一文讀懂AI+Web3項目Vana核心架構DLP的邏輯
作者：陳劍來源：X，@jason_chen998
現階段整個幣圈只有三個紅利賽道：AI、TG和Meme，而后面兩個VC都進不去，再加上上一輪周期幣圈太好賺錢了，A16Z、Paradigm、Polychain輕松融了一大堆錢要等著投出去，所以現在都只能瘋狂的往AI里擠，所以從融資消化能力看除了大公鏈外AI則把這些資金都接住了，如之前和大家聊到的Sahara外，Vana也剛官宣拿到了Paradigm、Coinbase、Polychain的投資組合。
把AI+Web3項目分類的話自下到上可以有三層：數據、算力和應用，從產業鏈的流程來看則是先有數據→再疊加模型→然后用算力訓練→最后輸送給應用，所以數據作為產業鏈的最上游，以及其稀缺性來看，也是估值天花板最高的一個板塊。
但AI領域的數據問題，以及為什么Web3能解決這問題，我相信大家已經聽的耳朵都磨出繭子了，翻來覆去就是什么邪惡無恥的大公司把用戶貢獻的數據拿去賣錢的車轱轆話，主要是這玩意現在問題就是非常大，但又一直沒辦法去解決，最典型的案例是Facebook的Metapixel，全球有30%的網站都安裝了這個腳本，會把你使用的數據直接發送給Facebook，以及Reddit和谷歌達成的6000萬美金合同，直接把用戶的數據給谷歌拿來訓練，Youtube、Twiter這些不用說了屁股也一定都不干凈，所以如果Blockchain能把全球最具備紅利產業的AI數據平權這么大的問題解決了，那就真從被貼上賭場標簽上升到全村的希望了，這是一個光偉正又能融大錢的賽道，所以那些板正的大VC就喜歡投。
這些年解決數據平權的項目有很多，思路也千奇百怪，但發展的體系化是肉眼可見的在趨于成熟，從一開始只簡單將數據上鏈用于完成確權這個動作，到現在一站式平臺化的完善，下圖是Vana的架構，其實非常簡單只有兩層，底層的數據流動性層DLP負責完成收集數據與上鏈的階段，上層的數據應用層DPL則給應用提供規整的可使用數據，而整個Vana中最核心的就是DPL，這也是經濟模型與空投中最大的一個板塊。
所以直接去創建一個DPL難度對普通人還是非常大的，但如果你本來就是在類似于字節、阿里負責數據分析工作的內部人員，或者是來自哪個專業的大數據公司，那去創建一個DPL則很輕松，一旦被選入主網就是躺賺。
如果沒有能力創建DPL就可以做上面的Node，即別人寫好驗證方式代碼后，你作為Node去負責跑代碼驗證和廣播用戶提交的數據從而賺錢。其次作為普通用戶，你就可以選擇加入一個DPL，按照對應的文檔將數據導出后貢獻上去，如果你的數據被使用了就可以賺錢。
剛才提到說DPL除了有限的16個外，還會進行排名，排名越高的分到的錢也就越多，這個排名是根據質押Vana幣的數量進行的，作為Vana的持有者你可以將幣通過質押的方式投票給你認為發展最好的DPL，然后這個DPL的排名也會上升，繼而獲得更多激勵，有錢賺了驗證者和貢獻者也就越多，形成這樣一個正螺旋，作為質押者則可以分到對應DPL激勵的20%。
下圖為目前測試網階段的DPL排名，其中有部分已經可以使用了，比如我剛測試了把自己ChatGPT的數據導出后，上傳貢獻給了其中一個DPL，這些測試網的DPL最終將會有16個勝出進入到主網，所以如果你感興趣的話可以搞一個DPL上去看能不能搶到位置。
但與此同時的問題是，如何確保DPL的數據不會泄漏，要不然DPL之間互相偷數據，或者第三方不通過平臺買直接拿到數據怎么辦？首先Vana雖然是一條EVM的Layer1，但這些數據不會全部上鏈，只將根數據和證明數據上鏈，其他的數據則通過可信執行環境(TEE)通過IntelSGX物理隔離的方式實現數據的不外泄，這一點和我之前給大家介紹過@puffer_finance使用的撕咬保護技術是一致的。
最后雖然也許AI成幣圈全村的希望了，但是目前Web3+AI的敘事，也僅僅還停留在敘事而已，真正能否把這一套設計的體系落地還是一個很長期的過程，除去技術外更嚴重的挑戰是商業上是否真的成立，比如作為想采買數據訓練模型的谷歌，到底是直接大手一揮花6000萬讓Reddit把數據庫里現成的、規整的數據導出來給他，還是說到某一個平臺上去采購由用戶自行維護和貢獻的數據。在圈內邏輯可以自洽，但是真正到了拼ROI的商戰中又能否自洽，還是道阻且長。