数据主权新时代：谁拥有我的数据？值得关注的数据层项目有哪些？

原文标题：My Data is Not Mine: The Emergence of Data Layers 

原文作者：0xJeff（@Defi0xJeff）

编译：Asher（@Asher_ 0210 ）

在当今数字化时代，数据被誉为“数字黄金”。随着人们每天在线时间的增加，全球平均屏幕使用时间在 2024 年达到了每天 6 小时 40 分钟，而美国则更高，达到每天 7 小时 3 分钟。如此高的在线参与度带来了惊人的数据生成量——2024 年每天产生的数据量高达 3.2877 TB，相当于每天约 0.4 ZB 的数据（1 ZB = 1,000,000,000 TB）。

然而，尽管数据的生成和消费量惊人，用户对其自身数据的掌控却极为有限：

• 社交媒体：像 X、Instagram 等平台上的数据由公司控制，尽管这些数据是由用户生成的；

• 物联网 (IoT)：智能设备的数据通常属于设备制造商或服务提供商，除非有具体协议另行说明；

• 健康数据：虽然个人对自己的医疗记录拥有权利，但来自健康应用程序或可穿戴设备的大部分数据由提供这些服务的公司控制。

加密与社交数据：数据所有权的新探索

在加密领域，Kaito AI 的崛起引发了对社交数据价值的重新思考。Kaito AI 通过索引 X 平台上的社交数据，将其转化为可操作的情感数据，为项目方、KOL 和思想领袖提供了全新的增长工具。“yap”和“mindshare”这两个概念正是由 Kaito 团队推广，其 mindshare 和 yapper 仪表板成为 Crypto Twitter 上吸引有机兴趣的重要工具。

然而，“yap”的评分机制仍存在诸多疑问：

• “yaps”是如何被“准确地”评分的？

• 提到 Kaito 是否会获得额外的‘yaps’？

• Kaito 是奖励优质内容，还是更倾向于有争议的热门观点？

与此同时，关于数据所有权、隐私和透明度的讨论日益激烈。人工智能的快速发展进一步提出了新问题：谁拥有用于训练人工智能模型的数据？谁能从人工智能生成的结果中获益？这些问题推动了 Web3 数据层的兴起，标志着向去中心化、用户主导的数据生态系统转型的关键一步。

数据层的崛起：实现数据主权的基础设施

在 Web3 领域，一个专注于数据主权的生态系统正在迅速形成。这些项目旨在让用户更好地掌控自己的数据，并为其提供货币化的机会。

Vana：DataDAOs 的先驱

Vana 的核心使命是让用户在人工智能时代掌控自己的数据。Vana 推出了 DataDAOs，这是一种由社区驱动的实体，用户可以通过汇集数据实现共同利益。每个 DataDAO 聚焦于特定类型的数据集：

• r/datadao：专注于 Reddit 用户数据，使用户能够控制和货币化他们的贡献；

• Volara：处理 X 平台数据，让用户从社交媒体活动中受益；

• DNA DAO：以隐私和所有权为核心，管理遗传数据。

Vana 将数据分割成一种可交易资产，称为“DLP”。用户可以通过 API 集成或手动上传数据来贡献数据，并赚取 DataDAO 代币和 VANA 代币作为奖励。

Ocean Protocol：去中心化的数据市场

Ocean Protocol 是一个去中心化的数据市场，允许数据提供者分享、出售或许可数据，同时消费者可以访问这些数据用于人工智能和研究。Ocean 使用“datatokens”（ERC 20 代币）表示对数据集的访问权，确保数据提供者在保持控制的同时实现数据的货币化。

Ocean Protocol 支持的数据类型包括：

• 公共数据：如天气信息、公共人口统计或历史股票数据，对 AI 训练和研究具有重要价值；

• 私人数据：如医疗记录、财务交易、物联网传感器数据或个性化用户数据，需要严格的隐私保护。

Ocean 的 Compute-to-Data 功能允许在数据上进行计算而无需移动数据，从而确保敏感数据的隐私和安全。

Masa：AI 数据的开放层

Masa 专注于为 AI 训练数据创建一个开放层，为开发者提供实时、高质量且低成本的数据支持。Masa 在 Bittensor 网络上启动了两个子网：

• 子网 42（SN42）：每天聚合和处理数百万条数据记录，为 AI 应用开发提供基础；

• 子网 59（SN59）– AI Agent Arena：一个竞争环境，AI 代理利用实时数据根据绩效指标竞争 TAO 释放量。

Masa 还与 Virtuals Protocol 合作，推出 TAOCAT 代币，进一步展示其能力。

Open Ledger：专为 AI 打造的区块链

Open Ledger 正在构建一个专门为数据量身定制的区块链，特别针对人工智能和机器学习应用。其亮点包括：

• Datanets：策划和丰富真实世界数据，用于 AI 应用；

• SLMs：定制化的人工智能模型，符合隐私要求并减少偏见；

• 数据验证：确保训练数据的准确性和可信度。

人工智能训练对数据的需求

随着人工智能的发展，对高质量数据的需求激增。除了初始训练，AI 代理还需要实时数据以持续学习和适应。关键挑战与机遇包括：

• 数据质量胜于数量：AI 模型需要高质量、多样化和相关的数据；

• 数据主权与隐私：用户拥有的数据货币化正在重塑 AI 训练数据的获取方式；

• 合成数据：作为一种减轻伦理问题的方法，合成数据正受到越来越多的关注；

• 数据市场：中心化和去中心化数据市场的兴起正在创造数据经济；

• 数据管理中的人工智能：AI 正被用于管理和增强数据集。

Web3 代理数据市场

Cookie DAO 汇总了 AI 代理的社交情感数据及代币相关信息，将其转化为人类和 AI 代理可操作的洞察。Cookie DataSwarm API 使 AI 代理能够访问实时高质量数据，广泛应用于加密领域的交易分析。此外，Cookie 拥有 20 万月活跃用户和 2 万日活跃用户，是最大的 AI 代理数据市场之一。

其他值得关注的项目包括：

• GoatIndex.ai：专注于 Solana 生态系统洞察；

• Decentralised.Co：提供小众数据仪表板，如 GitHub 和项目特定分析。