<Nå er det ikke modellen, men dataene som er konkurransedyktige> Kjernen i AI-industrien er ikke lenger databehandling eller modeller, men «data av høy kvalitet». Akkurat som den menneskelige sivilisasjonen utviklet seg gjennom olje tidligere, trenger AI også et nytt "drivstoff" for å komme videre. Akkurat som olje ble brukt som energikilde og materiale før og etter andre verdenskrig, noe som førte til rask industrialisering, vil måten data sikres og behandles på avgjøre lederskapet i AI-æraen. Elon Musk nevnte også dette tidligere i år. "Vi har brukt opp den kumulative summen av menneskelig kunnskap i AI-læring." Det er sant at modeller som GPT har vokst raskt ved å skrape offentlige data fra nettsteder, bøker, kode og bilder. Men nå trenger vi nye former for data som enten er opphavsrettsbeskyttet eller ikke eksisterer i det hele tatt. For eksempel, på felt som autonome kjøretøy og robotikk, trenger vi komplekse data basert på multisensorintegrasjon, som kameraer, radarer og lidarer, samt saksdata samlet inn i virkelige miljøer, som ikke eksisterer på nettet. Det større problemet er "hvordan man kombinerer dem godt" i stedet for selve teknologien. Tusenvis av mennesker trenger å samle inn, merke og oppdatere data mens de er spredt, og de sentraliserte metodene som er brukt så langt sliter med å håndtere dette mangfoldet og skalaen. Derfor konvergerer AI-industrien i økende grad om ideen om at en desentralisert tilnærming er løsningen. Det er her 'Poseidon (@psdnai)' kommer inn i bildet. Poseidon er ikke bare et datavarehus; Det er en infrastruktur som mottar, verifiserer og foredler data fra den virkelige verden for å lage treningsdatasett som kan brukes uten opphavsrettsproblemer. For å si det metaforisk, Poseidon er et 'oljeraffineri'. Den tar rådata og foredler dem til drivstoff som AI kan bruke til læring. All denne prosessen fungerer på @StoryProtocol. Den registrerer transparent på kjeden hvem som leverte dataene, under hvilke forhold og hvem som brukte dem. De som leverer data får rettferdig kompensasjon, og AI-utviklere kan bruke dem med trygghet. Poseidon, som vil oppnå innovasjon på datalaget i stedet for gjennom GPUer eller modeller, kan være det beste eksemplet på å bruke web3-teknologi på web2-bransjer.