Làm thế nào Crunch Lab có kế hoạch thay thế ngân sách tuyển dụng 100 triệu đô la với 10.000 kỹ sư đại chúng 
 
 Một mạng lưới những người đóng góp ẩn danh có thể vượt trội hơn các nhóm ưu tú trong nhà với một phần chi phí?Crunch Lab đang đặt cược 5 triệu đô la rằng câu trả lời là có. Can a network of anonymous contributors outperform elite in-house teams at a fraction of the cost? Crunch Lab is betting $5 million that the answer is yes. Ngày 7 tháng 10 năm 2025, Công ty đã đảm bảo 5 triệu USD tài trợ do Galaxy Ventures và Road Capital cùng dẫn đầu, với sự tham gia của VanEck và Multicoin. Công ty đang xây dựng cái mà họ gọi là “lớp thông minh” cho AI phi tập trung, kết nối các doanh nghiệp với một mạng lưới gồm hơn 10.000 kỹ sư học máy và 1.200 tiến sĩ thông qua nền tảng CrunchDAO. Phòng thí nghiệm Crunch $3.5 triệu hạt giống vòng vào năm 2024 Khái niệm này thách thức cách các tổ chức tiếp cận phát triển AI. Thay vì dành nhiều năm để tuyển dụng các chuyên gia hoặc xây dựng các nhóm nội bộ, các doanh nghiệp đưa ra các vấn đề dưới dạng các thách thức mô hình hóa được mã hóa. Sử dụng phương pháp này. Viện rộng của MIT và Harvard đã sử dụng mạng lưới để nghiên cứu gen ung thư với tầm nhìn máy tính. Một ngân hàng đầu tư toàn cầu hiện đang chạy Mid+One, một công cụ định giá đa nguồn cho thị trường OTC FX, trong sản xuất. 17% cải thiện dự báo giá tài sản xuyên phân khúc Việc tài trợ phản ánh sự quan tâm ngày càng tăng đối với các cách tiếp cận phi tập trung cho cơ sở hạ tầng AI. Galaxy Ventures, Road Capital, VanEck và Multicoin đều đặt cược rằng các mô hình tình báo tập thể có thể cạnh tranh với các lựa chọn thay thế tập trung. sớm hơn vào năm 2025, và nền tảng hoạt động trên blockchain của Solana. Solana Incubator nhóm thứ hai Kinh tế của sự thiếu hụt tài năng Thuê các chuyên gia về máy học tốn tiền. Một kỹ sư ML cao cấp ở Hoa Kỳ chỉ huy một mức lương trung bình từ 150.000 đến 250.000 đô la mỗi năm, theo dữ liệu ngành. Xây dựng một đội ngũ từ 10 đến 20 kỹ sư để giải quyết mô hình dự đoán có thể dễ dàng vượt quá 2 triệu đô la mỗi năm trước khi tính đến cơ sở hạ tầng, lợi ích hoặc chi phí bảo trì. Mô hình của Crunch Lab cung cấp một con đường khác. Thay vì thuê nhân viên toàn thời gian, các công ty đưa ra những thách thức mô hình hóa. Hàng ngàn kỹ sư tham gia, và các tổ chức chỉ trả tiền cho kết quả. Jean Herelle, Giám đốc điều hành của Crunch Lab và CrunchDAO, cho biết: "Ngày nay, AI bị hạn chế bởi việc thuê chai chai, các đội silo và không có khả năng mở rộng hiệu quả. Chúng tôi đã đảo ngược mô hình đó. Thay vì cạnh tranh cho tài năng hiếm, chúng tôi cho các doanh nghiệp quyền truy cập an toàn vào tất cả thông qua một mạng lưới phi tập trung." Cách tiếp cận này phản ánh các nền tảng crowdsourcing như Kaggle, nhưng tập trung vào việc triển khai sản xuất thay vì cạnh tranh một mình. Các công ty nộp các vấn đề thực sự, không phải các bài tập học thuật. Những người đóng góp làm việc với dữ liệu được mã hóa, vì vậy thông tin độc quyền vẫn được bảo vệ. Mạng lưới sau đó tổng hợp các dự đoán từ nhiều mô hình để tạo ra sản lượng cuối cùng. Herelle nói thêm, "Đây không phải là hype lý thuyết, nó đã được chứng minh. Khi hàng ngàn học viên cạnh tranh, bạn khám phá ra các giải pháp ngay cả các đội nội bộ tốt nhất cũng bỏ lỡ." Hiệu suất đã được chứng minh trong môi trường cao Kết quả quan trọng hơn những lời hứa trong AI. Crunch Lab chỉ ra ba triển khai như bằng chứng cho thấy phương pháp của nó hoạt động. lần đầu tiên liên quan đến ADIA Lab, bộ phận nghiên cứu của Cơ quan Đầu tư Abu Dhabi. , làm cho nó trở thành một trong những quỹ tài sản có chủ quyền lớn nhất thế giới. phòng thí nghiệm đã sử dụng mạng lưới CrunchDAO để cải thiện dự báo giá tài sản trên các chứng khoán khác nhau. sự gia tăng độ chính xác 17% chuyển thành các quyết định danh mục đầu tư tốt hơn và quản lý rủi ro ở quy mô lớn. Hơn 900 tỷ USD tài sản Trường hợp thứ hai liên quan đến Viện rộng của MIT và Harvard, một tổ chức nghiên cứu tập trung vào genomics và khoa học y sinh học. Viện đã sử dụng mạng cho nghiên cứu gen ung thư, áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính để phân tích dữ liệu. Thông báo báo báo chí mô tả các kết quả như là một "bước đột phá", mặc dù không có số liệu cụ thể đã được tiết lộ. nghiên cứu ung thư liên quan đến việc xác định các mô hình trong các bộ dữ liệu rộng lớn, và các mô hình học máy giúp các nhà nghiên cứu phát hiện các mối quan hệ có thể không được chú ý. Việc triển khai thứ ba là Mid+One, một công cụ định giá cho các thị trường ngoại hối ngoài thị trường (OTC). giao dịch OTC xảy ra trực tiếp giữa các bên, không có trao đổi, và định giá phụ thuộc vào nguồn cung và nhu cầu thời gian thực. Một ngân hàng đầu tư toàn cầu, mà Crunch Lab không đặt tên, hiện đang sử dụng Mid+One trong giao dịch trực tiếp. Công cụ này dựa trên các mô hình crowdsourced để tính toán giá giữa thị trường, điểm trung gian giữa giá bán và giá bán. định giá chính xác làm giảm chi phí giao dịch và cải thiện việc thực hiện cho các giao dịch lớn. Tại sao các nhà đầu tư thấy một trò chơi cơ sở hạ tầng Các nhà đầu tư đổ tiền vào các nền tảng cho phép các công ty khác xây dựng các ứng dụng, thay vì các ứng dụng của chính họ. Crunch Lab phù hợp với thể loại này. Will Nuelle, Tổng đối tác tại Galaxy Ventures, cho biết, "Crunch Lab đang xây dựng một lớp thông minh cho các doanh nghiệp toàn cầu. Cho dù dự đoán giá tài sản, tối ưu hóa nhu cầu năng lượng, hoặc nâng cao chẩn đoán chăm sóc sức khỏe, các mô hình crowdsourcing của CrunchDAO mở ra việc ra quyết định thông minh hơn, nhanh hơn." Thomas Bailey của Road Capital đã phản ánh cảm xúc: " 
 
 Chúng tôi tin rằng Crunch Lab đại diện cho một trong những nỗ lực hấp dẫn nhất để kết nối các lượng tử toàn cầu với các doanh nghiệp quy mô lớn. AI là một thị trường trị giá hàng nghìn tỷ đô la, và các giao thức mở như Crunch được định vị để nắm bắt nó." Chúng tôi tin rằng Crunch Lab đại diện cho một trong những nỗ lực hấp dẫn nhất để kết nối các lượng tử toàn cầu với các doanh nghiệp quy mô lớn. AI là một thị trường trị giá hàng nghìn tỷ đô la, và các giao thức mở như Crunch được định vị để nắm bắt nó." Các vị trí khung hình CrunchDAO như là cơ sở hạ tầng, không phải là một giải pháp dọc. nền tảng có thể phục vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, hậu cần, năng lượng, hoặc bất kỳ lĩnh vực nào mà mô hình dự đoán thúc đẩy giá trị. Sự lựa chọn của các nhà đầu tư cũng báo hiệu chiến lược. Galaxy Ventures hoạt động như là cánh tay mạo hiểm của Galaxy Digital, một công ty tập trung vào tài sản kỹ thuật số và công nghệ blockchain. Road Capital và Multicoin đều đầu tư vào mạng lưới phi tập trung và cơ sở hạ tầng crypto. VanEck, được biết đến với các quỹ giao dịch trao đổi, đã mở rộng thành tài sản kỹ thuật số. Nhóm nhà đầu tư gợi ý Crunch Lab coi mình là một phần của web phi tập trung, không phải là phần mềm truyền thống như một dịch vụ. Rủi ro và câu hỏi về AI phi tập trung Khái niệm này đặt ra câu hỏi. Thứ nhất, làm thế nào nền tảng đảm bảo kiểm soát chất lượng khi hàng ngàn người đóng góp ẩn danh nộp mô hình? CrunchDAO sử dụng một hệ thống phần thưởng dựa trên hiệu suất, vì vậy người đóng góp kiếm được token dựa trên độ chính xác. Nhưng một mô hình xấu trong môi trường sản xuất có thể gây ra thiệt hại. Thứ hai, bảo mật dữ liệu vẫn là một mối quan tâm. Crunch Lab mã hóa dữ liệu trước khi chia sẻ nó với những người đóng góp, nhưng các phương pháp mã hóa khác nhau về sức mạnh. mã hóa đồng hình, cho phép tính toán trên dữ liệu được mã hóa, vẫn đang phát triển và có thể chậm. bằng chứng Zero-knowledge cung cấp một con đường khác, nhưng họ thêm sự phức tạp. công ty đã không tiết lộ phương pháp nào nó sử dụng hoặc làm thế nào nó kiểm tra bảo mật. Thứ ba, nền tảng phụ thuộc vào hiệu ứng mạng. Với 10.000 người đóng góp, CrunchDAO có đủ người tham gia để tạo ra kết quả hữu ích. Nhưng duy trì sự tham gia theo thời gian là khó khăn. Những người đóng góp cần động lực để tiếp tục tham gia, và phần thưởng phải cảm thấy đáng giá. Nếu mạng lưới thu hẹp, chất lượng dự đoán có thể giảm. Thứ tư, sự không chắc chắn về quy định hiện diện trên các nền tảng phi tập trung. Các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính và chăm sóc sức khỏe hoạt động theo các quy tắc tuân thủ nghiêm ngặt. Sử dụng một mạng lưới phi tập trung với những người đóng góp ẩn danh có thể mâu thuẫn với các yêu cầu của Know Your Customer (KYC) hoặc Anti-Money Laundering (AML). Con đường tiến về trí thông minh tập thể Crunch Lab có kế hoạch mở rộng vượt ra ngoài tài chính và nghiên cứu y sinh. Công ty đã không xác định ngành công nghiệp mà nó sẽ nhắm mục tiêu tiếp theo, nhưng mô hình dự đoán được áp dụng rộng rãi. các công ty năng lượng dự đoán nhu cầu. các công ty hậu cần tối ưu hóa các tuyến đường. Các nhà bán lẻ dự đoán nhu cầu hàng tồn kho. Bất kỳ tổ chức nào dựa vào dự báo có thể hưởng lợi từ các mô hình tốt hơn. Sự lựa chọn của Solana Incubator làm tăng độ tin cậy. Solana là một trong những blockchain nhanh nhất, xử lý hàng ngàn giao dịch mỗi giây với phí thấp. Xây dựng trên Solana cho phép CrunchDAO xử lý khối lượng giao dịch cao mà không có lệnh cấm chi phí. Incubator cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và kết nối với hệ sinh thái Solana, có thể giúp với quan hệ đối tác và hội nhập. Vòng 5 triệu đô la sẽ tài trợ cho sự phát triển nền tảng và mở rộng đội ngũ. Crunch Lab đã không tiết lộ kế hoạch tổng số hoặc tuyển dụng hiện tại, nhưng việc mở rộng một mạng lưới phi tập trung đòi hỏi các nguồn lực kỹ thuật. công ty phải xây dựng các công cụ cho các doanh nghiệp để nộp thách thức, quản lý mã hóa dữ liệu, phối hợp người đóng góp, tổng hợp dự báo và theo dõi hiệu suất. Các đối thủ cạnh tranh tồn tại trong không gian này. Numerai, được thành lập vào năm 2015, vận hành một mô hình tương tự cho dự đoán quỹ phòng hộ. Ocean Protocol xây dựng các thị trường dữ liệu với cơ sở hạ tầng blockchain. Fetch.ai tập trung vào các đại lý tự trị cho các hệ thống phi tập trung. Crunch Lab phân biệt bằng cách nhấn mạnh triển khai sản xuất và kết quả có thể đo lường, không chỉ nghiên cứu hoặc đầu cơ. Suy nghĩ cuối cùng Mô hình của Crunch Lab cung cấp một bài kiểm tra thực tế về việc liệu các mạng phi tập trung có thể cung cấp kết quả quan trọng hay không. Sự cải thiện độ chính xác 17% cho ADIA Lab có thể đo lường được. Việc triển khai Mid+One trong giao dịch trực tiếp là có thật. Sự đột phá của Viện rộng, trong khi ít được định lượng, đến từ một tổ chức nghiên cứu có uy tín. Đây không phải là thí nghiệm suy nghĩ hoặc giấy trắng. Chúng là các hệ thống sản xuất xử lý các vấn đề hậu quả. Câu hỏi là liệu cách tiếp cận này có quy mô qua các ngành công nghiệp và các trường hợp sử dụng. mô hình hóa tài chính và nghiên cứu y sinh là phù hợp tự nhiên cho AI đa nguồn. Cả hai lĩnh vực đều có bộ dữ liệu lớn, số liệu hiệu suất rõ ràng và khả năng chịu đựng thử nghiệm. Nhưng liệu mô hình sẽ hoạt động trong sản xuất, nơi thất bại gây ra thời gian ngừng hoạt động? Hoặc trong các phương tiện tự trị, nơi lỗi đe dọa tính mạng? Hoặc trong phân tích pháp lý, nơi trách nhiệm có liên quan? Tài trợ trị giá 10 triệu USD cho Crunch Lab thời gian để tìm ra câu trả lời. Nhóm nhà đầu tư mang lại uy tín và kết nối trong cơ sở hạ tầng phi tập trung. Mạng lưới 10.000 người đóng góp cung cấp nền tảng để xây dựng trên. Nhưng công ty phải chứng minh rằng nó có thể duy trì chất lượng, bảo vệ dữ liệu, điều hướng các quy định và giữ cho những người đóng góp tham gia theo thời gian. Nếu Crunch Lab thành công, nó có thể thay đổi cách các doanh nghiệp nghĩ về phát triển AI. Thay vì tích lũy tài năng, các tổ chức có thể khai thác các mạng toàn cầu. Thay vì xây dựng các mô hình từ đầu, họ có thể truy cập vào trí thông minh tập thể. Sự thay đổi sẽ phân phối lại giá trị từ các nhóm tập trung sang những người đóng góp phi tập trung, và từ các hệ thống độc quyền sang các giao thức mở. Kết quả đó phụ thuộc vào việc thực hiện. Crunch Lab có kết quả để chỉ ra, tài trợ để triển khai, và một mạng lưới để đòn bẩy. Đừng quên thích và chia sẻ câu chuyện! 
 
 Tác giả này là một nhà đóng góp độc lập xuất bản thông qua chương trình viết blog kinh doanh của chúng tôi. HackerNoon đã xem xét báo cáo về chất lượng, nhưng các tuyên bố ở đây thuộc về tác giả. #DYO Tác giả này là một nhà đóng góp độc lập xuất bản thông qua chương trình viết blog kinh doanh của chúng tôi. HackerNoon đã xem xét báo cáo về chất lượng, nhưng các tuyên bố ở đây thuộc về tác giả. #DYO Chương trình Blog doanh nghiệp Chương trình Blog doanh nghiệp

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Hot off the press! This story contains factual information about a recent event.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in DATA

Read My Stories

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Tại sao tăng 5 triệu đô la của Crunch Lab có thể biến đổi cách các doanh nghiệp xây dựng các mô hình AI

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Travel

189 Stories To Learn About Reading Books

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Travel

189 Stories To Learn About Reading Books

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps