Alaya AI ausführlicher Investment-Research-Web3-Bericht

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Alaya AI ist eine innovative KI-Datenannotationsplattform, die die KI-Branche durch Blockchain-Technologie, Zero-Knowledge-Beweise, ein Shared-Economy-Modell und fortschrittliche KI-Datenkennzeichnungs- und -organisationstechniken voranbringen soll. Dieses Projekt ermöglicht es Benutzern, Daten beizutragen und dafür belohnt zu werden, und nutzt Blockchain- und ZK-Technologie, um die Privatsphäre der Benutzer und das Dateneigentum zu schützen.

Alaya AI sammelt Daten durch die Teilnahme der Benutzer an der Beantwortung von Fragen und nutzt ein integriertes KI-System, um die Genauigkeit der Benutzerbeiträge zu bewerten und sie mit entsprechenden Token-Anreizen zu belohnen. Mit zunehmendem NFT-Level der Benutzer steigt der Schwierigkeitsgrad der Fragen allmählich an und deckt verschiedene Arten von Fragen von Allgemeinwissen bis hin zu Spezialgebieten ab. Letztendlich standardisiert Alaya AI die gesammelten Daten für verschiedene KI-Modelle, um sie zu erkennen und zu trainieren.

Marktanalyse

In der traditionellen Ökonomie gelten Arbeit, Land und Kapital als die wichtigsten Produktionsfaktoren. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz hat sich diese Logik jedoch möglicherweise geringfügig geändert, da Algorithmen, Daten und Rechenleistung zum neuen Triumvirat der Produktion geworden sind. Bei aktuellen Untersuchungen großer Sprachmodelle basieren Algorithmenanpassungen immer noch auf der Transformer-Technologie, während die Rechenleistung weiter zunimmt. Qualitativ hochwertige Daten bleiben jedoch die entscheidende Kennzahl, die Durchbrüche bei Modellen und Algorithmen begrenzt. Da Unternehmen beginnen, ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren, steigt die Nachfrage nach Daten rasant an.

In der traditionellen Welt hat das Geschäft mit der Datenannotation einen Multimilliarden-Dollar-Markt unterstützt, mit namhaften Unternehmen wie Scale AI, Appen, Lionbridge und CloudFactory. Traditionelle Datenannotationsunternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, eine globale Benutzerbasis zu erreichen, was die Ungleichheit zwischen verschiedenen Regionen verschärft. Berichten zufolge verdienen ausgelagerte Datenannotatoren in Kenia, die von OpenAI eingesetzt werden, weniger als 1,50 US-Dollar pro Stunde und kommentieren rund 200.000 Wörter pro Tag.

In Web3 kann das Eigentum an Daten durch die Nutzung der Blockchain-Technologie bei einzelnen Datenanbietern liegen. Dezentrale Datenspeicherungs- und Handelsmechanismen ermöglichen es Einzelpersonen, ihre Datenbestände besser zu kontrollieren, Transaktionen und Autorisierungen auf Anfrage zu ermöglichen und so entsprechende Anreize und Belohnungen zu erhalten. Dieses Modell schützt die Rechte der Datenannotatoren besser. Mit den Unveränderlichkeits- und Rückverfolgbarkeitsfunktionen der Blockchain können Web3-Datendienste mehr Transparenz und Zuverlässigkeit bieten. Jede Datentransaktion, Zuweisung von Annotationsaufgaben und jeder Abschlussstatus werden in der Kette aufgezeichnet und sind zur Überprüfung zugänglich, wodurch die Möglichkeit von Betrug und Amtsmissbrauch verringert wird. Datenbenutzer können den Daten allein in der Kette vertrauen, ohne dass zusätzliche Vertrauensbestätigungen erforderlich sind.

Produktdesign

Um die Hürde für die Benutzerbeteiligung zu senken, hat Alaya AI ein spielerisches Produkt entwickelt, das Daten durch Benutzerinteraktion in Form der Beantwortung von Fragen sammelt und dabei kryptografische Algorithmen verwendet, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Benutzer nicht beeinträchtigt wird.

Für KI, durch KI. Ähnlich wie beim Konzept des bestärkenden Lernens integriert Alaya AI KI in das Produkt, um die Qualität der Daten zu ermitteln, die Genauigkeit der Benutzerurteile zu KI-Daten zu bewerten und ihren Beitragsgrad zu bestimmen und so entsprechende Anreize zu bieten. Darüber hinaus wird Alaya AI einen Reputationsmechanismus und Qualitätsüberprüfungsknoten zur dezentralen Überprüfung annotierter Ergebnisse einführen. Durch Zufallsstichproben und Kreuzvalidierung durch Qualitätsüberprüfungsknoten können Fehler oder böswillige Annotationen effizienter identifiziert werden, wodurch annotierte Ergebnisse von hoher Qualität aufrechterhalten werden. Bei der Aufgabenzuweisung verwendet Alaya AI eine KI-algorithmusgestützte Aufgabenzuweisungsmethode, die Aufgaben effizient den Benutzern zuordnet. Je mehr hochwertige Daten ein Benutzer beisteuert, desto höher ist sein NFT-Level und der Schwierigkeitsgrad der Fragen steigt entsprechend. Von allgemeinen, vernünftigen Fragen über spezifische Bereiche (wie Autofahren, Gaming, Film und Fernsehen) bis hin zu fortgeschrittenen Bereichen (Medizin, Technologie, Algorithmen) nimmt die Komplexität der Fragen zu.

Machbarkeitsanalyse

Obwohl traditionelle Datenannotationsunternehmen den Verdacht hegen, ihre Mitarbeiter auszubeuten, trägt dies erheblich zur Rentabilität des Unternehmens bei. Während die Web3-Datenannotation das menschliche Wohlergehen auf gerechtere Weise steigern kann, würde sie wirtschaftlich gesehen die Plattformeinnahmen reduzieren? In Wirklichkeit steigert Alaya AI den Gesamtnutzen durch die Schaffung von Vielfalt.

Herkömmliche Methoden zur Datenannotation erfordern nicht nur einen hohen individuellen Arbeitsaufwand, sondern haben auch Probleme, die Qualität der Stichproben sicherzustellen. Aufgrund der geringen Annotationserträge rekrutieren Plattformen hauptsächlich Benutzer aus Entwicklungsregionen, in denen das Bildungsniveau im Allgemeinen niedrig ist, was zu einem Mangel an Vielfalt bei den eingereichten Stichproben führt. Für fortgeschrittene KI-Modelle, die Fachwissen erfordern, haben Plattformen Schwierigkeiten, geeignete Annotatoren zu rekrutieren.

Durch die Integration von Token-/NFT-Belohnungen und Empfehlungsboni kombiniert Alaya soziale und Gaming-Elemente in gewöhnliche Datenannotationsaufgaben, wodurch die Community-Größe effektiv erweitert und die Bindungsraten durch Aktivitäten wie tägliche Check-ins verbessert werden. Während die Belohnungshöhe pro Aufgabe für einzelne Benutzer kontrolliert wird, ermöglicht Alayas virales Empfehlungssystem, dass die Einnahmen hochwertiger Benutzer mit der Erweiterung des sozialen Netzwerks unendlich steigen.

Zentralisierte Datenplattformen des Web2-Zeitalters sind im Wesentlichen darauf angewiesen, dass einige wenige Benutzer kontinuierlich eine große Menge an Stichproben liefern, während Alaya die Datenmenge, die von einzelnen Benutzern beigesteuert wird, reduziert und gleichzeitig die Anzahl der teilnehmenden Benutzer erhöht. Bei geringerer individueller Arbeitsbelastung verbessert sich die Qualität der beigesteuerten Daten erheblich und die Repräsentativität der Daten wird deutlich erhöht. Mit einer größeren erreichten Benutzerbasis sammeln dezentrale Datenannotationsplattformen Daten, die die kollektive Intelligenz der Menschheit genauer darstellen und Stichprobenverzerrungen eliminieren.

Um zu verhindern, dass die Unkenntnis einzelner Benutzer mit Problemdomänen oder böswillig übermittelte falsche Antworten die Datenqualität beeinträchtigen, verwendet die Alaya AI-Plattform ein Normalverteilungsmodell zur Datenvalidierung und zum automatischen Ausschluss oder zur Standardisierung von Extremwerten. Darüber hinaus nutzt Alaya proprietäre Optimierungsalgorithmen und überprüft durch Querverweise auf Benutzerantworten und -gewichte, wodurch manuelle Überprüfungen und Korrekturen überflüssig werden und die Datenkosten weiter gesenkt werden. Der Schwellenwert der Datengültigkeit wird basierend auf der Stichprobengröße jeder Aufgabe dynamisch angepasst, um eine Überkorrektur zu vermeiden und Datenverzerrungen zu minimieren.

Technische Eigenschaften

Als Vermittler zwischen Datenproduzenten (einzelne Benutzer) und Datenkonsumenten (KI-Modelle) sammelt Alaya AI benutzerannotierte Daten, verarbeitet sie und liefert sie an KI-Modelle.

Alaya AI verwendet ein innovatives Mikrodatenmodell (Tiny Data), das herkömmliche Big Data optimiert und iteriert, um die Trainingseffekte des Deep Learnings in vielerlei Hinsicht zu verbessern:

Optimierung der Datenqualität: Das Mikrodatenmodell konzentriert sich auf hochwertige Datensätze im kleinen Maßstab und verbessert die Datengenauigkeit und -konsistenz durch Datenbereinigung und Optimierung der Beschriftung. Hochwertige Trainingsdaten verbessern effektiv die Generalisierung und Robustheit des Modells und verringern die negativen Auswirkungen verrauschter Daten auf die Modellleistung.
Komprimierung von Datenmerkmalen: Das Mikrodatenmodell verwendet Techniken zur Merkmalsentwicklung und Datenkomprimierung, um wichtige Merkmale zu extrahieren und redundante und irrelevante Informationen zu eliminieren. Der komprimierte Datensatz enthält eine höhere Dichte nützlicher Informationen, was die Konvergenzgeschwindigkeit des Modells beschleunigt und gleichzeitig den Verbrauch von Rechenressourcen reduziert.
Optimierung der Stichprobenbalance: Die Leistung von Deep-Learning-Modellen wird häufig durch eine unausgewogene Datenverteilung beeinträchtigt. Das Mikrodatenmodell verwendet intelligente Datenstichprobenstrategien, um Stichproben aus verschiedenen Kategorien auszugleichen und sicherzustellen, dass das Modell in jeder Kategorie über ausreichend Trainingsdaten verfügt, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern.
Aktive Lernstrategie: Das Mikrodatenmodell führt eine aktive Lernstrategie ein, um Datenauswahl- und Annotationsprozesse basierend auf Modellfeedback dynamisch anzupassen. Aktives Lernen priorisiert die Annotation von Beispielen, die den größten Einfluss auf die Verbesserung des Modells haben, vermeidet ineffiziente, sich wiederholende Arbeit und verbessert die Effizienz der Datennutzung.
Inkrementeller Lernmechanismus: Das Mikrodatenmodell unterstützt inkrementelles Lernen, indem es kontinuierlich neue Daten zum Training des vorhandenen Modells hinzufügt und so eine iterative Optimierung der Modellleistung erreicht. Inkrementelles Lernen ermöglicht es Modellen, kontinuierlich zu lernen und sich weiterzuentwickeln und sich an sich ändernde Anforderungen von Anwendungsszenarien anzupassen.
Transferlernfähigkeit: Das Mikrodatenmodell verfügt über Transferlernfähigkeiten, die es ermöglichen, trainierte Modelle auf ähnliche neue Aufgaben anzuwenden, wodurch der Datenbedarf und die Trainingszeit für neue Aufgaben erheblich reduziert werden. Durch Wissenstransfer und Wiederverwendung kann das Mikrodatenmodell in kleinen Stichprobenszenarien gute Trainingseffekte erzielen.

Darüber hinaus integriert Alaya AI KI-Trainings- und Bereitstellungstools und unterstützt gängige Deep-Learning-Frameworks. Dadurch können verschiedene KI-Modelle diese direkt erkennen und nutzen, was die Kosten für das vorgelagerte Modelltraining senkt. Darüber hinaus schützt Alaya AI durch die Nutzung kryptografischer Algorithmen wie Zero-Knowledge-Beweise und Zugriffskontrolltechnologien die Privatsphäre der Benutzer während des gesamten Prozesses vollständig vor Verletzungen.

Ökologische Entwicklung

Derzeit unterstützt Alaya AI zwei große Mainnets, Arbitrum und opBnB, und ermöglicht die Registrierung per E-Mail. Die mobile App ist bereits auf Google Play verfügbar.

Aus geschäftlicher Sicht hat Alaya AI stabile Partnerschaften mit über zehn KI-Technologieunternehmen aufgebaut, wobei die Zahl der Kooperationen weiter wächst. Dadurch kann Alaya einen stabilen Cashflow erzielen und seinen Benutzern kontinuierlich Bargeld und Token-Belohnungen bieten.

Aus Verbrauchersicht kann Alaya AI derzeit über 400.000 registrierte Benutzer vorweisen, davon über 20.000 aktive Benutzer täglich, und ermöglicht täglich über 1.500 On-Chain-Transaktionen. Darüber hinaus hat Alaya eine dezentralisierte autonome Community aufgebaut, die die Ausrichtung des Produkts offen, transparent und demokratisch bestimmen wird.

In Zukunft möchte Alaya AI eine weitere Integration mit DePIN erreichen und sich in integrierte intelligente KI-Hardwareprodukte (z. B. Rabbit R1) einbetten, um Daten aus den täglichen Interaktionen der Benutzer zu sammeln und die ungenutzte Rechenleistung der Geräte zu nutzen. Darüber hinaus kann Alaya AI durch die Zusammenarbeit mit dezentralen Computerplattformen (wie Akash und Golem) einen einheitlichen Marktplatz für KI-Daten und Rechenleistung aufbauen, sodass sich KI-Entwickler ausschließlich auf die Algorithmusoptimierung konzentrieren können. In Bezug auf die Datenspeicherung kann Alaya AI annotierte Daten mit dezentralen Speicherprotokollen wie IPFS und Arweave speichern und aktiv mit dezentralen KI-Modellmärkten (wie Bittensor) zusammenarbeiten, um dezentrale Modelle mit dezentralen Daten zu trainieren.

Token-Anreize

Das Token-System von Alaya AI besteht hauptsächlich aus zwei Teilen: Benutzeranreizen und Ökosystemanreizen.

Der erste Teil ist der AIA-Token, der als grundlegender Anreiz-Token für die Plattform von Alaya dient. Benutzer erhalten AIA-Token als Belohnung für das Erfüllen von Aufgaben, das Erreichen von Meilensteinen und die Teilnahme an anderen Aktivitäten innerhalb des Produkts. AIA-Token können auch zum Upgraden von Benutzer-NFTs, zur Teilnahme an Events und zum Erreichen einzigartiger Erfolge verwendet werden, die alle die grundlegende Leistung der Spieler innerhalb des Produkts verbessern. AIA-Token verfügen über grundlegende Ausgabe- und Verbrauchsszenarien, wobei sich beide Aspekte gegenseitig verstärken.

Der zweite Teil ist der AGT-Token, der als Governance-Token von Alaya dient und eine maximale Ausgabe von 5 Milliarden hat. AGT wird für die Entwicklung von Ökosystemen, die Aktualisierung fortschrittlicher NFTs und die Teilnahme an Community-Governance-Aktivitäten verwendet. Benutzer müssen AGT besitzen, um an Community-Governance, Datenüberprüfung und Anforderungsausgabe teilzunehmen.

Das Dual-Token-Modell von Alaya AI trennt wirtschaftliche Anreize von der Governance und vermeidet dadurch erhebliche Schwankungen bei Governance-Token, die die Stabilität der wirtschaftlichen Anreize des Systems beeinträchtigen könnten. Dies verbessert die allgemeine Skalierbarkeit des Systems und fördert seine langfristig positive Entwicklung.

Wettbewerbsanalyse

Nachfolgend finden Sie einen Vergleich bestehender Projekte zur dezentralen Datenkennzeichnung:

Aus der Perspektive der Wettbewerbsanalyse werden neuere Projekte im Hinblick auf die Token-Performance wahrscheinlich besser abschneiden als ältere. Darüber hinaus übertreffen Projekte mit Unterstützung für echte Benutzerdaten diejenigen ohne Benutzer deutlich. Als aufstrebendes Projekt wird Alaya AI mit über 400.000 registrierten Benutzern, über 20.000 täglich aktiven Benutzern und über 1500 On-Chain-Transaktionen täglich wahrscheinlich eine bessere Wertunterstützung erhalten, nachdem es Token ausgegeben hat.