撰文：思维怪怪

 

你有没有想过，为什么像 Reddit、X（前 Twitter）这样的社交媒体可以免费使用？答案其实就藏在你每天发的帖子、点的赞，甚至只是停留的时间里。

曾经，这些平台将你的注意力作为商品卖给广告商。如今，它们找到了一个更大的买家——AI 公司。据报道，仅仅是 Reddit 与 Google 的一项数据授权协议，就能为前者带来每年 6000 万美元的收入。而这笔巨额财富，却与作为数据创造者的你我无关。

更令人不安的是，用我们的数据训练出来的 AI，未来可能还会取代我们的工作。尽管 AI 也可能创造新的就业机会，但这种数据垄断带来的财富集中效应，无疑加剧了社会的不平等。我们似乎正在滑向一个由少数科技巨头控制的赛博朋克世界。

那么，作为普通人，我们该如何在这个 AI 时代保护自己的利益？AI 兴起之后，很多人将区块链视为人类抵抗 AI 的最后一道防线。正是基于这样的思考，一些创新者开始探索解决方案。他们提出：首先，我们要夺回对自己数据的所有权和控制权；其次，我们要利用这些数据，共同训练一个真正为普通人服务的 AI 模型。

这个想法看似理想主义，但历史告诉我们，每一次技术革命都始于一个\”疯狂\”的构想。而今天，一个名为\”Vana\”的全新公链项目正在将这个构想变为现实。作为首个去中心化数据流动性网络，Vana 试图让你的数据转化为可自由流通的代币，并以此推动实现真正由用户掌控的去中心化人工智能。

Vana 的创始人与项目源起

事实上，Vana 的诞生可以追溯到麻省理工学院（MIT）媒体实验室的一间教室。在那里，两位怀揣改变世界理想的年轻人——Anna Kazlauskas 和 Art Abal——相遇了。

左：Anna Kazlauskas；右：Art Abal

Anna Kazlauskas 在 MIT 主修计算机科学和经济学，她对数据和加密货币的兴趣可以追溯到 2015 年。那时的她正在参与以太坊的早期挖矿，这段经历让她深刻认识到去中心化技术的潜力。随后，Anna 在美联储、欧洲央行和世界银行等国际金融机构进行数据研究，这些经历让她意识到在未来的世界里，数据将成为一种新的货币形式。

与此同时，Art Abal 在哈佛大学攻读公共政策硕士学位，并在贝尔福科学与国际事务中心深入研究数据影响评估。在加入 Vana 之前，Art 在 AI 训练数据提供商 Appen 公司主导了创新的数据收集方法，这些方法为当今许多生成式 AI 工具的诞生做出了重要贡献。他在数据伦理和 AI 责任方面的洞察，为 Vana 注入了强烈的社会责任感。

当 Anna 和 Art 在 MIT 媒体实验室的课程中相遇时，他们很快发现彼此对数据民主化和用户数据权益有着共同的热忱。他们意识到，要真正解决数据所有权和 AI 公平性的问题，需要一个全新的范式——一个能够让用户真正掌控自己数据的系统。

正是这种共同的愿景，促使他们携手创立了 Vana。他们的目标是打造一个革命性的平台，不仅要为用户争取数据主权，还要确保用户能从自己的数据中获得经济利益。通过创新的 DLP（Data Liquidity Pool）机制和贡献证明（Proof of Contribution）系统，Vana 让用户能够安全地贡献私有数据，共同拥有并受益于由这些数据训练出的 AI 模型，从而推动用户主导的 AI 发展。

Vana 的愿景迅速得到了业界的认可。截止目前，Vana 宣布已经完成了总计 2500 万美元的融资，其中包括由 Coinbase Ventures 领投的 500 万美元战略轮融资、Paradigm 领投的 1800 万美元 A 轮融资，以及 Polychain 领投的 200 万美元种子轮融资。其他知名投资者还包括 Casey Caruso、Packy McCormick、Manifold、GSR、DeFiance Capital 等。

在这个数据就是新时代石油的世界里，Vana 的出现，无疑为我们提供了一个夺回数据主权的重要机会。那么，这个充满潜力的项目究竟是如何运作的？让我们一起来深入了解 Vana 的技术架构和创新理念。

Vana 的技术架构和创新理念

Vana 的技术架构堪称一个精心设计的生态系统，旨在实现数据的民主化和价值最大化。其核心组成部分包括数据流动性池（DLP）、贡献证明机制、名古屋共识、用户自托管数据以及去中心化应用层。这些元素共同构建了一个既能保护用户隐私，又能释放数据潜在价值的创新平台。

1. 数据流动性池（DLP）：数据价值化的基石

数据流动性池是 Vana 网络的基本单位，可以将其理解为数据版的\”流动性挖矿\”。每个 DLP 本质上是一个智能合约，专门用于聚合特定类型的数据资产。例如，Reddit 数据 DAO（r/datadao）就是一个成功的 DLP 案例，吸引了超过 14 万 Reddit 用户加入。它聚合了用户的 Reddit 帖子、评论和投票历史。

用户向 DLP 提交数据后，可以获得该 DLP 特定的代币奖励，比如 Reddit 数据 DAO（r/datadao）的特定代币就是 RDAT。这些代币不仅代表了用户对数据池的贡献，还赋予了用户对 DLP 的治理权和未来收益分配的权利。值得注意的是，Vana 允许每个 DLP 发行自己的代币，这为不同类型的数据资产提供了更灵活的价值捕获机制。

在 Vana 的生态系统中，排名前 16 的 DLP 还能获得额外的 VANA 代币排放奖励，这进一步刺激了高质量数据池的形成和竞争。通过这种方式，Vana 巧妙地将零散的个人数据转化为具有流动性的数字资产，为数据的价值化和流动性奠定了基础。

2. 贡献证明（Proof of Contribution）：数据价值的精确度量

贡献证明是 Vana 确保数据质量的关键机制。每个 DLP 都可以根据自身特点，定制独特的贡献证明函数。这个函数不仅验证数据的真实性和完整性，还评估数据对 AI 模型性能提升的贡献度。

以 ChatGPT 数据 DAO 为例，其贡献证明涵盖了四个关键维度：真实性、所有权、质量和独特性。真实性通过验证 OpenAI 提供的数据导出链接链接来确保；所有权则通过用户的邮箱验证；质量评估则借助 LLM 对随机抽样的对话进行打分；独特性则通过计算数据的特征向量并与现有数据比对来确定。

这种多维度的评估确保了只有高质量、有价值的数据才能被接受并获得奖励。贡献证明不仅是数据定价的基础，也是维护整个生态系统数据质量的关键保障。

3. 名古屋共识（Nagoya Consensus）：去中心化的数据质量保证

名古屋共识是 Vana 网络的心脏，它借鉴并改进了 Bittensor 的尤马共识（Yuma Consensus）。这一机制的核心思想是通过一群验证节点对数据质量进行集体评估，采用加权平均的方式得出最终分数。

更具创新性的是，验证节点不仅要评估数据，还要对其他验证节点的评分行为进行打分。这种\”双层评估\”机制极大地提高了系统的公平性和准确性。例如，如果一个验证节点给一份明显低质量的数据打了高分，其他节点会对这一不当行为作出惩罚性评分。

每隔 1800 个区块（约 3 小时）为一个周期，系统会根据这一期间的综合评分，向验证节点分配相应的奖励。这种机制不仅激励了验证节点保持诚实，还能迅速识别和淘汰不良行为，从而维护整个网络的健康运行。

4. 非托管数据存储：隐私保护的最后一道防线

Vana 的一大创新在于其独特的数据管理方式。在 Vana 网络中，用户的原始数据从未真正\”上链\”，而是由用户自行选择存储位置，比如 Google Drive、Dropbox，乃至在 Macbook 上运行的个人服务器。

当用户向 DLP 提交数据时，他们实际上只是提供了指向加密数据的 URL 和一个可选的内容完整性哈希。这些信息被记录在 Vana 的数据注册合约中。验证者在需要访问数据时，会请求解密密钥，然后下载并解密数据进行验证。

这种设计巧妙地解决了数据隐私和控制权的问题。用户始终保持对自己数据的完全控制，同时又能参与到数据经济中。这不仅确保了数据的安全性，还为未来更广泛的数据应用场景提供了可能。

5. 去中心化应用层：数据价值的多元化实现

Vana 的顶层是一个开放的应用生态系统。在这里，开发者可以利用 DLP 积累的数据流动性构建各种创新应用，而数据贡献者则可以从这些应用中获得实际的经济价值。

例如，一个开发团队可能会基于 Reddit 数据 DAO 的数据训练一个专门的 AI 模型。参与数据贡献的用户不仅可以在模型训练完成后使用它，还可以按照各自的贡献比例获得模型产生的收益。实际上这样的 AI 模型已经开发出来了，详情可阅读《 触底反弹，AI 赛道老币 r/datadao 为何起死回生？ 》。

这种模式不仅激励了更多高质量数据的贡献，还创造了一个真正由用户主导的 AI 开发生态系统。用户从单纯的数据提供者，转变为 AI 产品的共同所有者和受益者。

通过这种方式，Vana 正在重塑数据经济的格局。在这个新的范式中，用户从被动的数据提供者转变为积极参与、共同受益的生态系统建设者。这不仅为个人创造了新的价值获取渠道，也为整个 AI 行业注入了新的活力和创新动力。

Vana 的技术架构不仅解决了当前数据经济中的核心问题，如数据所有权、隐私保护和价值分配，还为未来的数据驱动创新铺平了道路。随着更多的数据 DAO 加入网络，更多的应用在平台上构建，Vana 有潜力成为下一代去中心化 AI 和数据经济的基础设施。

Satori 测试网：Vana 的公开测试场

随着 Satori 测试网于 6 月 11 日的推出，Vana 向公众展示了其生态系统的雏形。这不仅是技术验证的平台，更是未来主网运行模式的预演。目前，Vana 生态为参与者提供了三条主要路径：运行 DLP 验证节点、创建新的 DLP，或者向现有 DLP 提交数据参与\”数据挖矿\”。

1.运行 DLP 验证节点

验证节点是 Vana 网络的守门人，负责验证提交到 DLP 的数据质量。运行验证节点不仅需要技术能力，还需要足够的计算资源。根据 Vana 的技术文档，验证节点的最低硬件要求为 1 个 CPU 核心、8GB RAM 和 10GB 高速 SSD 存储空间。

有意成为验证者的用户需要先选择一个 DLP，然后通过该 DLP 的智能合约注册成为验证者。一旦注册获得批准，验证者就可以运行特定于该 DLP 的验证节点。值得注意的是，验证者可以同时为多个 DLP 运行节点，但每个 DLP 都有其独特的最低质押要求。

2.创建新的 DLP

对于那些有独特数据资源或创新想法的用户，创建新的 DLP 是一个极具吸引力的选择。创建 DLP 需要深入理解 Vana 的技术架构，特别是贡献证明和名古屋共识机制。

新 DLP 的创建者需要设计特定的数据贡献目标、验证方法和奖励参数。同时，他们还需要实现一个能准确评估数据价值的贡献证明函数。这个过程虽然复杂，但 Vana 提供了详细的模板和文档支持。

3.参与数据挖矿

对于大多数用户来说，向现有 DLP 提交数据参与\”数据挖矿\”可能是最直接的参与方式。目前，已经有 13 个 DLP 得到了官方推荐，涵盖了从社交媒体数据到金融预测数据的多个领域。

• Finquarium：汇集金融预测数据。

• GPT Data DAO：专注于 ChatGPT 聊天数据导出。

• Reddit Data DAO：聚焦 Reddit 用户数据，已正式启动。

• Volara：专注于 Twitter 数据的收集和利用。

• Flirtual：收集约会数据。

• ResumeDataDAO：专注于 LinkedIn 数据导出。

• SixGPT：收集和管理 LLM 聊天数据。

• YKYR：收集 Google Analytics 数据。

• Sydintel：通过众包智能揭示互联网的黑暗角落。

• MindDAO：收集用户幸福感相关的时间序列数据。

• Kleo：构建全球最全面的浏览历史数据集。

• DataPIG：关注代币投资偏好数据。

• ScrollDAO：收集和利用 Instagram 数据。

这些 DLP 有的还在开发，有的已经上线，但是都处于预挖矿阶段。因为只有等主网上线之后，用户才能正式提交数据进行挖矿。不过，用户现在可以通过多种方式提前锁定参与资格。例如，用户可以参与 Vana Telegram App 中的相关挑战活动，或者在各个 DLP 的官方网站上进行预注册。

总结

Vana 的出现，标志着数据经济正在迎来一场范式转变。在当前 AI 浪潮中，数据已然成为新时代的\”石油\”，而 Vana 则试图重塑这一资源的开采、精炼和分配模式。

本质上，Vana 正在构建一个数据版的\”公地悲剧\”解决方案。通过巧妙的激励设计和技术创新，它使得个人数据这一看似无限供给却难以变现的资源，转变为一种可管理、可定价、可流通的数字资产。这不仅为普通用户参与 AI 红利分配开辟了新途径，更为去中心化 AI 的发展提供了一个可能的蓝图。

然而，Vana 的成功仍面临诸多不确定性。技术上，它需要在开放性和安全性之间寻找平衡；经济上，它需要证明其模式能够产生持续的价值；社会层面，它还需应对潜在的数据伦理和监管挑战。

更深层次来看，Vana 代表了一种对现有数据垄断和 AI 发展模式的反思与挑战。它提出了一个重要问题：在 AI 时代，我们是选择继续强化现有的数据寡头，还是尝试构建一个更加开放、公平、多元的数据生态？

无论 Vana 最终能否成功，它的出现都为我们提供了一个重新思考数据价值、AI 伦理和技术创新的窗口。在未来，类似 Vana 这样的项目或许会成为连接 Web3 理想与 AI 现实的重要桥梁，为数字经济的下一阶段发展指明方向。