A IA é, sem dúvida, um dos campos mais quentes a nível global hoje em dia, com startups de ponta como a OpenAI no Vale do Silício e players nacionais como a Moonshot e a Zhipu Qingyan juntando-se à revolução da IA. A IA não só lidera as tendências em tecnologia, mas também é um dos setores de destaque no mercado de criptomoedas este ano. Apesar da recente turbulência do mercado, o líder em IA Bittensor (TAO) permanece na vanguarda, proporcionando mais de 5x retornos em comparação com outras novas tokens este ano. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e a ser aplicada, a importância dos dados como a pedra angular do desenvolvimento de IA torna-se cada vez mais evidente.
Sob a atual maré da era de IA, a importância e o potencial valor 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 a eficácia e a precisão desses conjuntos de dados impactam 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 usou aproximadamente 45TB de dados de texto para treinar o modelo GPT-3, com custos de treinamento do GPT-4 chegando a US $ 78 milhões; os custos de computação do modelo Gemini Ultra do Google são de cerca de US $ 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 grandes quantidades de dados ao treinar grandes modelos de IA.
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 por modelos de IA. Por exemplo, a OpenAI usou diversas fontes 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 de sua fonte; envolve limpeza, anotação e pré-processamento de dados, que exigem uma quantidade significativa de mão de obra e recursos.
As considerações econômicas não podem ser ignoradas. Os custos da coleta e processamento de dados são frequentemente subestimados, mas podem ser substanciais. A própria anotação de dados consome tempo e é cara, muitas vezes exigindo trabalho manual. Uma vez coletados os dados, 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, a construção e manutenção de centros de dados e infraestrutura de computação representam um gasto significativo.
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 o desempenho e o sucesso dos modelos de IA. No futuro, adquirir e utilizar dados de forma eficiente será um fator de competitividade chave para as empresas de IA.
Neste contexto, DIN (anteriormente Web3Go), como a primeira camada de pré-processamento de dados AI nativa modular, emergiu. DIN tem como objetivo liderar uma tendência na economia de dados onde todos podem rentabilizar dados pessoais através de validação de dados descentralizada e processamento de vetorização, e as empresas podem adquirir dados de forma mais eficiente e econômica. O DIN já assegurou $4 milhões em financiamento inicial do Binance Labs e mais $4 milhões em financiamento pré-listagem de outras instituições, comunidades e redes KOL, com uma valorização atual de $80 milhões. Isso reflete o reconhecimento elevado do mercado quanto ao seu potencial e desenvolvimento futuro. Seus parceiros incluem Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network e Manta Network.
A posição de mercado da DIN é clara, visando construir uma rede de inteligência de dados descentralizada nos campos de IA e dados. O Nó Chipper desempenha um papel crucial no ecossistema DIN, lidando com a validação de dados, processamento de vetorização e cálculo de recompensas, tornando-se um componente central da camada de pré-processamento de dados da DIN. Para promover a economia de dados de forma mais ampla, a DIN abriu as vendas públicas dos Nós Chipper 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 ganhou rapidamente popularidade no mercado de criptomoedas devido às suas vantagens únicas. Comparado às vendas públicas tradicionais, ele oferece aos investidores maior flexibilidade e retornos potenciais. O cerne desse modelo é que, ao vender nós, as equipes de projetos podem incentivar melhor os participantes iniciais, garantindo a descentralização da rede e maximizando os benefícios econômicos.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em etapas, incluindo pré-venda, venda de lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio de tokens de nó são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e retornos de longo prazo para investidores. Ao adquirir e operar o Chipper Node da DIN, os usuários não só podem se envolver na validação e vetorização de dados, mas também ganhar recompensas substanciais em tokens $DIN.
Com o desenvolvimento contínuo dos mercados de IA e dados, a DIN está pronta para se tornar líder neste campo. As seções seguintes vão aprofundar o modelo de vendas do nó do Chipper 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 da lista branca e venda pública, cada uma com condições de participação e mecanismos de recompensa diferentes. As regras de distribuição e desbloqueio de tokens de nó 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 e vetorização de dados e ganhar recompensas em tokens $DIN por meio da mineração de nós. Abaixo está uma análise detalhada das taxas de retorno esperadas e dos períodos de retorno para os nós DIN.
Os períodos de preço e retorno para diferentes rounds 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 aos detentores de NFT de chip xData elegíveis e a alguns contribuidores da comunidade, portanto, não há preocupação com o ponto de equilíbrio. Os participantes podem começar a minerar cedo e converter seu wafer em $xDIN pontos de airdrop para garantir uma parte do airdrop $DIN. Na venda da lista branca Tier 2, os nós custam US$ 99, com uma recompensa esperada no primeiro ano de 106 $DIN no valor de US$ 1.590, e os investidores atingirão o ponto de equilíbrio 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, fornecendo 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 populares como Aethir e CARV, as vendas de nós da DIN oferecem vantagens em preço, velocidade de desbloqueio e mecanismos de recompensa. Os tokens de nó da Aethir são desbloqueados ao longo de quatro anos, levando a um período de recuperação mais longo, enquanto o 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 oferecem 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 de pré-processamento de dados de IA modular, demonstrando notável inovação técnica e vantagens únicas. Sua tecnologia central envolve validação de dados descentralizada e processamento vetorizado, oferecendo serviços de pré-processamento de dados eficientes e confiáveis. Esta abordagem não apenas 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 de dados é um dos principais impulsionadores do desenvolvimento do DIN. Com o rápido avanço das tecnologias de inteligência artificial e big data, a demanda por dados de alta qualidade está crescendo. O DIN, com sua tecnologia e modelo de negócios inovadores, fornece serviços eficientes de pré-processamento de dados para modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de aquisição e processamento de dados. Isso posiciona o DIN de forma vantajosa no mercado competitivo, com um potencial de mercado substancial e perspectivas de crescimento.
Antecedentes de Capital
O sólido apoio de capital e os apoiantes da DIN aumentam a sua competitividade de mercado. O projeto completou um financiamento inicial de 4 milhões de dólares e um financiamento pré-IPO de 4 milhões de dólares, com uma avaliação atual de 80 milhões de dólares. De notar que a DIN recebeu apoio de importantes instituições de investimento como a Binance Labs, proporcionando segurança financeira e robustos recursos e suporte de rede para o seu desenvolvimento futuro.
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 está completamente dissipado. No entanto, participar das vendas de nó pode oferecer maiores chances de retorno durante a turbulência do mercado, fornecendo retornos de recompensa de nó mais confiáveis em comparação com o mercado secundário. DIN, com sua distribuição detalhada de recompensa de token de nó e abordagem flexível de vendas, oferece aos investidores retornos mais altos e um período de payback mais curto. À medida que as condições macroeconômicas se estabilizam e as expectativas de corte de taxas de juros se materializam, espera-se que um mercado de touro retorne na última metade do ano. Com sua abordagem integrada de modularização, DePIN e narrativas de AI, DIN está posicionada para liderar uma onda na economia de dados privados em meio ao rápido desenvolvimento de AI, e seu desempenho no mercado futuro é digno de ser aguardado.
Este artigo é reproduzido de [ Investigação WEB3 da GO2MARS], o título original é “Novo Paradigma da Economia de Dados de IA: Olhando para as ambições da DIN e vendas de nós do ponto de vista do pré-processamento de dados modular”, os direitos autorais pertencem ao autor original [D^2Labs], se tiver alguma objeção à reimpressão, por favor entre em contato Equipe Gate Learn, a equipe lidará com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
Aviso Legal: 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, um dos campos mais quentes a nível global hoje em dia, com startups de ponta como a OpenAI no Vale do Silício e players nacionais como a Moonshot e a Zhipu Qingyan juntando-se à revolução da IA. A IA não só lidera as tendências em tecnologia, mas também é um dos setores de destaque no mercado de criptomoedas este ano. Apesar da recente turbulência do mercado, o líder em IA Bittensor (TAO) permanece na vanguarda, proporcionando mais de 5x retornos em comparação com outras novas tokens este ano. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e a ser aplicada, a importância dos dados como a pedra angular do desenvolvimento de IA torna-se cada vez mais evidente.
Sob a atual maré da era de IA, a importância e o potencial valor 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 a eficácia e a precisão desses conjuntos de dados impactam 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 usou aproximadamente 45TB de dados de texto para treinar o modelo GPT-3, com custos de treinamento do GPT-4 chegando a US $ 78 milhões; os custos de computação do modelo Gemini Ultra do Google são de cerca de US $ 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 grandes quantidades de dados ao treinar grandes modelos de IA.
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 por modelos de IA. Por exemplo, a OpenAI usou diversas fontes 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 de sua fonte; envolve limpeza, anotação e pré-processamento de dados, que exigem uma quantidade significativa de mão de obra e recursos.
As considerações econômicas não podem ser ignoradas. Os custos da coleta e processamento de dados são frequentemente subestimados, mas podem ser substanciais. A própria anotação de dados consome tempo e é cara, muitas vezes exigindo trabalho manual. Uma vez coletados os dados, 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, a construção e manutenção de centros de dados e infraestrutura de computação representam um gasto significativo.
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 o desempenho e o sucesso dos modelos de IA. No futuro, adquirir e utilizar dados de forma eficiente será um fator de competitividade chave para as empresas de IA.
Neste contexto, DIN (anteriormente Web3Go), como a primeira camada de pré-processamento de dados AI nativa modular, emergiu. DIN tem como objetivo liderar uma tendência na economia de dados onde todos podem rentabilizar dados pessoais através de validação de dados descentralizada e processamento de vetorização, e as empresas podem adquirir dados de forma mais eficiente e econômica. O DIN já assegurou $4 milhões em financiamento inicial do Binance Labs e mais $4 milhões em financiamento pré-listagem de outras instituições, comunidades e redes KOL, com uma valorização atual de $80 milhões. Isso reflete o reconhecimento elevado do mercado quanto ao seu potencial e desenvolvimento futuro. Seus parceiros incluem Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network e Manta Network.
A posição de mercado da DIN é clara, visando construir uma rede de inteligência de dados descentralizada nos campos de IA e dados. O Nó Chipper desempenha um papel crucial no ecossistema DIN, lidando com a validação de dados, processamento de vetorização e cálculo de recompensas, tornando-se um componente central da camada de pré-processamento de dados da DIN. Para promover a economia de dados de forma mais ampla, a DIN abriu as vendas públicas dos Nós Chipper 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 ganhou rapidamente popularidade no mercado de criptomoedas devido às suas vantagens únicas. Comparado às vendas públicas tradicionais, ele oferece aos investidores maior flexibilidade e retornos potenciais. O cerne desse modelo é que, ao vender nós, as equipes de projetos podem incentivar melhor os participantes iniciais, garantindo a descentralização da rede e maximizando os benefícios econômicos.
O plano de venda de nós da DIN será realizado em etapas, incluindo pré-venda, venda de lista branca e venda pública, cada uma com diferentes condições de participação e mecanismos de recompensa. As regras de distribuição e desbloqueio de tokens de nó são cuidadosamente projetadas para garantir a estabilidade do preço de mercado e retornos de longo prazo para investidores. Ao adquirir e operar o Chipper Node da DIN, os usuários não só podem se envolver na validação e vetorização de dados, mas também ganhar recompensas substanciais em tokens $DIN.
Com o desenvolvimento contínuo dos mercados de IA e dados, a DIN está pronta para se tornar líder neste campo. As seções seguintes vão aprofundar o modelo de vendas do nó do Chipper 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 da lista branca e venda pública, cada uma com condições de participação e mecanismos de recompensa diferentes. As regras de distribuição e desbloqueio de tokens de nó 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 e vetorização de dados e ganhar recompensas em tokens $DIN por meio da mineração de nós. Abaixo está uma análise detalhada das taxas de retorno esperadas e dos períodos de retorno para os nós DIN.
Os períodos de preço e retorno para diferentes rounds 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 aos detentores de NFT de chip xData elegíveis e a alguns contribuidores da comunidade, portanto, não há preocupação com o ponto de equilíbrio. Os participantes podem começar a minerar cedo e converter seu wafer em $xDIN pontos de airdrop para garantir uma parte do airdrop $DIN. Na venda da lista branca Tier 2, os nós custam US$ 99, com uma recompensa esperada no primeiro ano de 106 $DIN no valor de US$ 1.590, e os investidores atingirão o ponto de equilíbrio 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, fornecendo 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 populares como Aethir e CARV, as vendas de nós da DIN oferecem vantagens em preço, velocidade de desbloqueio e mecanismos de recompensa. Os tokens de nó da Aethir são desbloqueados ao longo de quatro anos, levando a um período de recuperação mais longo, enquanto o 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 oferecem 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 de pré-processamento de dados de IA modular, demonstrando notável inovação técnica e vantagens únicas. Sua tecnologia central envolve validação de dados descentralizada e processamento vetorizado, oferecendo serviços de pré-processamento de dados eficientes e confiáveis. Esta abordagem não apenas 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 de dados é um dos principais impulsionadores do desenvolvimento do DIN. Com o rápido avanço das tecnologias de inteligência artificial e big data, a demanda por dados de alta qualidade está crescendo. O DIN, com sua tecnologia e modelo de negócios inovadores, fornece serviços eficientes de pré-processamento de dados para modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de aquisição e processamento de dados. Isso posiciona o DIN de forma vantajosa no mercado competitivo, com um potencial de mercado substancial e perspectivas de crescimento.
Antecedentes de Capital
O sólido apoio de capital e os apoiantes da DIN aumentam a sua competitividade de mercado. O projeto completou um financiamento inicial de 4 milhões de dólares e um financiamento pré-IPO de 4 milhões de dólares, com uma avaliação atual de 80 milhões de dólares. De notar que a DIN recebeu apoio de importantes instituições de investimento como a Binance Labs, proporcionando segurança financeira e robustos recursos e suporte de rede para o seu desenvolvimento futuro.
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 está completamente dissipado. No entanto, participar das vendas de nó pode oferecer maiores chances de retorno durante a turbulência do mercado, fornecendo retornos de recompensa de nó mais confiáveis em comparação com o mercado secundário. DIN, com sua distribuição detalhada de recompensa de token de nó e abordagem flexível de vendas, oferece aos investidores retornos mais altos e um período de payback mais curto. À medida que as condições macroeconômicas se estabilizam e as expectativas de corte de taxas de juros se materializam, espera-se que um mercado de touro retorne na última metade do ano. Com sua abordagem integrada de modularização, DePIN e narrativas de AI, DIN está posicionada para liderar uma onda na economia de dados privados em meio ao rápido desenvolvimento de AI, e seu desempenho no mercado futuro é digno de ser aguardado.
Este artigo é reproduzido de [ Investigação WEB3 da GO2MARS], o título original é “Novo Paradigma da Economia de Dados de IA: Olhando para as ambições da DIN e vendas de nós do ponto de vista do pré-processamento de dados modular”, os direitos autorais pertencem ao autor original [D^2Labs], se tiver alguma objeção à reimpressão, por favor entre em contato Equipe Gate Learn, a equipe lidará com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.
Aviso Legal: 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.