@SaharaLabsAI devrait être l'un des rares projets que nous avons voulu investir ces deux dernières années mais dans lequel nous n'avons pas réussi à entrer

La raison pour laquelle nous voulions investir au premier semestre de l'année dernière était très simple - après avoir discuté des projets de marquage de données pour 23-24, nous n'avons finalement pas agi, car la plupart étaient de la série « marquage to Earn » de type Gamefi, le démarrage à froid est en fait très difficile. En revanche, le marquage de données de Sahara est l'un des rares projets qui avait de vrais clients et de vrais revenus dans le Web2, et les clients sont de grands noms comme Microsoft et Amazon.

Mais au début de l'année 25, j'étais un peu inquiet pour Sahara, car l'importance du marquage de données traditionnel, qui est main-d'œuvre intensive, a diminué, surtout après la sortie de DeepSeek R1, où les méthodes de marquage de données ont changé.

D'une part, la nouvelle génération de nombreux grands modèles utilise le RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains), nécessitant des « données de haute qualité en petites quantités » plutôt que « des quantités massives de marquage ». En d'autres termes, vous avez besoin d'un petit nombre d'experts dans un domaine pour aider l'IA à se développer, plutôt que d'un grand nombre de personnes ordinaires pour aider l'IA à reconnaître les données.

D'autre part, des modèles comme Deepseek R1, qui est du RL pur, n'ont même pas vraiment besoin de « données de haute qualité en petites quantités », il a seulement besoin d'un ensemble de données de corpus initial, et après cela, tout se base sur l'auto-jeu ou les données synthétiques basées sur une fonction de récompense pour évoluer et s'ajuster.

Donc, au début de l'année, je me suis à nouveau intéressé aux dynamiques de Sahara, et j'ai été ravi de constater qu'ils ne se concentraient pas uniquement sur le marquage de données, mais qu'ils avaient étendu plusieurs lignes d'affaires autour de ce noyau de données.

Sahara Data : marché de données décentralisé

Sahara Knowledge Agent : agent IA personnalisé

Sahara AI Marketplace : plateforme d'échange d'actifs IA

Sahara Blockchain : Layer 1 de la blockchain IA

Ainsi, que ce soit au niveau de la narration ou du modèle commercial, cela a beaucoup plus de sens, avec à la fois du Web2 et du Web3. En construisant une chaîne, cela correspond encore plus à la logique de découpage de plateau mentionnée par @thecryptoskanda, et actuellement, dans le cercle Crypto, ce segment de marché « pure AI Layer1 » est un peu vide, ou disons qu'il manque un leader -

Near ? - cela ne peut pas être considéré comme un pure AI Layer1.

Vana ? - c'est un Layer1 mais ressemble plus à une chaîne de données pure.

Bittensor ? - cela peut être compté, mais Bittensor ressemble un peu au POW de BTC, ce qui en fait le leader du « POW AI Layer1 ».

SaharaAI - a le potentiel de devenir le leader de ce segment « POS AI Layer1 ».

Ainsi, cette fois-ci, pour l'ICO de @buidlpad, ceux qui ont des conditions peuvent envisager de participer, bien que ce ne soit pas bon marché, mais en tant que potentiel leader sur un grand segment de marché AI Layer1, à long terme, cela ne devrait pas rester à cette évaluation.