A IA é, sem dúvida, uma das áreas mais quentes globalmente hoje, com startups de ponta como a OpenAI no Vale do Silício e players domésticos como a Moonshot e Zhipu Qingyan se juntando à revolução da IA. A IA não só lidera as tendências em tecnologia, mas também é um dos setores destacados no mercado de criptomoedas este ano. Apesar da recente turbulência no mercado, a líder em IA Bittensor (TAO) continua na vanguarda, oferecendo mais de 5 vezes o retorno em comparação com outros novos tokens este ano. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e ser aplicada, a importância dos dados como a pedra angular do desenvolvimento de IA se torna cada vez mais evidente.
Sob a atual maré da era da IA, a importância e o valor potencial dos dados atingiram alturas sem precedentes. As estatísticas mostram que as principais empresas de modelos grandes de IA precisam processar e consumir bilhões de conjuntos de dados anualmente, sendo que a eficácia e a precisão desses conjuntos de dados afetam diretamente os resultados de treinamento dos modelos de IA. No entanto, o custo de aquisição de dados está aumentando, apresentando um desafio significativo para as empresas de IA.
A otimização de desempenho depende do crescente volume de consumo de dados. Por exemplo, a OpenAI utilizou aproximadamente 45TB de dados de texto para treinar o modelo GPT-3, com custos de treinamento do GPT-4 chegando a $78 milhões; os custos de computação do modelo Gemini Ultra do Google giram em torno de $191 milhões. Esse enorme requisito de dados não é exclusivo da OpenAI; outras empresas de IA como o Google e o Meta também precisam lidar com quantidades massivas de dados ao treinar modelos de IA grandes.
A eficácia dos dados precisa ser abordada. Dados eficazes devem ser de alta qualidade, imparciais e ricos em informações de recursos para garantir previsões precisas pelos modelos de IA. Por exemplo, a OpenAI utilizou fontes diversas para o GPT-3, incluindo livros, artigos e sites, para garantir diversidade e representatividade dos dados. No entanto, a eficácia dos dados depende de mais do que apenas sua fonte; envolve limpeza, anotação e pré-processamento de dados, que exigem mão de obra e recursos significativos.
Considerações econômicas não podem ser ignoradas. Os custos da coleta e processamento de dados são frequentemente subestimados, mas podem ser substanciais. A anotação de dados em si é demorada e cara, muitas vezes exigindo trabalho manual. Uma vez que os dados são coletados, eles devem ser limpos, organizados e processados para uso efetivo pelos algoritmos de IA. De acordo com a McKinsey, o custo de treinamento de um grande modelo de IA pode chegar a milhões de dólares. Além disso, construir e manter centros de dados e infraestrutura de computação é uma despesa significativa.
Em geral, o treinamento de grandes modelos de IA depende muito de dados de alta qualidade, onde a quantidade, eficácia e custos de aquisição impactam diretamente no desempenho e sucesso dos modelos de IA. No futuro, adquirir e utilizar dados de forma eficiente será um fator competitivo chave para as empresas de IA.
Neste contexto, DIN (anteriormente Web3Go), como a primeira camada de pré-processamento de dados AI modular nativa, emergiu. DIN tem como objetivo liderar uma tendência de economia de dados onde todos podem monetizar dados pessoais através de validação de dados descentralizada e processamento de vetorização, e as empresas podem adquirir dados de forma mais eficiente e econômica. DIN já garantiu $4 milhões em financiamento inicial do Binance Labs e um adicional de $4 milhões em financiamento pré-listagem de outras instituições, comunidades e redes KOL, com uma avaliação atual de $80 milhões. Isso reflete o alto reconhecimento do mercado de seu potencial e desenvolvimento futuro. Seus parceiros incluem Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network e Manta Network.
A posição de mercado do DIN é clara, visando construir uma rede descentralizada de inteligência de dados nos campos de IA e dados. O Node Gate desempenha um papel crucial no ecossistema DIN, lidando com validação de dados, processamento de vetorização e cálculo de recompensas, tornando-se um componente central da camada de pré-processamento de dados do DIN. Para promover a economia de dados de forma mais ampla, o DIN abriu vendas públicas de Nodes Gate para incentivar mais usuários a participar do desenvolvimento e manutenção da rede, enquanto ganham recompensas, criando um ciclo de feedback positivo que promove o crescimento do ecossistema DIN e da economia de dados.
Como um novo método de emissão de tokens, o modelo de venda de nós rapidamente ganhou popularidade no mercado de criptomoedas devido às suas vantagens únicas. Comparado às vendas públicas tradicionais, oferece aos investidores maior flexibilidade e retornos potenciais. O cerne desse modelo é que, ao vender nós, as equipes de projetos podem melhor incentivar os participantes iniciais, garantindo ao mesmo tempo a descentralização da rede e a maximização dos benefícios econômicos.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em etapas, incluindo pré-venda, venda para lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio dos tokens de nó são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e retornos de longo prazo para os investidores. Ao comprar e operar o Chipper Node da DIN, os usuários não só podem se engajar na validação de dados e vetorização, mas também ganhar recompensas substanciais em tokens $DIN.
Com o contínuo desenvolvimento dos mercados de AI e dados, a DIN está pronta para se tornar líder neste campo. As seções seguintes mergulharão no modelo de vendas do Chipper Node e suas vantagens únicas no mercado, analisando as taxas de retorno e os períodos de retorno para revelar seu potencial de investimento futuro e perspectivas de crescimento.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em fases, incluindo pré-venda, venda apenas para lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio para os tokens de nós são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e os retornos de longo prazo para os investidores. Ao comprar e operar o Chipper Node da DIN, os usuários podem participar dos processos de validação de dados e vetorização e receber recompensas em tokens $DIN através da mineração de nós. Abaixo está uma análise detalhada das taxas de retorno esperadas e períodos de retorno para os nós da DIN.
Os períodos de preço e retorno para diferentes rodadas de nó são os seguintes
Com um fornecimento total de 100 milhões de $DIN, e usando io.net – outro projeto DePIN que também teve vendas de nós e levantou US$ 10 milhões antes da TGE, com um FDV atual de US$ 1,5 bilhão – como referência, assumimos um preço de US$ 15 para $DIN nós pós-TGE e 50% operacionais. Os nós de nível 1 de pré-venda são oferecidos gratuitamente para detentores elegíveis de NFT do xData Chip e alguns colaboradores da comunidade, portanto, não há preocupação de equilíbrio. Os participantes podem começar a minerar cedo e converter seu wafer em $xDIN pontos de airdrop para garantir uma parte do $DIN airdrop. No nível 2 de venda da lista branca, os nós custam US$ 99, com uma recompensa esperada no primeiro ano de 106 $DIN no valor de US$ 1.590, e os investidores se equilibrarão em 27 dias, de acordo com as regras de lançamento. A venda pública é dividida em duas fases: os nós de nível 3 custam US$ 149, proporcionando uma recompensa de primeiro ano de 133 $DIN avaliada em US$ 1.995, com um período de equilíbrio de 36 dias. Os nós de nível 6 custam US$ 300, oferecendo uma recompensa de primeiro ano de 265 $DIN avaliada em US$ 3.975, com um período de equilíbrio de 3 meses.
Em comparação com outros projetos recentes como Aethir e CARV, as vendas de nós da DIN oferecem vantagens em preço, velocidade de desbloqueio e mecanismos de recompensa. Os tokens de nós da Aethir são desbloqueados ao longo de quatro anos, resultando em um período de retorno mais longo, enquanto a CARV, apesar de usar uma estratégia de vendas de várias rodadas, oferece uma taxa de retorno geral inferior à da DIN. Enquanto isso, as vendas de nós da DIN fornecem velocidades de desbloqueio mais rápidas e um mecanismo de recompensa flexível, permitindo que os investidores vejam retornos em um período mais curto, mantendo a estabilidade do preço de mercado e reduzindo os riscos de investimento.
DIN destaca-se como a primeira camada modular de pré-processamento de dados de IA, demonstrando inovação técnica notável e vantagens únicas. Sua tecnologia central envolve validação de dados descentralizada e processamento vetorizado, oferecendo serviços eficientes e confiáveis de pré-processamento de dados. Esta abordagem não só melhora a eficiência do processamento de dados, mas também garante a segurança e privacidade dos dados. Além disso, os nós Chipper Node da DIN têm vantagens significativas na validação de dados e cálculos de recompensa, permitindo que os detentores de nós participem diretamente na operação e manutenção da rede, fortalecendo ainda mais a descentralização e robustez da rede.
Potencial de mercado
O vasto potencial dos mercados de IA e dados é um dos principais impulsionadores do desenvolvimento da DIN. Com o rápido avanço da inteligência artificial e das tecnologias de big data, a demanda por dados de alta qualidade está crescendo. A DIN, com sua tecnologia inovadora e modelo de negócios, fornece serviços eficientes de pré-processamento de dados para modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de aquisição e processamento de dados. Isso coloca a DIN em uma posição vantajosa no mercado competitivo, com potencial de mercado substancial e perspectivas de crescimento.
Antecedentes de capital
O forte apoio de capital e apoiadores da DIN aumenta sua competitividade no mercado. O projeto concluiu $4 milhões em financiamento inicial e $4 milhões em financiamento pré-IPO, com uma avaliação atual de $80 milhões. Notavelmente, a DIN recebeu apoio de importantes instituições de investimento como a Binance Labs, fornecendo ampla segurança financeira e recursos robustos e suporte de rede para seu futuro desenvolvimento.
Apesar dos recentes choques nos mercados de capitais globais e da subsequente queda no mercado de criptomoedas, o pânico atual no mercado secundário ainda não diminuiu completamente. No entanto, participar das vendas de nós pode oferecer maiores chances de retorno durante a turbulência do mercado, proporcionando retornos mais confiáveis de recompensas de nós em comparação com o mercado secundário. DIN, com sua distribuição detalhada de recompensas de tokens de nó e abordagem flexível de vendas, oferece aos investidores retornos mais altos e um período de recuperação mais curto. À medida que as condições macroeconômicas se estabilizam e as expectativas de corte da taxa de juros se concretizam, espera-se que um mercado de alta retorne na segunda metade do ano. Com sua abordagem integrada de modularização, DePIN e narrativas de IA, DIN está preparado para liderar uma onda na economia de dados privados em meio ao rápido desenvolvimento de IA, e seu desempenho no mercado futuro é digno de expectativa.
Este artigo é reproduzido de [ Pesquisa WEB3 da GO2MARS], o título original é “Novo Paradigma da Economia de Dados de IA: Olhando para as ambições da DIN e as vendas de nós do ponto de vista do pré-processamento de dados modular”, os direitos autorais pertencem ao autor original [D^2Labs], se você tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato Equipe Gate Learn, a equipe lidará com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
Aviso: As opiniões expressas neste artigo representam apenas as opiniões pessoais do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
Outras versões do artigo são traduzidas pela equipe Gate Learn, não mencionadas emGate.io, o artigo traduzido não pode ser reproduzido, distribuído ou plagiado.
A IA é, sem dúvida, uma das áreas mais quentes globalmente hoje, com startups de ponta como a OpenAI no Vale do Silício e players domésticos como a Moonshot e Zhipu Qingyan se juntando à revolução da IA. A IA não só lidera as tendências em tecnologia, mas também é um dos setores destacados no mercado de criptomoedas este ano. Apesar da recente turbulência no mercado, a líder em IA Bittensor (TAO) continua na vanguarda, oferecendo mais de 5 vezes o retorno em comparação com outros novos tokens este ano. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e ser aplicada, a importância dos dados como a pedra angular do desenvolvimento de IA se torna cada vez mais evidente.
Sob a atual maré da era da IA, a importância e o valor potencial dos dados atingiram alturas sem precedentes. As estatísticas mostram que as principais empresas de modelos grandes de IA precisam processar e consumir bilhões de conjuntos de dados anualmente, sendo que a eficácia e a precisão desses conjuntos de dados afetam diretamente os resultados de treinamento dos modelos de IA. No entanto, o custo de aquisição de dados está aumentando, apresentando um desafio significativo para as empresas de IA.
A otimização de desempenho depende do crescente volume de consumo de dados. Por exemplo, a OpenAI utilizou aproximadamente 45TB de dados de texto para treinar o modelo GPT-3, com custos de treinamento do GPT-4 chegando a $78 milhões; os custos de computação do modelo Gemini Ultra do Google giram em torno de $191 milhões. Esse enorme requisito de dados não é exclusivo da OpenAI; outras empresas de IA como o Google e o Meta também precisam lidar com quantidades massivas de dados ao treinar modelos de IA grandes.
A eficácia dos dados precisa ser abordada. Dados eficazes devem ser de alta qualidade, imparciais e ricos em informações de recursos para garantir previsões precisas pelos modelos de IA. Por exemplo, a OpenAI utilizou fontes diversas para o GPT-3, incluindo livros, artigos e sites, para garantir diversidade e representatividade dos dados. No entanto, a eficácia dos dados depende de mais do que apenas sua fonte; envolve limpeza, anotação e pré-processamento de dados, que exigem mão de obra e recursos significativos.
Considerações econômicas não podem ser ignoradas. Os custos da coleta e processamento de dados são frequentemente subestimados, mas podem ser substanciais. A anotação de dados em si é demorada e cara, muitas vezes exigindo trabalho manual. Uma vez que os dados são coletados, eles devem ser limpos, organizados e processados para uso efetivo pelos algoritmos de IA. De acordo com a McKinsey, o custo de treinamento de um grande modelo de IA pode chegar a milhões de dólares. Além disso, construir e manter centros de dados e infraestrutura de computação é uma despesa significativa.
Em geral, o treinamento de grandes modelos de IA depende muito de dados de alta qualidade, onde a quantidade, eficácia e custos de aquisição impactam diretamente no desempenho e sucesso dos modelos de IA. No futuro, adquirir e utilizar dados de forma eficiente será um fator competitivo chave para as empresas de IA.
Neste contexto, DIN (anteriormente Web3Go), como a primeira camada de pré-processamento de dados AI modular nativa, emergiu. DIN tem como objetivo liderar uma tendência de economia de dados onde todos podem monetizar dados pessoais através de validação de dados descentralizada e processamento de vetorização, e as empresas podem adquirir dados de forma mais eficiente e econômica. DIN já garantiu $4 milhões em financiamento inicial do Binance Labs e um adicional de $4 milhões em financiamento pré-listagem de outras instituições, comunidades e redes KOL, com uma avaliação atual de $80 milhões. Isso reflete o alto reconhecimento do mercado de seu potencial e desenvolvimento futuro. Seus parceiros incluem Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network e Manta Network.
A posição de mercado do DIN é clara, visando construir uma rede descentralizada de inteligência de dados nos campos de IA e dados. O Node Gate desempenha um papel crucial no ecossistema DIN, lidando com validação de dados, processamento de vetorização e cálculo de recompensas, tornando-se um componente central da camada de pré-processamento de dados do DIN. Para promover a economia de dados de forma mais ampla, o DIN abriu vendas públicas de Nodes Gate para incentivar mais usuários a participar do desenvolvimento e manutenção da rede, enquanto ganham recompensas, criando um ciclo de feedback positivo que promove o crescimento do ecossistema DIN e da economia de dados.
Como um novo método de emissão de tokens, o modelo de venda de nós rapidamente ganhou popularidade no mercado de criptomoedas devido às suas vantagens únicas. Comparado às vendas públicas tradicionais, oferece aos investidores maior flexibilidade e retornos potenciais. O cerne desse modelo é que, ao vender nós, as equipes de projetos podem melhor incentivar os participantes iniciais, garantindo ao mesmo tempo a descentralização da rede e a maximização dos benefícios econômicos.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em etapas, incluindo pré-venda, venda para lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio dos tokens de nó são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e retornos de longo prazo para os investidores. Ao comprar e operar o Chipper Node da DIN, os usuários não só podem se engajar na validação de dados e vetorização, mas também ganhar recompensas substanciais em tokens $DIN.
Com o contínuo desenvolvimento dos mercados de AI e dados, a DIN está pronta para se tornar líder neste campo. As seções seguintes mergulharão no modelo de vendas do Chipper Node e suas vantagens únicas no mercado, analisando as taxas de retorno e os períodos de retorno para revelar seu potencial de investimento futuro e perspectivas de crescimento.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em fases, incluindo pré-venda, venda apenas para lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio para os tokens de nós são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e os retornos de longo prazo para os investidores. Ao comprar e operar o Chipper Node da DIN, os usuários podem participar dos processos de validação de dados e vetorização e receber recompensas em tokens $DIN através da mineração de nós. Abaixo está uma análise detalhada das taxas de retorno esperadas e períodos de retorno para os nós da DIN.
Os períodos de preço e retorno para diferentes rodadas de nó são os seguintes
Com um fornecimento total de 100 milhões de $DIN, e usando io.net – outro projeto DePIN que também teve vendas de nós e levantou US$ 10 milhões antes da TGE, com um FDV atual de US$ 1,5 bilhão – como referência, assumimos um preço de US$ 15 para $DIN nós pós-TGE e 50% operacionais. Os nós de nível 1 de pré-venda são oferecidos gratuitamente para detentores elegíveis de NFT do xData Chip e alguns colaboradores da comunidade, portanto, não há preocupação de equilíbrio. Os participantes podem começar a minerar cedo e converter seu wafer em $xDIN pontos de airdrop para garantir uma parte do $DIN airdrop. No nível 2 de venda da lista branca, os nós custam US$ 99, com uma recompensa esperada no primeiro ano de 106 $DIN no valor de US$ 1.590, e os investidores se equilibrarão em 27 dias, de acordo com as regras de lançamento. A venda pública é dividida em duas fases: os nós de nível 3 custam US$ 149, proporcionando uma recompensa de primeiro ano de 133 $DIN avaliada em US$ 1.995, com um período de equilíbrio de 36 dias. Os nós de nível 6 custam US$ 300, oferecendo uma recompensa de primeiro ano de 265 $DIN avaliada em US$ 3.975, com um período de equilíbrio de 3 meses.
Em comparação com outros projetos recentes como Aethir e CARV, as vendas de nós da DIN oferecem vantagens em preço, velocidade de desbloqueio e mecanismos de recompensa. Os tokens de nós da Aethir são desbloqueados ao longo de quatro anos, resultando em um período de retorno mais longo, enquanto a CARV, apesar de usar uma estratégia de vendas de várias rodadas, oferece uma taxa de retorno geral inferior à da DIN. Enquanto isso, as vendas de nós da DIN fornecem velocidades de desbloqueio mais rápidas e um mecanismo de recompensa flexível, permitindo que os investidores vejam retornos em um período mais curto, mantendo a estabilidade do preço de mercado e reduzindo os riscos de investimento.
DIN destaca-se como a primeira camada modular de pré-processamento de dados de IA, demonstrando inovação técnica notável e vantagens únicas. Sua tecnologia central envolve validação de dados descentralizada e processamento vetorizado, oferecendo serviços eficientes e confiáveis de pré-processamento de dados. Esta abordagem não só melhora a eficiência do processamento de dados, mas também garante a segurança e privacidade dos dados. Além disso, os nós Chipper Node da DIN têm vantagens significativas na validação de dados e cálculos de recompensa, permitindo que os detentores de nós participem diretamente na operação e manutenção da rede, fortalecendo ainda mais a descentralização e robustez da rede.
Potencial de mercado
O vasto potencial dos mercados de IA e dados é um dos principais impulsionadores do desenvolvimento da DIN. Com o rápido avanço da inteligência artificial e das tecnologias de big data, a demanda por dados de alta qualidade está crescendo. A DIN, com sua tecnologia inovadora e modelo de negócios, fornece serviços eficientes de pré-processamento de dados para modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de aquisição e processamento de dados. Isso coloca a DIN em uma posição vantajosa no mercado competitivo, com potencial de mercado substancial e perspectivas de crescimento.
Antecedentes de capital
O forte apoio de capital e apoiadores da DIN aumenta sua competitividade no mercado. O projeto concluiu $4 milhões em financiamento inicial e $4 milhões em financiamento pré-IPO, com uma avaliação atual de $80 milhões. Notavelmente, a DIN recebeu apoio de importantes instituições de investimento como a Binance Labs, fornecendo ampla segurança financeira e recursos robustos e suporte de rede para seu futuro desenvolvimento.
Apesar dos recentes choques nos mercados de capitais globais e da subsequente queda no mercado de criptomoedas, o pânico atual no mercado secundário ainda não diminuiu completamente. No entanto, participar das vendas de nós pode oferecer maiores chances de retorno durante a turbulência do mercado, proporcionando retornos mais confiáveis de recompensas de nós em comparação com o mercado secundário. DIN, com sua distribuição detalhada de recompensas de tokens de nó e abordagem flexível de vendas, oferece aos investidores retornos mais altos e um período de recuperação mais curto. À medida que as condições macroeconômicas se estabilizam e as expectativas de corte da taxa de juros se concretizam, espera-se que um mercado de alta retorne na segunda metade do ano. Com sua abordagem integrada de modularização, DePIN e narrativas de IA, DIN está preparado para liderar uma onda na economia de dados privados em meio ao rápido desenvolvimento de IA, e seu desempenho no mercado futuro é digno de expectativa.
Este artigo é reproduzido de [ Pesquisa WEB3 da GO2MARS], o título original é “Novo Paradigma da Economia de Dados de IA: Olhando para as ambições da DIN e as vendas de nós do ponto de vista do pré-processamento de dados modular”, os direitos autorais pertencem ao autor original [D^2Labs], se você tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato Equipe Gate Learn, a equipe lidará com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
Aviso: As opiniões expressas neste artigo representam apenas as opiniões pessoais do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
Outras versões do artigo são traduzidas pela equipe Gate Learn, não mencionadas emGate.io, o artigo traduzido não pode ser reproduzido, distribuído ou plagiado.