Vana：讓你的數據在 AI 時代像代幣一樣自由流通創造價值

WEEX 唯客博客， 撰文：思維怪怪   你有沒有想過，為什麼像 Reddit、X（前 Twitter）這樣的社交媒體可以免費使用？答案其實就藏在你每天發的帖子、點的贊，甚至只是停留的時間裡。 曾經，這些平台將你的注意力作為商品賣給廣告商。如今，它們找到了一個更大的買家——AI 公司。據報道，僅僅是 Reddit 與 Google 的一項數據授權協議，就能為前者帶來每年 6000 萬美元的收入。而這筆巨額財富，卻與作為數據創造者的你我無關。 更令人不安的是，用我們的數據訓練出來的 AI，未來可能還會取代我們的工作。儘管 AI 也可能創造新的就業機會，但這種數據壟斷帶來的財富集中效應，無疑加劇了社會的不平等。我們似乎正在滑向一個由少數科技巨頭控制的賽博朋克世界。 那麼，作為普通人，我們該如何在這個 AI 時代保護自己的利益？AI 興起之後，很多人將區塊鏈視為人類抵抗 AI 的最後一道防線。正是基於這樣的思考，一些創新者開始探索解決方案。他們提出：首先，我們要奪回對自己數據的所有權和控制權；其次，我們要利用這些數據，共同訓練一個真正為普通人服務的 AI 模型。 這個想法看似理想主義，但歷史告訴我們，每一次技術革命都始於一個”瘋狂”的構想。而今天，一個名為”Vana”的全新公鏈項目正在將這個構想變為現實。作為首個去中心化數據流動性網路，Vana 試圖讓你的數據轉化為可自由流通的代幣，並以此推動實現真正由用戶掌控的去中心化人工智慧。 Vana 的創始人與項目源起 事實上，Vana 的誕生可以追溯到麻省理工學院（MIT）媒體實驗室的一間教室。在那裡，兩位懷揣改變世界理想的年輕人——Anna Kazlauskas 和 Art Abal——相遇了。 左：Anna Kazlauskas；右：Art Abal Anna Kazlauskas 在 MIT 主修計算機科學和經濟學，她對數據和加密貨幣的興趣可以追溯到 2015 年。那時的她正在參與以太坊的早期挖礦，這段經歷讓她深刻認識到去中心化技術的潛力。隨後，Anna 在美聯儲、歐洲央行和世界銀行等國際金融機構進行數據研究，這些經歷讓她意識到在未來的世界里，數據將成為一種新的貨幣形式。 與此同時，Art Abal 在哈佛大學攻讀公共政策碩士學位，並在貝爾福科學與國際事務中心深入研究數據影響評估。在加入 Vana 之前，Art 在 AI 訓練數據提供商 Appen 公司主導了創新的數據收集方法，這些方法為當今許多生成式 AI 工具的誕生做出了重要貢獻。他在數據倫理和 AI 責任方面的洞察，為 Vana 注入了強烈的社會責任感。 當 Anna 和 Art 在 MIT 媒體實驗室的課程中相遇時，他們很快發現彼此對數據民主化和用戶數據權益有著共同的熱忱。他們意識到，要真正解決數據所有權和 AI 公平性的問題，需要一個全新的範式——一個能夠讓用戶真正掌控自己數據的系統。 正是這種共同的願景，促使他們攜手創立了 Vana。他們的目標是打造一個革命性的平台，不僅要為用戶爭取數據主權，還要確保用戶能從自己的數據中獲得經濟利益。通過創新的 DLP（Data Liquidity Pool）機制和貢獻證明（Proof of Contribution）系統，Vana 讓用戶能夠安全地貢獻私有數據，共同擁有並受益於由這些數據訓練出的 AI 模型，從而推動用戶主導的 AI 發展。 Vana 的願景迅速得到了業界的認可。截止目前，Vana 宣布已經完成了總計 2500 萬美元的融資，其中包括由 Coinbase Ventures 領投的 500 萬美元戰略輪融資、Paradigm 領投的 1800 萬美元 A 輪融資，以及 Polychain 領投的 200 萬美元種子輪融資。其他知名投資者還包括 Casey Caruso、Packy McCormick、Manifold、GSR、DeFiance Capital 等。 在這個數據就是新時代石油的世界里，Vana 的出現，無疑為我們提供了一個奪回數據主權的重要機會。那麼，這個充滿潛力的項目究竟是如何運作的？讓我們一起來深入了解 Vana 的技術架構和創新理念。 Vana 的技術架構和創新理念 Vana 的技術架構堪稱一個精心設計的生態系統，旨在實現數據的民主化和價值最大化。其核心組成部分包括數據流動性池（DLP）、貢獻證明機制、名古屋共識、用戶自託管數據以及去中心化應用層。這些元素共同構建了一個既能保護用戶隱私，又能釋放數據潛在價值的創新平台。 1. 數據流動性池（DLP）：數據價值化的基石 數據流動性池是 Vana 網路的基本單位，可以將其理解為數據版的”流動性挖礦”。每個 DLP 本質上是一個智能合約，專門用於聚合特定類型的數據資產。例如，Reddit 數據 DAO（r/datadao）就是一個成功的 DLP 案例，吸引了超過 14 萬 Reddit 用戶加入。它聚合了用戶的 Reddit 帖子、評論和投票歷史。 用戶向 DLP 提交數據后，可以獲得該 DLP 特定的代幣獎勵，比如 Reddit 數據 DAO（r/datadao）的特定代幣就是 RDAT。這些代幣不僅代表了用戶對數據池的貢獻，還賦予了用戶對 DLP 的治理權和未來收益分配的權利。值得注意的是，Vana 允許每個 DLP 發行自己的代幣，這為不同類型的數據資產提供了更靈活的價值捕獲機制。 在 Vana 的生態系統中，排名前 16 的 DLP 還能獲得額外的 VANA 代幣排放獎勵，這進一步刺激了高質量數據池的形成和競爭。通過這種方式，Vana 巧妙地將零散的個人數據轉化為具有流動性的數字資產，為數據的價值化和流動性奠定了基礎。 2. 貢獻證明（Proof of Contribution）：數據價值的精確度量 貢獻證明是 Vana 確保數據質量的關鍵機制。每個 DLP 都可以根據自身特點，定製獨特的貢獻證明函數。這個函數不僅驗證數據的真實性和完整性，還評估數據對 AI 模型性能提升的貢獻度。 以 ChatGPT 數據 DAO 為例，其貢獻證明涵蓋了四個關鍵維度：真實性、所有權、質量和獨特性。真實性通過驗證 OpenAI 提供的數據導出鏈接鏈接來確保；所有權則通過用戶的郵箱驗證；質量評估則藉助 LLM 對隨機抽樣的對話進行打分；獨特性則通過計算數據的特徵向量並與現有數據比對來確定。 這種多維度的評估確保了只有高質量、有價值的數據才能被接受並獲得獎勵。貢獻證明不僅是數據定價的基礎，也是維護整個生態系統數據質量的關鍵保障。 3. 名古屋共識（Nagoya Consensus）：去中心化的數據質量保證 名古屋共識是 Vana 網路的心臟，它借鑒並改進了 Bittensor 的尤馬共識（Yuma Consensus）。這一機制的核心思想是通過一群驗證節點對數據質量進行集體評估，採用加權平均的方式得出最終分數。 更具創新性的是，驗證節點不僅要評估數據，還要對其他驗證節點的評分行為進行打分。這種”雙層評估”機制極大地提高了系統的公平性和準確性。例如，如果一個驗證節點給一份明顯低質量的數據打了高分，其他節點會對這一不當行為作出懲罰性評分。 每隔 1800 個區塊（約 3 小時）為一個周期，系統會根據這一期間的綜合評分，向驗證節點分配相應的獎勵。這種機制不僅激勵了驗證節點保持誠實，還能迅速識別和淘汰不良行為，從而維護整個網路的健康運行。 4. 非託管數據存儲：隱私保護的最後一道防線 Vana 的一大創新在於其獨特的數據管理方式。在 Vana 網路中，用戶的原始數據從未真正”上鏈”，而是由用戶自行選擇存儲位置，比如 Google Drive、Dropbox，乃至在 Macbook 上運行的個人伺服器。 當用戶向 DLP 提交數據時，他們實際上只是提供了指向加密數據的 URL 和一個可選的內容完整性哈希。這些信息被記錄在 Vana 的數據註冊合約中。驗證者在需要訪問數據時，會請求解密密鑰，然後下載並解密數據進行驗證。 這種設計巧妙地解決了數據隱私和控制權的問題。用戶始終保持對自己數據的完全控制，同時又能參與到數據經濟中。這不僅確保了數據的安全性，還為未來更廣泛的數據應用場景提供了可能。 5. 去中心化應用層：數據價值的多元化實現 Vana 的頂層是一個開放的應用生態系統。在這裡，開發者可以利用 DLP 積累的數據流動性構建各種創新應用，而數據貢獻者則可以從這些應用中獲得實際的經濟價值。 例如，一個開發團隊可能會基於 Reddit 數據 DAO 的數據訓練一個專門的 AI 模型。參與數據貢獻的用戶不僅可以在模型訓練完成後使用它，還可以按照各自的貢獻比例獲得模型產生的收益。實際上這樣的 AI 模型已經開發出來了，詳情可閱讀《觸底反彈，AI 賽道老幣 r/datadao 為何起死回生？》。 這種模式不僅激勵了更多高質量數據的貢獻，還創造了一個真正由用戶主導的 AI 開發生態系統。用戶從單純的數據提供者，轉變為 AI 產品的共同所有者和受益者。 通過這種方式，Vana 正在重塑數據經濟的格局。在這個新的範式中，用戶從被動的數據提供者轉變為積极參与、共同受益的生態系統建設者。這不僅為個人創造了新的價值獲取渠道，也為整個 AI 行業注入了新的活力和創新動力。 Vana 的技術架構不僅解決了當前數據經濟中的核心問題，如數據所有權、隱私保護和價值分配，還為未來的數據驅動創新鋪平了道路。隨著更多的數據 DAO 加入網路，更多的應用在平台上構建，Vana 有潛力成為下一代去中心化 AI 和數據經濟的基礎設施。 Satori 測試網：Vana 的公開測試場 隨著 Satori 測試網於 6 月 11 日的推出，Vana 向公眾展示了其生態系統的雛形。這不僅是技術驗證的平台，更是未來主網運行模式的預演。目前，Vana 生態為參與者提供了三條主要路徑：運行 DLP 驗證節點、創建新的 DLP，或者向現有 DLP 提交數據參與”數據挖礦”。 1.運行 DLP 驗證節點 驗證節點是 Vana 網路的守門人，負責驗證提交到 DLP 的數據質量。運行驗證節點不僅需要技術能力，還需要足夠的計算資源。根據 Vana 的技術文檔，驗證節點的最低硬體要求為 1 個 CPU 核心、8GB RAM 和 10GB 高速 SSD 存儲空間。 有意成為驗證者的用戶需要先選擇一個 DLP，然後通過該 DLP 的智能合約註冊成為驗證者。一旦註冊獲得批准，驗證者就可以運行特定於該 DLP 的驗證節點。值得注意的是，驗證者可以同時為多個 DLP 運行節點，但每個 DLP 都有其獨特的最低質押要求。 2.創建新的 DLP 對於那些有獨特數據資源或創新想法的用戶，創建新的 DLP 是一個極具吸引力的選擇。創建 DLP 需要深入理解 Vana 的技術架構，特別是貢獻證明和名古屋共識機制。 新 DLP 的創建者需要設計特定的數據貢獻目標、驗證方法和獎勵參數。同時，他們還需要實現一個能準確評估數據價值的貢獻證明函數。這個過程雖然複雜，但 Vana 提供了詳細的模板和文檔支持。 3.參與數據挖礦 對於大多數用戶來說，向現有 DLP 提交數據參與”數據挖礦”可能是最直接的參與方式。目前，已經有 13 個 DLP 得到了官方推薦，涵蓋了從社交媒體數據到金融預測數據的多個領域。 Finquarium：彙集金融預測數據。 GPT Data DAO：專註於 ChatGPT 聊天數據導出。 Reddit Data DAO：聚焦 Reddit 用戶數據，已正式啟動。 Volara：專註於 Twitter 數據的收集和利用。 Flirtual：收集約會數據。 ResumeDataDAO：專註於 LinkedIn 數據導出。 SixGPT：收集和管理 LLM 聊天數據。 YKYR：收集 Google Analytics 數據。 Sydintel：通過眾包智能揭示互聯網的黑暗角落。 MindDAO：收集用戶幸福感相關的時間序列數據。 Kleo：構建全球最全面的瀏覽歷史數據集。 DataPIG：關注代幣投資偏好數據。 ScrollDAO：收集和利用 Instagram 數據。 這些 DLP 有的還在開發，有的已經上線，但是都處於預挖礦階段。因為只有等主網上線之後，用戶才能正式提交數據進行挖礦。不過，用戶現在可以通過多種方式提前鎖定參與資格。例如，用戶可以參與 Vana Telegram App 中的相關挑戰活動，或者在各個 DLP 的官方網站上進行預註冊。 總結 Vana 的出現，標誌著數據經濟正在迎來一場範式轉變。在當前 AI 浪潮中，數據已然成為新時代的”石油”，而 Vana 則試圖重塑這一資源的開採、精鍊和分配模式。 本質上，Vana 正在構建一個數據版的”公地悲劇”解決方案。通過巧妙的激勵設計和技術創新，它使得個人數據這一看似無限供給卻難以變現的資源，轉變為一種可管理、可定價、可流通的數字資產。這不僅為普通用戶參與 AI 紅利分配開闢了新途徑，更為去中心化 AI 的發展提供了一個可能的藍圖。 然而，Vana 的成功仍面臨諸多不確定性。技術上，它需要在開放性和安全性之間尋找平衡；經濟上，它需要證明其模式能夠產生持續的價值；社會層面，它還需應對潛在的數據倫理和監管挑戰。 更深層次來看，Vana 代表了一種對現有數據壟斷和 AI 發展模式的反思與挑戰。它提出了一個重要問題：在 AI 時代，我們是選擇繼續強化現有的數據寡頭，還是嘗試構建一個更加開放、公平、多元的數據生態？ 無論 Vana 最終能否成功，它的出現都為我們提供了一個重新思考數據價值、AI 倫理和技術創新的窗口。在未來，類似 Vana 這樣的項目或許會成為連接 Web3 理想與 AI 現實的重要橋樑，為數字經濟的下一階段發展指明方向。 WEEX唯客交易所官網：weex.com