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生成式 AI 的崛起正在深刻改變數字世界的生產方式。無論是模型訓練、推理,還是個性化微調,AI 的運行都對數據的訪問速度、完整性與權限治理提出了前所未有的要求。每一次調用,都是一次關於算力、數據與價值的實時協作。然而,支撐這一切的基礎設施卻依然滯後——絕大多數 AI 應用仍運行在高度中心化的雲環境中,如 AWS 或 Google Cloud。這些平台提供了穩定的計算服務,卻在權屬、分潤與審計等層面存在結構性缺陷:權限體系封閉,授權過程無法驗證,貢獻者的收益與數據使用之間缺乏直接對應關係。結果是,AI 生態的價值創造過程高度依賴平台,卻難以實現價值的公平分配。



與此同時,Web3 世界的探索者們也在嘗試用去中心化方式解決這一困境。Arweave、FIL 等協議的出現,使得數據具備了可驗證與防篡改的“可存性”,但這一層能力距離“資產化”仍有明顯距離。數據的確權、許可、分潤與治理等關鍵環節依然割裂,缺乏統一標準。這使得海量有潛力的數據與模型資產只能被動沉睡在存儲層,無法進入真正的市場流通。換言之,我們已經能把數據存得安全,卻還無法讓它被安全地使用、結算與分配。

這種結構性的斷層
AR-6.67%
FIL-7.63%
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