区块链创业的成功范式,人工智能不得不学
區塊鏈與人工智能被認為是改變整個互聯網底層發展邏輯的兩大技術力量,但無論是從技術發展、商業應用、還是資本推動角度,兩者的發展都呈現出極大的不同。
人工智能自50年代起經歷了三次浪潮,自2010年深度學習技術出現開始進入了一個高速發展期,巨頭們和初創公司都在紛紛布局。特別是在資本推動下,一些創項目出現了估值泡沫,到2016年下半年IPO提速以來,AI早期項目融資數目量更是出現下降趨勢,行業面臨第一波洗牌:那些商業模式長時間未被驗證,估值又很高,燒錢又很兇的項目將會遭遇無人接盤、無法退出的風險。
同樣是被稱為主宰未來的黑科技之區塊鏈行業,卻出現了另外一番景象。自2008年區塊鏈概念提出以來,至今已有9年時間。自2009年比特幣問世以來,至今已經出現了900余種加密數字貨幣,若考慮到已經夭折、過于小眾而不為關注或仍處于開發階段的,恐怕還要多得多,這背后,便對應著各式各樣的區塊鏈技術。據了解,截至目前,全球90多個中央銀行已在討論發展和應用區塊鏈技術;全球90多個大型跨國公司已加入區塊鏈技術聯盟;全球區塊鏈創業企業融資總額高達17.9億美元。
區塊鏈作為黑科技受到追捧并不令人驚嘆,令人驚嘆的是區塊鏈技術的進化速度。相對于區塊鏈行業9年900次的技術更迭,人工智能顯然被甩出了幾個數量級。到底是什么原因導致兩者的巨大差異呢?
去中心化社區極客創新VS中心化巨頭壟斷
在AI行業,數據訓練是人工智能模型得以進化的基礎。擁有大數據的公司,特別是可以實時獲得大量各類用戶數據的互聯網公司,它們通過分析這些數據不斷優化自己的算法和模型,別的公司幾乎已不可能撼動它們的地位,小公司雖然有時可以通過這些大公司提供的API調用一些數據,但關于用戶行為統計的數據現在沒有公司會無償公布,這便成為一種對數據的壟斷,在AI時代,對數據的壟斷,也就是對AI的壟斷,對資源的壟斷。
秉承區塊鏈的去中心化特點,絕大多數加密數字貨幣都是在極客社區自發成長起來的。極客們將技術代碼開源,讓更多的人參與進來,采集眾人之長,集合眾人之智,共同構建區塊鏈的技術和應用生態。這與目前AI行業技術和資源被巨頭壟斷是完全相反的格局。
ICO眾籌融資模式 VS 傳統資本的嗜血
除了一部分傳統融資方式以外,區塊鏈項目更多的是通過ICO眾籌來融資。所謂“ICO”可以理解為首次公開發售代幣,參與人使用比特幣、以太幣等加密代幣購買項目發行方ICO的權益代幣,該代幣會隨著項目推進或投產(應用類項目、平臺類項目、底層技術類項目),代幣增值后參與人取得溢價或其他利益。
就ICO實質而言,其核心也是“去中心化”的區塊鏈思維,即社會參與人員對某項區塊鏈技術看好,采用購買代幣的方式予以支持,并期待能有較好回報的行為。ICO的融資方式為區塊鏈技術的更迭做出了極大貢獻,一方面是直接的經濟激勵激發了社區極客的創造力,極大地促進了技術更迭,另一方面ICO使得眾創、眾包、眾扶、眾籌真正得以實現,人人均可參與共享價值,而不像AI行業,大多數僅僅只是資本家和數據巨頭們的特權,初創企業大多數難逃被收購的命運。
分布式數據藍海 VS遭遇大數據“絆腳石”
大數據是人工智能發展的基石,但同時也正在成為人工智能發展的“絆腳石”。在裝個APP就要輸入個人信息的時代,用戶用個人數據換取“免費”服務。互聯網巨頭再使用這些“免費數據”訓練出人工智能新服務,用戶又再次買單。伴隨著互聯網泡沫的產生,大量互聯網公司為獲得流量,大量的數據被偽造,大數據的可信度大打折扣。垃圾數據訓練出垃圾模型,這在人工智能領域已成共識。以場景為驅動的人工智能3.0時代即將到來,對訓練數據可信度和個性化提出了更高得要求,而當前的大數據紅海很難滿足。
區塊鏈的本質是分布式賬本技術,其底層數據傳輸是通過點對點的方式進行,強調數據的可信、共享和安全。區塊鏈去中心化和共享式控制鼓勵數據共享,可以帶來更大規模的數據池;不可篡改并審計跟蹤記錄,可以實現數據溯源,改善數據可信度。雖然區塊鏈現在的數據庫還不夠規模,但假以時日,一片藍海的區塊鏈數據庫的規模和質量將會呈現指數增長。據了解,目前區塊鏈社區已有極客團隊Bottos正在基于區塊鏈技術設計一套機制,讓AI模型可以更好的獲得優質的數據,以更快的迭代升級;同時數據開放,可以被外部調用,讓個性化的優質數據的價值得以流轉,而這勢必取代當下的大數據紅海成為人工智能3.0時代新的增長點。
總結
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