首先，数据标注是比去中心化算力聚合更有价值的赛道。用闲置 GPU 挑战云计算巨头的故事确实精彩，但算力本质上是标准化商品，差异主要在于价格和可获得性。价格优势看似能从巨头垄断中找到缝隙，但可获得性受制于地理分布、网络延迟以及用户激励不足，一旦巨头降价或增加供给，这种优势瞬间就会被抹平了。数据标注则完全不同 —— 这是一个需要人类智慧和专业判断的差异化领域。 每一个高质量标注都承载着独特的专业知识、文化背景和认知经验等等，根本无法像 GPU 算力那样标准化复制。 Scale AI 的成功暴露了一个被忽视的真相：算力不再稀缺，模型架构趋于同质化，真正决定 AI 智能上限的是那些被精心调教过的数据。Meta 用天价买下的不是一家外包公司，而是 AI 时代的石油开采权。垄断的故事总有反叛者。正如云算力聚合平台试图颠覆中心化云计算服务一样，Sahara AI 试图用区块链彻底重写数据标注的价值分配规则。传统数据标注模式的致命缺陷不是技术问题，而是激励设计问题。一个医生花几小时标注医疗影像，拿到的可能就是几十美元劳务费，而这些数据训练出的 AI 模型价值数十亿美元，医生却分不到一分钱。这种价值分配的极度不公平，严重抑制了高质量数据的供给意愿。 而有了 web3 代币激励机制的催化，他们都不再是廉价的数据农民工，而是 AI LLM 网络的真正股东。显然，web3 改造生产关系的优势相比算力更适用于数据标注场景。有趣的是，Sahara AI 恰好在 Meta 天价收购的节点 TGE，是巧合还是精心策划？在我看来，这其实反映了一个市场拐点：无论 Web3 AI 还是 Web2 AI，都已经从卷算力走到了卷数据质量的十字路口。 当传统巨头用金钱筑起数据壁垒时，Web3 正在用 Tokenomics 构建一个更大的数据民主化实验。\n原文链接