从上游技术突破到中下游应用落地,AI的主线正在持续演绎,逐步重构产业的竞争力图景,无数场景与行业迎来智能化赋能。然而,AI发展的核心瓶颈并非算力,而是数据——高质量数据的稀缺性、数据垄断的壁垒以及隐私保护的难题,成为制约行业进步的关键痛点。
“对于AI初创团队而言,市场上免费数据的稀缺性是个难题:不仅数量少、更新慢,质量也参差不齐;而从巨头手中获取数据的成本又非常高昂。同时,数据提供方往往面临报酬微薄、版权无保障的窘境,对后续作品产生的收益也无权分享。”Danny指出。
针对这些痛点,Pundi AI创新性地推出了三层质量过滤系统,确保数据的高标准与可靠性。第一层是“持续同行评审”,通过交叉标注机制,让不同的标注者(如 A、B、C、D)对样本进行重复验证,例如A标注1、2、3,B标注2、3、4,以此类推,确保一致性;第二层 AI Agent进行自动化审查,对所有标注样本进行全面审查;第三层则是节点人工抽样审核,进一步提升数据的可信度。
专访Pundi AI核心贡献者:从支付到AI的技术跃迁,生产效率是AI Agent破局关键
“AI提高生产效率,区块链优化分配关系。Pundi AI借助区块链技术实现了数据的链上确权与收益分配。数据贡献者在数据包售出后可按比例获得收益;更重要的是,如果该数据包衍生出新的数据产品,贡献者依然能分享相应回报。”从Danny的描述来看,这种透明且可追溯的机制,不仅确保了数据的版权保护,也使得所有贡献者都能共享价值的增值成果,可为AI生态的可持续发展注入新的活力。
而Pundi AI的业务模式也独具特色,类似“数据超市+AI孵化器”的组合。据Danny介绍,Pundi AI打造了一条完整的产品线,根据不同的服务对象和交付方式分为Web2和Web3的模式。
在Web2模式中,开发者在平台上发布AI数据任务后,全球的标注者根据任务要求完成标注,并通过质量检测后获得报酬。数据完成后会进入公开市场进行售卖,供其他开发者购买和使用。这一过程类似于中国大陆的字幕组体系,通过链上的众包系统进行任务发布和数据交换。但与传统的标注平台不同,标注者完成的工作版权归属于标注者本人。
在Web3模式中,开发者不仅可以通过购买公开市场上的数据来训练自己的AI Agent,还能通过 Pundi AI平台为该Agent发行代币。且在发行代币后,开发者还可将其代币托管给Pundi AI的AI MM Agent,在链上进行做市操作。此外,开发者还可以申请参与Pundi AI的资金投票协议(类似Aerodrome的ve模式)。一旦项目获得社区成员的支持,便能够获得每周的流动性支持。
其中,相比传统做市商,Pundi AI推出的AI MM Agent系统在多个方面展现了独特的优势:(1)资金成本低:传统的做市商通常依赖两种方式来获得币种:一种是打折购买币,另一种是通过期权购买币,资金和沟通成本高。而AI MM Agent自动化操作,效率更高;(2)沟通成本低:传统做市商需要通过复杂的沟通和协商来管理交易和流动性,而AI MM Agent系统通过智能合约和自动化交易,减少了人为干预和沟通成本;(3)道德风险:传统做市商可能因亏损而不提供服务,而AI MM Agent保障了市场流动性的持续提供;(4)针对Memopool的交易:Pundi AI是全网首个专门针对链上内存池(memopool)的做市系统,能更快响应市场变化;(5)额外资金支持:通过链上投票认可,优秀项目还能获得流动性加持。