当人工智能建立最丰富的数据集垄断时，加密货币却在沉睡
新闻要点
文章指出，尽管加密货币行业十年来一直宣扬去中心化，但人工智能公司却在构建自标准石油以来最有价值的数据垄断。预计到2025年，人工智能行业将主要通过训练模型产生超过3000亿美元的收入，这些模型基于从研究人员、作家和领域专家那里获取的数万亿代币。 作者认为，加密货币行业对这一趋势反应迟钝，仍在关注DeFi分叉和投机性项目，而没有构建去中心化的智能替代方案。人工智能数据集的固有锁定性和高昂的训练成本使其成为永久性护城河，先发优势难以逾越。作者呼吁加密货币行业应将注意力转向构建数据集注册、归因协议和微支付系统，以防止人工智能公司垄断智能本身。
背景介绍
自比特币问世以来，去中心化一直是加密货币的核心理念，旨在通过区块链技术提供中心化金融和技术巨头的替代方案。以太坊和Chainlink等基础设施项目证明了去中心化在金融和数据预言机领域的潜力。 然而，与此同时，人工智能领域在数据收集和模型训练方面取得了指数级增长。OpenAI、谷歌和Anthropic等主要人工智能公司已投入巨资，利用海量数据训练基础模型，并预计在2025年实现可观的收入。本文强调了加密货币行业当前面临的挑战，即在人工智能快速中心化知识和数据垄断的背景下，其去中心化使命的紧迫性。
深度 AI 洞察
人工智能数据集垄断的真正威胁何在，以及这对长期市场结构和投资组合意味着什么？ - 人工智能数据集垄断的威胁在于其“永久性”和“不可复制性”。与商品化的金融基础设施不同，AI数据训练运行成本高昂（数亿美元，数月完成），一旦模型达到临界规模，复制成本极高。 - 这种垄断不仅限于数据本身，而是延伸到“智能”的生产和分发，形成终极网络效应，使得后来者难以通过资本或人才追赶。 - 对市场结构的影响： 预计将加速科技巨头的市场集中度，使其护城河更深。这些公司将能够控制信息流、算法偏见和智能服务，从而可能影响从金融到媒体等各个行业的竞争格局。 - 对投资组合的影响： 投资者需重新评估依赖数据或传统技术优势的公司。那些拥有独特、难以复制的数据集和训练模型能力的公司将获得显著溢价；而未能有效利用或访问这些核心智能资产的公司可能面临长期劣势。这可能导致AI基础层公司的估值进一步飙升，而应用层公司则面临更大的“护城河”挑战。 加密货币行业“灾难性地错误分配注意力”的深层原因是什么，以及这为具备战略眼光的投资者带来了哪些机会？ - 深层原因： 文章指出，加密货币创始人追逐“代币速度、投机性上涨和病毒式增长机制”，而非“无聊的基础设施”建设。这反映了加密货币市场激励机制的短期导向，即更偏好高收益、快速回报的DeFi和NFT项目，而不是耗时且缺乏直接投机价值的数据归因协议。 - 对战略投资者的机会： 这种错配为传统风险投资和Web2背景的战略投资者提供了独特的机会： - “无聊基础设施”的价值洼地： 投资于缺乏直接投机吸引力但具有长期战略价值的数据集归因、注册和微支付协议。这些项目可能不会产生高代币速度，但能解决AI数据垄断的核心问题，未来可能面临巨大的监管需求。 - 构建与传统机构的桥梁： 鉴于数据归因需要与传统出版商和内容创作者合作，投资者可以关注那些能够弥合Web3和Web2之间鸿沟，并建立机构级合作伙伴关系的项目。 - 防御性投资： 投资于能够挑战AI数据垄断的项目，也是对未来信息环境中心化风险的潜在对冲。一旦成功，这些基础设施可能比任何DeFi协议拥有更强的网络效应和更大的市场机会。 唐纳德·J·特朗普总统领导下的监管环境，可能如何影响人工智能数据垄断的演变，以及这如何为相关投资创造机遇或风险？ - 监管态度： 尽管文章未直接提及特朗普政府，但考虑到其“美国优先”和对大型科技公司的复杂立场，可能会出现以下情况： - 数据主权和国家安全： 特朗普政府可能更倾向于确保美国公司在AI数据和模型开发上保持领先地位，甚至可能通过政策鼓励或保护本土AI巨头的数据优势，以维护国家竞争力。 - 反垄断审查： 另一方面，特朗普政府也曾对大型科技公司表现出反垄断倾向。这可能导致对AI数据垄断的审查，但更可能侧重于确保公平竞争，而非完全拆分。任何反垄断措施都可能鼓励更多的数据共享或开放标准，从而为去中心化数据协议创造需求。 - 投资机遇与风险： - 机遇： 如果政府推动数据隐私或内容创作者权益，可能会加速对文章中提及的“数据集归因协议”的需求，为符合这些标准的初创公司带来增长机会。 - 风险： 若监管未能有效介入，或反而强化现有AI巨头的数据优势，将进一步巩固其市场地位，使得挑战者面临更大的进入壁垒。投资者需要密切关注政府在数据所有权、隐私和反垄断方面的具体政策走向，以判断是选择投资现有巨头还是支持潜在的颠覆者。