毒式增長機制。建立訓練數據的歸屬層不會產生任何投機,這需要數年的生態系統發展,並且需要與行動緩慢的機構建立合作。
然而,無聊的基礎設施恰恰是最重要的。當以太坊推出時並不令人興奮;它是一台學術界欣賞的緩慢且昂貴的計算機。Chainlink也不令人興奮;它是一個花了五年才獲得採用的預言機網絡。最關鍵的加密基礎設施往往看起來像是作業,而不是隔壁的賭場。
目前,數據集歸屬協議就是這樣的作業。市場機會比DeFi更大,網絡效應比任何協議代幣都更強,而監管壓力則創造了必然的需求。然而,加密資本卻流向下一個NFT市場,而不是能防止人工智能公司變得比國家更強大的基礎設施。
窗口正在迅速關閉
人工智能公司不會等待許可。他們正在使用從數百萬創作者那裡收集的數據訓練GPT-5、Claude 4和Gemini Ultra。每一次訓練過程的完成都使得集中控制變得更加根深蒂固。
一旦這些模型達到足夠的能力,它們將變得自我強化。用戶通過互動生成數據,這些數據又用於訓練下一個版本,而下一個版本又吸引更多用戶。這個循環加速,競爭者無法趕上,因為他們缺乏初始的語料庫和持續的數據流。
加密貨幣可能只有兩年的時間,否則這個窗口將永久關閉。之後,數據集壟斷將成為自然法則,無論多少去中心化基礎設施都無法撼動。
加密貨幣應該構建的基礎設施,而不是更多的DEX
加密貨幣行業需要數據集登記處,讓貢獻者在任何訓練開始之前以加密方式簽署數據許可證。它需要記錄哪些數據集影響了哪些模型輸出的歸屬協議,以及自動分配推論收入給原始創作者的微支付通道。它需要根據測量的模型性能,而非主觀指標,對數據集質量進行排名的聲譽系統。
這項技術比大多數DeFi協議都要簡單。數據集登記需要加密哈希、貢獻者錢包地址、標準格式的許可條款和使用日誌。訓練過程記錄所使用的數據及其使用時間——推論請求將支付路由到註冊的貢獻者,按比例分配。
這一基礎設施不需要新的共識機制或實驗性加密技術,而是需要那些優先考慮防止壟斷的建設者,而不是農業流動性獎勵。
加密的使命或加密的訃告
加密的創始論點是防止對有價值的網絡的集中控制。比特幣防止中央銀行壟斷貨幣,Ethereum防止科技公司壟斷計算。但如果人工智能公司壟斷了智能,那麼這些勝利將變得毫無意義。
如果集中模型控制了人們的思想,那麼去中心化的貨幣又有何用?如果集中訓練數據決定了哪些想法被放大,那麼去中心化的計算又有何用?智能是所有事物的上游,從金融和治理到媒體和教育。誰控制了人工智能訓練數據,誰就控制了未來的信息環境。
加密貨幣要麼構建使數據集壟斷不可能的基礎設施,要麼就眼睜睜看著人工智能公司完善區塊鏈誕生以來所要防止的集中控制。沒有第三種選擇,加密貨幣若仍專注於代幣投機,將無法與本世紀最重大技術變革保持相關性。
這個行業需要立即建立數據集歸屬基礎設施,否則將寫下加密的訃告,成為一個談論去中心化的運動,而集中化的人工智能公司卻建立了對人類知識的永久壟斷。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。


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