【长推】一文读懂 AI+Web3 项目 Vana 核心架构 DLP 的逻辑

把 AI+Web3 项目分类的话自下到上可以有三层：数据、算力和应用，从产业链的流程来看则是先有数据→再叠加模型→然后用算力训练→最后输送给应用，所以数据作为产业链的最上游，以及其稀缺性来看，也是估值天花板最高的一个板块。 但 AI 领域的数据问题，以及为什么 Web3 能解决这问题，我相信大家已经听的耳朵都磨出茧子了，翻来覆去就是什么邪恶无耻的大公司把用户贡献的数据拿去卖钱的车轱辘话，主要是这玩意现在问题就是非常大，但又一直没办法去解决，最典型的案例是 Facebook 的 Meta pixel，全球有 30% 的网站都安装了这个脚本，会把你使用的数据直接发送给 Facebook，以及 Reddit 和谷歌达成的 6000 万美金合同，直接把用户的数据给谷歌拿来训练，Youtube、Twiter 这些不用说了屁股也一定都不干净，所以如果区块链能把全球最具备红利产业的 AI 数据平权这么大的问题解决了，那就真从被贴上赌场标签上升到全村的希望了，这是一个光伟正又能融大钱的赛道，所以那些板正的大 VC 就喜欢投。 这些年解决数据平权的项目有很多，思路也千奇百怪，但发展的体系化是肉眼可见的在趋于成熟，从一开始只简单将数据上链用于完成确权这个动作，到现在一站式平台化的完善，下图是 Vana 的架构，其实非常简单只有两层，底层的数据流动性层 DLP 负责完成收集数据与上链的阶段，上层的数据应用层 DPL 则给应用提供规整的可使用数据，而整个 Vana 中最核心的就是 DPL，这也是经济模型与空投中最大的一个板块。 DLP 并不只有一个，而是由很多个组成，每个 DLP 都拥有独立的智能合约、验证方法、节点等体系，值得注意的是尽管申请创建 DPL 是无门槛的，但在主网上将会只有 16 个 DPL 的插槽，而在目前的经济模型中 DPL 的创建者与参与者将会在两年分到 17.5% 总量的 Token 激励，并且排名越高的 DPL 获得的激励比例也越大，所以这块肉很肥，竞争也很激烈，而 DPL 的运作机制也是 Vana 的核心。\n原文链接