إن صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي يغير بشكل عميق طرق الإنتاج في العالم الرقمي. سواء كان ذلك في تدريب النماذج، أو الاستدلال، أو التخصيص الدقيق، فإن تشغيل الذكاء الاصطناعي يطرح متطلبات غير مسبوقة على سرعة الوصول إلى البيانات، وكمالها، وحوكمة الأذونات. كل استدعاء هو تعاون في الوقت الحقيقي حول قوة الحوسبة، والبيانات، والقيمة. ومع ذلك، فإن البنية التحتية التي تدعم كل ذلك لا تزال متأخرة - لا تزال الغالبية العظمى من تطبيقات الذكاء الاصطناعي تعمل في بيئات سحابية مركزية للغاية، مثل AWS أو Google Cloud. توفر هذه المنصة خدمات حسابية مستقرة، لكنها تعاني من عيوب هيكلية على مستويات الملكية، وتقسيم الأرباح، والتدقيق: النظام الإذني مغلق، وعملية التفويض لا يمكن التحقق منها، ولا توجد علاقة مباشرة بين عوائد المساهمين واستخدام البيانات. والنتيجة هي أن عملية خلق القيمة في نظام الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على المنصة، لكن من الصعب تحقيق توزيع عادل للقيمة.

في الوقت نفسه، يحاول المستكشفون في عالم Web3 حل هذه المعضلة بطريقة لامركزية. ظهور بروتوكولات مثل Arweave وFilecoin منح البيانات "قابلية التخزين" القابلة للتحقق وغير القابلة للتلاعب، ولكن هذه القدرة لا تزال بعيدة عن "تحويلها إلى أصول" بشكل واضح. لا تزال مراحل رئيسية مثل تأكيد ملكية البيانات، والتراخيص، وتقاسم الأرباح، والحوكمة مفككة، وتفتقر إلى معايير موحدة. وهذا يجعل كميات هائلة من البيانات والنماذج ذات الإمكانيات الكبيرة تنام بشكل سلبي في طبقة التخزين، ولا يمكنها دخول التداول الحقيقي في السوق. بعبارة أخرى، نحن قادرون على تخزين البيانات بأمان، لكننا لا نستطيع بعد أن نجعلها تُستخدم وتُسدد وتُوزع بأمان.

هذه البنية الهيكلية